Bardzo ważna część strategii, którą Google ma na najbliższe lata, dotyczy sztucznej inteligencji. Jego platformy wchłaniają wiele rzeczy w szybkim tempie, ale według CEO Sundara Pichaia jedynym sposobem na dalszy rozwój jest przekazanie tworzenia nowych struktur uczenia się istniejącym już modelom. Google Search i Google Assistant miałyby być głównymi beneficjentami, jednak firma wyobraża sobie także zastosowania w medycynie i chemii.
Kod, który pisze kod. Wielu inżynierów uważa, że to nieuniknione, a sztuczna inteligencja będzie kluczowym elementem. Prawdę mówiąc, sztuczna inteligencja wyrasta na kluczowy element w dziesiątkach rynków, wykraczających daleko poza programowanie. Widzieliśmy ją przy rysowaniu, rozpoznawaniu obiektów, tworzeniu filmów, edycji zwiastunów i prowadzeniu samochodów. Wypuściliśmy też jedną w sieci, z niepokojącymi wynikami. Ale sztuczna inteligencja zdolna do stworzenia kolejnej i optymalizacji jej na podstawie tego, czego się wcześniej nauczyła… to zupełnie inny poziom. Jak mogło być inaczej, Google planuje to osiągnąć.
CEO Sundar Pichai wszedł na scenę pierwszego dnia konferencji I/O 2017 i w zasadzie przyznał, że tworzenie nowych modeli uczenia się staje się coraz trudniejsze. Jednocześnie liczba ekspertów jest ograniczona, więc kolejnym krokiem jest automatyzacja niektórych zadań. Na początek Google ogłosiło swoją nową inicjatywę Google.ai i udostępniło dostęp do swoich Tensor Processing Units, aby setki tysięcy programistów mogło korzystać z uczenia maszynowego, przyspieszając i trenując własne projekty. Na tej podstawie nowe sieci neuronowe, które firma planuje, będą tworzyć inne sieci neuronowe przy pomocy AutoML. System bierze grupę „sieci kandydatek” i poddaje je specjalnej metodzie treningu, aż do odkrycia najlepszej.
Jednym z planów jest przeznaczenie tych osiągnięć na optymalizację Google Search i Google Assistant. Spekuluje się nawet, że w przyszłości przestaną być osobnymi produktami, ale to nie wszystko. Pichai mówił o tworzeniu narzędzi specjalnie zaprojektowanych do pomocy lekarzom i badaczom zdrowia. Szybsze diagnozy, precyzyjna analiza postępu niektórych chorób, takich jak rak, oraz tworzenie nowych leków to tylko niektóre możliwości. To zajmie trochę czasu, ale już zmierzają w tym kierunku.
