Goo­gle po­dría per­der la ini­cia­ti­va ha­cia la In­te­li­gen­cia Ar­ti­fi­cial

El gi­gan­te de las bús­que­das li­de­ra la in­ves­ti­ga­ción de van­guar­dia so­bre In­te­li­gen­cia Ar­ti­fi­cial (IA), pe­ro que­da de­trás de Ama­zon, Mi­cro­soft e IBM en lo que res­pec­ta a la cuo­ta de mer­ca­do en las so­lu­cio­nes em­pre­sa­ria­les ba­sa­das en la nu­be y la IA.

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“Goo­gle nun­ca ha en­ten­di­do a las em­pre­sas”, ase­gu­ró Ch­ris Ni­chol­son, di­rec­tor ge­ne­ral de Sky­mind, quien con­si­de­ra que, por el con­tra­rio, el com­pren­de có­mo pien­san los ne­go­cios. Su em­pre­sa cons­tru­ye Dee­plear­ning4j, la prin­ci­pal biblioteca em­pre­sa­rial de có­di­go abier­to pa­ra el apren­di­za­je pro­fun­do.

Los tres lí­de­res ac­tua­les en ser­vi­cios de compu­tación en la nu­be, Ama­zon (AWS), Mi­cro­soft (Azu­re), e IBM (IBM), han en­ten­di­do muy bien es­ta di­ná­mi­ca. Goo­gle es re­co­no­ci­do por su li­de­raz­go en la in­ves­ti­ga­ción de IA, con Dee­pMind y Goo­gleB­rain; pe­ro ga­nar las gue­rras del “Apren­di­za­je Au­to­má­ti­co co­mo Ser­vi­cio” (MLaaS) es más di­fí­cil que sim­ple­men­te lan­zar apli­ca­cio­nes gratuitas co­mo Ten­so­rF­low.

Ten­so­rF­low, ex­pli­có Ni­chol­son, es la prin­ci­pal cau­sa del re­tra­so de Goo­gle en el mer­ca­do de la in­for­má­ti­ca em­pre­sa­rial en la nu­be, por lo cual esperan com­pen­sar es­ta si­tua­ción con la ofer­ta de he­rra­mien­tas gratuitas de apren­di­za­je au­to­má­ti­co. De he­cho, su­peró rá­pi­da­men­te a otras po­pu­la­res bi­blio­te­cas de apren­di­za­je, co­mo Teano, Caf­fe y Torch, si se mi­de con el nú­me­ro de forks en Git­hub y men­cio­nes en Stack Over­flow, pe­ro es­tas ci­fras son en­ga­ño­sas.

“Goo­gle tie­ne un cur­so de apren­di­za­je pro­fun­do, Uda­city, en el que re­quie­re que ca­da es­tu­dian­te use Ten­so­rF­low. Es­tos desa­rro­lla­do­res in­de­pen­dien­tes no tie­nen di­ne­ro y no re­pre­sen­tan un ver­da­de­ro uso em­pre­sa­rial”, in­for­mó Ni­chol­son

Dos gran­des obs­tácu­los se in­ter­po­nen en el ca­mino de Goo­gle ha­cia el do­mi­nio to­tal de la IA en la nu­be: la im­por­tan­cia de los da­tos y la fal­ta de com­pa­ti­bi­li­dad in­ver­sa. Pa­ra ilus­trar el te­ma de los da­tos no bus­que más allá del dis­po­si­ti­vo Snow­ball de Ama­zon. Es­ta uni­dad flash es ca­paz de al­ma­ce­nar 80 TB de da­tos va­lio­sos pa­ra la em­pre­sa, que son en­via­dos fí­si­ca­men­te a los clien­tes pa­ra que los car­guen con pe­taby­tes de da­tos que lue­go son re­en­via­dos a Ama­zon que los su­be a los ser­vi­do­res de AWS. Iró­ni­ca­men­te, la trans­fe­ren­cia ma­nual es mu­cho más rá­pi­da y más ba­ra­ta pa­ra los gran­des con­jun­tos de da­tos que cual­quier mé­to­do de In­ter­net. Las em­pre­sas con apli­ca­cio­nes ham­brien­tas de da­tos de IA re­que­ri­rán me­nos tiem­po pa­ra eje­cu­tar al­go­rit­mos on-prem o en AWS y Azu­re, que es don­de ya tie­nen sus da­tos.

La com­pa­ti­bi­li­dad en re­ver­sa es otra ra­zón por la cual las em­pre­sas no se apresuran a adop­tar los nue­vos len­gua­jes y las he­rra­mien­tas que usan los in­ves­ti­ga­do­res en IA. La ma­yo­ría de las em­pre­sas los eje­cu­tan en má­qui­nas vir­tua­les Ja­va (JVM), in­clu­so Ap­ple.

Las bi­blio­te­cas de apren­di­za­je pro­fun­do es- Goo­gle es re­co­no­ci­do por su li­de­raz­go en la in­ves­ti­ga­ción de IA, con Dee­pMind y Goo­gleB­rain; pe­ro ga­nar las gue­rras del “Apren­di­za­je Au­to­má­ti­co co­mo Ser­vi­cio” (MLaaS) es más di­fí­cil que sim­ple­men­te lan­zar apli­ca­cio­nes gratuitas co­mo Ten­so­rF­low. tán di­se­ña­das pa­ra ayu­dar a los in­ves­ti­ga­do­res de IA a es­cri­bir me­jo­res ar­tícu­los, no pa­ra su uso en en­tor­nos de pro­duc­ción. Una vez que los cien­tí­fi­cos e in­ge­nie­ros de apren­di­za­je au­to­má­ti­co ter­mi­nan sus pro­to­ti­pos con Pyt­hon, las so­lu­cio­nes co­mo Dee­plear­ning4j se ven obli­ga­das a tras­la­dar su có­di­go Pyt­hon a Ja­va, por­que es es­ca­la­ble y ap­to pa­ra las em­pre­sas.

“Pa­ra te­ner éxi­to en el ám­bi­to em­pre­sa­rial de­bes te­ner un equi­po de in­ge­nie­ros de cam­po que se ade­lan­ten al des­plie­gue y cons­tru­yan rá­pi­da­men­te una prueba de con­cep­to (POC). Una vez que les fa­bri­cas­te a tus clien­tes una so­lu­ción de apren­di­za­je pro­fun­do que fun­cio­na, pue­des apos­tar a que se­gui­rán de­pen­dien­do de tu tec­no­lo­gía y ser­vi­cios”, con­clu­yó Ni­chol­son.

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