In una mossa che ricorda il suo playbook Android, Alphabet Inc. (GOOG GOOGAlphabet Inc1, 025. 90-0. 64% Creato con Highstock 4. 2. 6 >) apre il progetto TensorFlow, il suo nuovo sistema di apprendimento macchina, stamattina. In discorso semplice, questo significa che gli sviluppatori, i ricercatori e gli studenti universitari possono utilizzare i dati della cloud dell'azienda per ricercare o sviluppare applicazioni personalizzate per i loro prodotti. In un post che ha pubblicato l'annuncio, la società di Mountain View ha dichiarato di aver usato TensorFlow per tutto "dal riconoscimento vocale nell'applicazione Google, alla (formulazione) di Smart Reply in Inbox, per la ricerca in Google Photos. " La società ha poi affermato di sperare di accelerare l'intelligenza artificiale in modo che "tutti i ricercatori accademici, gli ingegneri, gli hobbyisti possono scambiare idee molto più rapidamente, attraverso un codice di lavoro piuttosto che documenti di ricerca". La mossa ha senso per Google business-wise così come potrebbe trasformarsi in un centro di profitto di licenza per l'azienda in fondo alla strada.

Ma l'azienda può affrontare due problemi legati a questa iniziativa.

Chi possiede i dati?

La prima riguarda la proprietà dei dati.

Più precisamente, chi possiede i risultati finali dei dati manipolati?

Mentre apriamo Amazon Learning Machine Learning all'inizio di quest'anno, Amazon. com Inc. (AMZN

AMZNAmazon.com Inc1, 120. 66 + 0. 82%

Creato con Highstock 4. 2. 6 ) ha detto che avrebbe letto l'accesso a tutti i modelli di dati creati all'interno del suo ecosistema . Inoltre, il servizio non consente l'esportazione o l'importazione di set di dati modello. Poiché vengono creati e utilizzati scalini di servizio di Google e gruppi di dati e modelli larghi e variabili, vi è un potenziale per un uso più ampio (e propagazione) di pattern di dati non corretti. In assenza di chiarimenti da parte della società, la responsabilità può diventare un problema.

Gli ecosistemi chiusi e aperti

La seconda riguarda la concorrenza e l'ecosistema. Android ha guadagnato la trazione perché stava lavorando all'interno dei limitati confini di un ecosistema mobile. L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sono sistemi ecosistemi abbastanza grandi e span diverse industrie e generi di dispositivo. A questo proposito, Google affronta una maggiore concorrenza da più fini. Ad esempio, Apple Inc. (AAPL

AAPLApple Inc174. 25 + 1. 01%

Creato con Highstock 4. 2. 6 ) ha recuperato le aziende AI negli ultimi tempi. Allo stesso modo, Microsoft ha annunciato Azure Machine Learning, un'iniziativa simile, già all'inizio di quest'anno, utilizzando le funzionalità disponibili in Microsoft Corp. (MSFT MSFTMicrosoft Corp84 47 + 0. 39% Creato con Highstock 4. 2. 6 Prodotti Microsoft, come XBox e Bing. International Business Machines Corp. (IBM IBMInternational Business Machines Corp150.84-0. 49% Creato con Highstock 4. 2. 6 ) ha anche Watson Analytics, che consente agli sviluppatori di utilizzare il motore potente di Watson. Queste aziende operano negli ecosistemi chiusi. In un ambiente hardware, un ecosistema di sistema operativo aperto può causare problemi alla strada, come Google ha scoperto con correzioni di bug in Android. Dato che l'apprendimento approfondito comprende più industrie, la portata e l'estensione della concorrenza e dei problemi di Google potrebbero moltiplicarsi con un sistema AI open source. La linea inferiore

Google TensorFlow è un passo nella giusta direzione. Speriamo che l'azienda abbia imparato lezioni dall'esperienza Android (che è stata in gran parte riuscita) per gestire meglio gli ecosistemi di grandi sorgenti open source.