En un movimiento que recuerda a su libro de jugadas de Android, Alphabet Inc. (GOOG GOOGAlphabet Inc1, 025. 90-0. 64% Created with Highstock 4. 2. 6 >) TensorFlow de fuente abierta, su nuevo sistema de aprendizaje automático, esta mañana. En palabras simples, esto significa que los desarrolladores, investigadores y estudiantes universitarios pueden usar datos de la nube de la compañía para investigar o desarrollar aplicaciones personalizadas para sus productos.

En una publicación que realizó el anuncio, la empresa basada en Mountain View afirmó que utilizaba TensorFlow para todo, desde el reconocimiento de voz en la aplicación de Google, hasta (formulación) de Respuesta Inteligente en la Bandeja de Entrada, para buscar en Google Photos ". La compañía declaró además que esperaba acelerar la inteligencia artificial para que "todos, desde investigadores académicos, ingenieros hasta aficionados, puedan intercambiar ideas mucho más rápidamente, a través del código de trabajo en lugar de solo documentos de investigación". La mudanza tiene sentido para Google en lo que respecta a los negocios, así como también podría convertirse en un centro de obtención de licencias para la empresa en el futuro.

Pero, la empresa puede enfrentar dos problemas relacionados con esta iniciativa.

¿Quién posee los datos?

El primero se refiere a la propiedad de los datos.

Más precisamente, ¿a quién pertenecen los resultados finales de los datos manipulados?

Durante el proceso de apertura de Amazon Machine Learning a principios de este año, Amazon. com Inc. (AMZN

AMZNAmazon. com Inc1, 120. 66 + 0. 82% Creado con Highstock 4. 2. 6 ) dijo que tendría acceso de lectura a todos los modelos de datos creados dentro de su ecosistema . Además, el servicio no permite la exportación o importación de conjuntos de datos modelo. A medida que se crean y utilizan las escalas de servicios de Google y los conjuntos de datos y modelos amplios y variados, existe la posibilidad de un uso indebido (y propagación) más amplio de patrones de datos incorrectos. A falta de aclaración por parte de la empresa, la responsabilidad puede convertirse en un problema.

Ecosistemas cerrados y abiertos

El segundo está relacionado con la competencia y el ecosistema. Android ganó tracción porque funcionaba dentro de los confines limitados de un ecosistema móvil. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son ecosistemas bastante grandes y abarcan múltiples industrias y géneros de dispositivos. En ese sentido, Google enfrenta una mayor competencia de múltiples fines. Por ejemplo, Apple Inc. (AAPL

AAPLApple Inc174. 25 +1. 01% Creado con Highstock 4. 2. 6 ) ha tomado compañías de IA en los últimos tiempos. Del mismo modo, Microsoft Corp. (MSFT MSFTMicrosoft Corp84. 47 + 0. 39% Creado con Highstock 4. 2. 6 ) anunció Azure Machine Learning, una iniciativa similar, a principios de este año utilizando las capacidades disponibles en Productos de Microsoft, como XBox y Bing. International Business Machines Corp. (IBM IBMInternational Business Machines Corp150.84-0. 49% Created with Highstock 4. 2. 6 ) también tiene Watson Analytics, que permite a los desarrolladores usar el poderoso motor de Watson. Estas empresas trabajan dentro de ecosistemas cerrados. En un entorno de hardware, un ecosistema de sistema operativo abierto puede causar problemas en el futuro, como descubrió Google con correcciones de errores en Android. Dado que el aprendizaje profundo abarca múltiples industrias, el alcance y el alcance de la competencia y los problemas de Google podrían multiplicarse con un sistema de inteligencia artificial de código abierto.

The Bottom Line

Google's TensorFlow es un paso en la dirección correcta. Afortunadamente, la compañía ha aprendido las lecciones de su experiencia con Android (que ha tenido mucho éxito) para administrar mejor los grandes ecosistemas de código abierto.