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TensorFlow: l’intelligenza artificiale di Google diventa open source

Sviluppato in origine dal team di Google e attualmente distribuito con licenza open source Apache 2, TensorFlow consente di sfruttare gli algoritmi di machine learning su una singola macchina o dispositivo mobile.

Proprio così! Avete capito bene! Big G ha finalmente presentato TensorFlow, la piattaforma su cui si basano molti dei servizi offerti dall’azienda. Tra quelli più famosi e utilizzati troviamo ad esempio Google Maps, (oggi disponibile anche per la consultazione offline), Google Now (l’assistente vocale che sfruttando il knowledge graph è in grado di rispondere alle domande degli utenti e dare consigli), Google Foto (il servizio stand-alone di Google dedicato all’archiviazione online di fotografie e video e in grado di garantire spazio illimitato agli utenti) e infine Google Translate (il servizio online gratuito di Google che traduce istantaneamente testo e pagine web).

Con il rilascio di TensorFlow, Google ha infatti voluto mostrare al mondo i risultati concreti raggiunti nel campo del machine learning, dando a tutti la possibilità di utilizzare la piattaforma nella speranza che la community contribuisca a migliorarla, accelerando le ricerche sugli algoritmi di machine learning.

Cosa rende questa piattaforma così speciale?
Sviluppato in origine dal team di Google e attualmente distribuito con licenza open source Apache 2.0, TensorFlow consente di sfruttare gli algoritmi di machine learning, ovvero di apprendimento automatico, su una singola macchina o dispositivo mobile. Ed è proprio questa la sua caratteristica vincente: in quanto intelligenza artificiale, TensorFlow è un sistema digitale incredibilmente potente e utile poiché altamente scalabile.

TensorFlow: che cosa ha di speciale

Il motore di apprendimento automatico di Big G è infatti in grado di acquisire conoscenza in maniera autonoma attraverso la raccolta, l’analisi e l’elaborazione dei dati accumulati nel corso del tempo. Questo gli permette di riconoscere sempre meglio gli schemi ed elementi significativi per poi migliorare le sue prestazioni future.

Secondo Mountain View, TensorFlow avrebbe già portato a notevoli passi avanti nello sviluppo degli algoritmi di apprendimento automatico e ad esso si dovrebbero molte delle tecnologie attualmente a disposizione. Ma la sfida andrebbe proseguita condividendola con la community: TensorFlow potrebbe addirittura spingere l’acceleratore sull’Intelligenza artificiale e farla avanzare ulteriormente se sviluppatori, ricercatori e ingegneri di tutto il mondo decidessero di dare il loro contributo a questo progetto open source, utilizzando questa tecnologia per consentire a tutti di fare il successivo salto in avanti e raggiungere un più alto livello evolutivo.

La decisione di Google di dedicarsi allo sviluppo di software in grado di imitare i processi cognitivi degli esseri umani risale al 2011: con DistBelief, il suo primo sistema di apprendimento automatico, Big G ha iniziato la sua ricerca volta a generare algoritmi in grado di permettere alle macchine di imparare da sole. Ma è solo con TensorFlow, ovvero la seconda generazione dei sistemi di apprendimento automatico di Google, che l’azienda inizia ad avere i primi risultati rilevanti e questo principalmente grazie alle possibilità di scalabilità e di applicazione.

Nonostante i progressi e l’utilizzo della piattaforma in vari servizi di Google, TensorFlow ha ancora molti margini di miglioramento ed è proprio per questo che l’azienda ha deciso di mettere nelle mani di tutti lo sviluppo di questa tecnologia.

 

Alessandro Portale
Alessandro Portale
Frontend Developer