Android es otra plataforma en la que Google se ha centrado y sus esfuerzos son claramente visibles: Android ocupa más del 87,9% del mercado. Con la última versión de Android P a la vuelta de la esquina, parece un buen momento para aprovechar lo mejor de ambos mundos: Machine Learning y Android y mostrar por qué es más probable que Android venza a sus competidores utilizando la gigantesca habilidad de inteligencia de Google y por qué AI lo hará atraer usuarios cotidianos y desarrolladores.

Aquí hay algunas razones por las cuales.

Asistente de Google

Google anunció su asistente virtual en mayo de 2016 durante su conferencia anual, Google I / O. Google lo describió como un “asistente de conversación” y esperaba que proporcionaría “una experiencia ambiental que se extienda a través de los dispositivos”. Y los comentarios recibidos han sido en su mayoría positivos.

Por supuesto, Google no está solo al intentar prestar una mano de software a sus usuarios. De hecho, ni siquiera es el primero: Apple lanzó una versión beta de Siri con su iPhone 4S hace casi una década, octubre de 2011. Decir que software como Siri ha recorrido un largo camino en estos 7 años sería una gran atenuación. Parece que cada gigante tecnológico está lanzando sus propios asistentes cada dos semanas. Mientras que los más destacados son Cortana de Microsoft, Alexa de Amazon, Bixby de Samsung, Asistente de Google y Siri de Apple, casi todas las reseñas de probadores profesionales revelan la que logra balancear casi todo lo que les arrojan. Y ese es el Asistente de Google.

Ha demostrado su valía innumerables veces en tareas que van desde el reconocimiento de voz y la comprensión contextual hasta proporcionar información concisa pero detallada a cualquier consulta que el usuario pueda hacer.

Algunos dirían que está años por delante de otros asistentes virtuales, aunque avances como el Duplex solo lo confirman.

Aplicaciones con IA

Los gigantes tecnológicos están reconociendo la importancia de incorporar el aprendizaje automático en sus productos y, a medida que nuestros sistemas se vuelven más potentes y las personas generan más datos que nunca, no es de extrañar por qué lo hacen. Esto es evidente en las empresas que adoptan y promueven cálculos inteligentes.

Apple ha instado a los desarrolladores a que utilicen su marco CoreML relativamente nuevo que se puede usar para entrenar modelos de aprendizaje automático para desarrollar aplicaciones para iOS. Es demasiado pronto para juzgar este paso de Apple, pero es bastante seguro decir que el fabricante de iPhone de fruta roja llega tarde a la fiesta.

Google lanzó un marco de código abierto llamado Tensorflow en 2015 después de que fue probado y desarrollado internamente durante más de 4 años. Desde entonces, ha obtenido la insignia de estándar de la industria y es uno de los repositorios más activos en GitHub. Fue desarrollado con los desarrolladores en mente y tiene múltiples puertos para diferentes sistemas operativos y también soporta múltiples lenguajes de programación para que un desarrollador se sienta como en casa.

Tensorflow Lite es el objetivo de Google de tener soporte nativo para sus modelos de aprendizaje profundo en teléfonos Android. Las aplicaciones como Gmail ya están poniendo esto en práctica al presentar algo llamado “Respuestas inteligentes” que básicamente solo intentan comprender la situación y el contexto en un correo electrónico recibido y mostrarán algunas opciones que podrían dar una buena respuesta a lo mencionado. Otra aplicación famosa es Photos by Google que utiliza el aprendizaje profundo, una forma popular de aprendizaje automático, para reconocer a las personas a partir de imágenes almacenadas en el teléfono inteligente y sugerir posibles opciones, como compartirlas con la persona o crear un álbum completamente nuevo para ellas.

Para resumir, Google ya ha comenzado a implementar aplicaciones como Traducir, Asistente, Fotos, Gmail, etc. y ha creado las herramientas necesarias para que los desarrolladores hagan lo mismo con las suyas. Lo que nos lleva al siguiente tema:

Soporte para desarrolladores extremadamente bueno

Google siempre ha sido un ser querido por los desarrolladores. Además de ofrecer grandes oportunidades como GSOC, ha lanzado bibliotecas de código abierto como scikit-learn y TensorFlow que han sido muy populares y exitosas dentro de la comunidad de desarrolladores.

Incluso Android, al ser de código abierto, ofrece mucha flexibilidad para los desarrolladores y, por lo tanto, naturalmente, los desarrolladores estarán mucho más enfocados en crear aplicaciones escalables y optimizadas para esta plataforma.

Google quiere que más y más personas ingresen a este campo de la máquina y se ha esforzado por hacerlo. Una de esas instancias es su curso intensivo de aprendizaje automático. Es un curso desde cero dirigido a desarrolladores con casi ninguna experiencia previa en el campo de la IA. Guía al usuario desde conceptos básicos de álgebra lineal hasta redes neuronales convolucionales de última generación.

Los desarrolladores de Android recibieron atención con el anuncio de Tensorflow Lite, que es un ecosistema para dicha plataforma. Funciona sin problemas con el Android IDE oficial, Android Studio para desarrollar aplicaciones con el mismo nivel de consistencia que antes.

Google Duplex

Google no dejó de sorprender a los visitantes y a los espectadores de su conferencia de desarrolladores para 2018. Mostraba algo en lo que los desarrolladores de Google habían estado trabajando duro, llamado Google Duplex.

Es una extensión del ya poderoso Asistente de Google que ayuda al usuario a pasar el día haciendo citas o reservas para servicios como ordenar comida de una tienda que no tiene presencia en línea o arreglar un corte de pelo de un salón para usuario.

Fue presentado por Sundar Pichai, dejando a la audiencia aplaudiendo. ¿Y por qué no lo harían? Fueron testigos de una prueba antigua llamada Prueba de Turing que se suponía que estaba a casi una década de ser resuelta, aniquilada, aunque de una manera muy específica.


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