Pro zpracování obrovského množství dat a odhalování jejich významu Google v posledních 5 letech používal především program DistBelief. Zjednodušeně šlo o nástroj strojového učení, tedy aplikaci spadající do kategorie umělé inteligence. Jeho nástupce s názvem TensorFlow Google nyní uvolnil jako open source.
DistBelief zvládal se střídavou úspěšností úlohy řady typů, pomáhal např. s rozpoznáváním řeči i objektů na videu, stejně tak se postupně zdokonaloval v odhalování spamu.
Google strojové učení využíval i při samotném vyhledávání nebo v překladači Google Translator. V poslední době se pomocí strojového učení na bázi neuronových sítí podařilo se slušnou spolehlivostí rozpoznávat obrázky včetně komplexních scén s více osobami, předměty, zvířaty, vše navíc propojené různými vztahy ačinnostmi.
Viz také: Rozpoznávání obrazu – nenápadný příchod nové killer aplikace?
Plány Google s TensorFlow demonstruje např. následující video z YouTube:
Jako forma open source byla při uvolnění kódu TensorFlow zvolena licence Apache 2.0. Kód je kompatibilní s frameworky pro Python a C++, tj. v těchto jazycích je možné rovnou začít psát aplikace.
Google si od svého kroku slibuje zatraktivnění celé platformy pro vývojáře i nadšence; doufá, že strojové učení přestane být omezeno na víceméně akademické projekty. Namísto vědeckých článků by měl v komunitě začít kolovat samotný kód. Google tak např. doufá, že uživatelé rychle vyvinou zjednodušené propojení mezi TensorFlow a prostředími Go, Java, Lua, Javascript a R. Obecně Google od širší uživatelské základy očekává rozšíření a vylepšení technologie stejně jako kontakt s dalšími vývojáři.
Nakonec k podobnému kroku se na počátku tohoto roku rozhodl i Facebook, když uvolnil svůj nástroj strojového učení Torch. Platforma TensorFlow je srovnatelná i nástroji IBM (Watson), Microsoftu (Azure Machine Learning) nebo Amazon Machine Learning,
Podle Googlu lze v TensorFlow aplikace vyvíjet a zkoušet/provozovat stejně dobře na smartphonech, na klasických PC i na clusterech v datovém centru.
