São Paulo — InkDesign News — A recente trajetória de Google no desenvolvimento de machine learning e inteligência artificial evidencia um retorno impressionante após desafios significativos.
Contexto da pesquisa
Nos últimos anos, a corrida para a liderança em inteligência artificial (AI) se intensificou, com empresas concorrendo pelo domínio em machine learning. Em resposta a críticas iniciais, o Google implementou mudanças significativas em sua estrutura interna, buscando uma abordagem mais coesa em suas iniciativas de AI.
Método proposto
O foco foi consolidar desenvolvimentos sob a bandeira do Google DeepMind, liderados pelo Nobel Demis Hassabis. A empresa também investiu na criação de chips de AI que são cruciais para suas operações. “Demorou-nos tempo para unir essas equipes”, explicou Sundar Pichai ao comentar sobre o progresso. O Google adotou uma abordagem de modelo de linguagem grande (LLM) que tem melhorado continuamente em precisão e eficiência.
Resultados e impacto
Após a reformulação, o Google lançou várias ferramentas inovadoras, como o NotebookLM, que sintetiza conteúdos, e a ferramenta de geração de vídeos Veo 3, destacando a precisão em suas saídas. “As ferramentas de hoje, especialmente as do Google, podem ser usadas no mundo real”, disse Avi Greengart. Métricas de desempenho, embora não completamente reveladas, indicam melhorias significativas quando comparadas a benchmarks preexistentes.
“O mercado havia descartado a Alphabet na corrida de AI”, disse Matt Britzman.
(“The market had written off Alphabet in the AI race,”)— Matt Britzman, Analista, Hargreaves Lansdown
A progressão contínua nas aplicações práticas indica um esforço de transformar tecnologia em receita sustentável. O Google, agora em posição forte em serviços de AI, busca formas de monetizar suas inovações. Expectativas estão altas com possíveis parcerias, como a cogitação da Apple de utilizar o Gemini para aprimorar o Siri.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
