O Google I/O, conferência anual do Google para desenvolvedores, foi realizada entre os dias 7 a 9 de maio nos Estados Unidos e trouxe o Machine Learning (ML) como tópico principal. Ao contrário de edições anteriores, a empresa focou em mostrar como técnicas de aprendizado de máquina irão deixar as soluções mais ágeis, sofisticadas, seguras e até mesmo capazes de funcionar off-line.
Confira os principais destaques apresentado nos três dias de evento:
Machine Learning como fator de inclusão
O desenvolvimento de Machine Learning em produtos do Google não é recente. Vem desde 2014 com o reconhecimento de voz, o Google Assistente e até mesmo o Google Fotos. Em 2017, a empresa apresentou o Google Duplex, solução que interage com outras pessoas em nome do usuário e utiliza uma voz humana criada por software.
Neste ano, as apresentações do Google I/O sobre aprendizado de máquina foram concentradas em duas vertentes: levar cada vez mais o Machine Learning para os smartphones e usar essa tecnologia para ajudar quem tenha alguma dificuldade de se comunicar ou fazer entender, como pessoas com deficiência de fala, analfabetas ou que sofrem alguma doença, como câncer.
O desafio do ML nos smartphones
No início, quando o Google começou a desenvolver o aprendizado de máquina, os processos para rodar redes neurais em smartphones eram complexos, mesmo trazendo bons resultados. Parte disso era porque, nas primeiras versões da assistente virtual, era preciso gravar áudios e subi-los na nuvem para fazer o processamento de dados. As desvantagens eram: maior latência, pouca segurança da privacidade dos usuários e o funcionamento apenas online do recurso.
Agora, o Google tem trabalhado para mudar o cenário do Machine Learning nos dispositivos móveis. Hoje, alguns aparelhos embarcados com Android já possuem recursos básicos de reconhecimento de voz. Sobre o modo off-line para o Google Assistente, a previsão é que o recurso esteja disponível até o fim de 2019. O Google afirmou também que a solução será capaz de oferecer respostas mais ágeis e realizar determinadas tarefas até “10 vezes mais rápido”.
Aprendizado de máquina para grupos desfavorecidos
Outro foco do Google é usar aprendizado de máquina para ajudar várias pessoas com necessidades especiais. O Google Tradutor já permite que o usuário aponte a câmera do smartphone para um cartaz e placas em outro idioma, por exemplo, para que uma tradução instantânea seja exibida no dispositivo. É possível também pedir ao assistente ler em voz alta o texto – no idioma de origem ou no estrangeiro.
Um destaque é o novo app do Google de transcrição ao vivo. A aplicação possui um recurso de legenda ao vivo que permite os usuários exibir as transcrições em tempo real para qualquer áudio em reprodução no smartphone. Outra função é para pessoas com deficiência auditiva, em que todo áudio dito por outro usuário será transcrito em mensagem, assim como as palavras enviadas a ele serão transformadas em áudio. O Google anunciou também que trabalha para organizar gravações de voz de pessoas com deficiência de fala para que os produtos da empresa consigam entendê-las melhor.
Outra solução a partir do aprendizado de máquina é para ajudar pessoas com condições degenerativas que impedem que elas falem completamente. Atualmente, essas pessoas têm que digitar lentamente as mensagens – se não com os dedos, depois com os olhos – e lê-las com uma voz sintética. A companhia espera que o software baseado em Machine Learning possa captar sugestões de textos mais complexos, permitindo que essas pessoas “falem” com rapidez para participar de conversas em tempo real.
O Google também tem uma equipe que trabalha na aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para diagnosticar o câncer a partir de exames de radiologia.
Machine Learning é o futuro para a companhia
Durante o evento, o Google deixou claro que a missão da empresa é organizar as informações geradas em todo o mundo para torná-las acessíveis e úteis. Para isso, o desafio é desenvolver um software que compreenda todas essas informações de uma maneira mais prática e sofisticada. É aí que, segundo a companhia, entra o Machine Learning.
Embora o Google afirme que ainda esteja iniciando o desenvolvimento de soluções em aprendizado de máquina, a empresa deixou claro que investe recursos em novos chips, algoritmos e plataformas que consigam melhorar os produtos já disponíveis no mercado ou permitir a criação de novos.
