Ein Zitat von Jeff Dean
Auf jeden Fall wird maschinelles Lernen zunehmend in allen Google-Produkten eingesetzt, sowohl bei rechenzentrumsbasierten Diensten als auch bei weitaus mehr unserer Produkte, die auf dem Gerät des Telefons ausgeführt werden.
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Ich würde es lieben, wenn Google mein Kabel- oder Telefonunternehmen betreiben würde. Anstatt ihr Geschäft daraus zu machen, uns zu sagen, was wir nicht können, würde GT&T den Vorteil erkennen, uns dabei zu helfen, das zu tun, was wir tun wollen: das Internet mehr zu nutzen und mehr eigene Dinge zu schaffen. Möglicherweise findet Google sogar heraus, wie man die Konnektivität werbefinanziert und kostenlos gestalten kann. Traurigerweise denke ich jedoch, dass Google weiß, was es ist, und nicht in andere Branchen expandieren wird, selbst wenn es gut darin wäre, ein Kabel-, Energie- oder Telefonunternehmen zu betreiben.
Mit unseren Datenlösungen werden wir die Bedeutung fortschrittlicher Analysen völlig verändern. Bei uns geht es um maschinelles Lernen, bei dem es darum geht, fortgeschrittene Analysen und statistisches maschinelles Lernen wirklich überall in datenwissenschaftliche Abteilungen zu bringen.
Die Leute haben uns erzählt, dass der Zugriff auf alle ihre Google-Inhalte mit einem Konto das Leben viel einfacher macht. Aber wir haben auch gehört, dass es keinen Sinn macht, dass Ihr Google+-Profil Ihre Identität in allen anderen Google-Produkten ist, die Sie verwenden.
Durch den Einsatz von Global Services werden wir unsere Fähigkeiten in allen Service- und Supportbereichen von Boeing ausbauen – von unserem traditionellen Teile-, Modifikations- und Upgrade-Geschäft bis hin zur Stärkung unserer Datenanalyse- und informationsbasierten Angebote.
Google Now ist eines dieser Produkte, das für viele Nutzer überhaupt nicht wie ein Produkt erscheint. Es handelt sich vielmehr um das Erlebnis, das man hat, wenn man die Google-Suchanwendung auf seinem Android- oder iPhone-Gerät verwendet (es ist durchweg eine der besten kostenlosen Apps in den iTunes-Charts). Sie kennen es wahrscheinlich als Google-Suche, aber es ist weit, viel mehr.
Wir verwenden ähnliche Produkte. Unsere Schwerpunktbranche ist das Gesundheitswesen und das Gastgewerbe. Aber wir haben nichts Interaktives gemacht. Der erste Tag voller Seminare ist voller Dinge, die ich für nützlich gehalten habe: Schnellrestaurants und Mobiltelefonanwendungen. Unternehmen bieten immer mehr Dienstleistungen und Produkte per Selbstbedienung an.
Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz erweisen sich als besonders nützlich im Ozean, wo es sowohl so viele Daten – große Oberflächen, große Tiefen – als auch nicht genügend Daten gibt, dass es zu teuer und nicht unbedingt sinnvoll ist, Proben jeglicher Art zu sammeln überall.
Zuvor nutzten wir maschinelles Lernen möglicherweise in einigen Unterkomponenten eines Systems. Jetzt verwenden wir maschinelles Lernen tatsächlich, um ganze Systemsätze zu ersetzen, anstatt zu versuchen, für jedes einzelne Teil ein besseres maschinelles Lernmodell zu erstellen.
Durch die gemeinsame Nutzung von Daten können wir recherchieren, kommunizieren, Medien konsumieren, kaufen und verkaufen, Spiele spielen und vieles mehr. Im Gegenzug entwickeln Unternehmen Produkte, Wissenschaftler betreiben Forschung und Regierungen nutzen Daten, um Abstimmungen zu ermöglichen, Richtlinien zu informieren, Steuern zu erheben und bessere öffentliche Dienstleistungen bereitzustellen.
Google ist dafür bekannt, dass es auf der Grundlage der durch seine Tests gewonnenen Daten kleinste Änderungen an den Pixelpositionen vornimmt. Google wählt immer eine spartanische Webseite, die zu einer Conversion führt, einer schönen Seite vor, die nicht über die nötigen Daten verfügt, um sie zu sichern.
Jetzt, da wir uns in der Cloud befinden, ändert sich alles, was den Austausch unserer Daten und das Verständnis unserer Daten mithilfe neuer Techniken wie maschinellem Lernen betrifft.
Wir bewegen uns in eine Welt, in der Unternehmen uns basierend auf unseren letzten zwei Stunden Aktivität Produkte und Dienstleistungen anbieten können. Das ist aufregend und beängstigend zugleich.
Wir sollten immer misstrauisch sein, wenn maschinelle Lernsysteme als frei von Voreingenommenheit beschrieben werden, wenn sie auf von Menschen generierten Daten trainiert wurden. Unsere Vorurteile sind in diese Trainingsdaten integriert.
Meiner Meinung nach ging es bei Google+ darum, eine First-Party-Datenverbindung zwischen den wichtigsten Diensten von Google herzustellen – Suche, E-Mail, YouTube, Android/Play und Apps.
Die wachsende Komplexität von Wissenschaft, Technik und Organisation bedeutet weder ein wachsendes Wissen noch einen wachsenden Wissensbedarf in der Bevölkerung. Im Gegenteil: Die immer komplexeren Prozesse führen tendenziell zu immer einfacheren und leichter verständlichen Produkten. Die Genialität der Massenproduktion liegt gerade darin, mehr Produkte sowohl wirtschaftlich als auch intellektuell für mehr Menschen zugänglicher zu machen.
Maschinelles Lernen sucht nach Mustern in Daten. Wenn Sie mit rassistischen Daten beginnen, werden Sie am Ende noch mehr rassistische Modelle erhalten. Das ist ein echtes Problem.
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