TensorFlow es un sistema que aprende a identificar patrones tras analizar cantidades masivas de información y ha permitido a Google desarrollar aplicaciones como Google Translate que hacen posible, por ejemplo, colocar el teléfono sobre una señal en ruso y traducirlo al idioma que quiera el usuario.

El programa también está detrás de Google Fotos, al ayudar a ordenar las fotografías mediante el reconocimiento automático de lugares, objetos, personas, situaciones y animales.

Hizo posible, también, que Google añadiese la semana pasada a su aplicación de correo Inbox la función Smart Reply, que responde automáticamente los e-mails deduciendo respuestas lógicas.

El consejero delegado de Google, Sundar Pichai, explicó hoy en el blog oficial de la empresa que TensorFlow ha ayudado a la compañía que dirige a desarrollar aplicaciones mucho más inteligentes.

Este lunes la empresa con sede en Mountain View (California, EU) decidió convertir TensorFlow en código abierto, lo que implica que cualquier investigador, organización o empresa interesado en la inteligencia artificial podrá usar el sistema.

Pichai destacó que TensorFlow es un sistema que puede funcionar en un solo teléfono inteligente o en miles de ordenadores en centros de datos.

«Usamos TensorFlow para todo, desde el reconocimiento de voz en la aplicación de Google, hasta SmartReply en Inbox y la búsqueda en Google Fotos», subrayó.

El ejecutivo dijo estar convencido de que el impacto de TensorFlow puede ser incluso mayor fuera de Google, de ahí que la empresa haya decidido abrir el acceso.

Dijo confiar en que la decisión ayude a la comunidad que trabaja en el área de reconocimiento automático («machine learning» en inglés) a intercambiar ideas mucho más rápido al trabajar con código en lugar de artículos de investigación.

«Y eso, a su vez, acelerará la investigación sobre el reconocimiento automático lo que en última instancia permitirá que la tecnología funcione mejor para todo el mundo», dijo Pichai.

Añadió que TensorFlow puede hacer mucho más que reconocer patrones de forma automática y ayudar a los investigadores que tratan de encontrar sentido en datos muy complejos como la información sobre astronomía.

El consejero delegado de Google hizo hincapié en que el área de «machine learning» todavía está en pañales y un ordenador todavía no es capaz de hacer hoy en día algo que un niño de cuatro años hace sin esfuerzo alguno como reconocer una foto de un dinosaurio.

Precisó, con todo, que TensorFlow es un «buen punto de arranque» y la comunidad científica puede ahora trabajar conjuntamente para seguir progresando.