2 ingegneri al Google Next ’17 | Day 3

Machine learning anybody?

3° giorno al Keynote | Moscone Center, San Francisco

Ormai è un pattern: sveglia alle 6.30, doccia, ripasso delle cose da fare. Ma anche risposta ai messaggi accumulatisi durante la notte per via del fuso orario, caffè, keynote!

Open source

Oggi è il turno dell’open source, e la presentazione ha un taglio completamente diverso dalle due precedenti. Al centro di tutto sta la filosofia dell’open source, del codice libero, e di quanto sia imprescindibile perché un ecosistema informatico prosperi. Si alternano sul palco i padri fondatori di Internet e Linux, ognuno a testimoniare come Google abbia dato un impulso vitale a questo paradigma di condivisione. Anche solo in termini di contributi software i numeri sono impressionanti. Gli ingegneri Google producono, mantengono e contribuiscono a tantissimi dei programmi open source che sono la spina dorsale di milioni di aziende e progetti.

Lo stesso TensorFlow, parte integrante della nostra routine quotidiana, è il progetto open source n. 1 nel panorama del machine learning. Ciò imprime un momento fondamentale in quella che è la democratizzazione dell’intelligenza artificiale, uno dei temi principali di questo Next 2017.

“la sfida è costruire qualcosa di veramente visionario”

Il focus sull’ecosistema e la figura dello sviluppatore è giustificato dalla rivoluzione del paradigma di sviluppo operata dalle tecnologie cloud. Non è più solo il codice ad essere prodotto collettivamente ed incrementalmente. Bensì è l’infrastruttura stessa ad essere aperta e condivisa. E Google, con la sua Cloud Platform, vuole essere il motore principale di questa rivoluzione digitale. Per ultima, in conclusione, una provocazione: Google lancia la  sfida a costruire qualcosa di veramente visionario, alle startup di tutto il mondo che implementano machine learning. E lo fa, mettendo in palio 1 milione di crediti Google Cloud Platform e un capitale d’investimento fino a 2 milioni di dollari. Grazie al sostegno di numerosi partners del panorama di Venture Capital.

Intense note di una colonna sonora scelta alla perfezione si susseguono. E prendiamo visione di un montaggio video dei momenti salienti di questi 2 giorni appena trascorsi, qui. Così, l’ultimo keynote del Next si conclude in un trionfo di luci e colori.

L’ultimo giorno

Per la giornata di oggi ci siamo ritagliati un programma leggermente diverso. Vogliamo esplorare le possibilità d’incontro con gli esperti e gli stand disseminati per il Moscone Center. Ci registriamo per la sessione di “Meet The Experts” di Machine Learning. Così facendo, passiamo 3 quarti d’ora a scambiarci opinioni. E ricevere consigli dalle persone che lavorano tutti i giorni con questi potenti strumenti. Persone che ci permettono di mettere in pratica le nostre idee in modo utile ed emozionante.

Con la testa che ancora manda in playback le conversazioni di pochi minuti prima, ci separiamo. Ognuno segue le proprie sessioni della giornata. Tra queste mi annoto la lezione di chiusura della panoramica sulle reti neurali, con una dimostrazione esilarante annessa sulle Recurrent Neural Networks (un modello matematico che imita Shakespeare sa essere estremamente divertente).

Per finire

Finiamo la carrellata degli stand e parliamo con alcuni Architectural Engineer di Google. Ci teniamo molto a mettere a terra le idee e suggestioni maturate in questi 3 giorni. Ma poi, senza che nemmeno ce ne accorgessimo e con ancora tante cose che vorremmo fare, sentiamo: “We are closing, all attendees downstairs“. Ed si è ufficialmente concluso il Google Next 2017.

Ecco allora che ci ritroviamo all’esterno del Moscone Center e guardiamo dentro attraverso i vetri trasparenti con una punta di nostalgia e tanta soddisfazione. Forse è meglio se noleggiamo un paio di biciclette e andiamo al Golden Gate, pensiamo. Perciò, decidiamo di sfidare i ripidi saliscendi di questa città tutta in salita (che fatica!), abbracciando la malinconia di fronte a uno splendido tramonto sull’oceano e con le grida dei gabbiani sopra la testa.

In collaborazione con Davide Montanari, Energy Data Scientist e con il contributo di Stefano Grillenzoni, CMO di Energy Way