O Google anunciou suas principais inovações na sua conferência anual, como de costume. Dessa vez, é claro que o tema que dominou o evento foi… Inteligência artificial.
Primeiro, ele: A empresa vai expandir o acesso ao Bard, que estará disponível em 120 países e 40 idiomas em breve, incluindo as extensões que se conectam aos outros recursos da empresa, como Gmail, Docs etc.
- Para rivalizar com a OpenAI, do ChatGPT, o Google criou seu próprio modelo de linguagem, o PaLM 2, que promete ser ainda mais eficiente ainda que o viral GPT-4.
Outra novidade é o quadro de resposta gerada por AI que, além dos resultados tradicionais de uma pesquisa, vai filtrar e organizar informações, disponibilizando também as fontes.
Além disso… Tem novidades de AI para fotos e textos. O Magic Editor faz edições complexas em fotos e o Magic Compose reescreve textos em diferentes estilos — deixando aquela mensagem para o seu chefe mais profissional ou aquele feedback com um tom mais positivo.
Why this matters? Porque significa que, agora, o Google tem oficialmente a AI em suas ferramentas, trazendo a novidade mais quente dos últimos anos do mundo tech para a vida dos aproximadamente 4 bilhões de usuários que a utilizam.
Cypress, do Zero à Nuvem: domine a automação de testes com confiabilidade e eficiência
Aprimore suas habilidades de automação de testes com Cypress, desde o início até a integração contínua.
Saiba MaisGoogle lança concorrente do GitHub Copilot
No centro de praticamente todas essas novas ferramentas de conclusão e geração de código está o Codey. Com base no modelo de linguagem grande PaLM 2 do Google, a empresa treinou especificamente o Codey para lidar com prompts relacionados à codificação, mas também treinou o modelo para lidar com consultas relacionadas ao Google Cloud em geral (tudo isso, a propósito, se enquadra no Duet AI do Google marca).
“[We took] esse modelo básico e, em seguida, uma grande equipe – muitos dos meus, na verdade – nas relações com o desenvolvedor têm ajudado a ajustar isso com nossa coleção de vários anos de um gráfico de conhecimento de tudo o que o Google Cloud produz ”, explicou Richard Seroter do Google Cloud. “Esse gráfico de conhecimento agora faz parte do pipeline que está constantemente alimentando e treinando esse modelo. Em seguida, esse modelo é servido e exposto por meio do Vertex, onde nossos componentes de front-end e outros podem chamar isso para bate-papo, preenchimento de código do AppSheet, coisas assim – com, é claro, a segurança e o desempenho da escala do Google.
O modelo, diz o Google, foi treinado em um grande corpus de código-fonte aberto com licença permissiva, bem como muito código interno do Google, todos os exemplos de código da empresa e seus aplicativos de referência.
Os desenvolvedores terão acesso a essas novas ferramentas por meio de uma extensão para o Visual Studio Code, JetBrains IDEs, Google Shell Editor, bem como no serviço de estações de trabalho hospedadas na nuvem do Google. E embora o modelo tenha sido treinado no contexto do Google Cloud, vale a pena enfatizar que os recursos de geração de código obviamente não são específicos do Google Cloud. Atualmente suporta Go, Java, Javascript, Python e SQL.
Os desenvolvedores poderão conversar com esse modelo diretamente em uma caixa de bate-papo em seu IDE ou escrever um comentário em um arquivo de texto e gerar o código relevante. Tudo isso soa bastante semelhante ao que os projetos concorrentes estão oferecendo hoje, mas Seroter argumentou que o que diferencia a ferramenta do Google é sua integração com o restante do Google Cloud Platform.
Por enquanto, no entanto, apenas um pequeno grupo de testadores confiáveis poderá experimentar o recurso de assistência de código, bate-papo integrado e as novas integrações de IA na plataforma de desenvolvimento sem código AppSheet do Google. Provavelmente, ouviremos um pouco mais sobre isso no Cloud Next do Google, mesmo no final de agosto.
O que também é importante aqui é que a visão vai além da geração de código. Em um futuro próximo, o Google gostaria de usar esses modelos para ajudar os desenvolvedores a gerenciar todos os seus serviços no Google Cloud (incluindo a implantação e dimensionamento de aplicativos) usando essa tecnologia de chatbot.
“Em essência, acho que estamos usando interfaces do século 20 em plataformas do século 21. Temos feito CLI, UIs e APIs – isso é incrível, mas é muito diferente de 50 anos atrás, quando exigia um manual de 50 páginas para usar um computador. Agora temos mais de um milhão de páginas de documentos do Google Cloud. É hora de algo diferente”, disse Seroter.
Em parte, trata-se de tornar os desenvolvedores mais produtivos e livrá-los de ter que mudar constantemente de contexto, procurando isso em outro lugar, mas se essa visão der certo, também libertará os desenvolvedores e as equipes de DevOps de muito do trabalho de rotina que vem com testes e implantação de aplicativos. Se você pode simplesmente dizer ao Google Cloud para analisar seu código e descobrir a melhor maneira de implantá-lo e monitorá-lo ao longo do tempo, isso libera muito tempo para tarefas mais criativas, afinal.
“Estamos tentando colocar a IA no centro da experiência em nuvem, mudando a forma como os desenvolvedores interagem com a plataforma de nuvem para torná-la mais centrada no ser humano, orientada a objetivos e holística”, disse Seroter. “Portanto, é uma nova abordagem para interfaces de nuvem e sistemas e estamos entusiasmados com isso.”
LEIA TAMBÉM
