Transformation der digitalen Suche durch künstliche Intelligenz

Das Web ist ein riesiger Wissensspeicher und da die Menschen immer mehr mit dem Internet vertraut sind, sind Suchmaschinen zu einem festen Bestandteil unseres Lebens geworden. Unternehmen wie Google und Microsoft investieren aktiv in ihre jeweiligen Suchmaschinen, um mit der wachsenden Nachfrage nach Informationen Schritt zu halten. Damit endet das Bemühen jedoch nicht. Suchmaschinenanbieter müssen die Suchalgorithmen kontinuierlich verbessern, neue Features hinzufügen und nach weiteren Innovationen suchen. Im Laufe der Jahre hat sich die Suche auf Google, Bing oder sogar Facebook drastisch verbessert, nicht nur in Bezug auf die gelieferten Ergebnisse, sondern auch in Bezug auf die Genauigkeit dieser Ergebnisse.

Heutzutage sind wir ziemlich anfällig dafür, den Ausdruck „Google it“ zu hören. Tatsächlich hat Google die digitale Suche mit seiner robusten Technologie und der Fähigkeit, genaue Ergebnisse zu liefern, monopolisiert. Dies basiert nicht nur auf den Suchalgorithmen und Website-Crawlern, sondern geht viel tiefer. Mithilfe künstlicher Intelligenz können sich die Suchmaschinen nun besser an menschliches Verhalten anpassen und passgenauere Suchergebnisse vorhersagen. Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie wir im Internet surfen, und sie verbessert sich schneller, als wir uns vorstellen können.

Was ist Künstliche Intelligenz?
Wir alle wissen, wie das menschliche Gehirn funktioniert. Es befindet sich in einem Zustand der kontinuierlichen Entwicklung und des Lernens mit unseren Sinnen. KI oder künstliche Intelligenz funktioniert auf ähnliche Weise und ist so aufgebaut, dass sie das menschliche Gehirn und sein Verhalten nachahmt. Haben Sie sich jemals gefragt, wie Facebook Ihre Gruppenfotos automatisch taggen kann oder wie die Google-Suche bei der Suche Vorschläge macht? Künstliche Intelligenz nimmt eine unvorstellbare Menge an Daten mithilfe eines Systems aus tiefen neuronalen Netzen auf und lernt, mithilfe der Daten kompliziertere Aufgaben zu erledigen.

Es gibt drei Haupttypen von KI basierend auf dem Kaliber:

• Artificial Narrow Intelligence (ANI) – Dies ist die am weitesten verbreitete Kategorie der KI, die die meisten unserer täglichen Aktivitäten im Internet antreibt. Es ist typischerweise auf eine unidirektionale Aktivität spezialisiert, wie eine Suche oder ein einfaches Gespräch oder vielleicht eine Partie Schach. Beste Beispiele dieser Art wären Siri oder Google Now, die proprietären Sprachassistenten von Apple bzw. Google. Diese können normalerweise nicht von selbst funktionieren und müssen durch menschliches Handeln ausgelöst werden.
• Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) – Sie ist viel fortschrittlicher als ANI, da sie komplexe Lern- und Aufgabenfähigkeiten wie Argumentation, Planung und Lösung komplizierter Probleme beinhaltet. AGI entspricht im Allgemeinen dem Denken und Funktionieren auf menschlicher Ebene und muss in der realen Welt noch entwickelt werden.
• Künstliche Superintelligenz (ASI) – Dies ist eher ein theoretisches Konzept, da die Entwicklung auf diesem Gebiet weit hergeholt ist. Technisch gesehen sollte es viel klüger sein als der normale menschliche Intellekt. ASI ist in der Lage, sich an wissenschaftliche Kreativität, soziale Fähigkeiten und allgemeine Weisheit anzupassen.

Deep Machine Learning und seine Nutzung
Diese Methode nutzt die neuronalen Netze, die heutzutage den größten Teil des Internets antreiben. Mithilfe eines riesigen Netzwerks aus komplexer Software und Hardware analysieren neuronale Netze große Mengen an Rohdaten aus verschiedenen Quellen. Sie können dadurch Aufgaben wie das Identifizieren von Fotos, das Beantworten von sprachgenerierten Suchanfragen und das Ausführen von in ein Smartphone gesprochenen Befehlen verbessern.

In den letzten Jahren hat dieser Lernprozess die Art und Weise verändert, wie Menschen mit dem Internet und verschiedenen mit dem Internet verbundenen Geräten interagieren. Von Google und Apple bis hin zu Social-Media-Molochen wie Facebook, Twitter und Skype haben diese Technologie implementiert, um benutzerspezifische Ergebnisse zu generieren und die Suche intuitiver zu gestalten.

Google und RankBrain
In letzter Zeit hat Google sein eigenes neuronales Netzwerksystem namens RankBrain eingeführt, das einen massiven Einfluss auf Suchergebnisse und SEO hatte. Jede Sekunde durchlaufen Millionen von Suchanfragen die Google-Suchmaschine, und RankBrain nutzt Berichten zufolge etwa 15 % dieser Suchanfragen, um den Rang von Websites in den SERPs genau vorherzusagen. Die Verwendung eines solchen neuronalen Netzwerksystems bringt eine Reihe von Vor- und Nachteilen mit sich.

Vorteile:

• Die meisten Datenwissenschaftler und Experten haben festgestellt, dass neuronale Netzwerke für das allgemeine Verständnis und die Optimierung ziemlich kompliziert sind, was es zu einem zuverlässigen Weg macht, um authentische Ergebnisse zu erhalten.
• Netzwerke wie RankBrain liefern 10 % genauere Vorhersagen als manuelle.
• Da sich neuronale Netze von Rohdaten ernähren, können sie basierend auf individuellen Suchanfragen und Daten viel genaueres Feedback geben.
• Diese Netzwerke können schnell und richtig lernen, wenn sie mit genügend Daten über etwas gefüttert werden.

Nachteile:

• Die meisten Experten sind mit der Funktionsweise dieser Technologie nicht sehr vertraut; Die Leute wissen einfach, dass es funktioniert, und es funktioniert außergewöhnlich gut.
• Es kann schwierig sein, die Funktionalität von RankBrain zu optimieren, um Prioritäten zu ändern.

Noch ist unklar, was die Implementierung von RankBrain langfristig für die Google-Suche bedeutet. Da Ingenieure den Kern seines Erfolgs nicht ergründen können, ist es jedoch eine viel zuverlässigere Methode, Websites zu bewerten. Wenn eine Person nach Fußball sucht, zeigen Ihnen die Suchergebnisse direkt Bilder und Nachrichten zu Fußball und nicht zu Cricket. Während die Bedeutung von SEO für die Bereitstellung maßgeschneiderter Suchergebnisse nicht untergraben werden kann, basiert ein großer Teil dieser Artikulation auch auf RankBrain.

Personalisierte und kontextbezogene Suche
Die meisten Suchmaschinen werden so gebaut und verbessert, dass sie den Benutzer und seine Anforderungen verstehen. Sucht eine Person beispielsweise mit ihrem Smartphone im Internet nach einem Thema, kann Google leicht nachvollziehen, dass die Suchanfrage von einem mobilen Gerät stammt und liefert entsprechend optimierte Ergebnisse für das jeweilige Gerät zurück. Da die Sprachsuche weit verbreitet ist und immer mehr Unternehmen sie aktiv vorantreiben, versuchen Assistenten wie Google Now und Siri sogar, den Standort der Person zu verwenden, um äußerst personalisierte Ergebnisse zu liefern.

Im Gegenteil, wenn eine Person beispielsweise nach Cristiano Ronaldo sucht, kann die Suchmaschine den Kontext der Suche verwenden, um Namen anderer Spieler vorzuschlagen, die den Benutzer zusätzlich interessieren könnten. Diese Technologie entwickelt sich allmählich und mit aufgebauten neuronalen Netzen direkt in Suchmaschinen erhalten Benutzer jetzt mehr Informationen als je zuvor.

Der Suchbegriff beschränkt sich nicht nur auf Suchmaschinen wie Google, Bing oder Yahoo. E-Commerce-Sites wie Amazon, Ebay und Flipkart haben auch eine kontextbezogene und personalisierte Suche eingebaut. Sogar Facebook versteht, wer auf Ihren Bildern zu sehen sein könnte, was Sie vielleicht sehen, essen oder wie Sie sich fühlen. In einer Welt, in der Menschen große Mengen an Informationen aufnehmen, ist uns vielleicht nicht einmal bewusst, wie sehr künstliche Intelligenz unser Leben dominiert. Sei es eine Schachpartie, bei der Sie gegen einen vorgegebenen „Spieler 1“ spielen, oder eine Währungsumrechnung, die Sie wissen möchten, es schwebt immer ein zweites Gehirn über uns.