L'evoluzione dell'IA di Google nella ricerca locale

La Ricerca Google è diventata sempre più complessa e non c'è da stupirsi. Le esigenze informative dei consumatori costantemente connessi continuano ad evolversi e gli algoritmi di ricerca devono adattarsi per stare al passo. E lo fanno mai; Gli algoritmi di Google vengono aggiornati da centinaia a migliaia di volte all'anno.

La missione di Google è semplice: "organizzare le informazioni del mondo e renderle universalmente accessibili e utili". Google realizza questa missione in un mondo in cui il 59% degli acquirenti utilizza Google per cercare e confrontare le proprie opzioni prima di acquistare online o in negozio.

Oggi i consumatori utilizzano la ricerca sui loro dispositivi mobili e desktop, da dispositivi e veicoli connessi e tramite assistenti domestici come Google Home per trovare risposte a ogni loro esigenza informativa, di navigazione e commerciale. E per ognuno di quei miliardi di query, Ricerca Google deve trovare la risposta giusta tra i trilioni di pagine web nel suo indice.

Niente di tutto ciò sarebbe possibile senza l'intelligenza artificiale (AI) e la scalabilità che crea. Ma in che modo l'IA di Google influisce sulla ricerca locale? Diamo un'occhiata.

Che cos'è l'IA di Google nella ricerca?

L'intelligenza artificiale è parte integrante del modo in cui i motori di ricerca come Google funzionano oggi. L'intelligenza artificiale svolge attività che storicamente hanno richiesto energia e intelligenza umana per completarle e automatizzarle. Le sue prime applicazioni erano automazioni abbastanza semplici, ma ora, con l'apprendimento automatico, gli algoritmi possono essere "addestrati" per prendere decisioni complesse, riconoscere il parlato e altro ancora.

L'intelligenza artificiale viene utilizzata dagli algoritmi di ricerca per comprendere il significato semantico di ogni query, identificare i risultati rilevanti e classificarli in tempo reale al fine di fornire la risposta migliore.

Esempio di risultati di ricerca complessi utilizzando la Ricerca Google

Traguardi importanti dell'IA per la Ricerca Google

Nei suoi primi giorni, l'algoritmo di ricerca di Google cercava semplicemente le parole sulla pagina per abbinare le parole in una query di ricerca. Tuttavia, questo è venuto con una miriade di problemi; il linguaggio umano è complesso, le persone esprimono domande in tutti i modi e questi sistemi erano facili da giocare per le persone con intenzioni tutt'altro che onorevoli. Ancora oggi, Pandu Nayak di Google afferma che "il 15% delle ricerche che vediamo ogni giorno sono completamente nuove".

Come si insegna a un sistema a fornire rapidamente risultati per domande che non sono mai state poste prima?

Entra nell'IA.

È importante notare che ogni esperienza di Ricerca Google è alimentata potenzialmente da centinaia di algoritmi. Secondo Nayak, Google Fellow e VP of Search, il gigante della ricerca ha sviluppato centinaia di algoritmi nel corso degli anni per aiutare a fornire risultati di ricerca pertinenti.

“Quando sviluppiamo nuovi sistemi di intelligenza artificiale, i nostri algoritmi e sistemi legacy non vengono semplicemente accantonati. In effetti, la ricerca funziona su centinaia di algoritmi e modelli di apprendimento automatico e siamo in grado di migliorarlo quando i nostri sistemi, nuovi e vecchi, possono funzionare bene insieme", ha spiegato. "Ogni algoritmo e modello ha un ruolo specializzato e si attivano in momenti diversi e in combinazioni distinte per aiutare a fornire i risultati più utili".

Ecco alcune delle principali applicazioni di intelligenza artificiale in esecuzione nella Ricerca Google e quando sono state aggiunte.

RankBrain, 2015

Questo è stato il primo sistema di deep learning implementato da Google AI. RankBrain ha notevolmente migliorato la comprensione di Google di come le parole si traducono in concetti specifici, consentendogli di trovare più informazioni di quante ne potesse fare in precedenza ed espandendo la comprensione della macchina delle idee e delle connessioni del mondo reale. Nayak afferma che "RankBrain (come suggerisce il nome) viene utilizzato per classificare - o decidere l'ordine migliore per - i migliori risultati di ricerca".

Corrispondenza neurale, 2018

La corrispondenza neurale ha fornito a Google una migliore comprensione di come le query si relazionano alle pagine. Questo è stato un enorme cambiamento nel modo in cui Google ha valutato le query e l'ha portato oltre le parole chiave, per considerare la query e il contenuto su larga scala, invece delle sole parole chiave. Ciò darebbe sia alla query che al contenuto un contesto molto più ampio.

BERT, 2019

Rappresentazioni encoder bidirezionali, un modello di elaborazione del linguaggio naturale che ha rivoluzionato la comprensione di Google del significato e dell'intento delle combinazioni di parole. BERT considera ogni parola nella query e può "capire" come parole diverse usate in tandem rappresentino vari concetti. "BERT comprende le parole in una sequenza e come si relazionano tra loro, quindi assicura che non eliminiamo parole importanti dalla tua query, non importa quanto siano piccole", ha spiegato Nayak.

MAMMA, 2021

Google afferma che il suo modello unificato multitasking è 1000 volte più potente di BERT. MUM è già formato in più di 75 lingue e può completare molte attività diverse contemporaneamente. Sherry Bonelli di Early Bird Digital spiega: "Invece di eseguire più ricerche per una domanda complessa, MUM può svolgere più compiti e sarà in grado di trovare la risposta a una query di ricerca complicata utilizzando più fonti e mezzi contemporaneamente". Vedi l'aggiornamento MUM di Google: cosa significa per i marketer locali secondo gli esperti per ulteriori approfondimenti dai SEO.

Immagine per gentile concessione di Google

Altri modi in cui Google utilizza l'IA

Google utilizza l'IA in molti modi anche al di fuori della Ricerca.

L'Assistente Google è un ottimo esempio. Potresti già utilizzare l'assistente vocale basato sull'intelligenza artificiale a casa, sul tuo smartphone, in macchina, sulla TV o persino su un dispositivo indossabile come un orologio da polso. Utilizzando l'intelligenza artificiale, questa applicazione può gestire il tuo calendario, trovare attività commerciali nelle vicinanze e persino fissare appuntamenti con loro, controllare il tempo, riprodurre musica e altro ancora.

Utilizzando l'apprendimento automatico e i modelli linguistici, l'Assistente Google può diventare sempre più bravo a comprendere e soddisfare anche le tue esigenze.

Google utilizza anche l'IA in Maps, indipendentemente dal fatto che i dati sulla posizione storica e la cronologia delle ricerche vengano utilizzati in un'esperienza di navigazione più personalizzata. L'intelligenza artificiale sta aiutando a potenziare Live View, fornendo a Google Maps una migliore comprensione di dove ti trovi esattamente in relazione a edifici e punti di riferimento in modo che possa assisterti meglio per arrivare dove devi andare.

Ai viene utilizzato da Google in:

• Il suo sistema di rilevamento dei terremoti basato su Android
• Per Smart Bidding in Google Ads e DoubleClick
• Consigli sui contenuti sicuri di YouTube
• Cerca il riconoscimento delle immagini
• Programmazione intelligente di Google Drive basata sulla disponibilità dei contatti
• Google Translate, tramite la rete di traduzione automatica neurale di Google
• E altro ancora

Come verrà utilizzata l'IA di Google in futuro?

Jeff Dean, Senior Google Fellow e SVP di Google Research, prevede che vedremo molti entusiasmanti progressi nell'apprendimento automatico negli anni a venire.

“I ricercatori stanno formando modelli di machine learning più grandi e più capaci che mai. Ad esempio, solo negli ultimi due anni i modelli nel dominio del linguaggio sono passati da miliardi di parametri addestrati su decine di miliardi di token di dati (ad esempio, il modello T5 del parametro 11B), a centinaia di miliardi o trilioni di parametri addestrati su trilioni di token di dati", ha scritto di recente.

Molte di queste applicazioni sono incentrate sul miglioramento della comprensione del linguaggio scritto da parte delle macchine, ha spiegato. I modelli recenti hanno ottenuto "risultati all'avanguardia nei benchmark di comprensione della lingua e capacità di conversazione aperte, anche in più attività in un dominio", ha affermato, e ha condiviso questo esempio utilizzando il modello LaMDA di Google per una conversazione aperta tra un ricercatore e Ricerca Google:

Un dialogo con LaMDA che imita un sigillo di Weddell con la richiesta di messa a terra preimpostata: "Ciao, sono un sigillo di Weddell. Hai qualche domanda per me?" Il modello mantiene in gran parte un carattere di dialogo. (Immagine del sigillo di Weddell ritagliata dall'immagine con licenza Wikimedia CC)

Domande frequenti su Google AI

Cosa c'è di così eccitante in Google MUM?

Google MUM è multimodale, il che significa che è possibile analizzare molti più tipi e formati di contenuto. Dean ha condiviso alcuni esempi di ciò che questo significa nel suo recente post sul blog, Google Research: Themes from 2021 and Beyond.

“Questi sono alcuni dei modelli più avanzati fino ad oggi perché possono accettare molteplici modalità di input differenti (es. linguaggio, immagini, parlato, video) e, in alcuni casi, produrre differenti modalità di output, ad esempio generando immagini da frasi descrittive o paragrafi, o descrivendo il contenuto visivo delle immagini nelle lingue umane.

Quali sono altri esempi di IA in azione nella Ricerca?

Prabhakar Raghavan, SVP di Google per Ricerca e assistente, ha condiviso alcuni altri modi in cui Google sta utilizzando l'IA in un post sul blog di ottobre 2020:

• Per migliorare la capacità di Ricerca Google di comprendere le parole errate, poiché 1 query di ricerca su 10 è errata.
• Per comprendere meglio la pertinenza di passaggi specifici, che avrebbe dovuto migliorare del 7% le query di ricerca in tutte le lingue.
• Per applicare reti neurali che migliorano la comprensione di Google degli argomenti secondari attorno a un interesse.
• Per offrire ai ricercatori l'accesso a informazioni di qualità superiore e più accurate sul mondo che li circonda.
• Per comprendere meglio i contenuti video e identificare i momenti chiave da mettere in evidenza nei risultati di ricerca.

Dove posso saperne di più su come Google utilizza l'IA?

Queste altre risorse possono aiutarti ad approfondire la tua comprensione dell'uso dell'IA da parte di Google:

• Google AI, il blog ufficiale
• Come Google utilizza l'intelligenza artificiale In Ricerca Google, Search Engine Land
• Come l'IA sta alimentando un Google più utile, Prabhakar Raghavan
• Intelligenza artificiale alla base dei prodotti Google, verso la scienza dei dati
• Prodotti di intelligenza artificiale e machine learning: Google Cloud