A evolução da IA ​​do Google na pesquisa local

A Pesquisa do Google tornou-se cada vez mais complexa, e não é de admirar. As necessidades informacionais de consumidores constantemente conectados continuam a evoluir, e os algoritmos de busca devem se adaptar para acompanhar. E eles nunca; Os algoritmos do Google são atualizados de centenas a milhares de vezes por ano.

A missão do Google é simples: “organizar as informações do mundo e torná-las universalmente acessíveis e úteis”. O Google cumpre essa missão em um mundo onde 59% dos compradores usam o Google para pesquisar e comparar suas opções antes de comprar on-line ou na loja.

Hoje, os consumidores usam a pesquisa em seus dispositivos móveis e desktop, de dispositivos e veículos conectados e por meio de assistentes domésticos, como o Google Home, para encontrar respostas para todas as suas necessidades informacionais, de navegação e comerciais. E para cada uma dessas bilhões de consultas, a Pesquisa do Google deve encontrar a resposta certa entre os trilhões de páginas da web em seu índice.

Nada disso seria possível sem inteligência artificial (IA) e a escalabilidade que ela cria. Mas como o Google AI afeta a pesquisa local? Vamos dar uma olhada.

O que é o Google AI na Pesquisa?

A inteligência artificial é parte integrante da maneira como os mecanismos de pesquisa como o Google funcionam hoje. A IA pega tarefas que historicamente exigiam energia e inteligência humanas para completá-las e as automatiza. Suas primeiras aplicações eram automações bastante simples, mas agora, com aprendizado de máquina, os algoritmos podem ser “treinados” para tomar decisões complexas, reconhecer fala e muito mais.

A IA é usada por algoritmos de pesquisa para entender o significado semântico de cada consulta, identificar resultados relevantes e classificá-los em tempo real para fornecer a melhor resposta.

Exemplo de resultado de pesquisa complexo usando a Pesquisa do Google

Marcos importantes de IA para a Pesquisa do Google

Em seus primeiros dias, o algoritmo de pesquisa do Google simplesmente procurava palavras na página para corresponder às palavras em uma consulta de pesquisa. No entanto, isso veio com inúmeros problemas; a linguagem humana é complexa, as pessoas expressam perguntas de todas as maneiras, e esses sistemas eram fáceis de jogar para pessoas com intenções menos do que honrosas. Ainda hoje, Pandu Nayak, do Google, diz que “15% das pesquisas que vemos todos os dias são inteiramente novas”.

Como você ensina um sistema a entregar resultados rapidamente para perguntas que nunca foram feitas antes?

Digite IA.

É importante observar que cada experiência da Pesquisa Google é alimentada por centenas de algoritmos. De acordo com Nayak, Google Fellow e VP of Search, o gigante das buscas desenvolveu centenas de algoritmos ao longo dos anos para ajudar a fornecer resultados de pesquisa relevantes.

“Quando desenvolvemos novos sistemas de IA, nossos algoritmos e sistemas legados não são simplesmente arquivados. Na verdade, o Search é executado em centenas de algoritmos e modelos de aprendizado de máquina, e podemos melhorá-lo quando nossos sistemas – novos e antigos – podem funcionar bem juntos”, explicou ele. “Cada algoritmo e modelo tem uma função especializada e são acionados em momentos diferentes e em combinações distintas para ajudar a fornecer os resultados mais úteis.”

Aqui estão alguns dos principais aplicativos de IA em execução na Pesquisa Google e quando foram adicionados.

RankBrain, 2015

Este foi o primeiro sistema de aprendizado profundo que o Google AI implantou. O RankBrain melhorou muito a compreensão do Google de como as palavras se traduzem em conceitos específicos, permitindo que ele encontre mais informações do que antes e expandindo a compreensão da máquina sobre ideias e conexões do mundo real. Nayak diz que “RankBrain (como o próprio nome sugere) é usado para ajudar a classificar – ou decidir a melhor ordem para – os principais resultados de pesquisa”.

Correspondência neural, 2018

A correspondência neural deu ao Google uma melhor compreensão de como as consultas se relacionam com as páginas. Essa foi uma grande mudança na forma como o Google avaliou as consultas e as levou além das palavras-chave, para considerar a consulta e o conteúdo em escala, em vez de apenas palavras-chave. Isso daria à consulta e ao conteúdo um contexto muito maior.

BERTO, 2019

Representações de codificador bidirecional, um modelo de processamento de linguagem natural que revolucionou a compreensão do Google sobre o significado e a intenção das combinações de palavras. O BERT considera cada palavra na consulta e pode “entender” como diferentes palavras usadas em conjunto representam vários conceitos. “BERT entende as palavras em uma sequência e como elas se relacionam umas com as outras, garantindo que não deixemos de lado palavras importantes da sua consulta — não importa quão pequenas elas sejam”, explicou Nayak.

MÃE, 2021

O Google diz que seu modelo unificado multitarefa é 1000 vezes mais poderoso que o BERT. O MUM já é treinado em mais de 75 idiomas e pode realizar muitas tarefas diferentes simultaneamente. Sherry Bonelli, da Early Bird Digital, explica: “Em vez de fazer várias pesquisas para uma pergunta complexa, o MUM pode realizar várias tarefas e encontrar a resposta para uma consulta de pesquisa complicada usando várias fontes e mídias ao mesmo tempo”. Veja a atualização MUM do Google: O que isso significa para os profissionais de marketing locais, de acordo com os especialistas, para obter mais informações de SEOs.

Imagem cortesia do Google

Outras maneiras como o Google usa a IA

O Google também está usando a IA de várias maneiras fora da Pesquisa.

O Google Assistant é um ótimo exemplo. Você já pode estar usando o assistente de voz com inteligência artificial em casa, no smartphone, no carro, na TV ou até mesmo em um dispositivo vestível, como um relógio de pulso. Usando IA, este aplicativo pode gerenciar seu calendário, encontrar empresas próximas e até marcar compromissos com elas, verificar o clima, tocar música e muito mais.

Usando aprendizado de máquina e modelos de linguagem, o Google Assistente também pode se tornar cada vez melhor em entender e atender às suas necessidades.

O Google também usa IA no Maps, independentemente de dados históricos de localização e seu histórico de pesquisa serem usados ​​em uma experiência de navegação mais personalizada. A IA está ajudando o Live View, dando ao Google Maps uma melhor compreensão de onde você está em relação a prédios e pontos de referência, para que possa ajudá-lo melhor a chegar onde você precisa ir.

Ai está sendo usado pelo Google em:

• Seu sistema de detecção de terremotos baseado em Android
• Para Lances inteligentes no Google Ads e DoubleClick
• Recomendações de conteúdo seguro do YouTube
• Procure por reconhecimento de imagem
• Agendamento inteligente do Google Drive com base na disponibilidade de contatos
• Google Tradutor, por meio da rede de tradução automática neural do Google
• E mais

Como o Google AI será usado no futuro?

Jeff Dean, membro sênior do Google e vice-presidente sênior de pesquisa do Google, espera que veremos muitos avanços interessantes no aprendizado de máquina nos próximos anos.

“Os pesquisadores estão treinando modelos de aprendizado de máquina maiores e mais capazes do que nunca. Por exemplo, apenas nos últimos dois anos, os modelos no domínio da linguagem cresceram de bilhões de parâmetros treinados em dezenas de bilhões de tokens de dados (por exemplo, o modelo T5 do parâmetro 11B), para centenas de bilhões ou trilhões de parâmetros treinados em trilhões de tokens de dados”, escreveu ele recentemente.

Muitas dessas aplicações estão focadas em melhorar a compreensão da linguagem escrita pelas máquinas, explicou ele. Modelos recentes alcançaram “resultados de última geração em benchmarks de compreensão de linguagem e habilidades de conversação abertas, mesmo em várias tarefas em um domínio”, disse ele, e compartilhou este exemplo usando o modelo LaMDA do Google para uma conversa aberta entre um pesquisador e a Pesquisa Google:

Um diálogo com LaMDA imitando um selo Weddell com o aviso de aterramento predefinido: “Oi, eu sou um selo Weddell. Você tem alguma pergunta para mim?" O modelo mantém em grande parte um diálogo no personagem. (Imagem do selo de Weddell recortada da imagem licenciada pela Wikimedia CC)

Perguntas frequentes sobre IA do Google

O que há de tão empolgante no Google MUM?

O Google MUM é multimodal, o que significa que muito mais tipos e formatos de conteúdo podem ser analisados. Dean compartilhou alguns exemplos do que isso significa em sua recente postagem no blog, Google Research: Themes from 2021 and Beyond.

“Esses são alguns dos modelos mais avançados até hoje porque podem aceitar múltiplas modalidades de entrada diferentes (por exemplo, linguagem, imagens, fala, vídeo) e, em alguns casos, produzir diferentes modalidades de saída, por exemplo, gerando imagens a partir de frases descritivas ou parágrafos, ou descrevendo o conteúdo visual de imagens em linguagens humanas.

Quais são alguns outros exemplos de IA em ação na Pesquisa?

Prabhakar Raghavan, vice-presidente sênior de pesquisa e assistente do Google, compartilhou mais algumas maneiras pelas quais o Google está usando a IA em uma postagem no blog de outubro de 2020:

• Para melhorar a capacidade da Pesquisa Google de entender palavras com erros ortográficos, pois 1 em cada 10 consultas de pesquisa são incorretas.
• Para entender melhor a relevância de passagens específicas, o que esperava melhorar 7% das consultas de pesquisa em todos os idiomas.
• Aplicar redes neurais que promovam a compreensão do Google sobre subtópicos em torno de um interesse.
• Para dar aos pesquisadores acesso a informações mais precisas e de maior qualidade sobre o mundo ao seu redor.
• Para entender melhor o conteúdo do vídeo e identificar os principais momentos a serem destacados nos resultados da Pesquisa.

Onde posso saber mais sobre como o Google usa a IA?

Estes outros recursos podem ajudar a aprofundar sua compreensão sobre o uso da IA ​​pelo Google:

• Google AI, o blog oficial
• Como o Google usa inteligência artificial Na Pesquisa do Google, Search Engine Land
• Como a IA está alimentando um Google mais útil, Prabhakar Raghavan
• Inteligência artificial impulsionando os produtos do Google, em direção à ciência de dados
• Produtos de IA e aprendizado de máquina – Google Cloud