Эволюция Google AI в локальном поиске

Поиск Google становится все более сложным, и это неудивительно. Информационные потребности постоянно подключенных потребителей продолжают развиваться, и алгоритмы поиска должны адаптироваться, чтобы не отставать. И делают ли они когда-либо; Алгоритмы Google обновляются от сотен до тысяч раз в год.

Миссия Google проста: «организовать мировую информацию и сделать ее общедоступной и полезной». Google выполняет эту миссию в мире, где 59% покупателей используют Google для поиска и сравнения своих вариантов перед покупкой в ​​Интернете или в магазине.

Сегодня потребители используют поиск на своих мобильных и настольных устройствах, с подключенных устройств и автомобилей, а также с помощью домашних помощников, таких как Google Home, чтобы найти ответы на все свои информационные, навигационные и коммерческие потребности. И для каждого из этих миллиардов запросов поиск Google должен найти правильный ответ среди триллионов веб-страниц в своем индексе.

Все это было бы невозможно без искусственного интеллекта (ИИ) и создаваемой им масштабируемости. Но как Google AI влияет на локальный поиск? Давайте взглянем.

Что такое Google AI в поиске?

Искусственный интеллект является неотъемлемой частью работы поисковых систем, таких как Google, сегодня. ИИ берет на себя задачи, для выполнения которых исторически требовались человеческая энергия и интеллект, и автоматизирует их. Его самые ранние приложения были довольно простыми средствами автоматизации, но теперь, благодаря машинному обучению, алгоритмы можно «обучить» принимать сложные решения, распознавать речь и многое другое.

ИИ используется поисковыми алгоритмами для понимания семантического значения каждого запроса, определения релевантных результатов и ранжирования их в режиме реального времени для предоставления наилучшего ответа.

Пример сложного результата поиска с использованием поиска Google

Важные вехи ИИ для поиска Google

В первые дни алгоритм поиска Google просто искал слова на странице, чтобы соответствовать словам в поисковом запросе. Однако это привело к множеству проблем; человеческий язык сложен, люди выражают запросы всевозможными способами, и эти системы были просты для людей с менее чем благородными намерениями. Даже сегодня Панду Наяк из Google говорит, что «15% поисковых запросов, которые мы видим каждый день, являются совершенно новыми».

Как научить систему быстро выдавать результаты по вопросам, которые ей никогда раньше не задавали?

Введите ИИ.

Важно отметить, что каждый поиск Google работает на основе сотен алгоритмов. По словам Наяка, почетного сотрудника Google и вице-президента по поиску, поисковый гигант за эти годы разработал сотни алгоритмов, помогающих предоставлять релевантные результаты поиска.

«Когда мы разрабатываем новые системы искусственного интеллекта, наши устаревшие алгоритмы и системы не просто откладываются на полку. Фактически, поиск работает на сотнях алгоритмов и моделей машинного обучения, и мы можем улучшить его, когда наши системы — новые и старые — могут хорошо работать вместе», — пояснил он. «Каждый алгоритм и модель играют особую роль, и они запускаются в разное время и в разных комбинациях, чтобы помочь получить наиболее полезные результаты».

Вот некоторые из основных приложений ИИ, работающих в Google Поиске, и время их добавления.

RankBrain, 2015 г.

Это была первая система глубокого обучения, развернутая Google AI. RankBrain значительно улучшил понимание Google того, как слова переводятся в определенные понятия, позволив ему находить больше информации, чем раньше, и расширив понимание машиной реальных идей и связей. Наяк говорит, что «RankBrain (как следует из названия) используется для ранжирования — или определения наилучшего порядка — лучших результатов поиска».

Нейронное сопоставление, 2018 г.

Нейронное сопоставление помогло Google лучше понять, как запросы относятся к страницам. Это был серьезный сдвиг в том, как Google оценивал запросы и выходил за рамки ключевых слов, чтобы рассматривать запрос и контент в масштабе, а не только ключевые слова. Это дало бы и запросу, и контенту гораздо больший контекст.

БЕРТ, 2019 г.

Представления двунаправленного кодировщика, модель обработки естественного языка, которая произвела революцию в понимании Google значения и назначения комбинаций слов. BERT рассматривает каждое слово в запросе и может «понимать», как разные слова, используемые в тандеме, представляют различные понятия. «BERT понимает слова в последовательности и то, как они соотносятся друг с другом, поэтому он гарантирует, что мы не пропустим важные слова из вашего запроса — независимо от того, насколько они малы», — пояснил Наяк.

МАМА, 2021

Google утверждает, что его многозадачная унифицированная модель в 1000 раз мощнее, чем BERT. MUM уже обучен более чем 75 языкам и может выполнять множество разных задач одновременно. Шерри Бонелли из Early Bird Digital объясняет: «Вместо многократных поисков сложного вопроса MUM может работать в многозадачном режиме и сможет найти ответ на сложный поисковый запрос, используя несколько источников и средств одновременно». См. Обновление MUM от Google: что это значит для местных маркетологов по мнению экспертов, чтобы получить больше информации от SEO-специалистов.

Изображение предоставлено Google

Другие способы, которыми Google использует ИИ

Google использует искусственный интеллект во многих других целях, помимо поиска.

Google Assistant — отличный пример. Возможно, вы уже используете голосового помощника с искусственным интеллектом дома, на своем смартфоне, в машине, на телевизоре или даже на носимых устройствах, таких как наручные часы. Используя искусственный интеллект, это приложение может управлять вашим календарем, находить близлежащие предприятия и даже назначать им встречи, узнавать погоду, воспроизводить музыку и многое другое.

Используя машинное обучение и языковые модели, Google Ассистент также может лучше понимать и удовлетворять ваши потребности.

Google также использует ИИ в Картах, независимо от того, используются ли исторические данные о местоположении и ваша история поиска для более персонализированной навигации. ИИ помогает работать в режиме Live View, позволяя Google Maps лучше понимать, где вы находитесь по отношению к зданиям и достопримечательностям, чтобы лучше помочь вам добраться туда, куда вам нужно.

AI используется Google в:

• Его система обнаружения землетрясений на базе Android
• Для интеллектуального назначения ставок в Google Ads и DoubleClick
• Рекомендации по безопасному контенту на YouTube
• Поиск по распознаванию изображений
• Интеллектуальное планирование Google Диска на основе доступности контактов
• Google Translate через сеть нейронного машинного перевода Google
• И более

Как Google AI будет использоваться в будущем?

Джефф Дин, старший научный сотрудник Google и старший вице-президент Google Research, ожидает, что в ближайшие годы мы увидим много захватывающих достижений в области машинного обучения.

«Исследователи обучают более крупные и эффективные модели машинного обучения, чем когда-либо прежде. Например, только за последние пару лет модели в языковой области выросли с миллиардов параметров, обученных на десятках миллиардов токенов данных (например, модель 11B параметра T5), до сотен миллиардов или триллионов параметров, обученных на триллионов токенов данных», — написал он недавно.

Он пояснил, что многие из этих приложений направлены на улучшение понимания машинами письменного языка. Недавние модели достигли «самых современных результатов в тестах на понимание языка и открытых разговорных способностей, даже при выполнении нескольких задач в домене», — сказал он и поделился этим примером, используя модель Google LaMDA для открытого разговора. между поисковиком и поиском Google:

Диалог с LaMDA, имитирующим тюленя Уэдделла, с предустановленной подсказкой заземления: «Привет, я тюлень Уэдделла. У вас есть какие-либо вопросы ко мне?" Модель во многом сдерживает диалог по характеру. (Изображение тюленя Уэдделла вырезано из изображения с лицензией Wikimedia CC)

Часто задаваемые вопросы об искусственном интеллекте Google

Что такого интересного в Google MUM?

Google MUM является мультимодальным, что означает, что можно анализировать гораздо больше типов и форматов контента. Дин поделился несколькими примерами того, что это значит, в своем недавнем сообщении в блоге «Исследования Google: темы 2021 года и далее».

«Это одни из самых продвинутых моделей на сегодняшний день, потому что они могут принимать несколько различных модальностей ввода (например, язык, изображения, речь, видео) и, в некоторых случаях, создавать разные модальности вывода, например, генерируя изображения из описательных предложений или абзацы или описание визуального содержания изображений на человеческих языках.

Какие еще есть примеры использования ИИ в поиске?

Прабхакар Рагхаван, старший вице-президент Google по поиску и помощнику, поделился еще несколькими способами, которыми Google использует ИИ, в своем блоге в октябре 2020 года:

• Чтобы улучшить способность поиска Google понимать слова с ошибками, поскольку 1 из 10 поисковых запросов содержит ошибки.
• Чтобы лучше понять релевантность конкретных отрывков, что, как ожидается, улучшит 7% поисковых запросов на всех языках.
• Применять нейронные сети, которые улучшают понимание Google подтем, связанных с интересом.
• Предоставить искателям доступ к более качественной и точной информации об окружающем мире.
• Чтобы лучше понять видеоконтент и определить ключевые моменты, которые следует выделить в результатах поиска.

Где я могу узнать больше о том, как Google использует искусственный интеллект?

Эти другие ресурсы могут помочь вам лучше понять, как Google использует искусственный интеллект:

• Google AI, официальный блог
• Как Google использует искусственный интеллект в Google Search, Search Engine Land
• Как искусственный интеллект делает Google более полезным, Прабхакар Рагхаван
• Искусственный интеллект в продуктах Google на пути к науке о данных
• Продукты искусственного интеллекта и машинного обучения — Google Cloud