Zaujímalo vás niekedy, ako to, že vám Google vždy poskytne tie správne výsledky vyhľadávania? Poskytovanie užitočných výsledkov vyhľadávania vyžaduje veľa a porozumenie jazyku je jednou z najdôležitejších zručností. Vďaka pokrokom v oblasti AI a strojového učenia naše vyhľadávacie systémy rozumejú ľudskej reči lepšie ako kedykoľvek predtým. Zistite, ako sa to premieta do relevantných výsledkov vyhľadávania pre vás.
Výsledky vyhľadávania kedysi
Najprv sa však pozrime na celkový vývoj výsledkov vyhľadávania. V začiatkoch vyhľadávania, teda predtým, ako sme mali pokročilú AI, systémy vyhľadávania jednoducho hľadali zodpovedajúce slová. Ak ste napríklad hľadali výraz „pziza“ – pokiaľ neexistovala stránka s týmto konkrétnym preklepom, pravdepodobne ste museli zopakovať vyhľadávanie so správnym pravopisom, aby ste našli kúsok pizze vo svojom okolí. Nakoniec sa v Googli naučili, ako kódovať algoritmy na nájdenie tried vzorcov, ako sú napríklad populárne a časté preklepy. Teraz, s pokročilým strojovým učením, vyhľadávacie systémy Google dokážu intuitívnejšie rozpoznať, ak slovo nevyzerá správne a taktiež navrhnú možnú opravu.
Prečítajte si tiež o prvkoch E-A-T, ktoré by ste mali pridať na váš web.
Tieto druhy vylepšení AI vo výsledkoch vyhľadávania znamenajú, že sa vyhľadávacie systémy neustále zlepšujú v chápaní toho, čo hľadáte. A keďže sa svet a zvedavosť ľudí neustále vyvíjajú, je dôležité, aby sa vyvíjalo aj samotné vyhľadávanie Google. V skutočnosti je 15 % vyhľadávaní, ktoré vidíme každý deň, úplne nových. Umelá inteligencia (AI) hrá hlavnú úlohu pri zobrazovaní užitočných výsledkov vyhľadávania, a to aj na najvzdialenejších hraniciach vašej predstavivosti.
Ako vyhľadávacie systémy spolupracujú na kvalitných výsledkoch vyhľadávania
V priebehu rokov Google vyvinul stovky algoritmov, ako napríklad systém dopĺňania slov alebo fráz, za účelom poskytnutia relevantných výsledkov vyhľadávania. Pri vývoji nových systémov AI sú staré algoritmy a systémy naďalej používané. Vyhľadávanie v skutočnosti funguje na stovkách algoritmov a modelov strojového učenia. Google dokáže vylepšiť výsledky vyhľadávania iba keď systémy – nové aj staré – dokážu dobre spolupracovať. Každý algoritmus a model má špecializovanú úlohu a spúšťa sa v rôznych časoch a v rôznych kombináciách tak, aby pomohli dosiahnuť čo najužitočnejšie výsledky vyhľadávania. A niektoré pokročilejších systémov zohrávajú významnejšiu úlohu ako iné. Pozrime sa bližšie na hlavné systémy AI, ktoré dnes fungujú vo vyhľadávaní Google a na to, čo robia.
RankBrain — inteligentnejší systém hodnotenia
Keď Google v roku 2015 spustil RankBrain, išlo o prvý systém hlbokého učenia nasadený vo vyhľadávaní Google. V tom čase to bolo prelomové – nielen preto, že to bol prvý systém AI, ale aj preto, že expertom v Google pomohol pochopiť, ako slová súvisia s pojmami. Ľudia tomu rozumejú inštinktívne, no pre počítač je to zložitá výzva. RankBrain pomáha vo výsledkoch vyhľadávania nájsť informácie, ktoré predtým nebolo možné získať a to tak, že širšie pochopíme, ako slová vo vyhľadávaní súvisia s pojmami v reálnom svete.
Ak napríklad hľadáte frázu: „aký je názov konzumenta na najvyššej úrovni potravinového reťazca“, systémy Google sa z týchto slov na rôznych stránkach naučia, že koncept potravinového reťazca súvisí so zvieratami a nie ľudskými spotrebiteľmi. Po pochopení a priradení týchto slov k ich príbuzným konceptom RankBrain pochopí, že hľadáte to, čo sa bežne označuje ako „vrcholový predátor“.
Vďaka tomuto typu porozumenia sa RankBrain (ako jeho názov napovedá) používa na pomoc pri hodnotení najlepších výsledkov vyhľadávania. Hoci to bol úplne prvý model hlbokého učenia, RankBrain je aj naďalej jedným z hlavných systémov AI, ktoré dnes poháňajú vyhľadávanie.
Neurónové párovanie — sofistikovaný vyhľadávací mechanizmus
Neurónové siete sú dnes základom mnohých moderných systémov AI. Ale až v roku 2018, keď Google do vyhľadávania zaviedol neurónové párovanie, ich bolo možné použiť na lepšie pochopenie toho, ako dopyty súvisia so stránkami. Neurónové párovanie pomáha pochopiť reprezentácie pojmov v dopytoch a stránkach a priraďovať ich k sebe navzájom. Pozerá sa skôr na celý dopyt alebo stránku, než len na kľúčové slová, čím sa lepšie porozumie základným pojmom, ktoré sú v nich zastúpené.
Vezmite si napríklad vyhľadávanie „návod, ako manažovať zelenú“. Ak by sa vás na to priateľ spýtal, pravdepodobne by ste boli zaskočení. Ale s neurónovým párovaním je vyhľadávač Google schopný to pochopiť. Pri pohľade na širšie zastúpenia pojmov v dopyte – manažment, vodcovstvo, osobnosť a ďalšie – dokáže AI nervové zhody rozlúštiť a prísť k záveru, že tento hľadajúci hľadá tipy na manažment založený na populárnej farebnej typológií osobností.
Keď systémy Google porozumejú širším pojmom zastúpeným v dopyte alebo stránke, môžu ich ľahšie navzájom porovnať. Táto úroveň porozumenia pomáha vrhnúť širokú sieť, keď roboty Google prehľadávajú indexovanie pre obsah, ktorý môže byť relevantný pre váš dopyt. To robí neurálne párovanie takou kritickou súčasťou toho, ako Google získava relevantné dokumenty z masívneho a neustále sa meniaceho informačného toku. Výsledky vyhľadávania sú tak opäť o niečo presnejšie. Zistite tiež, čo je to indexovanie a načo slúži.
BERT — model na pochopenie významu a kontextu
BERT, ktorý bol spustený v roku 2019, bol obrovskou skokovou zmenou v porozumení prirodzeného jazyka, ktorá nám pomáha pochopiť, ako kombinácie slov vyjadrujú rôzne významy a zámery. Namiesto jednoduchého vyhľadávania obsahu, ktorý sa zhoduje s jednotlivými slovami, BERT chápe, ako kombinácia slov vyjadruje komplexnú myšlienku. BERT rozumie slovám v sekvencii a tomu, ako spolu súvisia, takže zaisťuje, že z vášho dopytu nevypustíme dôležité slová – bez ohľadu na to, aké malé sú. Ak napríklad hľadáte „môžete zohnať lieky pre niekoho v lekárni“, BERT pochopí, že sa snažíte zistiť, či môžete kúpiť liek pre niekoho iného. Pred BERT bola krátka predložka považovali za samozrejmosť a výsledky vyhľadávania väčšinou obsahovali návod, ako vyplniť recept. Vďaka BERT však vyhľadávač Google chápe, že aj obyčajné predložky môžu mať veľký význam.
Dnes hrá BERT kľúčovú úlohu v takmer každom anglickom dopyte. Je to preto, že systémy BERT vynikajú v dvoch najdôležitejších úlohách pri poskytovaní relevantných výsledkov vyhľadávania. Na základe svojho komplexného jazykového porozumenia dokáže BERT veľmi rýchlo zoradiť dokumenty podľa relevantnosti. Google zároveň vylepšil aj staršie systémy školením BERT, vďaka čomu sú užitočnejšie pri získavaní relevantných dokumentov na hodnotenie. A hoci BERT hrá hlavnú úlohu vo vyhľadávaní Google, nikdy nefunguje sám – ako všetky naše systémy, aj BERT je súčasťou súboru systémov, ktoré spolupracujú na zdieľaní vysokokvalitných výsledkov vyhľadávania. Prečítajte si aj o ALT texte, ako hodnotiacom faktore Google.
MUM — prechod od jazyka k porozumeniu informácií
V máji Google predstavil najnovší míľnik AI vo vyhľadávaní — Multitask Unified Model alebo v skratke MUM. MUM, ktorý je tisíckrát výkonnejší ako BERT, je schopný porozumieť aj generovať jazyk. Je vyškolený v 75 jazykoch a mnohých rôznych úlohách naraz, čo mu umožňuje rozvíjať komplexnejšie chápanie informácií a vedomostí o svete. MUM je tiež multimodálny, čo znamená, že v budúcnosti dokáže porozumieť informáciám vo viacerých modalitách, ako sú text, obrázky a ďalšie.
Hoci je MUM ešte len v začiatkoch využívania svojho potenciálu, už sa používa na zlepšenie vyhľadávania informácií o vakcíne COVID-19 a ponúkne intuitívnejšie spôsoby vyhľadávania pomocou kombinácie textu a obrázkov v Google Lens v najbližších mesiacoch. Ide o veľmi špecializované aplikácie – takže MUM sa v súčasnosti nepoužíva na pomoc pri hodnotení a zlepšovaní kvality výsledkov vyhľadávania, ako sú RankBrain, neurónové párovanie a systémy BERT. Zistite tiež, ako dlho trvá dostať hodnotenie v Google.
Keď Google do vyhľadávania zavedie viac skúseností s podporou MUM, začne sa posúvať od pokročilého jazykového porozumenia k presnejšiemu chápaniu informácií o svete. A rovnako, ako všetky vylepšenia vyhľadávača Google, každá aplikácia MUM prejde prísnym hodnotiacim procesom, s osobitnou pozornosťou venovanou zodpovednej aplikácii AI. A keď budú nasadené, pridajú sa k zboru systémov, ktoré fungujú spoločne, aby boli výsledky vyhľadávania pre používateľov užitočné a taktiež aby sa zabránilo zbytočnému spamu na webe.
