Inteligencia artificial y cómo impulsa la búsqueda de Google

Si alguna vez se ha preguntado cómo Google entiende las consultas y genera los resultados, esto le proporcionaría una visión más profunda de cómo la tecnología de IA impulsa la búsqueda.
Marie Aquino
February 4, 2022

Google lanzó una publicación de blog que proporciona detalles sobre cómo Google utiliza la inteligencia artificial para impulsar los resultados de búsqueda. Si alguna vez se ha preguntado cómo Google entiende las consultas y genera los resultados, esto le proporcionaría una visión más profunda de cómo la tecnología de IA entiende el significado detrás de una consulta y qué resultados servir.

En los primeros días de la búsqueda, antes de la introducción de la IA y el aprendizaje automático, el sistema simplemente buscaba hacer coincidir las palabras de una consulta con el contenido disponible en Internet. En los casos en que no se encuentren coincidencias, por ejemplo, debido a errores ortográficos o errores tipográficos, tendría que rehacer la búsqueda con la ortografía correcta para obtener resultados relevantes.

Con la introducción del aprendizaje automático avanzado, Google ahora puede reconocer de manera más intuitiva si una palabra puede ser una falta de ortografía o un error tipográfico y sugerir una posible corrección, a veces incluso generar resultados para lo que cree que es la consulta correcta que se está buscando.

La búsqueda y la IA están mejorando constantemente y cada vez son mejores para comprender lo que la gente está buscando. A medida que el mundo y las personas evolucionan, también lo hace la búsqueda.

Google ha desarrollado cientos de algoritmos a través de los años para poder proporcionar a los usuarios resultados de búsqueda relevantes. Otras personas pueden pensar que una vez que se desarrollan nuevos sistemas de IA, los sistemas más antiguos se desechan en favor de los nuevos.

Según Google, este no es el caso para ellos. El sistema, tanto antiguo como nuevo, juega bien junto y tanto el viejo como el nuevo, trabajando mano a mano, les permite mejorar sus sistemas.

La búsqueda se ejecuta en cientos de algoritmos y modelos de aprendizaje automático, cada uno con un rol especializado que se activa en diferentes momentos y en distintas combinaciones, para poder entregar resultados relevantes.

Hay 3 sistemas principales de IA que se ejecutan en la búsqueda de Google hoy en día: Rank Brain, Neural Matching, BERT.

Además de los tres está el MUM o Modelo Unificado Multitarea, que se introdujo en mayo y todavía está en sus primeros días.

Los tres principales sistemas de IA de Google

Echemos un vistazo más de cerca a las tres IA principales que impulsan la búsqueda.

Rango Cerebral

Rank Brain se lanzó en 2015 y fue el primer sistema de aprendizaje profundo implementado en Search. Rank Brain es innovador porque, además de ser el primer sistema de IA utilizado por Google, también ayudó a comprender cómo las palabras en una búsqueda se relacionan con conceptos del mundo real.

Coincidencia neuronal

Neural Matching se introdujo en 2018 y ayudó a comprender mejor cómo se relacionan las consultas con las páginas. Ayudó a comprender representaciones más difusas de conceptos en consultas y páginas, y luego a emparejarlos entre sí.

La coincidencia neuronal analiza una consulta o página completa en lugar de solo las palabras clave, y luego desarrolla una comprensión de los conceptos subyacentes representados en ellas. El nivel de comprensión proporcionado por la coincidencia neuronal permite la búsqueda para comprender conceptos más amplios representados en una consulta o página y luego emparejarlos mejor entre sí.

BERT

BERT se lanzó en 2019 y fue un gran paso para comprender el lenguaje natural y cómo las combinaciones de palabras expresaban diferentes significados e intenciones. BERT comprende cómo una combinación de palabras expresa una idea compleja, entiende las palabras en secuencia y cómo se relacionan entre sí. No importa cuán pequeña sea una palabra en una consulta, BERT la considera y esto le ayuda a comprender lo que el buscador está buscando.

BERT juega un papel fundamental en la búsqueda actual porque el sistema sobresale en dos de las tareas más importantes en la entrega de resultados relevantes: clasificación y recuperación. BERT puede clasificar rápidamente los documentos por relevancia.

¿Recuerdas cómo mencioné que Google no desecha los sistemas antiguos en favor de los nuevos y cómo funcionan de la mano? Los sistemas antiguos se han mejorado con la capacitación de BERT y son más útiles para recuperar documentos relevantes.

El futuro de la búsqueda

En mayo, se introdujo MUM o Modelo Unificado Multitarea, que se dice que es mil veces más poderoso que BERT y es capaz de comprender y generar lenguaje.

Está capacitado en 75 idiomas y muchas tareas diferentes a la vez, lo que le permite desarrollar una comprensión más completa de la información y el conocimiento mundial a través de múltiples modalidades, como texto, imágenes y mucho más en el futuro.

MUM todavía se encuentra en las primeras etapas y aún no se utiliza para ayudar a clasificar y mejorar la calidad de los resultados de búsqueda como los otros 3 sistemas principales.

Todos estos sistemas, los tres principales: Rank Brain, Neural matching, BERT, y muchos más sistemas detrás de escena, trabajan juntos para proporcionar resultados relevantes y de alta calidad en la búsqueda.

Con la eventual introducción de MUM a la búsqueda, nos preguntamos cuánto más efectiva podría ser la búsqueda, y qué resultados y características podría encontrar.

¿Cómo cambiará la aplicación de MUM a la búsqueda la forma en que se sirven los resultados de búsqueda? ¿Cómo cambiará el mundo del SEO?

Solo podemos esperar, ver y adaptarnos continuamente, al igual que cómo evoluciona el mundo y cómo evoluciona la búsqueda con él.

Lea más sobre cómo la IA potencia la búsqueda aquí.