Google เข้าใจสิ่งที่คุณกําลังมองหาได้อย่างไร ?
มีหลายสิ่งที่ต้องนําเสนอผลการค้นหาที่เป็นประโยชน์และการทําความเข้าใจภาษาเป็นหนึ่งในทักษะที่สําคัญที่สุด ด้วยความก้าวหน้าใน AI และแมชชีนเลิร์นนิงระบบค้นหาของเราจึงเข้าใจภาษามนุษย์ได้ดีขึ้นกว่าเดิม
เบื้องหลังว่าสิ่งนี้แปลเป็นผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องสําหรับคุณอย่างไร
คศ.1998
- ช่วง คศ.1998 Search ก่อนที่ Google จะมี AI ขั้นสูงระบบของ Google เพียงแค่มองหาคําที่ตรงกัน
- ตัวอย่าง หากคุณค้นหา "pziza" เว้นแต่จะมีหน้าเว็บที่มีการสะกดผิดนั้น คุณอาจต้องทําการค้นหาซ้ําด้วยการสะกดที่ถูกต้องเพื่อค้นหาส่วนที่อยู่ใกล้คุณ
- เรียนรู้วิธีเขียนโค้ดอัลกอริทึมเพื่อค้นหาคลาสของรูปแบบเช่นการสะกดผิดยอดนิยมหรือการพิมพ์ผิดที่อาจเกิดขึ้นจากคีย์ใกล้เคียง
คศ. 2015
RankBrain - ระบบการจัดอันดับที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น
- เมื่อ Google เปิดตัว RankBrain ในปี 2015 ระบบนี้เป็นระบบการเรียนรู้เชิงลึกระบบแรกที่ปรับใช้ใน Search ในเวลานั้นมันแหวกแนว - ไม่เพียงเพราะเป็นระบบ AI แรกของ Google
- แต่เพราะมันช่วยให้ "บ้านรกคอมฯ" เข้าใจว่าคําเกี่ยวข้องกับแนวคิดอย่างไร มนุษย์เข้าใจสิ่งนี้โดยสัญชาตญาณ
- เป็นความท้าทายที่ซับซ้อนสําหรับคอมพิวเตอร์ RankBrain ช่วยให้ Google ค้นหาข้อมูลที่ Google ไม่เคยทําได้มาก่อนโดยการทําความเข้าใจในวงกว้างมากขึ้นว่าคําในการค้นหาเกี่ยวข้องกับแนวคิดในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างไร
ตัวอย่าง
- หากคุณค้นหา "ชื่อ ของ ผู้บริโภค ใน ระดับสูงสุด ของ ห่วงโซ่ อาหาร คืออะไร"
- ระบบของ Google จะเรียนรู้จากการเห็นคําเหล่านั้นในหน้าต่างๆ ว่าแนวคิดของห่วงโซ่อาหารอาจเกี่ยวข้องกับสัตว์ ไม่ใช่ผู้บริโภคที่เป็นมนุษย์
- การทําความเข้าใจและจับคู่ คํากับแนวคิดที่เกี่ยวข้อง RankBrain เข้าใจว่าคุณกําลังมองหาสิ่งที่เรียกกันทั่วไปว่า "ยอด นักล่า"
ปี 2018
เมื่อ Google แนะนําการจับคู่ประสาทกับ Google Search สามารถใช้เพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าคําค้นหาเกี่ยวข้องกับหน้าเว็บอย่างไร
การจับคู่ประสาท ช่วยให้ "บ้านรักคอมฯ" เข้าใจการแสดงแนวคิดที่คลุมเครือ จากแบบสอบถามและหน้าเว็บและจับคู่กัน วิธีการ คือ ดูผลลัพธ์จากแบบสอบถามทั้งหมด
- พัฒนาเครื่องมือช่วยในการรวบรวมพฤติกรรมบนหน้าแสดงผล มากกว่าเพียงแค่คําหลัก
- วิเคราะห์และพัฒนาความเข้าใจที่ดีขึ้นของแนวคิดพื้นฐานที่ผู้ใช้งานตอบแบบสอบถาม
- แสดงพฤติกรรมในรูปแบบ Event การกระทำบนหน้าเพจ
เช่น ค้นหา "ข้อมูลเชิงลึกวิธีจัดการกรีน" Take the search “insights how to manage a green,” for example.
คศ. 2023
- ตอนนี้ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงระบบของ Google สามารถรับรู้ได้ง่ายขึ้นหากคําดูไม่ถูกต้องและแนะนําการแก้ไขที่เป็นไปได้
- การปรับปรุง AI ประเภทนี้ในระบบการค้นหาของ Google หมายความว่าพวกเขาเข้าใจสิ่งที่คุณกําลังมองหาได้ดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง
- เนื่องจากโลกและความอยากรู้อยากเห็นของผู้คนมีการพัฒนาอยู่เสมอจึงเป็นสิ่งสําคัญมากที่ Search
- ในการกระทำ ความเป็นจริง 15% การค้นหาที่ Google เห็นทุกวัน เป็นการค้นหาใหม่ทั้งหมด
- AI มีบทบาทสําคัญในการแสดงผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์แม้ที่ขอบนอกสุดของจินตนาการของคุณ
Neural matching
- ใน คศ. 2018 Google การนำระบบจับคู่ประสาทกับ Google Search สามารถใช้เพื่อให้เข้าใจ คำค้น ได้ดีขึ้นกับหน้าเว็บไซต์
- การจับคู่ประสาท ช่วยให้ เรา "บ้านรักคอมฯ" เข้าใจการแสดงแนวคิดที่คลุมเครือ จากแบบสอบถามและหน้าเว็บและจับคู่กัน
- วิธีการคือ ดูผลลัพธ์จากแบบสอบถามทั้งหมด
- พัฒนาเครื่องมือช่วยในการรวบรวมพฤติกรรมบนหน้าแสดงผล มากกว่าเพียงแค่คําหลัก
- วิเคราะห์และพัฒนาความเข้าใจที่ดีขึ้นของแนวคิดพื้นฐานที่ผู้ใช้งานตอบแบบสอบถาม
- หรือแสดงพฤติกรรมในรูปแบบ Event การกระทำบนหน้าเพจ
โครงข่ายประสาทเทียมสนับสนุนระบบ AI สนับสนุนธุรกิจด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ในปัจจุบันเป็นอย่างมาก
Neural networks underpin many modern AI systems today.
-
ด้วยความก้าวหน้าในการเรียนรู้เชิงลึกตอนนี้ "บ้านรักคอมฯ" มีวิธีที่ดีกว่าในการทําความเข้าใจการสะกดคํา ปลายปีที่แล้ว Google ได้ประกาศอัลกอริธึมการสะกดคําใหม่ที่ใช้ตาข่ายประสาทลึกที่สร้างแบบจําลองที่ดีขึ้นและเรียนรู้จากข้อผิดพลาดในการสะกดคําที่พบได้น้อยและไม่ซ้ําใคร ความก้าวหน้านี้ช่วยให้ Google สามารถเรียกใช้โมเดลที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 680 ล้านตัวภายในเวลาไม่ถึงสองมิลลิวินาทีซึ่งเป็นโมเดลขนาดใหญ่มากที่ทํางานเร็วกว่าปีกนกฮัมมิงเบิร์ดเพื่อให้ผู้คนสามารถค้นหาได้โดยไม่หยุดชะงักด้วยข้อผิดพลาดในการสะกดคําของตนเอง
-
และระบบของ เรา "บ้านรักคอมฯ" จะรู้ได้อย่างไรว่าใครบางคนกําลังมองหาอะไรไม่ว่าจะผิดพลาดประเภทใดและถ้าเราไม่เคยเห็นการสะกดผิดมาก่อน นี่คือจุดที่บริบทเข้ามามีบทบาท แบบจําลองการทําความเข้าใจภาษาธรรมชาติของ Google ที่ให้เราออกแบบวิธีปฏิบัติอย่างเข้าใจ
-
ดูการค้นหาในบริบทเช่นความสัมพันธ์ที่คําและตัวอักษรภายในแบบสอบถามมีต่อกัน ระบบของ Google เริ่มต้นด้วยการถอดรหัสหรือพยายามทําความเข้าใจคําค้นหาทั้งหมดของคุณก่อน จากนั้น Google จะสร้างการแทนที่ที่ดีที่สุดสําหรับคําที่สะกดผิดในแบบสอบถามตามความเข้าใจโดยรวมของเราเกี่ยวกับสิ่งที่คุณกําลังมองหา ตัวอย่างเช่น เราสามารถบอกได้จากคําอื่นๆ ในข้อความค้นหา "ชายฝั่งบ้านเฉลี่ย" ว่าคุณอาจกําลังมองหาข้อมูลเกี่ยวกับ "ต้นทุนบ้านโดยเฉลี่ย"
-
คําถามที่เรา "บ้านรักคอมฯ" ถาม Google มีวิวัฒนาการเมื่อเวลาผ่านไป: "คุณจะแก้ไขก๊อกน้ําหยดได้อย่างไร" "เส้นทางที่เร็วที่สุดไปยังโรงพยาบาลสแตนฟอร์ด?" "วิธีสงบสติอารมณ์ทารกร้องไห้?" และประมาณฤดูใบไม้ผลิปี 2003 บางที: "จะสัมภาษณ์ Google ได้อย่างไร" และเมื่อเวลาผ่านไป Google ก็ตอบคําถามได้ดีขึ้นมาก
ระบบของ Google สามารถทํางานร่วมกับ "บ้านรักคอมฯ" ได้อย่างไร ?
How our systems play together
- Google ได้พัฒนาอัลกอริธึมหลายร้อยรายการในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เช่น ระบบการสะกดคําในยุคแรกๆ
- เพื่อช่วยนําเสนอผลการค้นหาที่เกี่ยวข้อง เมื่อ Google พัฒนาระบบ AI และอัลกอริธึมช่วยนําเสนอผลการค้นหา
- ระบบเดิมของ Google ไม่เพียงแต่ถูกระงับไปเท่านั้น ในความเป็นจริง Search ทํางานบนอัลกอริธึมและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงหลายร้อยรายการ
- Google สามารถปรับปรุงได้เมื่อระบบของ Google ทั้งเก่าและใหม่สามารถทํางานร่วมกันได้ดี
- อัลกอริธึมและโมเดลแต่ละตัวมีบทบาทเฉพาะและทริกเกอร์ในเวลาที่ต่างกันและในชุดค่าผสมที่แตกต่างกันเพื่อช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์มากที่สุด
- ระบบขั้นสูงของ Google บางระบบมีบทบาทโดดเด่นกว่าระบบอื่น ๆ ลองมาดูระบบ AI หลัก ที่ทํางานใน Search วันนี้และสิ่งที่พวกเขาทํา