بالنسبة للجزء الأكبر ، عملت محركات البحث بنفس الطريقة خلال العقدين الماضيين. لقد تحسنوا في تحديد النية ، وتقديم النتائج ذات الصلة ودمج القطاعات المختلفة (مثل الصورة أو الفيديو أو البحث المحلي) ، لكن الفرضية تظل كما هي: إدخال استعلام نصي وسيعرض محرك البحث مزيجًا من الروابط العضوية والنتائج الغنية والإعلانات.
MUM ، أحدث معالم Google في فهم اللغة
التدريب عبر المزيد من اللغات يوازن التعلم. قال ناياك: “تم تدريب [MUM] في وقت واحد عبر 75 لغة ، وهذا أمر رائع لأنه يتيح لنا التعميم من اللغات الغنية بالبيانات إلى اللغات التي بها ندرة في البيانات.” قد يعني هذا أنه يمكن نقل تطبيقات MUM بسهولة أكبر إلى المزيد من اللغات. إذا كان هذا صحيحًا ، فقد يساعد في تعزيز بحث Google في تلك الأسواق.
كما يسهل تعدد المهام التعلم الموسع. قال ناياك: “إن MUM متعددة المهام جوهريًا”. تتضمن مهام اللغة الطبيعية التي يمكنه التعامل معها (على سبيل المثال لا الحصر) صفحات الترتيب لاستعلام معين ومراجعة المستند واستخراج المعلومات. يمكن لـ MUM التعامل مع مهام متعددة بطريقتين: على جانب التدريب وعلى جانب الاستخدام.
أوضح ناياك أنه “من خلال تدريبها على مهام متعددة ، يتم تعلم هذه المفاهيم لتكون أكثر قوة وعمومية ، أي أنها تنطبق عبر مهام متعددة بدلاً من تطبيقها فقط على مهمة واحدة وتكون هشة عند تطبيقها على مهمة مختلفة مهمة.”
خارطة طريق Google لـ MUM
وكجزء من هذه المرحلة قصيرة المدى ، بدأت الفرق داخل Google في دمج MUM في مشاريعهم ، “لدينا عشرات الفرق التي تجري تجارب مع MUM حاليًا ، يجد الكثير منهم فائدة كبيرة في ما يرونه هنا ، قال ناياك ، رافضًا الإدلاء بمزيد من التفاصيل المحددة في هذا الوقت.
ميزات متعددة الوسائط مخطط لها في المستقبل على المدى المتوسط
قال ناياك: “على المدى المتوسط ، نعتقد أن تعدد الوسائط هو مكان الإجراء – سيكون ذلك بمثابة قدرة جديدة على البحث لم نكن نمتلكها من قبل” ، مع توسيع مثال البحث عن الصور الذي استخدمه برابهاكار راغافان لأول مرة في Google / س.
في رؤية ناياك لـ MUM في البحث ، يصف واجهة يمكن للمستخدمين من خلالها تحميل الصور وطرح أسئلة نصية حول تلك الصور. بدلاً من إرجاع إجابة بسيطة قد تؤدي إلى بحث بدون نقرة ، يرى ناياك أن Google تعيد النتائج ذات الصلة التي تسد الفجوة بين الصورة التي تم تحميلها واستعلام المستخدم.
على الرغم من أن تجارب Google مع MUM قد ألهمت الثقة ، إلا أن Nayak كان حريصًا على التأكيد على أن التنفيذ الدقيق لهذه الأهداف “متوسطة الأجل” ، إلى جانب أي جداول زمنية محددة ، غير مؤكد.
ربط النقاط للمستخدمين على المدى الطويل
قال ناياك: “على المدى الطويل ، نعتقد أن وعد MUM ينبع حقًا من قدرتها على فهم اللغة على مستوى أعمق بكثير” ، مضيفًا ، “أعتقد أنه سيدعم فهمًا أعمق للمعلومات ونأمل أن نكون قادرين لتحويل فهم المعلومات الأعمق إلى تجارب أكثر قوة لمستخدمينا “.
في حالتها الحالية ، تكافح محركات البحث لعرض نتائج ذات صلة ببعض الاستعلامات المحددة والمعقدة ، مثل ، على سبيل المثال ، “لقد تسلقت جبل آدمز وأريد أن أتسلق جبل فوجي في الخريف المقبل. ما الذي يجب أن أفعله بشكل مختلف للاستعداد؟ ” “اليوم ، إذا ذهب [مستخدم] للتو وكتب هذا الاستعلام في Google ، فهناك فرصة جيدة جدًا لأنه لن يعطي أي نتائج مفيدة. . . لذا فإن ما عليك فعله هو تقسيمها إلى استعلامات فردية يمكنك بعد ذلك التحقيق فيها والحصول على النتائج وتجميعها معًا بنفسك – نعتقد أن MUM يمكنها المساعدة هنا ، “قال ناياك.
متابعة مع مثال التنزه أعلاه ، “نعتقد أن MUM يمكن أن تأخذ جزءًا من النص [استعلام البحث] من هذا القبيل ، وهو ما تحتاجه هذه المعلومات المعقدة وتقسيمها إلى هذا النوع من احتياجات المعلومات الفردية” ، كما قال ، مما يشير إلى أن MUM يمكن أن تساعد قدرات فهم اللغة Google في تقديم النتائج المتعلقة بتدريب اللياقة ، Mt. تضاريس فوجي والمناخ وما إلى ذلك.
أوضح ناياك أن أحد أسباب كون هذا هدفًا طويل الأجل هو أنه يتطلب إعادة التفكير في سبب قدوم الأشخاص إلى Google باحتياجات معقدة بدلاً من الاستفسارات الفردية. سيتعين على Google أيضًا تحويل الحاجة المعقدة ، كما يعبر عنها مصطلح بحث المستخدم ، إلى مجموعة فرعية من الاستعلامات ويجب تنظيم نتائج هذه الاستعلامات بشكل مناسب.
من يقود التنمية؟
عندما سئل عن الجهة التي ستوجه تطوير MUM وتنفيذها ، أوضح ناياك أن Google تهدف إلى تطوير تجارب بحث جديدة مع السماح أيضًا للفرق الفردية باستخدامها في مشاريعهم الخاصة.
قال: “نتوقع تمامًا أن تستخدم العديد من الفرق في عملية البحث MUM بطرق لم نتصورها حتى ،” ، “ولكن لدينا أيضًا جهودًا للحصول على تجارب بحث جديدة وجديدة ولدينا أشخاص يدرسون إمكانيات بناء هذه التجارب الجديدة. ” “ما هو واضح تمامًا للجميع ، سواء الفرق الحالية أو هذه الفرق التي تبحث في تجارب جديدة ، هو أن النظام الأساسي يبدو قويًا للغاية ويظهر الكثير من الأمل. الآن ، الأمر متروك لنا لتحويل هذا الوعد إلى تجارب بحث رائعة لمستخدمينا – وهنا يكمن التحدي الآن “.
لن يكون MUM مجرد “نظام للإجابة على الأسئلة
هذه الفكرة القائلة بأن MUM ربما ستصبح نظامًا للإجابة على الأسئلة – أي أنك تأتي إلى Google بسؤال ونقدم لك الإجابة فقط – أنا هنا لأخبرك أن هذه ليست رؤية أمي على الإطلاق قال ناياك ، “والسبب بسيط للغاية: مثل هذا النظام للإجابة على الأسئلة لهذه الاحتياجات المعقدة التي لدى الناس ليس مفيدًا.”
التخفيف من تكاليف ومخاطر تطوير MUM
يمكن أن يكون لتطوير نماذج البحث تأثير بيئي ويتطلب مجموعات بيانات كبيرة. تقول Google إنها تدرك هذه الاعتبارات وتتخذ الاحتياطات اللازمة لتطبيق MUM بشكل مسؤول.
الحد من التحيز المحتمل في بيانات التدريب
قال ناياك: “يمكن لهذه النماذج أن تتعلم وتديم التحيزات في بيانات التدريب بطرق ليست رائعة إذا كانت هناك تحيزات غير مرغوب فيها من أي نوع” ، مضيفًا أن Google تعالج هذه المشكلة من خلال مراقبة البيانات التي تم تدريب MUM عليها.
“نحن لا ندرب MUM على مجموعة الويب بالكامل ، بل ندربها على مجموعة فرعية عالية الجودة من مجموعة الويب بحيث لا تحتوي جميع التحيزات غير المرغوب فيها في المحتوى منخفض الجودة ، في محتوى البالغين والمحتوى الفاضح ، على فرصة لتعلم هؤلاء لأننا لا نقدم هذا المحتوى إلى MUM “، كما قال ، معترفًا بأنه حتى المحتوى عالي الجودة يمكن أن يحتوي على تحيزات ، والتي تحاول عملية تقييم الشركة تصفيتها.
معالجة التكاليف البيئية
يمكن أن تكون النماذج الكبيرة باهظة الثمن وتستهلك الكثير من الطاقة ، مما قد يؤدي إلى تأثير ضار على البيئة.
تتمتع MUM بإمكانيات ، والآن ننتظر ونرى كيف يستخدمها Google
تعليقات ناياك على مستقبل MUM وكيف أنه لا يتوقع أن تصبح “نظامًا للإجابة على الأسئلة” مهمة لأن Google تعترف بمخاوف العديد من مسوقي البحث – ولكنها أيضًا مصدر قلق للمنظمين الذين يسعون إلى ضمان أن Google لا عدم إعطاء الأولوية لمنتجاتها بشكل غير عادل على منتجات المنافسين.