Google 検索エンジンの新時代: コンテキストルール

材料に基づく寸前

最近の Search On イベントで、Google はその新しいビジョンを発表しました。

検索エンジン、いくつかの新しいものを表示機能。彼らの目標は、検索バーにいくつかの単語を入力するだけでなく、より多くのオプションを利用できるようにすることです.同社は、新しいマルチタスク統合モデル (MUM) 機械学習テクノロジを徐々に展開しており、ユーザーインタラクションの新しい生産的なサイクルを開始したいと考えています。より詳細で状況に応じた質問をします。最終的には、より詳細で詳細な検索が行われることを同社は望んでいます。

Google 上級副社長 Prabhakar Raghavan検索エンジンを監督し、「アシスタント」、広告、その他の製品に取り組んでいます。彼は、「検索は未解決の問題です」とよく言います。それは本当かもしれませんが、彼と彼のチームが現在解決しようとしている問題は、インターネット上で議論することではなく、そこにあるものに文脈を追加することです.

その一部として、Googleは開発する予定です機械学習を使用して関連するトピックの組み合わせを認識し、それらを組織化された方法でユーザーに提示する機能。今後の検索の再設計により、Google はさまざまなサブトピックに移動する「知っておくべきこと」ボックスを表示し始めます。たとえば、動画の中にトピックに関連する部分があれば、動画自体はまったく関連していなくても、検索によってそこに移動します。オンラインショッピングの検索結果には、近くの店舗で入手可能な範囲や、検索に関連付けられたさまざまなスタイルの衣料品が表示されるようになります。

ユーザーに対して、Google は新しいサービスを提供しますテキストを入力するための通常の検索文字列を超える検索方法。同社は、ますます多くの場所で Google レンズ画像認識ソフトウェアを積極的に宣伝しています。これは、iOS の Google アプリと、PC の Chrome Web ブラウザーに組み込まれます。 Google は MUM を使用して、ユーザーが花やランドマークを識別するだけでなく、Lens を直接使用して質問したり買い物をしたりできるようにしたいと考えています。

「このサイクルは続くと思います進化します」と Raghavan 氏は言います。「テクノロジーが多ければ多いほど、ユーザーはより多くの可能性を利用できるようになり、それによってユーザーはより多くの表現を行うことができます。これには、技術的な観点からより多くの努力をすることが必要です。」

Google レンズを使用すると、ユーザーは画像を検索し、テキストでクエリを絞り込むことができます。

検索式のこれら 2 つの部分は、次のように設計されています。は、Google 検索の開発における新しい段階を示しています。この段階では、情報を直接整理して提示することで、機械学習アルゴリズムがより意味のあるものになります。この点で、Google は機械学習の分野における最新の進歩によって大いに助けられるでしょう。大規模言語モデル (MUM はその 1 つです) として知られるシステムのおかげで、機械学習は単語とトピック間の関係を表現する能力が大幅に向上しました。同社が検索をより正確にするだけでなく、より探索的で、よりやりがいのあるものにするために使用しているのは、これらの進歩です.

Google の例の 1 つは非常に説明的です。自転車の部品が何と呼ばれているのか少しもわからないかもしれませんが、何かが壊れている場合は、それを把握する必要があります. Google レンズはギアシフターを視覚的に識別することができます。さまざまな情報でユーザーを攻撃する代わりに、修理について直接質問したり、必要な情報を入手したりできます (自転車の修理に関する YouTube ビデオなど)。

その他

IT専門職市場の現実と展望

最も人気があり、高給の職業は何ですか？

サタデーコーヒー #219

爽快な土曜日のコーヒーを一杯注ぎ、今週のニュースをチェックしてください。 Logitech はクラウドゲームコンソールを導入し、Amazfit は新しいスマートウォッチを導入し、Nothing の最初のスマートフォンをテストしました…

オペルコンボライフテスト。ワンストップソリューション

コンパクト MPV Opel Combo Life は家族向けの良い車ですが、物資を運ぶための作業車にすぐに変身できます….

モノブロック ASUS Zen 24 (M5401) のレビュー

第5世代AMD Ryzenプロセッサを搭載したプレミアムオールインワンPC…

ユーザーがより頻繁にGoogle レンズを開くこと自体は理にかなっていますが、より広い視野で見ると、Google はユーザーの要求に対してより多くのコンテキストを提供しようとしています。テキストと画像を組み合わせたより複雑なマルチモーダル検索には、「サービスプロバイダーとして提供する必要がある完全に異なるレベルのコンテキスト化が必要です。したがって、可能な限り多くのコンテキストを取得することが非常に重要です」と Raghavan 氏は言います。

悪名高いものと比較して、すでに多くの変化がありましたGoogle 検索結果の「10 個の青いリンク」。長い間、情報ウィンドウ、画像検索結果、ダイレクトレスポンスが表示されています。今回の発表は、Google の検索結果が単なる関連情報のランキングではなく、そのアルゴリズムがウェブ上で見つけたすべての真髄であるという事実に向けたもう 1 つのステップです。

場合によっては - たとえば、これはショッピングです -このような選択は、おそらくより多くのビューを Google にもたらすことを意味します。レンズと同様に、この傾向に注目することが重要です。Google 検索により、独自の Google 製品を使用することがますます求められています。しかし、ここにも大きな危険があります。 Google がますます多くの回答を提供しているという事実は、Google が常に負っていた責任を直接増大させます。それは、偏見を可能な限り減らすことです。

これにより、2つのバイアスを意味できますさまざまな意味。最初の示唆は純粋に技術的なものです。Google が検索を改善するために使用しようとしている機械学習モデルには、人種や性別の偏見に関するよく知られた問題があります。彼らはインターネットからの大量の情報に基づいて訓練されており、その結果、ネットワーク上の人々の最悪の行動を学習する傾向があります。 Google と AI 倫理チームとの問題はよく知られています。同社は、このテーマに関する論文を発表した後、2 人の主任研究者を解雇しました。 Google の検索担当バイスプレジデントである Pandu Nyak 氏によると、Google はすべての言語モデルに偏りがあることを認識していますが、「直接消費するためにそれらを人々に提供する」ことは避けることができると同社は考えています。

「知っておくべきこと」と呼ばれる新機能により、ユーザーは検索クエリに関連するトピックを探索できます。

いずれにせよ、もう1つ質問があり、別の質問があります偏見の一種。グーグルが独自に情報を合成した結果をダイレクトに伝えるようになった今、グーグルがどのような視点を持っているかが重要になってきます。ジャーナリストとして、いわゆる「どこからともなく見る」ことは、レポートを提示する方法として不適切であるとよく言います。しかし、Googleの視点は何ですか？これは、同社が過去に直面した問題であり、「1 つの正解」の問題と呼ばれることもあります。 Google が自動化されたシステムを通じて簡潔で正確な回答を人々に提供しようとすると、多くの場合、誤った情報が拡散されてしまいます。

Raghavan は、次の点を指摘してこの質問に答えます。現代の言語モデルの複雑さ: 「ほとんどすべての言語モデルは、高次元空間への埋め込みです。これらのスペースには、より権威のある部分と、あまり権威のない部分があります。これらのことを非常に簡単に機械的に評価できます」と彼は説明します。 Raghavan 氏は、この複雑なシステムの一部を、ユーザーを圧倒することなくユーザーに提示する方法が課題であると述べています。

でもどうやら本当の答えは少なくとも今のところ、Google は検索エンジンの観点に疑問を投げかけないように最善を尽くしており、Raghavan 氏が言うところの「過剰編集」であると非難される可能性のある領域を避けています。これらの偏見と信頼の問題について Google の幹部と話し合うときは、「権威」など、これらの多次元空間の定義しやすい部分について話し合うことがよくあります。

たとえば、Google の新しい「知っておくべきこと」フィールドは、Googleが「非常に危険/機密」と特定したものを誰かが検索すると表示されますが、イベントのスピーカーは、Googleは「監視下の特定のカテゴリを許可または禁止しておらず、私たちのシステムはトピックを理解し、スケーリングすることができます. 、これらのタイプの関数が機能するかどうか。

Google 検索、その入力と出力、アルゴリズムと言語モデルは想像を絶するほど複雑になっています。 Google が動画コンテンツを理解できるようになったと言ったとき、それを処理する処理能力があることは当然だと思います。しかし実際には、このような大量のデータを単純にインデックス化するだけでも途方もない作業であり、開発の初期段階でネットワークをインデックス化するという最初のタスクは取るに足らないものに思えます。 (記録として、Google は YouTube 動画の音声部分のトランスクリプトのみをインデックスに登録しますが、MUM は将来画像をインデックス化し、他の動画プラットフォームも使用する予定です。)

話しているとよくコンピューター科学者の間で、巡回セールスマン問題が発生します。これは、指定された数の都市間の最短ルートを計算するパズルとしてよく知られていますが、コンピューターがどのようにタスクを実行するかを考えるための豊富な比喩でもあります。

「もしあなたが世界中の車を私にくれたら、私はできる非常に深刻な問題を解決します」と Raghavan 氏は言います。しかし、検索に関連して、問題は解決されておらず、単純にコンピューターを追加するだけでは解決できない可能性があると彼は付け加えています。代わりに、Google は、Google が現実的に作成できるリソースをより有効に活用する、MUM のような新しいアプローチを考え出す必要があります。「存在するすべての機械を私に与えたとしても、私は人間の好奇心と知識によって制限されます。」

Google 情報を理解する新しい方法印象的ですが、問題は彼がその情報をどう処理し、どのように提示するかです。巡回セールスマン問題の面白いところは、スーツケースの中身を正確に尋ねようとする人が誰もいないことです。彼は戸別訪問するすべての顧客に何を見せますか?