Aquí explicado el Modelo Unificado de Multitarea -MUM- y la arquitectura Transformer que Google usa para la comprensión del lenguaje

301

Los avances de la inteligencia artificial amplían los límites de lo que pueden hacer los productos de Google. Esto se ve claramente reflejado en el núcleo de su misión de hacer que la información sea más accesible y útil para todos.

Redacción/Google News

En Google, hemos pasado más de dos décadas desarrollando no sólo una mejor comprensión de la información en la web, sino también una mejor comprensión del mundo. Porque cuando entendemos la información, podemos hacerla más útil, ya sea que seas un estudiante remoto que está aprendiendo un tema nuevo y complejo, un cuidador que busca información confiable sobre las vacunas COVID-19 o un padre que busca la mejor ruta a casa.

Entendimiento más profundo con MUM

En el 2019, se lanzó BERT en la Búsqueda de Google, un modelo de inteligencia artificial que comprende mejor la intención detrás de tu consulta. BERT ha tenido un impacto enorme, pero la búsqueda nunca será un problema resuelto: trabajamos continuamente para comprender la información con mayor profundidad.

Hemos alcanzado otro hito importante en la innovación de la inteligencia artificial, con el Modelo Unificado de Multitarea, o más afectuosamente, MUM. Al igual que BERT, se basa en una arquitectura Transformer que supuso un gran paso adelante en la comprensión del lenguaje. Pero MUM es 1.000 veces más poderoso que BERT y puede realizar múltiples tareas para desbloquear información de nuevas formas.

MUM no sólo comprende, sino que también genera lenguaje. Está entrenado en 75 idiomas diferentes y muchas tareas diferentes a la vez, lo que le brinda una comprensión más completa de la información y el conocimiento del mundo que los modelos anteriores como BERT. Además, es multimodal, por lo que comprende la información en texto e imágenes y, en el futuro, puede expandirse a más modalidades como video y audio.

Por ejemplo, imagina una consulta compleja y conversacional, como “He subido al Mte. Adams y ahora quiero subir el Mte. Fuji el próximo otoño, ¿qué debería hacer diferente para prepararme?” Esto dejaría perplejos a los motores de búsqueda de hoy, pero en el futuro, MUM podría entender esta complicada pregunta y generar una respuesta bien organizada, apuntando a resultados altamente relevantes. Hemos iniciado pruebas piloto internas con MUM y estamos entusiasmados con su potencial para mejorar los productos de Google.

La información cobra vida con Lens y la realidad aumentada

Las personas acuden a Google para aprender cosas nuevas y las imágenes pueden marcar la diferencia. Google Lens te permite buscar lo que ves, desde tu cámara, tus fotos o incluso tu barra de búsqueda. Hoy tenemos más de 3.000 millones de búsquedas con Lens cada mes, y un caso de uso cada vez más popular es el aprendizaje. Por ejemplo, muchos estudiantes pueden tener tareas escolares en un idioma con el que no están muy familiarizados. Es por eso que estamos actualizando el filtro de Translate en Lens para que sea fácil copiar, escuchar o buscar texto traducido, lo que ayuda a los estudiantes a acceder a contenido educativo desde la web en más de 100 idiomas.

La RA también es una herramienta poderosa para el aprendizaje visual. Con los nuevos atletas de RA en la Búsqueda, puedes ver los movimientos representativos de algunos de tus atletas favoritos en RA, como la famosa rutina de barra de equilibrio de Simone Biles.

Evalúa la información con Acerca de este resultado

La información útil debe ser creíble y confiable, y especialmente durante momentos como la pandemia o las elecciones, las personas recurren a Google para obtener información confiable.

Nuestros sistemas de clasificación están diseñados para priorizar la información de alta calidad, pero también te ayudamos a evaluar mejor la credibilidad de las fuentes, directamente en la Búsqueda de Google. Nuestra función Acerca de este resultado proporciona detalles sobre un sitio web antes de que lo visites, incluyendo su descripción, cuándo se indexó por primera vez y si tu conexión al sitio es segura.

Este mes, comenzaremos a implementar acerca de este resultado en todos los resultados en inglés en todo el mundo, con más idiomas por venir. A finales de este año, agregaremos aún más detalles, por ejemplo, cómo se describe un sitio a sí mismo, qué dicen otras fuentes al respecto y artículos relacionados para consultar.