Decifrare il significato

Comprendere le informazioni e, in particolare, comprendere il significato delle query, è stata una delle aree in cui Google si è maggiormente impegnata nel corso degli anni. All’inizio i sistemi si basavano per lo più sulla corrispondenza delle parole. Di conseguenza, problemi come l’ortografia, hanno assunto un peso notevole: in quegli anni, se si digitava qualcosa nel modo sbagliato, si trovavano solo pagine con lo stesso errore di ortografia! Proprio per affrontare questa sfida è stato creato il primo sistema di machine learning nella Ricerca.Nel corso degli anni i sistemi di Google sono diventati molto più sofisticati e hanno imparato a comprendere meglio i sinonimi e il contesto delle parole. Innovazioni come il Knowledge Graph hanno aiutato a capire le relazioni tra le persone, i luoghi e le cose nel mondo, e a comprendere quindi il mondo in modo più simile alle persone, per trovare il risultato perfetto per ogni ricerca. Un esempio è la ricerca del titolo di un nuovo film di successo che fornisce risultati anche sul cast e sulla durata del film, oltre che sui cinema della zona e sull’acquisto di biglietti. I modelli linguistici di grandi dimensioni come Bert, sviluppato dal team di Ricerca Google, hanno aiutato a fare enormi passi avanti nel comprendere le query formulate in un linguaggio naturale, in modo da fornire risultati più pertinenti in tutte le lingue usate nel mondo. Questi modelli possono apprendere nozioni da una lingua e applicarle alle altre, il che aiuta a offrire risultati migliori nelle molte lingue in cui la Ricerca è disponibile. Inoltre, è stato sviluppato Google Traduttore, per aiutare le persone a oltrepassare le barriere linguistiche. La tecnologia basata sull’Ia generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni più recenti possono aiutare a reinventare la Ricerca, dando la possibilità di porre tanti nuovi tipi di domande, anche molto articolate.