Google Search – intelligencia mint tanulási forma

Google Search és intelligencia – TARTALOM

1. Miért használ a Google mesterséges intelligenciát?
2. Hogyan keres és indexel a Google?
3. Profilozás és adaptív keresés – probléma vagy szükségszerűség?

Miért használ a Google mesterséges intelligenciát?

A nagy adatmennyiségekkel való munka a Google szakterülete. Elsőként kezdte el indexelni az oldalakat nemcsak tartalmuk szerint, hanem egy olyan tényező alapján is, amelyet idézési indexnek nevezhetnénk – minél több hivatkozás mutat más oldalakról az adott oldalra, annál jelentősebbnek tekintik. Ez a megközelítés önmagában biztosította a Google dominanciáját más keresőmotorokkal szemben, mert a Google gyakrabban kínált relevánsabb oldalakat. És abból, hogyan csapd be a Google-t, hogy fontosabbnak tekintse az oldaladat, önálló ágazat lett – a SEO (Search Engine Optimization) –, amelyből ma már számos szakember él sikeresen.

A Google mesterséges intelligenciára irányuló törekvéseit éppen az vezérli, hogy hatalmas adatbázisokkal dolgozik, amelyeket össze lehet kapcsolni és keresni bennük kölcsönös kapcsolatokat. A hatalmas adatgyűjtemények például lehetővé tették a Google számára, hogy idővel és hellyel megcímkézett fényképeket vegyen, és belőlük háromdimenziós modelleket állítson össze azokból az épületekből, amelyeket az emberek lefényképeztek.

Hogyan keres és indexel a Google?

Az egész indexelési folyamat nagyobb részben automatikus. A webes kereső robotok (crawlerek) bejárják a webet a hivatkozások struktúrája mentén, elemzik és osztályozzák a talált tartalmat. Azt, hogy mely oldalakat fogják átkutatni és milyen gyakran, a Googlebot vezérlőprogram irányítja, amely koordinálja a keresést. A keresés néha lehetetlen, mert az oldal bejelentkezést igényel, a crawlerek általi keresés tiltott rajta, vagy bemenetek alapján generálódik. Ezt nevezik deep webnek.

A következő lépés a talált oldalak elemzése, amikor a Google megállapítja, hogy nem duplikátumról van-e szó, és abban az esetben, ha az oldalak többsége hasonló, kiválasztja a legjelentősebbet az egész weboldal képviselőjeként – ezt nevezik kanonikus hivatkozásnak. Az oldalakon aztán kulcsszavakat keres, amelyek osztályozzák (indexelik) az oldalt, és megpróbálja felismerni a tartalmat és kontextust is, például meghatározni, hogy az oldal melyik országban található és milyen nyelveket használ.

A Google-keresés úgy történik, hogy a lekérdezés alapján a Google meghatározza a legrelevánsabb eredményeket nemcsak a kulcshivatkozások tekintetében, hanem abban is, hogy más oldalak hogyan hivatkoznak a célra, és egyeznek-e a nyelvek és a kérdező helye. Ha azt írod be, hogy „számítógép szervizt“ szeretnél, a Google tudja, hogy valószínűleg egy jó értékelésekkel rendelkező szervizt keresel a környékeden, és nem például Ausztráliában.

Profilozás és adaptív keresés – probléma vagy szükségszerűség?

A Google rendszer tanul és profiloz a lekérdezések alapján, de a keresési eredmények alapján is – amikor további oldalakon keresel eredményeket és nem találtad meg őket rögtön az elején, akkor tudja, hogy valami nem volt rendben az eredményekkel, és megpróbálja meghatározni a profilodat, vagyis hogy mit keresel jellemzően, mire kérdezel rá. Az adaptív keresésnek negatív hatásai vannak a magánéletre és pénzzé tehető, mert a Google jobban célozhat rád hirdetéseket, de szükséges ahhoz, hogy a Google tudja, mit is keresel valójában és mi a jó eredmény éppen neked.

De ez nem az egész rendszer, mert az internet folyamatosan változik, oldalak és néha egész weboldalak tűnnek el – és ezért a Google folyamatosan ismétli a folyamatot újra és újra, hogy alkalmazkodjon a folyamatosan változó információtengerhez és ahhoz is, ami éppen népszerű és amit az emberek leggyakrabban keresnek. Tulajdonképpen egy állandó tanulási és újratanulási folyamatról van szó, amely képessé teszi a keresőmotort arra, hogy relevánsan és ugyanakkor nagyon gyorsan válaszoljon.

A Google keresőmotor egy olyan mesterséges intelligencia, amelyet a mindennapi életben talán a leggyakrabban használsz. Nem mintha aktívan befolyásolhatnád a viselkedését, de a működése relevánsabb eredményeket biztosít számodra. Még ha ez bizonyos etikai problémákat is magával hoz.