مجلة عالم التكنولوجيا
مجلة تكنولوجية شاملة

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في بحث Google

 

عالم التكنولوجيا    ترجمة

 

مع استمرار جوجل، عملاق محركات البحث، في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في بحثه قد يتساءل المرء عن الطرق التي يساعد بها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بحث Google في أداء مهامه اليومية.

منذ عام 2015، عندما قدمت أول ذكاء اصطناعي لها في البحث المسمى RankBrain، واصلت Google نشر أنظمة AI لفهم اللغة بشكل أفضل وبالتالي تحسين النتائج التي تقدمها لعمليات البحث الخاصة بها.

من خلال السطور التالية نجيب عن عدد من الأسئلة حول كيفية استخدام Google للذكاء الاصطناعي في البحث، بما في ذلك خوازميات RankBrain، والمطابقة العصبية، وBERT وأحدث اختراقات الذكاء الاصطناعي من Google – MUM.

وذلك بهدف التوصل لمزيد من الفهم حول استخدام Google للذكاء الاصطناعي، وما الذي يفعله في بحث Google، وكيف يمكن أن تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي المختلفة معًا؟ وكيف تغيرت على مر السنين؟ وماذا يحتاج مسوقو البحث؟

 

RankBrain

هي أول محاولة من Google لاستخدام الذكاء الاصطناعي في البحث وتعود إلى عام 2015.

RankBrain تساعد Google في فهم كيفية ارتباط الكلمات بمفاهيم العالم الحقيقي. وتم إطلاق تلك الخوارزمية في عام 2015 وتم استخدامها في 15% من الاستعلامات، وقالت Google إنه في عام 2022 سوف تُستخدم على نطاق واسع في العديد من الاستعلامات وفي جميع اللغات والمناطق. وتساعد RankBrain  جوجل تحديدًا في ترتيب نتائج البحث وهي جزء من خوارزمية الترتيب.

 

-سنة الإطلاق: 2015

-تستخدم للترتيب: نعم

-تبحث في لغة الاستعلام والمحتوى

-تعمل لجميع اللغات

-شائعة الاستخدام للعديد من الاستفسارات

وهناك مثال عن كيفية استخدام RankBrain: إذا بحثت عن “ما هو عنوان المستهلك على أعلى مستوى في السلسلة الغذائية؟”، فإن أنظمة Google تتعلم من رؤية هذه الكلمات على صفحات مختلفة أنها قد تتعلق بالحيوانات وليس المستهلكين من البشر. من خلال فهم هذه الكلمات ومطابقتها مع المفاهيم ذات الصلة بها تساعد RankBrain في فهم أنك تبحث عما يُشار إليه عادةً باسم “المفترس الرئيسي”.

 

المطابقة العصبية

كانت المطابقة العصبية هي الإصدار التالي الذي أصدرته Google للبحث عن الذكاء الاصطناعي، وتم إصداره في 2018 ثم تم توسيعه ليشمل نتائج البحث المحلية في عام 2019.

والمطابقة العصبية تساعد Google في فهم كيفية ارتباط الاستعلامات بالصفحات؛ من خلال النظر في الاستعلام أو المحتوى بالكامل على الصفحة وفهمه في سياق تلك الصفحة أو الاستعلام. واليوم يتم استخدام المطابقة العصبية في العديد من الاستعلامات إن لم يكن معظمها، لجميع اللغات وفي كل المناطق وعبر معظم قطاعات البحث. وتساعد المطابقة العصبية Google في ترتيب نتائج البحث كذلك وهي جزء من خوارزمية الترتيب.

 

-سنة الإطلاق: 2018

-تستخدم للترتيب: نعم

-يبحث في لغة الاستعلام والمحتوى

-يعمل لجميع اللغات

-شائع الاستخدام للعديد من الاستفسارات

فيما يلي مثال مقدم من Google عن كيفية استخدام المطابقة العصبية: إذا كنت تبحث عن “رؤى حول كيفية إدارة اللون الأخضر” فإذا سألك أحد الأصدقاء عن ذلك فمن المحتمل أن تشعر بالحيرة، ولكن مع المطابقة العصبية يمكننا أن نفهم  أن هذا الباحث يبحث عن نصائح إدارية استنادًا إلى دليل شخصي شهير يعتمد على الألوان.

 

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في بحث Google
كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في بحث Google

 

BERT

تم إطلاق BERT، تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من Transformers، في عام 2019، وهي تقنية قائمة على الشبكة العصبية للتدريب المسبق على معالجة اللغة الطبيعية. وأخبرتنا Google أن BERT تساعد Google في فهم كيفية تعبير مجموعات الكلمات عن معانٍ ومقاصد مختلفة، بما في ذلك النظر في تسلسل الكلمات على الصفحة؛ لذلك حتى الكلمات التي تبدو غير مهمة في استفساراتك يتم حسابها.

وعندما تم إطلاق BERT اُستخدم في 10% من جميع طلبات البحث باللغة الإنجليزية ولكن تم توسيعه ليشمل المزيد من اللغات واستخدم في جميع الاستفسارات الإنجليزية تقريبًا.

ويتم استخدامه اليوم في معظم الاستعلامات وهو مدعوم بجميع اللغات. ويساعد BERT على وجه التحديد في ترتيب نتائج البحث وهو جزء من خوارزمية الترتيب.

 

-سنة الإطلاق: 2019

-يستخدم للترتيب: نعم

-يبحث في لغة الاستعلام والمحتوى

-يعمل مع جميع اللغات، لكن Google قالت إن BERT “يلعب دورًا مهمًا في كل استعلام باللغة الإنجليزية تقريبًا.

-شائع الاستخدام للعديد من الاستفسارات

فيما يلي مثال مقدم من Google حول كيفية استخدام BERT: إذا بحثت عن “هل يمكنك الحصول على دواء لصيدلية شخص ما؟” فإن BERT تساعدنا في فهم أنك تحاول معرفة ما إذا كان بإمكانك شراء دواء لأحد آخر.

MUM

MUM يُعد النموذج الموحد متعدد المهام، وهو أحدث ذكاء اصطناعي من Google في البحث.

وتم تقديم MUM في عام 2021 ثم تم توسيعه مرة أخرى في نهاية عام 2021 لمزيد من التطبيقات، ومع الكثير من الاستخدامات الواعدة له في المستقبل.

وMUM تساعد Google ليس فقط في فهم اللغات ولكن أيضًا في إنشاء اللغات؛ لذلك يمكن استخدامها لفهم الاختلافات في المصطلحات واللغات الجديدة. لا يتم استخدام MUM لأي أغراض متعلقة بالترتيب بالوقت الحالي في بحث Google ولكنها تدعم جميع اللغات والمناطق.

 

-سنة الإطلاق: 2021

-تستخدم للترتيب: لا

-لا استعلام أو لغات محددة

-تعمل مع جميع اللغات.

-تُستخدم لعدد محدود من الأغراض.

وحاليًا  يتم استخدام MUM لتحسين عمليات البحث عن معلومات لقاح COVID-19.

 

 

من جهته أوضح داني سوليفان؛ مستشار بقسم البحث في Google، أنه على الرغم من أن هذه خوارزميات فردية قائمة على الذكاء الاصطناعي إلا أنها تعمل معًا في كثير من الأحيان للمساعدة في ترتيب وفهم الاستعلام نفسه.

 

ماذا عن التحديثات الأساسية والذكاء الاصطناعي؟

كما هو موضح أعلاه تُستخدم RankBrain والمطابقة العصبية وBERT في معظم الاستعلامات التي تدخلها في بحث Google ، ولكن لدى Google أيضًا تحديثات أساسية.

وقالت Google إن هؤلاء الثلاثة “RankBrain، المطابقة العصبية، وBERT” هي أكبر أنظمة الذكاء الاصطناعي لديها. لكن لديها العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي داخل البحث وبعضها ضمن التحديثات الأساسية التي تطرحها.

 

إقرأ أيضا:

ما هو دور الذكاء الاصطناعي في مجال الدفاع؟

المصدر

الرابط المختصر :
close

مرحبا 👋

سعداء بالتواصل معكم
قم بالتسجيل ليصلك كل جديد

نحن لا نرسل البريد العشوائي! اقرأ سياسة الخصوصية الخاصة بنا لمزيد من المعلومات.

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.