Google MUM: Inteligencia artificial en la experiencia de búsqueda

¿Qué es Google MUM?

El 18 de mayo de 2021, Google celebró su conferencia de desarrolladores I/O y anunció un nuevo algoritmo para su motor de búsqueda: MUM

MUM, acrónimo de Multitask Unified Model (Modelo Unificado Multitarea), es una nueva tecnología de Google para comprender mejor las consultas complejas que los usuarios realizan en su motor de búsqueda.

La intención del gigante de Mountain View con esta nueva tecnología, es poder resolver aquellas preguntas de los usuarios que, por su complejidad, no tienen una respuesta directa.

Google irá introduciendo esta tecnología progresivamente, con el objetivo de guiar al usuario hacia una nueva forma de realizar consultas, más humana e intuitiva. Además, el algoritmo Google MUM pretende mejorar la experiencia de búsqueda, haciendo que sea más visual.  Es capaz de mostrar a los usuarios, imágenes, podcasts y vídeos como respuesta a preguntas complejas.

Según Pandu Nayak, vicepresidente del departamento de búsquedas de Google:

“Las personas, tenemos necesidades complejas y formular consultas a partir de esas necesidades, no siempre es sencillo. Un usuario realiza hasta ocho consultas de media para dar respuesta a búsquedas complejas. El desafío de MUM, es simplificar este proceso.”

Características de Google MUM

El conjunto de habilidades de MUM, se puede clasificar en los siguientes factores:

Multitarea

MUM no solo entiende el lenguaje, sino que puede generarlo. Esta es una de las áreas en las que Google, ha realizado grandes avances. MUM no solo puede comprender un idioma y su significado, sino que también es capaz de dar respuesta al mismo.

Multilingüe

MUM, ha sido entrenado en 75 idiomas diferentes, es multilingüe y es capaz de conectar información entre idiomas. Que “ha sido entrenado” en términos de NLP, quiere decir que se ha alimentado a la IA de aprendizaje automático de MUM, con datos de diferentes idiomas. Por tanto, tiene la capacidad de tomar información de webs escritas en distintos idiomas, además del inglés.

Multimodal

MUM es multimodal, lo que significa que comprende información a través de texto e imágenes. Por tanto, MUM no solo puede leer texto y saber lo que significa, sino que también puede interpretar una imagen, comprender lo que sucede en esa imagen, comprobar si hay texto dentro de esa imagen y sintetizar la información y la conexión entre las dos. Google ha comentado, que expandirá este conocimiento al video y audio.

Comprensión avanzada de la intención de búsqueda

La dificultad de una consulta compleja reside en poder comprender lo que el usuario quiso decir realmente, cuando formuló la consulta. Es decir, comprender su intención, posibilita dar respuestas más relevantes. Los esfuerzos de Google en mejorar su algoritmo, han ido orientados en este sentido.

El algoritmo BERT, se apoya en el aprendizaje automático para comprender mejor el contexto en el que se formula una consulta. BERT es capaz de deducir el significado de los términos según la ubicación, dentro de un grupo de palabras.

Según Pandu Nayak, Google MUM no se detiene aquí y tiene mil veces más potencia que BERT. Como hemos comentado, el objetivo de MUM, es comprender mejor cómo se comunican los seres humanos para ofrecer respuestas más refinadas.

LaMDA, tecnología conversacional

MUM es la evolución de cómo la Inteligencia Artificial de Google, interpreta nuestro mundo. En un escalón inferior, estaría su tecnología LaMDA.

LaMDA son las siglas en inglés de Language Models for Dialog Application (modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo). Se diseñó para tener conversaciones más realistas, naturales y fluidas con un humano.

La particularidad de LaMDA, es que analiza conjuntos de datos formados por diálogos y no solo por palabras individuales.

LaMDA utiliza modelos basados en transformer, la red neuronal de código abierto de Google. Estos modelos, se utilizan para entrenar a los los algoritmos de comprensión del lenguaje natural. Estos algoritmos, pueden leer enormes cantidades de texto, poniendo el foco de atención en la sintaxis de las oraciones. La inteligencia artificial de Google, es capaz de descubrir las relaciones que existen entre las diferentes palabras de una oración y predice “lo que podría venir después”.

La limitación que presenta LaMDA, es que aprende únicamente con texto. Las personas cuando buscan en Google, no solo quieren texto, quizás necesiten un podcast o un vídeo de YouTube, que responda mejor a su consulta. Para poder solventar esta limitación, Google lanzó BERT, iteró a LaMDA y evolucionó hasta llegar a MUM.

T5: Transformador de transferencia de texto a texto

Google presentó un nuevo modelo que ha llamado “transformador de transferencia de texto a texto” (Text-To-Text Transfer Transformer) abreviado como T5. Es un modelo de transformador entrenado en el conjunto de datos Colossal Clean Crawled Corpus (C4). 

En el aprendizaje automático, los transformadores se refieren a la parte de un algoritmo que puede cambiar la secuencia de las palabras. Esto le otorga a la inteligencia artificial de Google, la capacidad de saber qué palabras son más importantes. Es capaz de reorganizar la secuencia de las palabras, sin perder el significado real de las oraciones. La nueva inteligencia artificial de Google utilizada por MUM, tiene esta capacidad contextual combinada con capacidades multitarea y multimodal.

La imagen adjunta, muestra el funcionamiento de T5. Como puede observarse, cada tarea toma la forma de una entrada de texto. El modelo está pre-entrenado para generar un texto de destino (salida) a partir del texto inicial (entrada). Estas tareas incluyen traducción (en verde), aceptabilidad lingüística (en rojo), similitud textual (en amarillo) y síntesis de información (en azul).

En resumen, Google MUM es una extensión de BERT. Se basa en los mecanismos de aprendizaje automático de este último y los impulsa aún más.

MUM y rediseño de las búsquedas

Google está introduciendo nuevas funciones que permitan a los usuarios realizar búsquedas más naturales e intuitivas.

Nuevas opciones de búsqueda para Google Lens

MUM y Google Lens, consiguen obtener resultados más precisos gracias a la inclusión de texto en las búsquedas visuales. De este modo, los usuarios de Google Lens, pueden tomar una fotografía y hacer preguntas sobre lo que esta contiene.

Por ejemplo, si un usuario necesita información sobre cómo reparar la rueda de su bicicleta, únicamente tendrá que capturar una fotografía con la cámara de su smartphone y preguntar “¿cómo se repara?”.

Cosas que debes saber (Things to know)

Google está facilitando la exploración y la comprensión de nuevos temas con el snippet “Cosas que debes saber”.

Es muy parecido al modulo de “Preguntas de otros usuarios”, pero más refinado. Con MUM, Google tiene una comprensión mucho más profunda de cómo las personas exploran un tema específico.

Ampliar o refinar la búsqueda (Broaden or refine this search)

Google está permitiendo a los usuarios explorar ideas para indagar más acerca de un tema específico. Permitiendo opciones que refinen la búsqueda del usuario, Google consigue no solo profundizar en la temática, sino llegar a ampliarla.

Es importante comprender, que esta actualización le permite a Google interpretar las cosas dentro de un conjunto de temas completo y no solo dentro de una palabra clave, o un nicho específico.

Actualización de búsqueda visual (Visual search upgrade)

Google está facilitando a los usuarios, encontrar inspiración visual con imágenes directamente dentro de la búsqueda.

Actualización de búsqueda de video (Video search upgrade)

Con la llegada del algoritmo MUM, Google es capaz de encontrar videos, incluso si no están optimizados con términos relacionados con ellos. Esta funcionalidad, también se extenderá a los videos de YouTube que aparecen en las SERP.

Esperamos que el artículo te haya resultado de utilidad. Si tienes alguna duda o pregunta, déjanos tu comentario.

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