I nuovi algoritmi hanno l’obiettivo di limitare il numero di pagine di spam inutili e talvolta pericolose, rendendo i risultati più affidabili e personalizzati a seconda delle domande poste dall’utente. Google parla di “grande passo avanti della ricerca” e sottolinea come questi cambiamenti saranno continuamente sottoposti e una valutazione rigorosa, grazie anche al contributo di valutatori di tutto il mondo.
Nel 2019 Google ha introdotto un nuovo update, Bert. L’acronimo inglese significa Bidirectional Encoder Representations from Transformers ed è un sistema per l’elaborazione del linguaggio naturale (il Natural Language Processing -NLP). Il modello informatico imita il modo in cui i singoli neuroni umani si mettono in relazione tra loro, considera ogni parola nel contesto in cui si trova inserita e interpreta la richiesta dell’utente riducendo i risultati imprevisti restituiti dal motore di ricerca. Grazie a Bert si comprende se le ricerche sono mirate a contenuti espliciti e permette agli utenti di ricevere output di ricerca sempre più pertinenti e di qualità. Google afferma che l’uso dell’algoritmo ha permesso di nascondere il 30% dei risultati non pertinenti, in modo particolare su temi relativi a etnia, orientamento sessuale e genere. L’impiego dell’intelligenza artificiale in questo frangente mira anche a minimizzare il numero di link che contengono spam o notizie fuorvianti.
Nel 2021, invece, Google ha introdotto il nuovo update MUM. L’algoritmo Multitask Unified Model si configura come ancora più potente di BERT perché non solo comprende il linguaggio, ma lo genera. MUM risponde alle esigenze più complesse degli utenti, è multimodale (comprende le informazioni attraverso testo e immagini e le collega in modi nuovi) e multitasking (compie molte attività diverse contemporaneamente).
Nello specifico, Google utilizza un esempio per spiegare il funzionamento di MUM. Un escursionista americano che vuole prepararsi per un’escursione in Giappone puo’ effettuare alcune ricerche su Google, ma saranno un numero elevato e con la necessità per l’utente di ponderare attentamente le parole per ricevere output pertinenti. Se l’escursionista, invece, chiedesse ad un esperto in carne ed ossa, la sua domanda probabilmente sarebbe: “Cosa dovrei fare di diverso per prepararmi?” e otterrebbe una “risposta ponderata che tiene conto delle sfumature del tuo compito e ti guida attraverso le molte cose da considerare”. MUM è in grado di capire che l’escursionista vuole confrontare due montagne (quella che conosce e quella “nuova” che vuole scalare in Giappone) e attraverso gli insights basati sulla sua profonda conoscenza del mondo può dare una risposta che sia realmente pertinente.
Google sta pensando anche ad un’applicazione futuristica, la possibilità di scattare una foto degli scarponi da trekking e chiedere: “Posso usarli per fare un’escursione sul Monte Fuji?”.
Non siamo ancora arrivati a questo, ma la ricerca ha fatto grandi passi avanti e di certo continuerà su questa strada.
