AI-приведенные в действие технологии поиска и рекомендации

Современные поисковые системы позволяют за пару секунд найти ответ практически на любой вопрос в постоянно растущем океане интернет-данных. Как это возможно? Что стоит за таким молниеносным процессом поиска?

В этой статье мы поговорим о  технологиях поиска искусственного интеллекта, которые быстро помогут удовлетворить информационные потребности пользователя и предоставят наиболее актуальные рекомендации.

Методы поиска AI в деталях
Поиск контента - это последовательность шагов для анализа всех доступных источников данных и извлечения наиболее подходящих решений для определенных запросов. Цифровые поисковые системы постоянно развиваются и совершенствуются, чтобы предоставлять пользователям максимально точные результаты. Идеальная поисковая система - это система, которая предоставляет только релевантную информацию, которая полностью соответствует запросам. По этой причине ведущие движки начали применять алгоритмы искусственного интеллекта в своей практике поиска.

Искусственный интеллект - это технология, которая наделяет компьютеры когнитивными способностями и, проще говоря, учит их вести себя как люди. Индустрия искусственного интеллекта определенно находится на подъеме:

В 2018 году исследование Adobe показало, что 15% предприятий уже внедрили компоненты ИИ в свой бизнес , в то время как 31% компаний собирались внедрить их в течение следующих 12 месяцев.
Что касается глобальных расходов на искусственный интеллект, то к 2021 году они достигнут 57,6 млрд. Долларов США, а CAGR составит 50,1%, по данным International Data Corporation.
Стэнфордский университет обнаружил, что число активных стартапов, связанных с инновациями на основе ИИ , увеличилось на 1400% с 2000 года.
Машинный интеллект применяется в различных областях, от производства и медицины до образования и развлечений. Тем не менее, это, вероятно, оказывает наибольшее влияние на развитие технологии поиска на основе искусственного интеллекта .

Читайте также: Внедрение искусственного интеллекта на вашем предприятии
Эволюция поисковых систем
World Wide Web Wanderer, созданный в 1993 году, считается первой в мире поисковой системой в Интернете. Единственной целью этого робота было найти все веб-страницы, содержащие ключевые слова из запроса пользователя.

По мере роста количества документов в интернете возникла необходимость ранжировать релевантные страницы. Для ранжирования страниц поисковые роботы начали учитывать не только ключевые слова из запроса, но также частоту этих слов и их важность в контексте документа.  

Статистическая мера TF-IDF появилась:  

TF (частота термин) - отношение количества вхождений слова к общему количеству слов в документе для оценки важности слова в одном документе.
IDF (обратная частота документа) - обратная частота, с которой слово встречается в определенной коллекции документов. Такой подход уменьшает вес широко используемых слов.
Поисковая система Google появилась в 1998 году с инновационным алгоритмом ранжирования обратных ссылок , PageRank. Суть этого инструмента в том, что важность страницы оценивается машиной в зависимости от количества гиперссылок на нее. Страницы с наибольшим количеством обратных ссылок помещаются на верхний ранг. Кстати, обратные ссылки являются одним из самых сильных факторов рейтинга Google.

В начале 2000-х алгоритмы поиска начали использовать машинное обучение . Первоначально системы обучались на основе выборок, составленных специальными людьми - оценщиками. Позже к игре присоединилась техника повышения градиента для регрессии и классификации проблем. Метод создает модели прогнозирования в форме дерева решений, что позволяет обрабатывать разнородные данные. Это эффективно, когда тысячи пользователей вводят одинаковые запросы.

Однако процесс поиска развивался в направлении уникальных низкочастотных подробных запросов. В 2013 году Google создал Word2Vec - набор моделей для семантического анализа. Это послужило основой для новой технологии поиска искусственного интеллекта RankBrain, которая была запущена в 2015 году. Эта система самообучения имеет возможность устанавливать связи между отдельными словами, извлекать скрытые семантические связи и понимать смысл текста.

На сегодняшний день, поиск алгоритмов работы двигателя на основе нейронной сети s и глубокого обучения , которые находят страницы , соответствующие запросу не только по ключевым словам , но и по смыслу. Основное преимущество нейронных сетей перед традиционными алгоритмами состоит в том, что они обучены, но не запрограммированы. Технически они могут учиться, то есть обнаруживать сложные зависимости между входными данными и выходом, а также обобщать (как человеческий мозг строит связи между нейронами).

Основная задача всех методов поиска ИИ состоит в том, чтобы улучшить понимание сложных многословных запросов и обеспечить правильный результат, даже если входная информация является неполной или искаженной.

Лучшие поисковые системы контента
Google является неоспоримым лидером на рынке поисковых систем с момента его создания и по сей день. Положение подтверждается данными Statista.