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L’app Google e la gestione delle domande complesse

Il gruppo di Mountain View ha migliorato la tecnologia che interpreta le domande poste dagli utenti all'applicazione Google su smartphone e tablet.

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Quando si pone una domanda ad un calcolatore, questa viene interpretata da un sistema di algoritmi che innanzitutto cercano di individuare le parole chiave in essa contenute, poi restituiscono una risposta (sotto forma di link o informazione) nel tentativo di soddisfare al meglio la richiesta. Si tratta di un procedimento complesso, ispirato al pensiero cognitivo dell’essere umano e basato sulle tecnologia di machine learning e intelligenza artificiale.

Oggi il gruppo di Mountain View annuncia che la propria applicazione mobile (fino a poco tempo fa chiamata “Ricerca Google”, ora solo “Google”) ha compiuto un significativo passo in avanti nell’esecuzione delle operazioni di questo tipo. Per capire di cosa si tratta, l’azienda californiana fornisce un esempio concreto. Si immagini di interrogare il motore di ricerca chiedendo “Chi era il presidente degli Stati Uniti quando gli Angels hanno vinto le World Series?”: innanzitutto bigG effettua una scansione della lista dei presidenti USA, poi controlla in che anno la squadra di Anaheim ha vinto il campionato di baseball (2002). Incrociando i due dati, può infine rispondere “George W. Bush”.

Un esempio utile per capire in che modo l'applicazione mobile di Google gestisce e interpreta le domande complesse

Un esempio utile per capire in che modo l’applicazione mobile di Google gestisce e interpreta le domande complesse

Un approccio già adottato in passato da Google con l’introduzione del Knowledge Graph, ora fondamentale per il sistema di ricerca che ogni giorno gestisce milioni e milioni di query. La tecnologia può essere migliorata ulteriormente, bigG lo sa bene, ma i risultati raggiunti oggi erano impensabili solo qualche anno fa. Merito anche dell’impiego di metodi come quello alla base di TensorFlow, piattaforma open source attraverso la quale il gruppo consente di costruire e istruire reti neurali fino a cinque volte più efficaci e potenti rispetto a quelle della generazione precedente. Il tutto a beneficio dell’utente finale, che può fruire di servizi sempre più avanzati, versatili ed efficaci.

Fonte: Google Inside Search • Notizie su: