Google, el buscador por antonomasia de casi todo el planeta, tiene un plan fácil y preciso y es que los usuarios hallen exactamente lo que solicitan y en el menor tiempo posible. Debido a esto ha pensado desarrollar BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
Dejemos claro que BERT es el posterior paso de Google Search, en el que se ha usado IA. Google quiere que el buscador entienda el contexto de una búsqueda. Podremos hallar esta tecnología en más de 70 idiomas.
Cuando se hace una búsqueda en Google, éste examina cada palabra que se coloca en el buscador y arroja contenido. Sin embargo, el vicepresidente de Google Search, Pandu Nayak, esto no es ni remotamente suficiente, ya que el usuario tiene muchos datos con términos que no está buscando.
La finalidad es que las búsquedas ahora arrojen resultados que expresen fielmente cada termino que el usuario necesita. Significa, que Google debe conocer el contexto que se busca para devolver un resultado correcto.
El modelo de machine learning ha sido producido por Google AI Reseach y vio la luz en 2018. Su aparición suscito una gran impresión en el área de investigación puesto que consiguió optimizar los problemas de comprensión de lenguaje.
Nayak indico que este modelo lograra que una población menor haga “clic” a enlaces que no se encuentran relacionados con su búsqueda. Por ello, la empresa quiere un sistema que logre entender mejor las cuestiones del usuario.