AI-SEO: Inteligenta artificiala si motoarele de cautare

AI-SEO: Inteligenta artificiala si motoarele de cautare

Presupun ca deja stii ce este AI iar termenii de Deep Learning (invatarea in profunzime) sau Machine Learning nu iti suna necunoscut. Daca da, hai sa vedem pe scurt cum am ajuns sa folosim zilnic puterea systemelor de IA.

Inteligenta artificiala permite tehnologiei sa inteleaga si sa atinga anumite obiective specifice folosind invatarea automata si profunda din datele existente, fara a fi asistate de fiinte umane.
Tehnologia Deep Learning (Invatarea Profunda sau in Profunzime) permite astfel programelor de IA sa absoarba foarte rapid si sa se foloseasca de o cantitate uriasa de date nestructurate, cum ar fi text, imagini sau audio.

Domeniul inteligentei artificiale a fost infiintat in mod oficial in anul 1956, la o conferinta organizata la Dartmouth College, in Hanover, New Hampshire, unde a fost inventat termenul de “inteligenta artificiala”. Marvin Minsky, cercetator la MIT impreuna cu alti participanti la conferinta au fost extrem de optimisti in ceea ce priveste viitorul inteligentei artificiale. “In decurs de o generatie […] problema crearii “inteligentei artificiale” va fi in mare parte rezolvata”, a declarat mai tarziu Minsky in cartea “AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence” publicata in anul 1994.

De asemenea, I.J. Good a speculat in anul 1965 ca dezvolarea inteligentei artificiala ar putea determina o explozie a inteligentei de catre o “masinarie ultrainteligenta” ce poate depasi cu mult toate activitatile intelectuale ale oricarui om, indiferent cat de inteligent ar fi acesta.

Dupa ani de zile, timp in care IA a fost criticata si neglijata din cauza esecurilor si ale problemelor aparute in procesul incet de dezvoltare, la inceputul anilor 1980 a inceput sa fie iar sustinuta financiar de marile puteri ale lumii cum ar fi Marea Britanie care a incercat sa concureze cu Japonia, simtindu-se amenintata de progresele facute de catre inginerii japonezi.
Cercetarea a reinceput sa se intensifice cu adevarat in anul 1997, cand programul Deep Blue de la IBM a devenit primul computer din istorie care a invins un campion la jocul de sah si anume pe marele maestru rus Garry Kasparov. Acesta a fost un pas foarte important in istoria AI. In acelasi an, software-ul de recunoastere vocala dezvoltat de Dragon Systems, a fost implementat pe Windows.

AI se afla peste tot

In lumea moderna de azi, suntem inconjurati de AI la fiecare pas, fie acesta online sau offline. Intr-un fel sau altul suntem mereu conectati cu tehnologia de IA, fie ca vrem sau nu. De la asistenti precum Alexa de la Amazon, Siri de la Apple sau Asistentul Google pana la internetul care prezice ce am putea dori sa cumparam in continuare, sau ne corecteaza daca scriem ceva gresit.
Masinile care se conduc singure sunt de asemenea, un exemplu de aplicare a IA.

Google a vorbit oficial pentru prima data despre Proiectul PLOP – Probabilistic Learning of Programs, in luna Noiembrie a anului 2008. Sistemele traditionale de invatare automata lucrau la momentul respectiv doar cu reprezentari de date stocate intr-un mod relativ plat, uniform, fara caracteristici sau context si fara sa ofere o perspectiva multidimensionala asupra continutului mult prea ramificat al bazei de date.

Avand nevoie din ce in ce mai mult de date dinamice, ce pot fi mult mai bine intelese prin termeni de relatii sau intentie, tipuri, ierarhii si forme functionale complexe, Google a inceput programul PLOP.

Cu toate acestea, existau relativ putine metode de invatare automata care sa opereaze direct reprezentari ipotetice ale programelor, din cauza “exploziilor” extreme de combinatii posibile si a complexitatii programelor. Proiectul PLOP a fost la momentul respectiv (Septembrie 2008 pana la sfarsitul anului 2013) o noua abordare de invatare a programelor, care a incercat sa depaseasca pentru prima data provocarile legate de invatarea autonoma a programelor. Programul a fost bazat pe gestionarea probabilistica a incertitudinii, prin aplicarea unor algoritmi de estimare si distributie in spatiile de programe si prin exploatarea cunostintelor de baza probabilistice.

Cand a inceput IA sa fie implementata in motoarele de cautare?

Stiind ca Google nu lanseaza oficial produse noi, inainte de a fi testate intern de la A la Z, tind sa cred ca dezvoltarea AI a inceput cu adevarat undeva la sfarsitul anului 2005 sau inceputul anului 2006 iar sistemul de IA a fost implementat undeva la sfarsitul celui de al doilea semestru al anului 2008.
De ce cred asta?
Deoarece primul efort notabil al Google in domeniul AI, a fost systemul de recunoastere vocala care a inceput in anul 2007, dupa ce Google a angajat cativa cercetatori de la Nuance. Primul produs a fost GOOG-411, un serviciu de informatii telefonice, bazat pe lista clasica a numerelor de telefon. Inregistrarile vocale de la GOOG-411 au produs o baza de date valoroasa care au ajutat Google sa isi imbunatateasca sistemele de cautare prin recunoastere vocala ( SR iar mai tarziu avansand in ASR – Automated Speech Recognition ).

Astfel, Google a reusit in vara anului 2008 sa introduca pentru prima data functia “Google voice search” – cautarea vocala pe Google pentru telefoanele mobile Blackberry. In luna noiembrie Google a anuntat oficial cautarea vocala pentru iPhone iar printr-un update ulterior, aceasta a devenit accesibila si pe iPod.

Citind printre randuri, putem deduce faptul ca in anul 2008 Google a lansat optiunea de cautare prin voce, o functie a systemului Google care a fost “invatata” sa foloseasca 230 de miliarde (230,000,000,000 😎) de cuvinte in doar 3 ani. Asta inseamna ca sytemele Google au invatat zilnic peste 210.000.000 de cuvinte, adica 8.751.000 de cuvinte pe ora sau undeva la 145.800 de cuvinte pe minut. O asemenea performata si stabilitate a systemului, nu putea fi oferita sau garantata, decat prin folosirea relelor de Inteligenta Artificiala, capabila sa asimileze si sa proceseze in acelasi timp, un volum de date extraordinar de mare.

Sa facem o comparatie directa cu anul 2008 – acum in 2022, Google reuseste sa analizeze reteaua sa de peste 680 de milioane de parametri pentru corectarea scrierii gresita a cuvintelor in mai putin de 2 milisecunde. De exemplu, daca vrei sa iti faci o idee, cate greseli a detectat Google in scrierea numelui cantaretei Britney Spears, aici gasesti lista.

Doi ani mai tarziu, in anul 2010, Google a derivat systemul de cautare vocala, iar prin combinarea sa cu reteaua ASR a oferit intr-o faza Beta, subtitrari generate automat ale videoclipurilor.

Prima echipa Google de cercetare in domeniul AI

“Google Brain” este o echipa de cercetare in domeniul inteligentei artificiale cu invatare profunda, aflata in prezent sub umbrela Google AI, o divizie de cercetare a Google dedicata inteligentei artificiale. Formata in anul 2011, Google Brain combina cercetarea deschisa in domeniul invatarii automate cu sistemele informatice si resursele de calcul la scara larga ( Big Data ). Echipa a creat instrumente precum TensorFlow, care permit utilizarea retelelor neuronale ( RNN ) de catre public, cu multiple proiecte interne de cercetare in domeniul IA. Echipa isi propune sa creeze oportunitati de cercetare in domeniul invatarii automate si al procesarii limbajului natural ( NLP ).

 

Este de neconceput pentru noi, oamenii de rand sa putem intelege complexitatea systemelor folosite in reteaua Google. Majoritatea termenilor folositi zilnic in Universul Google, cum ar fi Natural Language Processing (NLP), Artificial Neural Network (ANN), Recurrent Neural Network (RNN), Deep Neural Network (DNN), retele Long Short-Term Memory (LSTM), Machine learning, Deep Learning sau Data Mining au aparut pe parcursul a mai multor ani din nevoia de dezvoltare si cercetare.

Google anunta in 2023 oficial programul “BARD”

Google lucreaza la un concurent pentru chatbotul ChatGPT de la OpenAI.
Dupa cum a anuntat CEO-ul Google intr-o postare pe blog, serviciul de inteligenta artificiala al Google se va numi Bard si va fi disponibil publicului larg “in urmatoarele saptamani”. Pentru miercuri, 8 februarie 2023, Google ne-a invitat de asemenea la un eveniment Online “Search & AI”. Utilizatorii interesati pot urmari de la ora 15:30 pe YouTube.

Link-uri utile si sursele folosite:

Vrei sa aflii mai multe despre SEO?

Afla toate noutatile din domeniul marketingului digital, cele mai bune tehnici si strategii SEO pentru afacerea ta. Te voi tine la curent cu informatii actuale despre:

Cursuri SEO gratuite
Cele mai bune sfaturi SEO
Strategii de Marketing local
Metode de crestere a unei afaceri mici
Structura site-ului web si legaturile interne
Optimizarea SEO pentru Bloggeri sau Influenceri
Instrumente pentru cercetarea cuvintelor cheie si analize SEO

Inscrie-te acum gratuit in Newsletter-ul meu informativ!

Subscription Form

Iti multumesc ca imi citesti blogul. Voi prezenta in curand mai mult continut despre SEO, despre rezultatele si puterea sa uimitoare! Daca esti interesat de SEO sau daca ai alte intrebari pentru mine, nu ezita sa le scrii aici in comentarii.

Vizualizari: 1664
Christian SeoStar - Optimizare SEO

Succesul pe Google vine prin optimizare SEO pe termen lung.
Vorbesc din propria experienta si din exemplul meu, prin modul in care mi-am construit si dezvoltat cariera profesionala.
Sunt un expert SEO, cu o pasiune pentru a impartasi idei inovatoare si solutii practice pentru web si marketing digital. Cred ca internetul nu ar fi fost ceea ce este astazi, fara motoarele de cautare si toate domeniile SEO.

Voi prezenta in curand pe Blogul SeoStar.ro mai mult continut despre SEO, despre rezultatele si puterea sa uimitoare si in general despre ce este SEO!

Daca esti incepator in domeniul SEO, iti recomand cu tarie sa te inscrii la cursul pe care il ofer gratuit. Am scris de asemenea si despre cursurile SEO pe care le recomand.

Daca esti interesat de optimizarea SEO sau daca ai alte intrebari pentru mine, nu ezita sa ma contactezi.

Leave a Comment

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *