Insatisfecho con superar a Altavista en sus orígenes y con plantar cara al gigante Amazon en fechas más recientes, Google no ha cesado de perfeccionar su misterioso algoritmo desde 1998. En sólo 23 años, este motor de búsqueda ha pasado de considerar los hipervínculo de sitios web como único factor a valorar más de doscientos parámetros. Hoy, los algoritmos de inteligencia artificial plantean un nuevo salto de calidad. Atrás quedaron los tiempos de la coincidencia exacta, el procesamiento individual de la información o los sistemas de puntuación como el PageRank: el buscador propiedad de Alphabet piensa y razona (casi) como las inteligencias sintéticas imaginadas por Arthur C. Clarke, Asimov o Philip K. Dick.

Los esfuerzos en inteligencia artificial de Google se remontan a 2017, cuando el actual director ejecutivo de la compañía, Sundar Pichai, fundó la división Google AI, dedicada por entero a esta rama de la informática, en un intento por unificar las iniciativas y proyectos de otras divisiones. Anteriormente habían desarrollado sistemas de aprendizaje automático (RankBrain) que dependían de la inteligencia artificial, una tecnología que promete marcar el futuro de la multinacional de Menlo Park y de las búsquedas en Internet en general.

Pathways, el futuro ‘salto de gigante’ de la inteligencia artificial de Google

Presentado el pasado 28 de octubre, Pathways ha sido definido como «una arquitectura de inteligencia artificial de próxima generación» por los equipos de Google Research y también como «una superinteligencia artificial multipropósito» por los periodistas del portal MSM. Para comprender lo vanguardista de este modelo, es necesario familiarizarse primero con las limitaciones de los modelos actuales, como su incapacidad para realizar un gran número de tareas al mismo tiempo o su especificidad.

Con este esquema, Google ha ilustrado los procesos internos que Pathways utiliza para analizar las consultas de los usuarios y generar resultados de búsqueda más precisos y valiosos.

La especificidad en modelos de lenguaje artificial alude a la interpretación en un único sentido de la información. Este defecto, que también puede denominarse unimodalidad, significa que el algoritmo puede analizar textos, fotografías, vídeos o mensajes por voz de forma separada, nunca todas a un mismo tiempo. Esta limitación entra en conflicto con el modo en que los seres humanos perciben el mundo que les rodea, según el responsable de IA de Google, Jeff Dean.

«Las personas confían en múltiples sentidos para percibir el mundo. Eso es muy diferente de cómo los sistemas de IA contemporáneos digieren la información. La mayoría de los modelos actuales procesan solo una modalidad de información a la vez. Pueden tomar texto, imágenes o voz, pero generalmente no los tres a la vez», explica Dean en una publicación del blog oficial de Google.

La IA de Google Pathways no presenta esta carencia. Capaz de realizar diversas actividades de forma paralela, su modelo de aprendizaje responde a lo que conocemos como multi-tasking. Citando a Dean, «permitirá que un único sistema de IA abarque miles o millones de tareas, comprenda diferentes tipos de datos y lo haga con una eficiencia notable». A diferencia de otras inteligencias artificiales en buscadores, Pathways posee una privilegiada base de datos, que le aporta una visión más global del mundo y de las distintas culturas, útil para asistir a los internautas en la búsqueda de información en línea.

El responsable de IA de Google, Jeff Dean, presentando el modelo de lenguaje Pathways en una conferencia durante una conferencia del TED.

Además, las innovaciones de Pathways trascienden el campo de los motores de búsqueda. «Seremos capaces de diseñar mejores medicinas al infundir estos modelos con conocimientos de química y física; seremos capaces de avanzar en los sistemas educativos proporcionando una enseñanza más individualizada; seremos capaces de abordar cuestiones realmente complicadas, como el cambio climático», concluye el responsable de IA del famoso buscador.

Otros avances en inteligencia artificial que revolucionan las búsquedas online

FLAN

Detrás de este nombre tan repostero se esconden las siglas de Finetuned Language Net (Red de lenguaje ajustada), una inteligencia artificial de Google que superaría en prestaciones y eficiencia energética al modelo GPT-3 de OpenAI. A grandes rasgos, FLAN plantearía una mejora del llamado aprendizaje Zero-Shot por medio de indicaciones de lenguaje natural y preentrenamiento.

Los avances en aprendizaje Zero-Shot, como FLAN, revisten interés para los especialistas en marketing digital, porque el algoritmo de Google utiliza el aprendizaje automático o de máquinas en sus resultados de búsqueda para satisfacer las consultas de los usuarios.

BERT

Como se ha mencionado, el uso de inteligencia artificial en Internet no es un fenómeno surgido «de la noche a la mañana». Esta rama de las ciencias computacionales ha recibido actualizaciones periódicas, siendo BERT una de las más sonadas en tiempos recientes. Fue introducido por Google en 2018, y se define como un algoritmo que combina IA y el modelo PLN. Básicamente, posibilitó una mejor comprensión del lenguaje natural utilizado en las consultas.

Las siglas de BERT provienen del acrónimo Bidirectional Encoder Representations from Transformers, que da pistas acerca del ‘secreto’ de su éxito. En efecto, este algoritmo emplea una especie de bidireccionalidad analítica, es decir, rastrea cada frase de izquierda a derecha y de derecha a izquierda, a fin de desentrañar la intención de búsqueda del internauta.

RankBrain: el hermano ‘listo’ de PageRank

Presentado en 2015, RankBrain quizá sea la principal inteligencia artificial en la web, heredera espiritual del extinto PageRank de Google. Su creación se relaciona con el neurocientífico Greg Corrado, el Neural Matching y el proyecto Google Brain, que pretendía dotar de autoaprendizaje al famoso buscador. En rigor, RankBrain no es un algoritmo, sino un cúmulo de algoritmos que Google emplea para refinar la entrega de resultados de búsqueda.

Al igual que BERT, RankBrain tiene la misión de interpretar adecuadamente las consultas del usuario, atendiendo a lo que dicen, no dicen y pretenden decir. Sin embargo, se diferencia de aquel en su capacidad de aprender y asimilar información por sí mismo. Gracias a esta habilidad tan ‘nuestra’, RankBrain logra determinar con exactitud la intención de búsqueda de cada internauta.

MUM

Probablemente, el mayor avance en inteligencia artificial del buscador Google sea su ‘Modelo Unificado Multitarea’, más conocido como MUM. Su acrónimo permite entrever rasgos en común con el citado Pathways. En efecto, MUM incorpora habilidades multimodales, es decir, puede comprender simultáneamente imágenes, textos, vídeos, etcétera. En palabras del vicepresidente de búsqueda de Google, Pandu Nayak, MUM representa «un hito importante hacia un futuro en el que Google puede comprender todas las formas en que las personas se comunican e interpretan la información de manera natural».

Pero además, MUM carece de las barreras idiomáticas de los algoritmos predecesores. Tanto es así que puede registrar información disponible en casi 80 lenguas distintas, lo que le otorga una versatilidad antes inimaginable. Por otra parte, la introducción de MUM a principios de este año pretendía acabar con los resultados genéricos e impersonales, pues este algoritmo pone en valor el contexto y los intereses del internauta a la hora de formular una respuesta, logrando así una mejor experiencia de usuario.

Duplex

Coincidiendo con el boom de los altavoces inteligentes, el famoso buscador de Internet lanzó una IA exclusiva para sus smarphones Pixel en mayo de 2018, habilitándose posteriormente para Google Assistant. Duplex, pues así la bautizaron, permite automatizar un número impensable de tareas relacionadas con llamadas telefónicas. Por ejemplo, reservar mesa en un restaurante, pedir una pizza o solicitar una cita en el dentista.

Hasta aquí, Duplex resulta convincente, y nada más. Sin embargo, esta inteligencia artificial impresiona al ser capaz de comprender no sólo oraciones largas y complejas, sino aquellas pronunciadas con rapidez, incluso con una dicción desastrosa. Además, la voz robótica de Duplex posee una entonación completamente natural, casi imposible de asociar a una IA artificial, pues simula las pausas, imperfecciones y onomatopeyas —como «mmm» o «ajá»— del habla humano.

(A propósito de este punto, quizá te interese conocer más acerca del SEO en búsquedas por voz).

En síntesis, los resultados de búsqueda genéricos y de una única modalidad dan sus últimos coletazos en Google. Los caminos de la inteligencia artificial y de las búsquedas online convergerán inevitablemente en las próximas décadas, presumiblemente con el buscador propiedad de Alphabet liderando el mercado de los motores de búsqueda.