MUM: Ein neuer KI-Meilenstein für das Verständnis von Informationen

Es gibt unzählige Herausforderungen im Bereich Suchmaschinen, die es zu lösen gilt, damit die Google-Suche für Dich besser funktioniert. In diesem Blogpost möchten wir Dir zeigen, wie Google eine Herausforderung angeht, mit der sich viele von uns identifizieren können: Du musst viele Suchanfragen eingeben und viele Suchvorgänge durchführen, um die gewünschte Antwort zu erhalten.

Die heutigen Suchmaschinen sind nicht ganz so ausgereift, um so zu antworten, wie es ein Experte tun würde. Aber neue Technologie soll Abhilfe schaffen: Google Multitask Unified Model (MUM) ist eine neue Technologie zur Beantwortung komplexer Fragen, auf die es keine direkten Antworten gibt. In Zukunft wirst Du also weniger Suchen brauchen, um Antworten zu finden.

MUM als Lösung auf komplexe Suchfragen

Long Form Question Answering ist eine komplexe Suchanfrage, die nicht mit einem Link oder Snippet beantwortet werden kann. Die Antwort erfordert Absätze von Informationen, die mehrere Unterthemen enthalten. Die Beantwortung einer Long Form-Frage erfordert eine komplexe Antwort, die sich aus mehreren Schritten zusammensetzt, wie das von Google geteilte Beispiel der Frage, wie man sich auf eine Wanderung zum Mount Fuji im Herbst vorbereitet.

Gehen wir von diesem Szenario aus: Du hast den Mt. Adams erwandert. Jetzt willst Du im nächsten Herbst den Mt. Fuji wandern und wissen, was Du anders machen musst, um dich vorzubereiten. Heute könnte Google Dir dabei helfen, aber es würde viele wohlüberlegte Suchen erfordern: Du müsstest nach der Höhe jedes Berges, der durchschnittlichen Temperatur im Herbst, der Schwierigkeit der Wanderwege, der richtigen Ausrüstung und mehr suchen. Nach einer Reihe von Suchen würde schliesslich die Antwort bekommen, die Du brauchst.

Aber wenn Du mit einem Wanderexperten sprechen würdest, könntest Du eine Frage stellen: "Was sollte ich anders machen, um mich vorzubereiten?" Du würdest eine durchdachte Antwort erhalten, die die Nuancen Deiner Suche berücksichtigt und Dich durch die vielen Dinge führt, die Du berücksichtigen musst.

Dieses Beispiel ist nicht einzigartig - viele von uns bewältigen mithilfe von Suchmaschinen täglich alle Arten von Aufgaben, die mehrere Schritte erfordern. Tatsächlich wurde festgestellt, dass Menschen im Durchschnitt acht Suchanfragen für komplexe Aufgaben wie diese stellen.

MUM hilft, wenn es keine einfache Antwort gibt

MUM hat das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Google Dir bei komplexen Aufgaben hilft. MUM verwendet das T5-Text-zu-Text-Framework und ist 1'000-mal leistungsfähiger als BERT. MUM versteht nicht nur Sprache, sondern generiert sie auch. Es wurde für 75 verschiedene Sprachen und viele verschiedene Aufgaben gleichzeitig trainiert, wodurch es ein umfassenderes Verständnis von Informationen und Weltwissen entwickeln kann als bisherige Modelle. Und MUM ist multimodal, d.h. es versteht Informationen über Text und Bilder hinweg und kann in Zukunft auf weitere Modalitäten wie Video und Audio erweitert werden.

Nehmen wird die Frage nach einer Wanderung auf dem Berg Fuji: MUM könnte verstehen, dass Du zwei Berge miteinander vergleichst, so dass Informationen über die Höhe und den Weg relevant sein könnten. Es könnte auch verstehen, dass im Kontext des Wanderns "sich vorbereiten" Dinge wie Fitnesstraining und das Finden der richtigen Ausrüstung beinhalten könnte.

Da MUM auf der Grundlage seines umfassenden Wissens über die Welt Erkenntnisse liefern kann, könnte es darauf hinweisen, dass beide Berge zwar ungefähr die gleiche Höhe haben, dass aber im Herbst auf dem Fuji Regenzeit ist, so dass Du eine wasserdichte Jacke benötigen könntest. MUM könnte auch hilfreiche Unterthemen für tiefergehende Erkundungen anzeigen - wie die am besten bewertete Ausrüstung oder die besten Trainingsübungen - mit Hinweisen auf hilfreiche Artikel, Videos und Bilder aus dem Internet.

Beseitigung von Sprachbarrieren mithilfe von MUM

Die Sprache kann eine erhebliche Barriere für den Zugang zu Informationen auf Suchmaschinen darstellen. MUM hat das Potenzial, diese Grenzen zu überwinden, indem es Wissen sprachübergreifend überträgt. Es kann von Quellen lernen, die nicht in der Sprache geschrieben sind, in der Du Deine Suche verfasst hast und Dir helfen, diese Informationen zu finden.

Nehmen wir an, es gibt wirklich hilfreiche Informationen auf Google über den Berg Fuji, die auf Japanisch geschrieben sind; heute wirst Du sie wahrscheinlich nicht finden, wenn Du nicht auf Japanisch suchst. Aber MUM könnte Wissen aus sprachübergreifenden Quellen übertragen und diese Erkenntnisse nutzen, um die relevantesten Ergebnisse in Deiner bevorzugten Sprache zu finden. Wenn Du also in Zukunft nach Informationen über den Besuch des Mt. Fuji suchst, könntest Du Ergebnisse sehen, wie z. B. wo man den besten Blick auf den Berg hat und beliebte Souvenirläden - alles Informationen, die man eher findet, wenn man auf Japanisch sucht.

Verschiedene Informationstypen auf Suchmaschinen

MUM ist multimodal, das heisst, es kann Informationen aus verschiedenen Formaten wie Websites, Bildern und mehr gleichzeitig verstehen. So könntest Du z. B. ein Foto von Deinen Wanderschuhen machen und fragen: "Kann ich damit auf den Mt. Fuji wandern?" MUM würde das Bild verstehen und es mit Deiner Frage verbinden, um Dir mitzuteilen, dass Deine Stiefel gut geeignet sind. Es könnte Dich auf Google dann auf einen Blog mit einer Liste empfohlener Ausrüstung verweisen.

MUM - die Zukunft von Suchmaschinen

In den kommenden Monaten und Jahren wird Google MUM-gestützte Funktionen und Verbesserungen in der Suchmaschine und anderen Tool unterbringen. Obwohl die Erforschung von MUM noch ganz am Anfang steht, ist es ein wichtiger Meilenstein auf dem Weg in eine Zukunft, in der Google all die verschiedenen Arten verstehen kann, wie Menschen auf natürliche Weise kommunizieren und Informationen interpretieren.

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