
Google präsentierte Innovationen bei Systemen der künstlichen Intelligenz, die seine Suchmaschine nähren. Diese Verbesserungen zielen darauf ab, den Inhalt zu optimieren, auf den Benutzer bei der Suche nach Informationen über Selbstmord, sexuelle Übergriffe, Drogenmissbrauch und häusliche Gewalt zugreifen.
Mehr Präzision bei der Informationssuche in kritischen Situationen
Kontaktinformationen für relevante nationale Hotlines werden nun zusammen mit den wichtigsten und qualitativ hochwertigsten verfügbaren Ergebnissen stärker hervorgehoben.
Um eine höhere Genauigkeit der Ergebnisse zu erzielen, wurde das System für maschinelles Lernen verbessert, um die Sprache der Suche zu verstehen, wie das Unternehmen auf einer Pressekonferenz erklärte, an der Infobae teilnahm.
„Mit unserem neuesten KI-Modell MUM können wir jetzt automatisch und genauer ein breiteres Spektrum an Suchen nach persönlichen Krisen erkennen. MUM ist in der Lage, die Absicht hinter den Fragen der Menschen besser zu verstehen, um festzustellen, wann eine Person in Not ist. Dies hilft uns, zuverlässige und umsetzbare Informationen zur richtigen Zeit zuverlässiger anzuzeigen. Wir werden in den kommenden Wochen MUM einsetzen, um diese Verbesserungen vorzunehmen „, betonten sie vom Unternehmen.

Verbesserungen bei der sicheren Suche: worum geht es
Seit einiger Zeit verfügt die Suchmaschine über das Tool „Sichere Suche“, mit dem Benutzer explizite Ergebnisse filtern können. Dies ist die Standardeinstellung für Google-Konten für Kinder unter 18 Jahren. Sie können diese Option deaktivieren, aber Systeme mit künstlicher Intelligenz reduzieren immer noch das Auftreten unerwarteter Inhalte bei der Suche.
Um diese Art von unerwünschtem Inhalt weiter einzuschränken, kündigte das Unternehmen neue Updates für BERT (das englische Akronym für Encoder) an. Darstellungen) bidirektionale Transformatoren), eine Technik, die von Google für die Vorschulung in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird.

Der große Beitrag dieser Technik besteht darin, dass sie eine bidirektionale Interpretation ermöglicht, dh die Interpretation eines Begriffs im Kontext, wobei sowohl das vorangestellte als auch das darauf folgende Wort berücksichtigt werden.
Jetzt hat BERT das Verständnis verbessert und kann die Suchabsicht besser verstehen, wodurch die Wahrscheinlichkeit, dass der Benutzer auf unerwartete Suchergebnisse stößt, weiter verringert wird.
„Dies ist eine komplexe Herausforderung, mit der wir uns seit Jahren auseinandersetzen, aber allein im letzten Jahr hat diese Verbesserung von BERT das Vorhandensein unerwarteter Ergebnisse um 30% reduziert. Es hat einen besonderen Einfluss auf die Reduzierung expliziter Inhalte für Suchanfragen in Bezug auf ethnische Zugehörigkeit, sexuelle Orientierung und Geschlecht gehabt, die Frauen und insbesondere farbige Frauen überproportional betreffen können „, betonen sie gegenüber dem Unternehmen.
Das MUM kann Wissen in alle 75 Sprachen übertragen, in denen es geschult wurde, sodass Sicherheitsmaßnahmen auf der ganzen Welt effizienter skaliert werden können. KI wird verwendet, um nutzlose und manchmal gefährliche Spam-Seiten zu reduzieren, die in den Suchergebnissen erscheinen könnten.
„In den kommenden Monaten werden wir MUM einsetzen, um die Qualität unseres Spam-Schutzes zu verbessern und in Sprachen zu expandieren, in denen wir nur sehr wenige Trainingsdaten haben. Wir werden auch in der Lage sein, persönliche Krisenfragen auf der ganzen Welt besser zu erkennen, indem wir mit vertrauenswürdigen lokalen Partnern zusammenarbeiten, um praktische Informationen in mehreren anderen Ländern zu zeigen „, kündigten sie an.

Meta
Meta kündigte die Entwicklung eines KI-Systems an, das die ersten Entwürfe biografischer Veröffentlichungen im Stil von recherchieren und schreiben kann Wikipedia. Das Ziel dieses Modells ist es, den Mangel an Repräsentation zu beheben, der auf dieser und anderen ähnlichen Websites vorhanden ist. Nur 20% der Biografien auf Wikipedia stammen von Frauen, berichteten sie bei dieser Ankündigung vom Unternehmen.
Die Entwicklerin dieses Projekts ist Angela Fan, Forscherin bei Meta AI. „Es gibt noch viel zu tun, aber wir hoffen, dass dieses neue System den Wikipedia-Redakteuren eines Tages helfen wird, Tausende von genauen und faszinierenden biografischen Einträgen über wichtige Personen zu erstellen, die derzeit nicht auf der Website sind“, betonte der Wissenschaftler.
Frauen sind auf dieser Plattform trotz ihrer Auswirkungen auf Wissenschaft und andere Bereiche unterrepräsentiert. Um diese Idee zu veranschaulichen, teilt Fan den Fall der kanadischen Physik, Donna Strickland. Sie gewann 2018 den Nobelpreis für Physik, aber sobald sie den Preis gewonnen hatte, hätte niemand auf Wikipedia Informationen über sie finden können, weil sie es einfach nicht getan hatte. Eine Veröffentlichung wurde erst wenige Tage nach dieser Auszeichnung auf dieser Website veröffentlicht, die wichtigste in ihrem Studienbereich.

„Unsere Arbeit ist zu diesem Zeitpunkt ausschließlich Forschung, und wir erwarten, dass die Forschungsgemeinschaft für künstliche Intelligenz unser Modell und unseren Datensatz als Ausgangspunkt für die Entwicklung und Weiterentwicklung nutzt. Die Idee ist, eines Tages KI nutzen zu können, um geschlechtsspezifische Ungleichgewichte im biografischen Inhalt von Wikipedia auszugleichen, einer der bemerkenswertesten Informationsverweise im Internet. Frauen waren und sind in vielen Aspekten der Gesellschaft von grundlegender Bedeutung, aber ihre Beiträge werden nicht so sichtbar gemacht, als ob sie in den Beiträgen von Männern zu sehen wären. Repräsentation ist wichtig, und wir wollen mit dieser Forschung dazu beitragen „, sagte Fan, als er von Infobae nach dem Umfang dieser Entwicklung gefragt wurde.
Wie funktioniert das Modell
Das zuerst entwickelte Modell ruft relevante Informationen aus dem Internet ab, um das Thema vorzustellen. Als Nächstes erstellt das Generierungsmodul den Text, während im dritten Schritt das Zitiermodul die Bibliographie mit Links zu den verwendeten Quellen aufbaut. Der Vorgang wird dann wiederholt, wobei jeder Abschnitt alle Elemente abdeckt, die in einer vollständigen Wikipedia-Biografie enthalten sind.
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