Google reconoce que afrontar la crisis sanitaria fue un reto sin precedentes para el buscador. ¿La razón? La gente buscaba información sobre el virus en función de su ubicación y, desde luego, del lenguaje. “Tuvimos que aprender a identificar todas las diferentes formas de referirse al nuevo coronavirus para poder proporcionar una información de calidad y adecuada procedente de autoridades sanitarias fiables como la Organización Mundial de la Salud y los Centros para el Control de Enfermedades y Prevención”, señalan.
MUM de Google comprende cientos de nombres de vacunas
Tras la experiencia que obtuvieron el año anterior con el término “Coronavirus” y sus múltiples variantes, Google fue capaz de aplicar ese aprendizaje en una situación directamente relacionada: los nombres de las vacunas. De acuerdo a sus datos, existen más de 800 formas de nombrar las vacunas dependiendo la farmacéutica involucrada y el ya mencionado idioma. Sin embargo, en esta ocasión contaron con un aliado que facilitó todo el proceso: MUM.
Gracias al Modelo Unificado Multitarea, Google pudo identificar los nombres para poder ofrecer información reciente, fiable y de calidad sobre las vacunas. “Con MUM hemos podido identificar más de 800 variantes de nombres de vacunas en más de 50 idiomas en cuestión de segundos”, indicaron. Lo anterior es un avance sobresaliente porque, de haber requerido la intervención humana, habrían sido requeridas varias semanas de trabajo. El tiempo es oro cuando necesitas ofrecer información confiable sobre un tema tan importante para la humanidad.
MUM y su capacidad de transferir conocimientos entre idiomas
¿Cómo logra MUM tener un rendimiento tan destacado? Como cualquier otra inteligencia artificial: entrenando. No obstante, el modelo se distingue del resto gracias a una característica que Google describe como “Transferencia de conocimientos entre idiomas”. Básicamente, MUM puede comprender información en un idioma y compartir esos conocimientos con más de 75 lenguajes. Lo que se transfiere, en realidad, es la comprensión sobre los datos, no una simple traducción de los mismos.
Lo anterior resulta esencial porque MUM no tiene la necesidad de aprender lo mismo en un idioma diferente. “Así, gracias a su capacidad de transferencia de conocimientos, MUM no tiene que aprender una nueva capacidad o habilidad en cada nuevo idioma, sino que puede transferir lo que ha aprendido de un idioma a otro, lo que nos ayuda a incorporar las mejoras rápidamente y a gran escala, incluso cuando no hay muchos datos con los que realizar el adiestramiento de la herramienta”.
El futuro de las búsquedas
Evidentemente, este es solo el primer paso de MUM en una búsqueda real. La idea de Google es implementar el modelo en su buscador en un futuro no muy lejano. Sería posible, por ejemplo, ofrecer resultados de búsqueda basados en el lugar donde te encuentras, el clima y el idioma, entre otros parámetros. Aún más interesante, puede reconocer imágenes para comprenderlas junto al texto y enriquecer los resultados.
“Nuestros primeros ensayos indican que MUM no solo podrá mejorar muchos aspectos de nuestros sistemas actuales, sino que también nos ayudará a crear formas completamente nuevas de buscar y analizar la información”.
Para finalizar, fue interesante saber que Google está haciendo una especie de segmentación de internet para asegurarse que los resultados ofrecidos pertenecen a webs de confianza. Si un sitio está clasificado por contenido tendencioso, falso o explícito, por mencionar solo algunos ejemplos, evidentemente no será tomado en cuenta. Lo anterior forma parte de la responsabilidad de MUM de Google al momento de brindar resultados.