{"id":4058,"date":"2019-11-13T10:30:57","date_gmt":"2019-11-13T10:30:57","guid":{"rendered":"https:\/\/assoprovider.it\/?p=4058"},"modified":"2019-11-13T10:30:57","modified_gmt":"2019-11-13T10:30:57","slug":"google-bert-il-nuovo-algoritmo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/assoprovider.it\/es\/google-bert-il-nuovo-algoritmo\/","title":{"rendered":"Google lanza Bert, el nuevo algoritmo: Esto es lo que debes saber"},"content":{"rendered":"

\u00ab<\/span>La curiosidad de las personas es infinita. Cada d\u00eda somos testigos de miles de millones de b\u00fasquedas y el 15 por ciento de estas consultas son nuevas: nunca las hab\u00edamos visto antes. Por lo tanto, estamos construyendo sistemas para ofrecer resultados a esas b\u00fasquedas que no podemos anticipar.<\/span><\/i>\u00bb.<\/span><\/p>\n

As\u00ed comenta Pandu Nayak, vicepresidente del \u00e1rea de B\u00fasqueda de la empresa de Mountain View, el lanzamiento de BERT, sobre el <\/span>blog oficial<\/span><\/a> de Google. Una actualizaci\u00f3n del algoritmo que sabe a revoluci\u00f3n. El mismo Nayak explica que se trata \u201c<\/span>del mayor avance en los \u00faltimos cinco a\u00f1os y uno de los m\u00e1s importantes en la historia de la Search\u201d<\/span><\/i> en Google.<\/span><\/p>\n

Google Bert: qu\u00e9 es y c\u00f3mo funciona<\/b><\/h2>\n

BERT es un sistema que aprovecha el NLP, el Natural Language Processing: el tratamiento inform\u00e1tico del lenguaje natural. <\/strong>Qu\u00e9 se entiende<\/span><\/a> \u00bfpara lenguaje natural? Es el idioma que efectivamente usamos cada d\u00eda: no es el conjunto de normas y del vocabulario, sino que se refiere m\u00e1s a lo que nos decimos cada d\u00eda y que escribimos, por ejemplo, en chat. En comparaci\u00f3n con el lenguaje formal, el lenguaje natural es mucho m\u00e1s complejo de comprender y elaborar para una m\u00e1quina, porque contiene muchos subentendidos, ambig\u00fcedades y a menudo no puede ser interpretado sin contexto.<\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed: Google quiere volverse experto en comprender el lenguaje natural, que es el que a menudo utilizamos cuando realizamos una b\u00fasqueda (pensemos en el aumento exponencial de las b\u00fasquedas por voz en los \u00faltimos a\u00f1os). BERT ayudar\u00e1 por lo tanto al algoritmo a comprender mejor nuestras palabras clave de b\u00fasqueda<\/strong>, dicho en jerga <\/span>consulta<\/span><\/i>. Explicado en palabras simples: Google deber\u00eda a partir de hoy dar m\u00e1s importancia al contexto y a las frases completas en lugar de a las palabras individuales.<\/span><\/p>\n

Nayak subraya c\u00f3mo el nuevo sistema tambi\u00e9n aprovecha el llamado <\/span>aprendizaje autom\u00e1tico<\/span><\/i>, el aprendizaje autom\u00e1tico por parte de una \"m\u00e1quina\": en pr\u00e1ctica, las inteligencias artificiales pueden (dentro de ciertos l\u00edmites) aprender por s\u00ed solas, analizando los datos disponibles, por ejemplo en Internet.<\/span><\/p>\n

Por el momento, el nuevo algoritmo funciona a pleno rendimiento solo con el ingl\u00e9s y hoy ya es capaz de aprender mejor alrededor del diez por ciento de las consultas en Estados Unidos.<\/strong> Pero, como explica a\u00fan Nayak, la nueva actualizaci\u00f3n estar\u00e1 pronto operativa en varias localidades del Planeta, con varios idiomas (ya se est\u00e1n realizando pruebas al respecto).<\/span><\/p>\n

C\u00f3mo nace BERT<\/b><\/h2>\n

En 2018, Google inicia una interesante experimentaci\u00f3n, llamada Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformadores, de donde proviene el acr\u00f3nimo BERT.<\/strong> Se trata de una plataforma <\/span>c\u00f3digo abierto<\/span><\/i>, para probar las posibilidades de las t\u00e9cnicas de redes neuronales aplicadas al lenguaje natural. Una tecnolog\u00eda que ha permitido a cualquiera probar sus propios sistemas de respuesta autom\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

La verdadera innovaci\u00f3n aportada por esta tecnolog\u00eda reside en la T de Transformers.<\/strong> Estos son los modelos l\u00f3gicos que permiten analizar las palabras en relaci\u00f3n con todas las dem\u00e1s de la frase y ya no una detr\u00e1s de otra.\u00a0<\/span><\/p>\n

Para implementar efectivamente la nueva actualizaci\u00f3n, Google tuvo que intervenir tambi\u00e9n con el fortalecimiento del hardware, no solo del software. BERT de hecho utilizar\u00e1 el TPU (Tensor Processing Unit), acelerador de inteligencia artificial constituido por un circuito ASIC<\/strong> (que la misma Google ha desarrollado). El sistema es indispensable para las aplicaciones en el sector de las redes neuronales. El TPU empleado para BERT est\u00e1 adem\u00e1s en <\/span>nube<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 cambia con Google Bert?<\/b><\/h2>\n

Intentemos ahora comprender efectivamente qu\u00e9 cambia con la llegada de BERT. Google ya ha ilustrado algunos ejemplos, para hacer todo m\u00e1s claro.<\/strong> Entre los m\u00e1s interesantes, est\u00e1 este sobre Taylor Swift:<\/span><\/p>\n

Buscando en el motor de b\u00fasqueda la consulta \"\u00bfCu\u00e1ntos a\u00f1os ten\u00eda Taylor Swift cuando Kanye subi\u00f3 al escenario?\"<\/strong>, antes Google devolv\u00eda un video de Kanye West en los MTV Video Music Awards. Despu\u00e9s de la actualizaci\u00f3n, el primer resultado es un art\u00edculo de la BBC que responde exactamente a la pregunta.<\/strong><\/span><\/p>\n

Un segundo ejemplo interesante proviene de <\/span>Search Engine Journal<\/span><\/i>, peri\u00f3dico en l\u00ednea especializado en la optimizaci\u00f3n SEO y SEM. El autor, Roger Montti, <\/span>ilustra<\/span><\/a> un peque\u00f1o \"experimento\" personal suyo:<\/span><\/p>\n

La consulta en este caso es intraducible, \"how to catch a cow fishing?<\/strong>\u201d. Se trata de una expresi\u00f3n coloquial en el \u00e1mbito de la pesca, limitada al territorio de Nueva Inglaterra. Hasta hace poco tiempo, la palabra \u201ccow\u201d (vaca) enga\u00f1aba a Google.<\/strong> Mientras el <\/strong><\/span>pesca de vacas<\/i><\/strong> es de hecho una t\u00e9cnica de pesca,<\/strong> el motor de b\u00fasqueda devolv\u00eda una serie de resultados relativos a las granjas.<\/span><\/p>\n

El experimento fue repetido por Montti el 25 de octubre, despu\u00e9s del lanzamiento de BERT: en este caso, Google \u201centendi\u00f3\u201d efectivamente lo que el usuario estaba buscando.<\/strong><\/span><\/p>\n

Aqu\u00ed se explica m\u00e1s claramente c\u00f3mo BERT comprende el contexto general de cada consulta, en lugar de las palabras individuales. Es fundamental entender esto porque significa que Google se centrar\u00e1 m\u00e1s en aclarar el llamado \"intento de b\u00fasqueda\"<\/strong>, es decir, la intenci\u00f3n o la necesidad detr\u00e1s de la b\u00fasqueda. Para Google, ya no ser\u00e1 importante entender las frases palabra por palabra, sino intuir qu\u00e9 impulsa la curiosidad humana, cu\u00e1l es la necesidad detr\u00e1s de la b\u00fasqueda.<\/span><\/p>\n

Como es f\u00e1cil de intuir, los profesionales de optimizaci\u00f3n SEO deber\u00e1n tener cuidado en comprender el nuevo enfoque a las consultas de Google.\u00a0<\/strong><\/span><\/p>\n

Seg\u00fan los primeros an\u00e1lisis de los expertos, el motor de b\u00fasqueda premiar\u00e1 a quienes utilicen una terminolog\u00eda apropiada seg\u00fan el contexto espec\u00edfico del que se habla en los art\u00edculos. El lenguaje gen\u00e9rico podr\u00eda ser penalizado frente a una mayor atenci\u00f3n hacia expresiones especializadas<\/strong> (como hemos visto en el caso del <\/span>pesca de vacas<\/span><\/i>). En cualquier caso, ser\u00e1 cada vez m\u00e1s importante intentar \"entrar en la mente del usuario\": \u00bfpor qu\u00e9 est\u00e1 buscando precisamente ese contenido? \u00bfPara qu\u00e9 le sirve? \u00bfQu\u00e9 necesidad satisface? A estas preguntas habr\u00e1 que responder de manera precisa.<\/span><\/p>\n

Cada vez ser\u00e1 menos importante llenar los art\u00edculos de palabras clave<\/strong>, cada vez m\u00e1s ser\u00e1 \u00fatil comprender la intenci\u00f3n de b\u00fasqueda. Ser\u00e1 m\u00e1s eficaz crear contenidos en los que se utilice la terminolog\u00eda adecuada seg\u00fan el contexto espec\u00edfico al que se refieren, ofreciendo obviamente una respuesta m\u00e1s a las intenciones de b\u00fasqueda, en lugar de basarse exclusivamente en el n\u00famero de palabras clave empleadas.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, la estructura de la p\u00e1gina no se volver\u00e1 obsoleta. Despu\u00e9s de todo, un contenido claro, que ofrece respuestas simples e inmediatas, tambi\u00e9n est\u00e1 bien organizado. Como subraya nuevamente al <\/span>Search Engine Journal<\/span><\/i>, la experta en algoritmos Dawn Anderson \u201c<\/span>debemos enfatizar la importancia de utilizar estructuras claras\u201d<\/span><\/i>.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00abLa curiosit\u00e0 delle persone \u00e8 infinita. Ogni giorno assistiamo a miliardi di ricerche e il 15 per cento di queste query sono nuove: non le avevamo mai viste prima. Stiamo quindi costruendo dei sistemi per offrire risultati a quelle ricerche che non possiamo anticipare\u00bb. 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