В статье раскрыто содержание методов искусственного интеллекта в развитии информационно-поисковых систем, а также сведения о трансформации поисковых систем, перечень технологий и перспектив их развития.
Ключевые слова : методы искусственного интеллекта, алгоритмы ИИ, поисковые системы.
Поисковые системы искусственного интеллекта представляют собой передовую технологию, которая трансформирует способ доступа людей к информации. Эти системы сочетают в себе мощные алгоритмы обучения, обработку естественного языка, глубокое обучение и другие современные методы для обеспечения высокоэффективного поиска и предоставления пользователям релевантных результатов.
Современное общество находится на пороге эпохи преобразований, когда поисковые системы становятся умнее, интуитивнее и способны понимать нюансы человеческого человека.
Одной из фундаментальных и актуальных проблем, связанных с поиском информации в глобальной сети Интернет, заключается в том, что компьютеры не могут понимать содержимое страниц. В результате процесс поиска информации в существующих информационно-поисковых системах до сих пор требует от пользователя умения подбирать особые ключевые слова для обнаружения их на нужной странице и размещения релевантных запросу документов в первых строчках письма [1].
Поисковые системы прошли долгий путь от простых каталогов веб-страниц до сложных платформ с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта. Первые поисковые машины, такие как Archie, Veronica и Jughead, появились в 1990-х годах. Они использовали простые методы индексации страниц и обработки запросов пользователей. Однако с ростом объема данных в интернете стало очевидно, что традиционные подходы уже не могут обеспечить необходимую точность и скорость поиска.
Искусственный интеллект базируется на достижениях машинного обучения. Разработки в этом направлении велись еще с 2013 года, когда были проведены первые исследования возможностей системы Word2Vec для семантического анализа.
На базе этой программы в Google была создана самообучающаяся система с искусственным интеллектом — Rank Brain. Цель алгоритма — уяснить смысл текста, отыскивая связи между отдельными словами.
Rank Brain является частью алгоритма Hummingbird («Колибри») в Google. Когда система встречает незнакомые слова, она ищет подсказки и синонимы по запросу. Найденные аналогии становятся основой для фильтрации данных. На данный момент Rank Brain является одним из трех важнейших критериев оценки страницы, наряду со ссылками и текстом.
В 2016 году «Яндекс» объявил о запуске нового алгоритма «Палех», который работает на основе нейросетей. Алгоритм позволил лучше искать страницы, которые соответствуют запросу не только по ключевым словам, но и по смыслу. «Палех» анализирует заголовки страниц и извлекает из них скрытые семантические связи.
Развитием технологии стал алгоритм «Королев», о введении которого объявили 22 августа 2017 года. В отличие от «Палеха», «Королев» сравнивает семантические векторы запросов и страниц целиком, а не только заголовков. При этом, помимо нейросетей, здесь задействовано машинное обучение на основе поведения людей. В роли асессоров выступают миллионы обезличенных пользователей.
В последние годы искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, особенно в контексте поиска информации, благодаря улучшению релевантности и эффективности результатов. Поисковые системы, такие как Google, Bing и другие, активно используют искусственный интеллект для улучшения качества поиска и предоставления пользователям наиболее релевантных результатов.
Улучшение качества поиска, персонализация результатов, анализ больших данных и новые технологии делают поиск информации более эффективным и удобным. Точность поиска позволяет находить наиболее релевантные результаты за счет учета многих факторов, включая контекст запроса. Благодаря персонализации результатов, система адаптируется под индивидуальные предпочтения каждого пользователя, предлагая информацию, которая максимально соответствует запросу пользователя. Эффективность поиска существенно сокращает время, затрачиваемое на выполнение рутинных операций. Говоря об анализе больших данных, мы затрагиваем мощные алгоритмы искусственного интеллекта, которые способны обрабатывать огромные массивы данных, извлекая полезные сведения, помогая принимать обоснованные решения. Однако важно также учитывать этические аспекты и безопасность данных, чтобы обеспечить надежное и безопасное использование технологий искусственного интеллекта в будущем.
Поисковые системы прошли долгий путь от простых алгоритмов, основанных на совпадении ключевых слов, до современных систем, использующих сложные модели машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). Первоначально поисковые системы, такие как AltaVista и Yahoo, применяли базовые методы индексации и ранжирования. Однако с развитием технологий, таких как Google, и внедрением более сложных алгоритмов, таких как PageRank, ситуация начала меняться.
На сегодняшний день алгоритмы ИИ используются в большинстве современных поисковых систем. Применение машинного обучения и NLP позволило существенно улучшить качество поиска [2]:
- Обработка естественного языка. Современные поисковые системы способны обрабатывать запросы на естественном языке, что позволяет пользователям формулировать вопросы более естественным образом. Алгоритмы, такие как BERT и GPT, используются для понимания контекста запросов и предоставления более релевантных ответов;
- Персонализация результатов поиска. ИИ позволяет анализировать поведение пользователей и предоставлять персонализированные результаты поиска. Системы машинного обучения изучают предпочтения и интересы пользователей, что значительно повышает вероятность того, что предложенные результаты будут актуальными и полезными;
- Автоматизация и оптимизация. ИИ может обрабатывать большие объемы данных, извлекая полезную информацию и выявляя закономерности. Это облегчает индексацию данных, позволяя системам быстрее находить и обрабатывать нужные данные;
- Глубокое понимание контекста. Будущее поисковых систем, вероятно, будет связано с еще более глубоким пониманием контекста запросов. ИИ сможет учитывать не только ключевые слова, но и намерения пользователей, что сделает результаты поиска еще более точными и релевантными.
С ускорением развития нейросетевых технологий и их внедрением в поисковые системы, мы можем ожидать появления более мощных инструментов для анализа данных и построения прогнозов. Это будет способствовать созданию интеллектуальных помощников, которые смогут не только искать информацию, но и проводить анализ и предлагать решения в реальном времени.
Искусственный интеллект уже значительно изменил ландшафт поисковых систем, и его влияние продолжает расти. В будущем можно ожидать еще более глубокую интеграцию искусственного интеллекта в процессы поиска информации, что приведет к новым возможностям и улучшениям. Со временем будет совершенствоваться улучшение понимания контекста, что позволит системам не только анализировать ключевые слова, но и учитывать намерения пользователя, его прошлые запросы. Также, с ростом популярности голосовых помощников, таких как Siri, Google Assistant и Alexa, голосовой поиск становится все более актуальным. Искусственный интеллект будет продолжать развивать технологии распознавания речи и понимания естественного языка, что сделает голосовой поиск более точным и интуитивно понятным. Пользователи смогут задавать вопросы более естественным образом, не задумываясь о формулировках. Будет продолжаться борьба с дезинформацией. Искусственный интеллект будет активно использоваться для выявления недостоверных источников. Алгоритмы смогут анализировать контент, оценивать его надежность и предлагать пользователям более достоверные источники информации, что повысит общую безопасность и качество информации в сети.
Перспективы развития технологий ИИ открывают новые горизонты для улучшения качества поиска и взаимодействия пользователей с информацией. Однако вместе с возможностями возникают и вызовы, требующие внимания общества. Важно, чтобы будущее поисковых систем основывалось на принципах этичного использования технологий, повестке доступа к знаниям и защите прав пользователей.
Литература:
- Настащук Н. А. Методы искусственного интеллекта в развитии информационно-поисковых систем // Перспективы развития информационных технологий. 2011. № 3–1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-iskusstvennogo-intellekta-v-razvitii-informatsionno-poiskovyh-sistem.
- Саввина Е. А. Информационные системы в корпоративном управлении / Филатова М. В., Меняйлова Ю. М. // В сборнике: Проблемы преподавания математики, физики, химии и информатики в ВУЗе и средней школе. Воронеж, 2024. С. 159–163.
