Будущее поиска: когда ИИ перейдет от поиска к глубокому рассуждению

Поскольку генеративный ИИ переопределяет наше взаимодействие с технологиями, способы поиска информации также претерпевают глубокие изменения. Традиционные поисковые системы, которые полагаются на сопоставление и поиск ключевых слов, постепенно заменяются более продвинутыми системами, которые используют генеративный искусственный интеллект для предоставления контекстно-ориентированной, более глубокой и точной информации. Этот переход от базового поиска к глубокому рассуждению призван преобразовать наше взаимодействие с информацией, превратив поисковые системы из простых средств поиска данных в ценных помощников, которые не только помогают нам найти то, что нам нужно, но также помогают в понимании информации и принятии обоснованных решений.

Эволюция поиска

Развитие поисковых технологий началось с простых систем, основанных на ключевых словах. Ранние поисковые системы, такие как Высокий вид и Yahoo! в значительной степени полагался на сопоставление пользовательских запросов с проиндексированными веб-страницами. Хотя эти системы в некоторой степени эффективны, они часто возвращают множество нерелевантных результатов, требуя от пользователей просматривать страницы информации, чтобы найти то, что им нужно.

Появление Google в конце 1990-х годов ознаменовало значительный шаг вперед. Google Алгоритм PageRank преобразовал поиск, приняв во внимание релевантность и авторитетность веб-страниц, что привело к более точным и полезным результатам. Однако даже несмотря на эти достижения, традиционные поисковые системы оставались фундаментально ограниченными из-за того, что полагались на сопоставление ключевых слов.

Рост использования ИИ в поиске

Интеграция искусственного интеллекта в поисковые технологии открыла новые возможности. Алгоритмы машинного обучения, обработки естественного языка (НЛП) и нейронные сети позволили поисковым системам понимать контекст, намерения и семантику. Это привело к разработке более интуитивно понятных и удобных для пользователя способов поиска.

Одним из наиболее заметных достижений в поиске на основе искусственного интеллекта является возможность обработки запросов на естественном языке. Вместо того, чтобы вводить ряд ключевых слов, пользователи теперь могут задавать вопросы в диалоговый образом. Например, вместо поиска «лучшие итальянские рестораны Нью-Йорка» пользователь может спросить: «Какие итальянские рестораны в Нью-Йорке лучшие?» Поисковая система на базе искусственного интеллекта может понять цель запроса и предоставить релевантные результаты.

Почему поисковым системам нужны глубокие рассуждения

Хотя ИИ значительно повысил точность и релевантность результатов поиска, технологии поиска по-прежнему с трудом справляются со сложными запросами, требующими более глубокого рассуждения и тонкого понимания. Представьте себе, что вы пытаетесь найти лучшие варианты лечения редкого заболевания или ищете юридическую консультацию по спору по контракту. Современные технологии поиска, даже усовершенствованные искусственным интеллектом, могут предоставить вам список статей или документов, но что, если вам нужно больше? Что, если вы ищете систему, которая не только извлекает информацию, но и понимает сложность вашего запроса, взвешивает различные точки зрения и предлагает аргументированный анализ?

Именно здесь современные поисковые технологии терпят неудачу. Хотя они отлично справляются с поиском данных, им сложно связать все точки воедино при ответе на сложные вопросы. Например, если спросить «Каковы этические последствия применения ИИ в здравоохранении?», можно найти статьи по этике, ИИ и здравоохранению по отдельности, но они не объединят эти темы в связный ответ, который действительно отражает всю сложность вашего запроса. Для обработки таких сложных запросов поисковая система должна обладать способностью к логическому мышлению, чтобы синтезировать информацию из различных источников, анализировать последствия и предоставлять подробный, точный ответ.

Как генерация с расширенным поиском меняет поисковые системы

Поисково-дополненная генерация (RAG) недавно добилась значительного прогресса в области поисковых технологий. В отличие от традиционных методов, основанных на сопоставлении ключевых слов, RAG сочетает поиск информации с генеративным искусственным интеллектом. Эта комбинация позволяет системам не только извлекать соответствующие данные из обширных наборов данных, но и создавать последовательные, контекстно-ориентированные ответы, модифицированные в соответствии с конкретным запросом пользователя с использованием больших языковых моделей. Примерами технологий поиска на основе RAG являются: Google Vertex AI поиск, Бинг Майкрософт, другие примеры есть в нашем списке лучшие поисковые системы с искусственным интеллектом.

RAG расширяет возможности поиска, фокусируясь на определенных разделах документов, а не на поиске целых документов на основе совпадений ключевых слов. Например, если вы исследуете влияние изменения климата на арктические экосистемы, поиск с помощью RAG даст точные разделы, в которых обсуждается эта тема, предлагая более точный и эффективный поиск.

Однако, несмотря на то, что RAG перенесла поиск информации с поиска по документам на поиск по абзацам, ей по-прежнему не хватает способности рассуждать и синтезировать детали в хорошо интегрированный ответ. Например, если спросить: «Каковы наиболее эффективные стратегии смягчения воздействия изменения климата на арктические экосистемы?» Система RAG может использовать различные стратегии, но с трудом может оценить и представить лучший подход.

Хотя текущие исследования направлены на улучшение систем RAG с улучшенными возможностями рассуждения и планирования, эти технологии все еще развиваются. Это указывает на необходимость дальнейшего развития, позволяющего поисковым системам не только находить и генерировать информацию, но и предоставлять продуманную и аргументированную информацию.

Роль графов знаний

Графики знаний может сыграть решающую роль в обеспечении возможности рассуждения в поисковых технологиях. Эти структурированные представления информации фиксируют отношения между объектами, позволяя системам ИИ понимать контекст и устанавливать связи. Например, граф знаний может связать «изменение климата» с соответствующими понятиями, такими как «выбросы углекислого газа», «глобальное потепление» и «возобновляемые источники энергии».

Используя графики знаний, поисковые системы на базе искусственного интеллекта могут предоставлять более точные и контекстуально релевантные ответы. Когда пользователь задает сложный вопрос, ИИ может перемещаться по графу знаний, чтобы собрать информацию из различных областей, обеспечивая исчерпывающий и всесторонний ответ.

Некоторые исследователи ищут способы слияния графики знаний с помощью RAG Использовать возможности RAG для выявления релевантных текстовых сегментов, а также возможности графов знаний для отображения взаимосвязей между концепциями. Эта интеграция, вместо простого поиска связанных параграфов о влиянии изменения климата на арктические экосистемы, направлена ​​на объединение и синтез информации о связанных факторах, таких как выбросы углерода и биоразнообразие, предоставляя более полные и контекстно-релевантные ответы. По мере развития этих технологий, они обещают превратить поиск в более продуманный и информативный инструмент.

Когнитивные вычисления и контекстное понимание

Когнитивные вычисления выводит поиск на основе ИИ на новый уровень, позволяя системам понимать контекст и рассуждать о нем. Это включает в себя не только обработку содержимого запроса, но также учет намерений, предпочтений и прошлых взаимодействий пользователя. Например, если пользователь часто ищет информацию об устойчивом образе жизни, когнитивная поисковая система может изменить свои ответы в соответствии с интересами пользователя.

Контекстуальное понимание также распространяется на распознавание интерпретации языка. Генеративные системы искусственного интеллекта могут интерпретировать идиоматические выражения, метафоры и культурные отсылки, обеспечивая более точные и значимые результаты. Такой уровень сложности превращает поисковые системы в интеллектуальных помощников, способных вести содержательный диалог.

Влияние на различные отрасли

Переход от извлечения информации к глубокому рассуждению имеет далеко идущие последствия для различных отраслей. В здравоохранении поисковые системы на базе искусственного интеллекта могут помочь врачам в диагностике сложных заболеваний путем анализа медицинской литературы, историй болезни пациентов и клинических руководств. В финансах технология поиска, способная рассуждать, может предоставить инвесторам всесторонний анализ рынка с учетом таких факторов, как экономические показатели, геополитические события и исторические тенденции.

Образование — еще одна область, в которой способность поисковых систем к рассуждению может иметь существенное значение. Эти поисковые системы могут служить персонализированными наставниками, помогая учащимся понять сложные концепции, предоставляя модифицированные объяснения и ресурсы. Такая демократизация знаний потенциально может устранить пробелы в образовании и расширить возможности учащихся во всем мире.

Выводы

По мере развития поисковых технологий они постепенно выходят за рамки простого поиска данных, превращаясь в инструмент, который понимает и анализирует информацию. Достижения в области искусственного интеллекта, такие как генерация дополненной реальности и графы знаний, начинают превращать поисковые системы в более интуитивно понятных помощников, способных давать продуманные ответы на сложные вопросы. Этот сдвиг может существенно повлиять на такие отрасли, как здравоохранение и образование, сделав поиск более ценным ресурсом для принятия решений и обучения.