谷歌新AI工具MUM：让搜索如聊天般自然

谷歌的新AI工具：未来搜索像和朋友聊天一样

谷歌一直致力于提升网络搜索的体验，现在他们正通过人工智能技术来理解人类语言的细微差别。他们的目标是让搜索变得像与朋友随意聊天一样自然。最近，谷歌推出了一种新的人工智能系统——多任务统一模型（MUM），旨在全球范围内理解人类语言的细微差别，帮助用户更轻松地找到他们需要的信息，或者提出更抽象的问题。

虽然MUM目前还在开发中，并未完全应用于谷歌的搜索系统，但它已经在一些独立任务中展现了潜力。比如，谷歌用MUM来理解人们搜索COVID疫苗的不同方式。谷歌搜索副总裁Pandu Nayak表示，他们用MUM进行了一个实验，能够在几秒钟内为17种不同的疫苗生成800多个名字，并且支持50种不同的语言。

MUM在谷歌的春季开发者大会Google I/O上首次亮相。谷歌高级副总裁Prabhakar Raghavan介绍说，MUM是基于机器学习的搜索的自然进化，能够理解并生成语言，同时支持75种语言。MUM还能处理多模式信息，如文本、图像和视频。Raghavan通过一个例子解释了MUM的潜力：如果你问谷歌，“我已经爬过亚当斯山，现在想在明年秋天去爬富士山，我应该做哪些不同的准备？”MUM能够理解你想比较两座山峰的区别，并提供相应的准备建议，包括健身训练和适合秋季的徒步装备。

谷歌自1998年成立以来，一直在绘制网络地图，收集和组织信息。谷歌的搜索索引就像一本书的索引，但网络上的信息量远超一本书。Nayak提到，每天有15%的搜索是全新的，体现了查询的多样性和新奇性。为了提供最相关的搜索结果，谷歌使用算法根据新鲜度、位置和页面链接方式等因素进行排序。语言理解是搜索的核心，因为需要理解查询和文档的含义以及它们如何匹配。

大约六年前，谷歌推出了基于机器学习的搜索版本，并通过深度学习不断改进。2019年，谷歌推出了BERT架构，能够更好地理解语言上下文。比如，对于“为某人买药”的查询，BERT能理解这是为朋友或家人买药，而不是自己。相比之下，MUM不仅能理解语言，还能生成语言，其功能大约是BERT的1000倍。MUM在谷歌精选的高质量网络语料库上训练，排除了低质量内容、成人内容、仇恨言论等，以确保学习的语言更积极。

然而，Nayak也承认，像MUM这样的语言模型面临巨大的挑战，特别是偏见问题。因为是从网络语料库中训练的，如何避免反映或加强网络中的偏见是一个需要解决的难题。谷歌希望通过在高质量子集上训练来缓解这一问题。