多年来，人工智能和机器学习一直在帮助 Google 提供有用且相关的搜索结果、检测垃圾邮件并识别搜索意图。
“为了提供最有用的信息，搜索算 有用的内容和人工智能 法会考虑许多因素和信号，包括在查询中输入的单词、页面的相关性和有用性、资源的专业知识以及您的位置和设置。”[1]
Google 于 2001 年开始使用机器学习，十年后开始使用深度学习[2] 。
人工智能（AI）是一种允许计算机模仿人类智能的技术。 机器学习 葡萄牙电话号码库 是人工智能的一个子集，它使用的技术允许计算机利用经验来改进任务。深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个子集。[3]
蜂鸟
2013 年 8 月，推出了蜂鸟算 有用的内容和人工智能 法，借助该算法，即使是与搜索查询不完全匹配的单词，也可以将内容放入搜索中。谷歌已开始显示与搜索查询中包含的主题更匹配的页面。该算法通过使搜索引擎可以理解长对话查询来满足移动搜索的需求。[4]
谷歌首个深度学习系统：RankBrain
2015年，RankBrain成为Google核心算法的一部分。起初它只覆盖了少量查询（约 15%），但现在它可以处理几乎所有提交给 Google 的查询。
Google 搜索副总裁 Pandu Nayak 在介绍该系统时写道：“当我们在 2015 年推出 RankBrain 时，它是搜索中部署的第一个深度学习系统。这在当时是一项开创性的壮举 – 不仅因为它是我们的第一个人工智能系统，还因为它帮助我们理解单词与概念的关系。”[5] 它使得区分有关“苹果”公司的页面成为可能。来自有关水果“苹果”的页面 [eng。 “苹果”]。[6]
伯特
BERT于 2019 年推出，标志着自然语言理解的巨大转变。该算法帮助搜索引擎理解输入搜索的单词的含义和上下文，并将相关结果与搜索查询相匹配。 [7] BERT 与 RankBrain 非常相似，因为它专注于更好地理解搜索查询和页面内容。但是，它不会取代 RankBrain 或其他算法，而是与它们一起工作。
谷歌宣布正在测试一项
名为多任务统一模型（MUM）的技术。在2021 年秋季的Search On 21会议上，宣布了它的介绍，并对这项技术进行了更详细的描述。
MUM 处理自然语言的速度比 BERT 算法快一千倍。它不仅可以分析文本，还可以分析图像、视频和音频文件。谷歌承诺改进所谓的节选。所选片段（精选片段）显示在搜索结果顶部的特殊字段中。它为用户提供快速且相关的答案。然而，在某些情况下，所选摘录不适合某些信息的呈现。在这些情况下，此更新将要运行的选定片段的数量减少了 40% [8]
对于 Google 来说，MUM 是纯语义搜索引擎道路上的另一块难题，它不断提高对搜索查询和内容上下文的理解，即内容及其部分的相关性，以便它们与搜索意图相对应。
诗人
2023年2月，在美国公司OpenAI于2022年11月底推出 chatgpt 和 google bard，哪个更好？ ChatGPT应用程序以及Bing中使用人工智能带来的舆论压力下，谷歌推出了基于PaLM 2语言模型的Bard
2. 好的创作者不会很快被人工智能取代
营销界有一句话：“人工智能不会取代你。你将被一个学会使用它的人所取代。”罗伯特·罗斯认为这是“愚蠢、毫无意义和基于恐惧的”。他补 首席执行官电子邮件列表 充道：“需要明确的是。虽然我认为这种说法很愚蠢，但这并不意味着AI不能取代你。如果确实发生了，也不会基于此声明。事实上，它会是这样的：‘人工智能不应该取代你，但一个目光短浅、妄想的人会认为有人可以在它的帮助下做到这一点。’”[10]
SEOmoz 和 SparkToro 联合创始人兰德·菲什金 (Rand Fishkin) 表示，相对于人工智能（目前而言），人类创造者具有三大优势：
情感– ChatGPT 并不容易受 有用的内容和人工智能 到攻击。他感觉不到恐惧，没有同理心，甚至无法表达真正的悔恨。当你要求他将这些情绪纳入他的交流中时（例如，“再说一遍，但要更富有同理心”），结果会感觉不自然。
新功能– ChatGPT 没有当前信息，因为它提取的数据仅限于 2021 年。如果你问它写什么来取悦特定受众，它只会告诉你他们过去感兴趣的内容。
