Mayer do VP do Google Descreve o Perfect Search Engine

Segue-se uma transcrição editada da conversa:

[Outras leituras: Os melhores serviços de streaming de TV]

IDG News Service: Qual é o mecanismo de pesquisa perfeito? Se você tivesse uma varinha mágica e pudesse criá-la, como ela se pareceria? O que faria?

Marissa Mayer: Seria uma máquina que poderia responder a essa pergunta, na verdade. Seria aquele que poderia compreender fala, perguntas, frases, quais entidades você está falando, conceitos. Ele seria capaz de pesquisar todas as informações do mundo, encontrar ideias e conceitos diferentes e trazê-los de volta para você em uma apresentação que fosse realmente informativa e coerente.

Há muitos aspectos diferentes da pesquisa que precisam para entrar na construção desse mecanismo de busca. Você precisa entender a fala. Você precisa entender imagens. Você precisa de tradução para poder encontrar a resposta, independentemente da linguagem em que está escrita. Você precisa de muita inteligência artificial para poder analisar quais informações são relevantes e sintetizá-las. Você precisa de uma ótima interface de usuário e experiência do usuário para colocá-lo em contexto. E você provavelmente precisa de certa personalização, portanto, o mecanismo de pesquisa relaciona-se com a pessoa, com seu histórico, o que já conhecem e o que procuraram na semana passada.

IDGNS: No nível da interface do usuário, o Google é criticado por seus concorrentes constantemente pelo que desprezam pejorativamente como a página de resultados "10 links azuis" do Google. Eles dizem que o Google é uma escola antiga, que seu paradigma de pesquisa é ineficiente e inconveniente. Como você responde a esse tipo de crítica?

Mayer: Eu apontaria para o fato de que a Busca Universal foi realmente um divisor de águas neste processo. Você obtém diagramas, fotos, blogs, informações locais, livros, notícias, todos costurados em seu mecanismo de busca. Embora muitos de nossos concorrentes ainda estejam ocupados construindo pequenos mecanismos de busca verticais nos quais você deve se lembrar de tê-los, estamos ocupados com um problema de informática muito difícil: como juntar todos esses médiuns díspares em um conjunto coerente de respostas, e como você sintetiza tudo isso? Estamos fazendo tudo isso porque é melhor para os usuários: aqui está a ferramenta e ela me dá o que eu quero, independentemente de em que formato ela veio.

Temos duas, três, cinco alterações a cada semana que são visíveis para o usuário. usuário final na interface do usuário. Nós não divulgamos as mudanças no ranking. Estamos fazendo alterações em nosso algoritmo de classificação na taxa de dois por dia. Curiosamente, alguns de nossos concorrentes não fizeram nenhuma mudança em sua função de ranking por um bom tempo. A pesquisa precisa evoluir: a interface do usuário, a função de classificação. É um processo de fazer muitas pequenas alterações o tempo todo e constantemente melhorar as coisas.

IDGNS: Qual é o status da pesquisa semântica no Google? Você disse no passado que, por meio da "força bruta" - analisando quantidades maciças de consultas e conteúdo da Web - o mecanismo do Google pode fornecer resultados que fazem com que pareça entender coisas semanticamente, quando realmente funciona usando outras abordagens algorítmicas. Essa ainda é a abordagem preferida?

Mayer: Acreditamos na construção de sistemas inteligentes que aprendem com os dados de maneira automatizada, [e então] sintonizá-los e refiná-los. Quando as pessoas falam sobre busca semântica e a Web semântica, elas geralmente significam algo que é muito manual, com mapas de várias associações entre palavras e coisas desse tipo. Achamos que você pode chegar a um nível muito melhor de compreensão através de dados de correspondência de padrões, construindo sistemas de larga escala. É assim que o cérebro funciona. É por isso que você tem todas essas conexões vagas, porque o cérebro está constantemente processando muitos e muitos dados o tempo todo.

IDGNS: Alguns anos atrás, alguns especialistas previam que a tecnologia semântica revolucionaria as buscas e falhas do Google., mas isso não aconteceu. Parece que os esforços de busca semântica atingiram o alvo, especialmente porque os mecanismos semânticos são difíceis de escalar.

Mayer: O problema é que a linguagem muda. Páginas da Web mudam. Como as pessoas se expressam mudanças. E todas essas coisas importam em termos de quão bem se aplica a busca semântica. É por isso que é melhor ter uma abordagem baseada no aprendizado de máquina e que altere, repita e responda aos dados. Essa é uma abordagem mais robusta. Isso não quer dizer que a busca semântica não tenha parte na pesquisa. É que, para nós, preferimos nos concentrar em coisas que podem ser dimensionadas. Se pudéssemos criar uma solução de busca semântica que pudesse escalar, ficaríamos muito animados com isso. Por enquanto, o que estamos vendo é que muitos de nossos métodos aproximam a inteligência da busca semântica, mas fazem isso por outros meios.

IDGNS: A Busca Universal foi anunciada em maio de 2007. É considerada terminada agora? É algo que sempre será um trabalho em progresso?

Mayer: Ainda é uma coisa viva e que respira. Agora temos várias equipes: temos uma equipe universal de pesquisa local, uma equipe universal de [pesquisa] de imagens, a equipe universal de produtos [pesquisa]. Eles estão todos olhando como podemos fazer um ranking de trabalho ainda melhor e acionar esse conteúdo. Quando o lançamos, ele estava aparecendo em cerca de uma em 25 consultas. Hoje, isso é mostrado em cerca de 25% das consultas. E achamos que provavelmente há momentos em que esses formatos auxiliares de arquivos podem realmente ajudar, e não os estamos acionando em nossa página de resultados. Isso é algo que precisamos continuar a nos esforçar para fazer.