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In 1996, Larry Page and Sergey Brin, founders of Google, developed the algorithm called PageRank at Stanford University as part of an internet search engine research project, almost 30 years later PageRank or its evolution is still the best search engine o at least the most popular.
En 1996 Larry Page and Sergey Brin fundadores de Google desarrollaron en la Universidad de Stanford el algoritmo llamado PageRank como parte de un proyecto de investigación de motores de búsqueda en internet, casi 30 años después PageRank o su evolución sigue siendo el mejor motor de búsqueda o al menos el más popular.
This algorithm classified and indexed the pages for their relevance, taking into account, among other things, the number of links in which a given page was referenced by assigning it an index, curiously the name PageRank was named in honor of one of the founders, Larry Page, although its meaning may indicate otherwise.
Este algoritmo clasificaba e indexaba las páginas por su relevancia atendiendo, entre otras cosas, al número de enlaces en la que una página dada estaba referenciada asignándole un índice, curiosamente el nombre PageRank se le puso en honor a uno de los fundadores, Larry Page aunque su significado pueda indicar otra cosa.
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But it is time to change and apply new AI technologies, that is why a group of Google scientists have created Diffbot, an AI-based algorithm that is creating the largest knowledge graph in history by analyzing billions of pages using image recognition algorithms and Natural Language Processing (NLP) models.
Pero ya es hora de ir cambiando y aplicando las nuevas tecnologías de IA, por eso un grupo de científicos de Google han creado Diffbot un algoritmo basado en IA está creando el mayor gráfico de conocimiento de la historia analizando miles de millones de páginas utilizando algoritmos de reconocimiento de imágenes y modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
Current search engines continue to provide a lot of links to websites that, in theory, contain the requested information instead of showing us the information itself, in addition they are not able to handle and compare information from different sources when the search requires it.
Los buscadores actuales siguen dando como respuesta a nuestras consultas un montón de enlaces a sitios web que, en teoría, contienen la información solicitada en lugar de mostrarnos la información en sí, además tampoco son capaces de manejar y comparar información de distintas fuentes cuando la búsqueda lo requiere.
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Natural Language Processing (NLP) models such as BERT or GPT-3 are capable of extracting information from multiple sources to answer questions in natural language but are not capable of keeping track of the sources that justify their answers for what is possible that he's just answering us random nonsense.
Los modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) como BERT o GPT-3 son capaces de extraer información de múltiples fuentes para responder preguntas en lenguaje natural pero no son capaces a hacer un seguimiento de las fuentes que justifiquen sus respuestas por lo que es posible que solo esté respondiendo tonterías al azar.
But the NLP models have only just begun, so I'm sure that in a few years we will be able to converse with search engines as we do with our respective wives, even better because search engines do not argue with users, at least so far.
Pero los modelos de NLP no han hecho más que empezar por lo que seguro que en unos años seremos capaces de conversar con los buscadores como lo hacemos con nuestras respectivas esposas, mejor aún porque los buscadores no discuten con los usuarios, al menos hasta el momento.
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https://www.technologyreview.com/2021/05/14/1024918/language-models-gpt3-search-engine-google/