Google Chrome z największą aktualizacją od dawna. Tak zmieni się pasek adresu
Strony, które Chrome będzie ci sugerował po wpisaniu tekstu w pasek adresu, będą czymś więcej niż tylko suchymi sugestiami. Dzięki nowemu modelowi uczenia maszynowego omniboks będzie się uczył tego jak korzystasz z przeglądarki i dzięki temu zapewni ci "bardziej precyzyjnie doświadczenie".
Omnibox to nazwa paska adresu w przeglądarkach internetowych, który łączy w sobie funkcje paska adresu i wyszukiwarki internetowej. Choć nazwę "omnibox" znajdziemy w kontekście wielu przeglądarek, to pionierem było Google, umieszczając pierwszy omnibox w swoim Chrome.
Jednak omnibox, w którym oprócz wyszukiwania, możemy choćby przeliczyć waluty czy dokonać prostych obliczeń matematycznych, nie przybrał jeszcze swojej ostatecznej formy. Bowiem i tu Google dorzuca sztuczną inteligencję. A właściwie uczenie maszynowe.
Korzystanie z omniboksa na Chrome będzie jeszcze lepsze. To za sprawą uczenia maszynowego
W najnowszym poście na blogu projektu Chromium, Google ogłosił wprowadzenie do najnowszego wydania Chrome (M124) modele uczenia maszynowego. Owe modele mają sprawić, że sugestie pochodzące z omnboksa będą "bardziej precyzyjne i istotne" dla użytkownika. Jednocześnie Justin Donnelly, inżynier oprogramowania będący jednym z programistów odpowiedzialnych za Chrome, zdradził jak "za kulisami" przebiegały prace nad uczeniem maszynowym w omniboksie.
Jedną z sugestii, jaką Donnelly otrzymał od swoich współpracowników gdy zapytał o to "co mógłby zrobić, by ucznić omnibox lepszym dla użytkowników", był system punktacji. System punktacji to sposób, w jaki omnibox decyduje, co użytkownik chciał osiągnąć na podstawie tego, co wpisywał. Jak relacjonuje programista, problem nie polegał na tym, że system punktacji istniał - problem polegał na tym, że opierał się na statycznych, niezmiennych formułach, które nie dostosowywały się do nawyków użytkownika.
W związku z tym Justin rozpoczął pracę nad modelem uczenia maszynowego, który zamiast na sztywnych formułach, opierał się na różnych zmiennych - pochodzących od samego użytkownika i jego korzystania z przeglądarki. Jedną z ze zmiennych wspomnianych przez Donnelly'ego był czas od ostatniej wizyty na danej stronie internetowej. Im dłużej użytkownik nie odwiedza danej witryny, tym mniej omnibox będzie sugerował jej odwiedzenie, próbując odgadnąć jego intencje.
Ta konkretna zmienna doprowadziła także do dość ciekawego zachowania modelu uczenia maszynowego.
"Zauważyliśmy coś zaskakującego: gdy czas od nawigacji [czasu na stronie] był bardzo krótki (sekundy zamiast godzin, dni lub tygodni), model zmniejszał wynik trafności. Okazuje się, że dane treningowe odzwierciedlały wzorzec, w którym użytkownicy czasami przechodzą do adresu URL, który nie był tym, do którego rzeczywiście chceli przejść, a następnie natychmiast wracają do omniboksa Chrome i próbują wpisać adres ponownie. W takim przypadku adres URL, do którego właśnie się przenieśli, prawie na pewno nie jest tym, czego chcą, więc powinien otrzymać niski wynik trafności podczas tej drugiej próby."
Donnelly wierzy, że nowe modele uczenia maszynowego, które zadebiutują wraz z Chrome M124 na Windows, Mac i ChromeOS "otworzą wiele nowych możliwości poprawy doświadczenia użytkownika poprzez potencjalne włączenie nowych sygnałów, takich jak rozróżnianie pory dnia w celu poprawy trafności". Ponadto, według zapowiedzi, inżynierowie rozważają wprowadzenie "wyspecjalizowanych" modeli uczenia maszynowego, które będą zmieniać zachowanie omniboksa w zależności od środowiska, w którym jest używany: na urządzeniach mobilnych, w przedsiębiorstwach czy przez instytucje edukacyjne.
Więcej na temat Chrome:
Zdjęcie główne: Zaid Harith / Shutterstock
