Bei Google weiß man nicht mehr, wie die eigene Suche funktioniert

Thomas Kloos & Daniel Marx

Mit RankBrain übernimmt bei Google Künstliche Intelligenz mehr und mehr den Suchalgorithmus. Auch die Entwickler wissen mittlerweile nicht mehr, wie ein Ergebnis zustande kommt.

Googles Algorithmus ist wohl eines der bestgehüteten Geheimnisse überhaupt. Mehr als 200 verschiedene Faktoren spielen zusammen, um dem User am Ende das relevanteste und beste Ergebnis auf seine Suchanfrage ganz oben anzuzeigen.

Manche dieser Faktoren hat Google selbst benannt, andere wurden von der Suchmarketing-Branche experimentell nachgewiesen und wieder andere sind reine Spekulation. Alleine die Ingenieure bei Google wussten bisher Bescheid, welche Aspekte auf welche Art und Weise in den Algorithmus einfließen.
Doch seit Ende letzten Jahres hat sich die Funktionsweise der Google-Suche grundlegend verändert: Nunmehr ist in die Zusammensetzung der Suchergebnisse, zusätzlich zu den bestehenden Faktoren, eine künstliche Intelligenz involviert.

Deep Learning: RankBrain lernt was für den User relevant ist

RankBrain, wie man bei Google die Künstliche Intelligenz (KI) in der Suche nennt, basiert auf den Konzepten des Machine Learning und Künstlichen Neuronalen Netzen.

Dahinter versteckt sich die Idee, dass der Computer, um bestimmte Aufgaben lösen zu können, nicht mehr auf bestehende Datenbanken zurückgreift, sondern ein flexibles Netz aus logischen Verknüpfungen heranzieht.

Um die Verknüpfungen im Datennetz zu schaffen füttert man das System mit Trainings-Daten, mittels derer dem Algorithmus das Erkennen bestimmter Muster beigebracht wird. Man übt mit dem Computer quasi wie mit einem Kind. Sobald der Algorithmus die Muster versteht, erkennt er diese selbstständig auch in anderen Datenpools.

Diese Muster können dabei im Grunde alles sein: angefangen von Bild- und Spracherkennung, über Go-Spielzüge bis hin eben zu „guten“ oder „schlechten“ Suchergebnisseiten.

Ist RankBrain ein Schritt zur technologischen Singularität?

Im Endeffekt läuft dieser Lernprozess darauf hinaus, dass die Artificial Intelligence (AI) selbst neue Verknüpfungen in Künstlichen Neuronalen Netz erstellt und so neue eigene Algorithmen schreibt, ohne jegliche Einmischung menschlicher Programmierer.

So wie Menschen auf Erfahrungen zurückgreifen können, kann auch die Künstliche Intelligenz gelernte Muster verwenden, um komplett neue Situationen zu beurteilen. Das ist zum Beispiel bei RankBrain deshalb nötig, weil etwa 15 Prozent aller Suchanfragen, die User weltweit in den Suchschlitz von Google eingegeben, noch niemals zuvor gesucht wurden.

Entscheidend ist dabei, dass die Künstliche Intelligenz aus dem Feedback der Nutzer Rückschlüsse auf deren Suchintention und Zufriedenheit mit den Suchergebnissen ziehen kann. So sammelt sie neue Erfahrungen, die wiederum zu neuartigen Verknüpfungen im dahinterliegenden künstlichen neuronalen Netz bedeuten.

Was beim Go-spielen zu kreativen Spielzügen führt, bedeutet bei der Google Suche, dass selbst die Ingenieure nicht mehr sagen können, wie die Reihung auf einer Suchergebnisseite zustande kommt.

Die Künstliche Intelligenz scheint ihre Sache so gut zu machen, dass RankBrain, neben Inhalt und Links auf die Seite, schon der dritt-wichtigste Rankingfaktor ist. Wobei die Bezeichnung „Faktor“ nicht ganz korrekt ist, da das System an sich kein eigener Faktor ist, sondern vielmehr die Gewichtung der über 200 vorhandenen Aspekte verändert. Denn komplett neue Faktoren soll die AI (noch) nicht hinzufügen dürfen.

Auch Facebook, Instagram und Twitter setzen auf AI

Auch bei anderen Diensten im Web ist die Künstliche Intelligenz auf dem Vormarsch. Neben Facebook und Instagram spielt AI mittlerweile sogar bei der „real time“ Plattform Twitter eine Rolle. Die Algorithmen lernen auf Grund bisheriger Verhaltensmuster, welche Inhalte Freunden und Follower in Zukunft gefallen werden und spielen genau diese aus.

Für den User bedeutet diese Entwicklung zwar eine Verbesserung durch höhere Relevanz der angezeigten Inhalte, aber auch eine gewisse Bevormundung. Wir werden noch mehr in Filterblasen isoliert und sehen keine Informationen mehr, die unseren bisherigen Interessen widersprechen.

Die Maschine übernimmt die Aufgabe der Entscheidung, was für uns relevant und wichtig ist, und macht das erstaunlich gut und effizient. Nachdem die Lernfähigkeit der Künstlichen Intelligenz erst in den Kinderschuhen steckt, bleiben Entwicklungen in diesem Gebiet jedenfalls höchst spannend.

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