La compañía dueña del motor de búsqueda en Internet más popular del mundo dijo que en el último ajuste del algoritmo utiliza «machine learning» o aprendizaje automático para mejorar la forma en que maneja las búsquedas redactadas en inglés coloquial. La compañía planea extender la mejora a más idiomas y lugares «con el tiempo».	«Estamos mejorando significativamente la forma en que entendemos las consultas, lo que representa el mayor avance en los últimos cinco años y uno de los mayores avances en la historia de la búsqueda», dijo Pandu Nayak, el vicepresidente de Búsqueda de Google, en una publicación en línea. La compañía con sede en California estrenó el año pasado una técnica para procesar el «lenguaje natural» basada en redes neuronales.	Como sucede a los humanos, el software de Google tiene que lidiar con la comprensión de lo que las personas intentan decir aunque no se expresen con claridad o incluso la frase no tenga sentido. Pero algunos modelos BERT para resolver consultas son tan complicados que deben ser manejados por procesadores informáticos de alta potencia diseñados específicamente para la nube, indicó Google.	«Al aplicar los modelos BERT tanto a los fragmentos destacados como a los clasificados en la búsqueda, podemos hacer un trabajo mucho mejor ayudándote a encontrar información útil», dijo Nayak. «De hecho, cuando se trata de clasificar los resultados, el BERT ayudará a la búsqueda a comprender mejor una de cada 10 consultas en inglés en Estados Unidos».	«Anteriormente, nuestros algoritmos no entendían la importancia de esta conexión, y entregábamos resultados sobre ciudadanos estadounidenses que viajan a Brasil», comparó Nayak. «Con BERT, la búsqueda es capaz de comprender este matiz y saber que la palabra muy común ‘to’ (a o hacia, en español) realmente importa mucho aquí, y podemos proporcionar un resultado mucho más relevante para esta consulta».