搜索的“理”性進化

在很多人眼里，互聯(lián)網(wǎng)搜索已經(jīng)是一個非常成熟的產(chǎn)業(yè)了，人們已經(jīng)對目前的信息檢索方式習以為常。

多年來，搜索的本質(zhì)就是字符串的匹配。比如“taj mahal”，對于搜索引擎來說，它們只不過是兩個單詞而已，但用戶可能會想到世界上最美麗的紀念遺址之一、一位榮獲格萊美獎的音樂家，甚至上次去的一家印度餐廳。

“很顯然，搜索還應(yīng)該變得更好。”Google 科學家兼高級副總裁阿米特·辛格哈爾在搜索領(lǐng)域積累了20多年的工作經(jīng)驗，對于他來說，搜索不僅是工具，更是夢想。

知識圖譜

今年5月推出的“Knowledge Graph”是阿米特以及Google對于改變信息檢索和認知的又一次努力。

“Knowledge Graph的目標在于準確解讀現(xiàn)實世界，而不僅僅提供網(wǎng)頁鏈接。通過龐大的Knowledge Graph，可提供關(guān)于國家、城市、籃球隊、摩天大樓、燈塔等任何事物的信息，以及不同事物之間的屬性和它們之間的關(guān)系。這是計算機首次通過搜索引擎理解現(xiàn)實世界中的實體，為用戶提供最想要的信息，而非簡單的字符串匹配。”阿米特興奮地將其形容為“一首信息與人類世界的交響曲”。

理解引擎

在搜索領(lǐng)域，機器和人的差別在于:機器檢索更快，人類理解更深。讓機器像人類一樣“理解”現(xiàn)實世界，是一項極具挑戰(zhàn)性的工作，但同時也足夠酷，它能讓未來的搜索更加智慧。

“一般情況下，Knowledge Graph會處于頁面的右側(cè)，上面提供的信息是對頁面左側(cè)搜索結(jié)果所提供內(nèi)容的補充，這是我們的首要設(shè)計原則。第二個設(shè)計原則是，在用戶提問之前就可以回答他的下一個問題。例如一提到“過山車”，你可能會詢問乘坐一次需要多少時間，然后Knowledge Graph就會給出答案：3分鐘。”阿米特表示，Knowledge Graph甚至可以關(guān)聯(lián)到用戶Gmail中的相關(guān)信息。

這一切都建立在龐大的數(shù)據(jù)資源挖掘和整合上。新型搜索可以快速識別用戶的請求，為用戶提供最想要的信息。此前Google就可以通過自動完成和拼寫建議等功能減少搜索時間，現(xiàn)在隨著Knowledge Graph的推出，人們得到結(jié)果的時間將更快，并做更多的探索，這是整個網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)的改進。” Google搜索技術(shù)領(lǐng)隊柴穎表示， Knowledge Graph現(xiàn)在推出的這些功能只是一小部分，“我們希望推出更強大、智慧的功能，這些是基于網(wǎng)頁和關(guān)鍵詞搜索的方式很難做到的。”