專訪AI搜尋引擎專家Maria Johnsen：人工智慧將如何顛覆搜尋引擎？
【獵雲網（微信：ilieyun）】8月3日報導（編譯：福爾摩望）
編者注：Maria Johnsen是一位備受讚譽的AI搜尋引擎專家，
在過去的200年，哲學家們一直都在嘗試理解和解決兩大問題：人類意識的工作原理和非人類是否存在意識。一些哲學家偏向于被稱為人工智慧的計算方式。人工智慧之父John McCarthy認為這是一種製造智慧型機器的科學和工程，
然而，針對人工智慧仍然存在諸多爭議，有一些科學家認為諸如愛、創造性發現和道德性選擇等高度複雜的行為是遠遠超出機器的能力範圍的。一些人甚至認為人工智慧將是機器統治人類的方式。有些人則認為這不過是一個毫無意義的技術術語，只是正好組成了當今技術的重要基礎，
大資料包含高頻數位資料的數量和多樣性。處理大資料需要綜合編碼技能、領域知識和統計技能。大資料由互聯網、中繼資料（標籤）、翻譯和土耳其機器人構成。大資料本身並不是很有用。就是一堆資訊而已，除非你能夠找到一種方法利用它。
你無法理解大資料。我們不會有人去看一本電話簿，那是沒有用的。只有你使用了，大資料才是有意義的。例如，以往沒有一個搜尋引擎程式師會查看資料來給出諸如房屋、狗、貓等輸出，因為用戶過去並不會使用這些標籤。而現在，即使是我的祖母也知道如何使用標籤和話題。
如今，我們每天都可以看到大資料的作用。Facebook能夠處理超過400億張的用戶照片，
不，你不能。搜尋引擎的工作不僅僅是索引資料。現在大家對搜尋引擎收集資料這件事感到有些擔憂。從安全的角度來看，這個問題通常與在系統中複製敏感檔有關。如果資料是被直接寫入索引的，那麼它會更加安全些，因為這些都是難以流覽和讀取的二進位檔案。
有關搜索系統中的隱私和搜集資訊，你有什麼建議嗎？
創新在人工智慧搜尋引擎的發展中起著非常重要的作用。一個智慧化的搜尋引擎應該理解來自意外地點的異常處理。不幸的是，如今99.9%的搜尋引擎還沒有這樣的系統。我所指的異常並不是在Java程式設計中所使用的“拋出異常”術語。
熱門搜尋引擎將如何在人工智慧過程中演變？目前，Google的AI流程RankBrain對領域有著非常重要的影響，預計這種影響會繼續擴大。而其他搜尋引擎，如必應、百度、Yandex等也開始將AI流程納入其搜索排名中。RankBrain會使用每個查詢的使用者歷史紀錄，這意味著會有更多的資訊被用於確定合適的搜索排名。
相信這些搜尋引擎也將會很快追趕上穀歌的步伐。
未來AI將會如何改變搜尋引擎？對於用戶來說，人工智慧的發展意味著我們找到所需要的東西將會更加容易，尤其是你曾經搜索過相關資訊的時候。通過結合其他技術，搜尋引擎將會變得更加高效，並創建出更友好的使用者介面。對於行銷人員來說，AI演算法讓內容行銷佔據了主導地位。這意味著他們需要將關注焦點從關鍵字和關鍵短語上轉到和用戶背景和興趣相關的內容上。由於線上業務成了網站的重點，想要吸引具有真正興趣的潛在客戶可能需要時間的積累。
雖然目前還不瞭解人工智慧的全部影響，但是可以確定的是，它已經在決定搜索排名的演算法中扮演了一定的角色。對於熟悉SEO的行銷人員來說，目前對關鍵字的關注正在減少，急需採用其他的技巧來創造一個有效的行銷策略。
人工智慧如何影響語言？為了創造出更好的翻譯系統，神經語言和機器學習被大量的應用。雖然現在有很多線上翻譯程式，但是大多數都會有語法錯誤，其資料結構也是很原始的。然而，Google創造了一種與舊版本完全不同的神經機器翻譯（Neural Machine Translation）系統。我測試了一下，發現仍然會有語法問題，但是系統會逐漸學習到錯誤所在，並進行改善。我有時間的時候就會幫它糾正一些語法問題。不過現在依賴神經機器翻譯系統還為時過早。隨著人工智慧的加入，經過一段時間，它將會學習到正確的語法和發音。這一點主要是因為它的神經系統主要是根據生物大腦來開發的。
你對搜尋引擎和大數據有什麼看法？搜尋引擎提供商已經提供了統計分析。一些搜尋引擎提供商採用多種方式從每個交互中收集長期資料，並對大資料進行處理。他們創造了一種大資料處理框架，可以相容搜尋引擎。它們具有可擴展性，並可以處理極大量的內容。
如今的搜尋引擎趨勢是什麼？進行即時分析和搜索是搜尋引擎的重要組成部分，雲的出現讓這一部分的實現不再是問題。雲計算正在以非常深刻的方式改變著電腦世界。
目前搜尋引擎趨勢主要包含三部分：大資料、搜索即時個性化和機器學習。以即時個性化為例，公司可以提升客戶的體驗。
你對如今的搜尋引擎有什麼看法？它們很完美嗎？搜尋引擎能夠瞭解非常廣泛和通用的資訊。這就是為什麼許多搜尋引擎提供商會不斷使用不同的演算法來更新他們的搜索系統。例如，穀歌搜索可以理解諸如電影、地圖、照片等請求，但是這些都不是用戶所想要的。使用者希望獲得更多資訊，而這一點穀歌搜索還無法做到。每家公司都有自己的術語和資料。當他們進行搜索時，會得到不一樣的結果。如果一家網路安全公司創造了一個安全領域的搜索應用，或者一家軟體公司創造了專屬的搜尋引擎，他們是無法找到想要的資訊的。因為所有的資訊都是很寬泛的。
搜尋引擎可以創建一系列與查詢匹配的模式。他們可以使用大資料來創建這些模式。這意味著搜尋引擎應該創建與查詢匹配的模式資料庫。而這些在如今的搜尋引擎及技術中仍是缺少的。
搜尋引擎提供商應該對用戶有著更好的瞭解。我們需要一個可以讓我們能夠理解的搜尋引擎。所以穀歌的個性化搜尋引擎仍然是原始的。但是一個個性化的AI搜索系統可以讓我們不再需要輸入搜索，而是以更加深刻的方式說出和接受結果。
當然，這也有一個缺點，那就是如果使用者之前從未進行過相關搜索，那他們就無法找到所需的資訊。由於搜尋引擎幾乎沒有可用的資訊用作參考，可能導致最終的搜索結果並不是最優化的。
本文來自獵雲網，如若轉載，請注明出處：http://www.lieyunwang.com/archives/345791
Google的AI流程RankBrain對領域有著非常重要的影響，預計這種影響會繼續擴大。而其他搜尋引擎，如必應、百度、Yandex等也開始將AI流程納入其搜索排名中。RankBrain會使用每個查詢的使用者歷史紀錄，這意味著會有更多的資訊被用於確定合適的搜索排名。相信這些搜尋引擎也將會很快追趕上穀歌的步伐。
未來AI將會如何改變搜尋引擎？對於用戶來說，人工智慧的發展意味著我們找到所需要的東西將會更加容易，尤其是你曾經搜索過相關資訊的時候。通過結合其他技術，搜尋引擎將會變得更加高效，並創建出更友好的使用者介面。對於行銷人員來說，AI演算法讓內容行銷佔據了主導地位。這意味著他們需要將關注焦點從關鍵字和關鍵短語上轉到和用戶背景和興趣相關的內容上。由於線上業務成了網站的重點，想要吸引具有真正興趣的潛在客戶可能需要時間的積累。
雖然目前還不瞭解人工智慧的全部影響，但是可以確定的是，它已經在決定搜索排名的演算法中扮演了一定的角色。對於熟悉SEO的行銷人員來說，目前對關鍵字的關注正在減少，急需採用其他的技巧來創造一個有效的行銷策略。
人工智慧如何影響語言？為了創造出更好的翻譯系統，神經語言和機器學習被大量的應用。雖然現在有很多線上翻譯程式，但是大多數都會有語法錯誤，其資料結構也是很原始的。然而，Google創造了一種與舊版本完全不同的神經機器翻譯（Neural Machine Translation）系統。我測試了一下，發現仍然會有語法問題，但是系統會逐漸學習到錯誤所在，並進行改善。我有時間的時候就會幫它糾正一些語法問題。不過現在依賴神經機器翻譯系統還為時過早。隨著人工智慧的加入，經過一段時間，它將會學習到正確的語法和發音。這一點主要是因為它的神經系統主要是根據生物大腦來開發的。
你對搜尋引擎和大數據有什麼看法？搜尋引擎提供商已經提供了統計分析。一些搜尋引擎提供商採用多種方式從每個交互中收集長期資料，並對大資料進行處理。他們創造了一種大資料處理框架，可以相容搜尋引擎。它們具有可擴展性，並可以處理極大量的內容。
如今的搜尋引擎趨勢是什麼？進行即時分析和搜索是搜尋引擎的重要組成部分，雲的出現讓這一部分的實現不再是問題。雲計算正在以非常深刻的方式改變著電腦世界。
目前搜尋引擎趨勢主要包含三部分：大資料、搜索即時個性化和機器學習。以即時個性化為例，公司可以提升客戶的體驗。
你對如今的搜尋引擎有什麼看法？它們很完美嗎？搜尋引擎能夠瞭解非常廣泛和通用的資訊。這就是為什麼許多搜尋引擎提供商會不斷使用不同的演算法來更新他們的搜索系統。例如，穀歌搜索可以理解諸如電影、地圖、照片等請求，但是這些都不是用戶所想要的。使用者希望獲得更多資訊，而這一點穀歌搜索還無法做到。每家公司都有自己的術語和資料。當他們進行搜索時，會得到不一樣的結果。如果一家網路安全公司創造了一個安全領域的搜索應用，或者一家軟體公司創造了專屬的搜尋引擎，他們是無法找到想要的資訊的。因為所有的資訊都是很寬泛的。
搜尋引擎可以創建一系列與查詢匹配的模式。他們可以使用大資料來創建這些模式。這意味著搜尋引擎應該創建與查詢匹配的模式資料庫。而這些在如今的搜尋引擎及技術中仍是缺少的。
搜尋引擎提供商應該對用戶有著更好的瞭解。我們需要一個可以讓我們能夠理解的搜尋引擎。所以穀歌的個性化搜尋引擎仍然是原始的。但是一個個性化的AI搜索系統可以讓我們不再需要輸入搜索，而是以更加深刻的方式說出和接受結果。
當然，這也有一個缺點，那就是如果使用者之前從未進行過相關搜索，那他們就無法找到所需的資訊。由於搜尋引擎幾乎沒有可用的資訊用作參考，可能導致最終的搜索結果並不是最優化的。
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