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如何搜索朋友圈|如何更好地搜索现实世界

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9 月初,扎克伯格在一次公开会议上表示 Facebook 正致力于解决搜索问题,话语一出,股价飙升 2 美元多。这被业界视为 Facebook 正式进军搜索的信号,令投资者们兴奋不已。在搜索领域,很难有彻底的颠覆者出现,所有的搜索行为都需要有庞大的数据库作支撑。Facebook 虽然在搜索领域是新手,但它拥有 10 亿用户量,超过 50 亿次的活动,包括状态更新、Likes 和每天发生在 Faceook 上的其他活动。这个庞大的世界是对谷歌关闭的。从这个意义上说,Facebook 拥有成为挑战者的素质。

网络世界既是信息的世界,也是人的世界。马克·扎克伯格在谈到 Facebook 的搜索未来时,举例说,我纽约的朋友去了哪些寿司餐厅,他们喜不喜欢里面的食物?这个问题谷歌是很难给出答案的。谷歌所面对的是陌生世界,它会给你一份纽约旅游美食指南,甚至能显示你周围的寿司餐厅,从 Yelp 显示评级,但它无法告诉你哪些是你的朋友喜欢的,他们曾经如何评价的。

现在,人们已经习惯让搜索引擎成为网络世界的入口,谷歌 CEO 拉里·佩奇曾经描述过搜索引擎的未来:它就像一台“星际迷航”式的计算机,能够即刻回答你可能提出的任何问题,而且它能理解你的真正意图,提供给你最想要的答案。

从图像搜索,到知识引擎,到神经网络,谷歌一直在努力提高自己的智能,理解真实世界。Facebook 也推出了开放化社会图谱,希望围绕人和人的社交图谱精耕细作。人是真实世界的一部分,理解人的世界——学习人的语言,揣测人的想法,了解人和人之间的关系,是搜索引擎进化中重要的一环。

越来越智能的谷歌

2009 年 12 月,谷歌推出一项被称之为“Goggles”的产品。它能通过搜索图片搜出相关信息。一个典型的应用场景是,你用照相机或是手机拍了一张照片,Goggle 能搜索出与此相关的信息,可以是一幢大楼的位置,也可以是博物馆里的一幅画。

谷歌拥有一个庞大的数据库,里面有几十亿张不同的图片。按图搜索功能得以实现,最关键的技术是图像识别,也就是教会计算机识别图片。计算机眼中看到的图片,是由上万个图像特征组成的,包括颜色、纹理、亮度、图片周围的文字等。它首先会对互联网中上百亿张图片进行特征提取,进而识别它们。用户上传了一张图片,计算机会先提取图片特征信息,通过复杂的算法,并依靠超大规模并行、实时的图像特征匹配,在数百毫秒内反馈给用户查询结果。

图像搜索大概在十年前就已经有了,将数据转化为信息,从原始数据的海洋里找到表面相关联的事实,这是谷歌一直在做的事情。但按图搜索的意义在于,当移动互联网成为真实世界和网络世界的接口时,拍一张照片,按下搜索,比在狭小的屏幕上打开网页输入文字现实得多。为了增加视觉搜索技术的灵敏度,谷歌还收购了一家总部位于英国的图像搜索引擎公司 Plink。他们曾开发了一款移动版搜索引擎,基于 Android 平台,帮你搜索用手机摄像头拍下的艺术品的信息。

去年 7 月,谷歌收购了一家人脸识别软件公司“匹兹堡模式识别”PittPatt,这家公司的人脸监测和跟踪软件能让我们在照片中确定人脸的位置,在视频中跟踪人脸的移动。如果谷歌在其移动应用中加入人脸识别功能,搜索引擎会变得更加智能。但目前为止因为隐私控制问题,还没有这样的计划。

除了图像搜索,在许多基础研究上,谷歌也在为未来推出更智能的搜索引擎作准备。谷歌搜索高级副总裁阿米特·辛格哈尔曾经在一篇文章中举例,现在的搜索技术还无法处理“带有防虫喷雾的蚊帐是不是比不带防虫喷雾的蚊帐更有效”这样的问题。这是他们目前正在研究的方向,将搜索引擎变成一个知识引擎,未来的某一天实现智慧引擎。

Google X 实验室正在进行神经网络的研究,一个研究小组连接了 1.6 万个计算机处理器的神经网络,组成了一个可以自学的神经网络,让机器的识别过程更像人脑。今年 7 月,这个研究项目已由 Google X 实验室,转移到谷歌商业搜索部门,可能会被应用到改善谷歌的图像搜索、语音识别、人工智能翻译等项目中。

Facebook 的潜力

Facebook 在网上重建了真实社区,它的诞生和崛起只是让互联网和真实世界耦合得更紧密了一点。在搜索行为里,有时候是为了寻找答案,有时候只是为了发现新的东西。

人们在社交网站上的行为,如“喜欢”,“推荐”等,将信息和人的行为联系起来,自然地为某个页面设置了权重。这样的数据是十分具有竞争力的,涵盖人们生活的方方面面。如果一项决定要耗费大量时间和金钱,人们可能很愿意听听专家的意见(去 Quora 上向专业人士提问),或是借助朋友的智慧。

目前而言,Facebook 在社交搜索上有无可比拟的天生优势。2010 年,facebook 第三届 F8 开发者大会上,他们推出了 Open Graph(开放性社会化图谱),马克认为互联网上不同网站和应用已经成功地为不同事物勾画出各自的图谱。譬如去 Yelp,你就有了本地商家的图谱,在线音乐网站 Pandora 拥有歌曲之间的关系图谱,Facebook 则构建了人和人之间的关系。如果这些关系图谱都能为搜索所用,将会大大提高搜索的效率,但现实是,网站之间数据相互隔绝,Facebook 提出的开放计划,目的是提供一个基础的人和人之间关系的“开放图谱”,其他所有互联网网站和应用都可以基于这个开放图谱为用户提供应用和服务。

推出这项服务后,用户在应用程序内的所有行为(经授权)都会显示在他们的时间轴、朋友的新闻提要中,人们可以通过第三方应用进行分享,既让许多第三方应用的活跃程度提高,也让 Facebook 的数据又丰富了许多。

今年,Facebook 也收购了一家专注移动平台面部识别技术的公司 Face.com,允许用户通过摄像头拍照,可以通过识别人脸,然后把这些信息和用户的社交网络个人资料连接起来,方便用户关注。如果 Facebook 进入搜索领域,这也会让人浮想联翩。Facebook 所拥有的图片库,和谷歌的图片库是两种概念。

想象一下你在 Facebook 上搜一下所有自己的照片,很可能会吓一跳!在解决隐私问题之前,这种事大概不会发生。将现实世界“数据化”起来,供人搜索——这些数据是谷歌以外的另一个世界,未来这绝对是一件很有意思的事情。

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