新一代搜尋引擎

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搜尋引擎裡也有人工智慧？在很多人眼中，搜尋引擎是誕生於上個世紀的一項網路核心技術。谷歌創辦人賴瑞•佩吉（Larry Page）和塞吉•布林（Sergey Brin）於1996 年提出的PageRank 演算法，大幅提升了搜尋引擎結果排序的準確性，但20餘年過去了，搜尋引擎的技術、演算法，難道不是已經非常成熟了嗎？還有人工智慧發揮的餘地？

2016 年2 月，谷歌高級副總裁、46 歲的阿米特•辛格爾（Amit Singhal），宣布離開谷歌搜尋引擎核心團隊負責人的位置，接替他領導世界上最大搜尋引擎的高級副總裁，是曾經主管谷歌知識圖譜和機器學習兩大核心研發團隊的約翰•賈南德雷亞（John Giannandrea）。這起人事變動無論對谷歌內部或外界來說都意味深長，當時許多媒體都將此次人事更迭，解讀為谷歌搜尋全面由傳統演算法轉向人工智慧演算法的訊號。當然，直到2017 年初，社會大眾才知曉，辛格爾離職的更直接原因，是他捲入了一樁性騷擾案。但是，當時也許是被迫而為的高階主管異動，卻從實際結果上體現了谷歌搜尋技術方向的深刻變革。

辛格爾是谷歌搜尋引擎早期核心演算法，特別是網頁排序演算法的最重要貢獻者。簡單地說，最傳統的網頁排序演算法，是找出所有影響網頁結果排序的因數，然後根據每個因數對結果排序的重要程度，用一個人為定義、十分複雜的數學公式，將所有因數串聯在一起，計算出每個特定網頁在最終結果頁面中的排名位置。

賈南德雷亞（在谷歌工作時，我們都親切地用姓名首字母，稱呼他為JG）曾主管過的知識圖譜和機器學習兩大研發團隊，則是代表了谷歌在人工智慧領域的未來。其實，谷歌很早就開始運用機器學習技術，幫助搜尋引擎完成結果排序。此一思路和傳統演算法不同，在機器學習的方向裡，計算網頁排序的數學模型及模型中的每一個參數，不完全是由人類預先定義的，而是由電腦在大數據的基礎上，透過複雜的反覆運算過程自動習得的。影響結果排序的每一個因數（在機器學習領域，每個影響因數也被稱為「特徵」）到底有多重要，或是如何參與最終的排名計算，主要是由人工智慧演算法透過自我學習確定。從2011 年起，隨著深度學習技術的復興和谷歌大腦（Google Brain）專案團隊的成功建設，谷歌搜尋引擎使用的網頁排序演算法，愈來愈依賴深度學習技術，網頁結果的相關性和準確度，也因此大幅提升。到賈南德雷亞執掌谷歌搜尋團隊時，可以毫不誇張地說，谷歌搜尋已是一個絕大部分由人工智慧技術支撐的新一代搜尋引擎了。

結果，排名還只是人工智慧技術在搜尋引擎中應用的冰山一角，打開谷歌或類似的主流搜尋引擎，人工智慧的魔力無處不在。今天，我們可以直接向谷歌搜尋引擎提出問題，它會聰明找出許多知識性問題的答案。

例如，我們直接向百度提問：「東野圭吾多大了？」百度在結果頁面的最顯著位置，直接給出「58 歲」（2016 年）的正確答案。我們甚至可以向谷歌提問：「在《哈利波特》的系列故事裡，到底是誰殺了鄧不利多校長？」谷歌不但直接給出殺害鄧不利多的凶手名字，還顯示了相關的電影劇照、故事情節、維基百科連結等。

利用近年來人工智慧技術在語音辨識、自然語言理解、知識圖譜、個人化推薦、網頁排序等領域的長足進步，谷歌、百度等主流搜尋引擎，正從單純的網頁搜尋和網頁導航工具，變成世界上最大的知識引擎和個人助理—毫無疑問，人工智慧技術讓搜尋引擎變得更聰明了。

【書籍資訊】

《人工智慧來了》