搜索的未来：从僵硬学习到人机自然对话

时间：2013-3-17  编辑：邢台网络公司
　　理解问题背景
　　所谓“对话搜索”具有以下几个特点，让搜索能够理解问题的背景，做出合理的猜测；能够接受语音输入；能够解析同音异义词，适应移动环境；能够在不同的设备上识别出同一位用户。
　　这些概念源于20世纪90年代，最早是在诸如AT&T实验室“沃森”(Watson)和麻省理工学院“木星”(Jupiter)等研究项目中提出的。“木星”项目是一种移动服务，能够明白用户有关天气的各种问题。
　　表面看起来，对话搜索似乎属于界面之类的问题——只要找到能让人访问相同信息的更便捷途径即可，但实际上，技术人员仍需要深入理解人工智能技术，以及计算机以外的领域。另外，与谷歌“知识图谱”(Knowledge Graph)等其他最新搜索形式相比，对话搜索会更容易使用。
　　微软必应搜索业务主管斯蒂芬·韦茨(Stefan Weitz)也表示，必应正在多个领域发力，试图让搜索变得更为自然。例如，在语义搜索项目Satori以及Local Scout等个性化应用中，微软一直在努力消除搜索问题的歧义。
　　韦茨说，“当大家在讨论对话搜索时，其实是在讨论如何能理解你之前所说过的事情，或你赶赴的目的地。我们面临的真正挑战是，如何利用网页，来解构作为超高清晰度实体代理的数字世界。”
　　韦茨举例说，必应现在可以回答一些高难度问题，如“汤姆·克鲁斯(Tom Cruise)和独角兽的电影”，“世界上最高的山”等，虽然它还需要一段时间思考，但最终会给出《黑魔王》(Legend)和“珠穆朗玛峰”这样的答案。
　　十年磨一剑
　　Google Suggest或许是谷歌发布的第一款对话搜索服务，该项目最早始于2004年，当用户在搜索引擎中输入关键字时，谷歌就会自动给出一些常用的建议词，Google Suggest是即时搜索Google Instant的前身，后者在2010年推出，能够为用户搜索的问题提供可能的答案。
　　谷歌研发主管约翰·博伊德(John Boyd)目前正带领着一个团队，邀请用户体验谷歌的新产品，并根据用户反馈的结果，评估他们未来需要的服务。
　　博伊德表示，他当前工作的一个特别之处是，那些受邀来谷歌园区配合他们研究和调查的志愿者，往往没有发现谷歌究竟是在测试什么东西。当这些人参与Google Instant测试时，他们甚至以为此次测试的新东西是位于左侧的老版导航栏，而不是就出现在眼前的搜索结果。
　　由于没有前后对比，即使是在用户每天使用的网站上，他们也很难认出那些是新东西。不过，这也并不一定就是坏事。博伊德希望对谷歌搜索的功能循序渐进的改进，让人们逐渐从学习行为，转移到自然的对话中去。
　　避免画蛇添足
　　博伊德在5年前加盟了谷歌，之前曾在雅虎担任搜索部门主管。他说，“谷歌真的很神奇，但由于我们之前一直秉承顺其自然的原则，结果却让人们形成了一些坏习惯。”例如，有人认为完全以大写输入关键词时，搜索结果可能会更贴近用户需要，但事实并非如此。
　　据博伊德介绍，这就是心理学家斯金纳(B.F. Skinner)提出的“盲目性学习”(superstitious learning)的典型例证。一些用户往往输入双引号，试图让谷歌搜索引擎明白他们真正想要找的东西。但这其实是画蛇添足，引号在搜索中是多余的，在一些情况下，甚至会将重要结果排除在外。
　　搜索引擎需要能够更好地了解我们的思维，而不是每一次搜索都要从零开始。
　　去年，谷歌曾对150人进行了调查，通过一款定制化移动应用，在一天的不同时段对他们进行提问，问他们想要知道什么事情。一位女性参与者想要知道的信息包括，“我怎样才能在8天里赚200美元？”、“起诉一个人需要多长时间？”、“什么是弦理论？”、“怎样做才能消除牙齿的疼痛感？”、“如何才能找到保释代理人？”与此同时，一位男性参与者则表示，他的汽车出现了故障、小狗身上有跳蚤，烟雾警报器需要重新安装，想给孙女买一辆车。

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