谷歌搜索中的人工智能

来源 | Henny Jones

译者 | 平川

策划 | 刘燕

本文最初发布于 HData Systems 博客，经 InfoQ 翻译。

我们每个人都知道谷歌是做什么的。你可能就是在谷歌的帮助下找到这篇博文的。真的，谷歌搜索结果的准确性令人折服。谷歌搜索实际上是一个搜索引擎。虽然它是我们生活中不可分割的一部分，但对于搜索引擎，我们大多数人了解得并不多。

搜索引擎有许多，如雅虎、必应和 Ask.com，但我们甚至不知道或从未使用过，因为我们对 Google.com 如此习惯。我们迷上谷歌的原因之一是，我们认为谷歌知道一切。甚至我们还没有输入完要搜索的句子，谷歌就提供了我们想要搜索的查询。之所以能做到这样是因为谷歌使用了人工智能。没有什么新知识，对吗？不，有的。你知道谷歌如何使用人工智能吗？我们只是知道这种情况确实发生了。所以，请继续阅读，了解更多相关信息。

谷歌搜索中的人工智能概述

在谷歌，人工智能最常见的 用法 是对搜索结果进行排名。无论你搜索什么，谷歌都会对包含网页、零结果、地图、视频甚至是图片在内的各种结果进行排名。你怎么看？这东西是随机的吗？不是的，谷歌依靠人工智能对这些结果进行准确排名。

据报道，不仅是谷歌，Youtube 也是 2021 年全球搜索量最大的词。这种人工智能技术涉及各种因素，如查询类型、查询关键词、结果网站的优化程度，等等。谷歌将排名前 10 的查询结果放在第一页，包含各种广告、自然搜索结果、地图等，综合考虑了所有因素。

无论你如何努力地去了解谷歌是如何做到这一点的，还是没有人知道这种人工智能算法到底是如何运作的。有各种公司提供搜索引擎优化服务，为的是帮助企业在谷歌搜索引擎上获得更好的排名。

理解人类语言

大多数人都觉得，谷歌比其他搜索引擎更了解我们。你甚至不需要输入整个句子，谷歌就会提供你可能想要搜索的几个选项。例如，试着搜索 Youtube，我敢肯定，你甚至不必输入整个单词就能得到准确的结果。

之所以能做到这样是因为谷歌理解人类语言。当然，不是从字面上理解，但是，它理解你想要什么。谷歌使用 NPL（自然语言处理）来了解你正在搜索的内容，并基于此来反馈结果。NPL 是人工智能和 ML 算法的集合，它反馈的结果考虑了各个方面，如用户以前的搜索查询，搜索查询的上下文及其他各种因素，使得谷歌能理解人类语言，并根据用户的搜索查询提供准确的结果。

谷歌的算法

当人们提到谷歌的算法时，大多数人都会把它归结到谷歌搜索和结果。好吧，这也不完全错误。但谷歌的算法包括复杂的、人工智能驱动的、影响谷歌搜索和结果的算法。谷歌算法的效果会对结果产生积极和消极的影响。

对于每种谷歌算法的效果，谷歌发布了相关的指南。人工智能的好处是帮助这些算法为用户带来更准确的结果。尽管谷歌的算法很难理解，但它为搜索引擎提供了最有用的结果，并尽可能提供最高质量的结果，无论是在内容还是在实际的使用体验方面。

RankBrain

RankBrain 是谷歌的隐秘魅力所在。经 RankBrain 赋能的功能协助谷歌根据搜索查询准确反映主题结果。与此同时，它还会自主学习，根据你过去所有的搜索查询，找出你实际想要搜索的内容，并确定结果的准确性。

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是人工智能在谷歌搜索中最令人称奇的用法。BERT 帮助谷歌理解用户试图搜索的内容，专注于整个句子，而不是只孤立的单词。

谷歌知道，有时整个句子的含义可能与我们在搜索查询中使用的单词不同。因此，在 2019 年，谷歌推出了一个名为 BERT 的更新，帮助谷歌基于人工智能更好地理解搜索含义和意图。

例如，如果有人搜索“LA to Lasvegas”，那么这是指从 LA 到 Lasvegas 的旅行方式，还是从 LA 到 Lasvegas 的距离，这要基于对上下文的理解。在引入 BERT 之前，谷歌可能会忽略 LA 和 Lasvegas 之间的“To”，考虑剩下的词而不是整个搜索查询。BERT 结合了人工智能、NLP、NLU（自然语言理解）和情感分析，可以理解所有单词之间的关系，并针对搜索查询提供准确的结果。

关于 谷歌搜索如何使用 AI 来反馈结果，这些只是我们明确知道的一部分方式。谷歌和人工智能的概念一样庞大。这两者的结合复杂度难以想象。不仅仅是谷歌。无论你属于哪个行业，人工智能都能为你创造奇迹。它可以帮助你提高业务运作水平，也可以帮助你增加投资回报率。你可以诉诸于美国、印度、加拿大和阿联酋等地的数据科学服务提供公司，来准确地满足自己的项目需求。他们有通晓数据和人工智能复杂性的专家。

本文文字及图片出自 AI前线