Websites

Google VP Mayer beschrijft de perfecte zoekmachine

Marissa Mayer, Google VP - WITI Annual Conference Keynote Speaker

Marissa Mayer, Google VP - WITI Annual Conference Keynote Speaker
Anonim

Vorige maand zei de CEO van Google, Eric Schmidt, tijdens de inkomensaanroep van het bedrijf dat Google in het derde kwartaal ongeveer 120 verbeteringen in de zoekkwaliteit had geïmplementeerd, terwijl het zijn uiteindelijke doel nastreeft: "We willen de perfecte zoekmachine vinden. "

Niemand vroeg hem uit te werken over dat verheven doel, dus toen IDG News Service onlangs de kans had om Marissa Mayer, Google's vice-president Search Products & User Experience, te interviewen, vroegen we haar onmiddellijk uit te leggen wat Schmidt bedoelde. Ze vertelde ook over wat Google vooruit helpt op zoek, hoe het bedrijf de semantische technologie bekijkt en wat de toekomst biedt in zijn Universal Search-inspanningen om koppelingen te combineren met een verscheidenheid aan bestandstypen - nieuwsartikelen, afbeeldingen, video's, boeken, kaarten - in een enkele resultatenlijst.

Een bewerkte transcriptie van het gesprek volgt:

[Meer lezen: de beste tv-streaming-services]

IDG-nieuwsservice: wat is de perfecte zoekmachine? Als je een toverstaf had en het kon maken, hoe zou het eruit zien? Wat zou het doen?

Marissa Mayer: Het zou een machine zijn die die vraag echt zou kunnen beantwoorden. Het zou een zijn die spraak, vragen, zinnen, welke entiteiten waar je het over hebt, begrippen zou kunnen begrijpen. Het zou in staat zijn om alle informatie van de wereld te doorzoeken, [verschillende] ideeën en concepten te vinden en ze terug te brengen in een presentatie die echt informatief en coherent was.

Er zijn veel verschillende aspecten van onderzoek die nodig zijn om die zoekmachine te bouwen. U moet spraak verstaan. Je moet afbeeldingen begrijpen. U hebt vertaling nodig, zodat u het antwoord kunt vinden, ongeacht in welke taal het is geschreven. U hebt veel kunstmatige intelligentie nodig om te kunnen analyseren welke informatie relevant is en deze te synthetiseren. U hebt een geweldige gebruikersinterface en gebruikerservaring nodig om het in een context te plaatsen. En je hebt waarschijnlijk een bepaalde mate van personalisatie nodig, dus de zoekmachine heeft betrekking op de persoon, op hun achtergrond, wat ze al weten, waarnaar ze vorige week keken.

We hebben elke week twee, drie, vijf wijzigingen die zichtbaar zijn voor de eindgebruiker in de gebruikersinterface. We publiceren de rangschikkingswijzigingen niet. We passen ons ranking-algoritme aan met een snelheid van twee per dag. Interessant is dat sommige van onze concurrenten al geruime tijd niets hebben veranderd aan hun rangschikking. Zoeken moet evolueren: de gebruikersinterface, de ranglijstfunctie. Het is een proces van het maken van veel kleine wijzigingen en constant dingen verbeteren.

IDGNS: wat is de status van semantisch zoeken bij Google? U hebt in het verleden gezegd dat door middel van "brute force" - het analyseren van enorme hoeveelheden zoekopdrachten en webcontent - de engine van Google resultaten kan opleveren die het lijken alsof het de dingen semantisch begrijpt, terwijl het echt functioneert met behulp van andere algoritmische benaderingen. Is dat nog steeds de voorkeursbenadering?

Mayer: Wij geloven in het bouwen van intelligente systemen die op een geautomatiseerde manier van gegevens leren, en ze vervolgens afstemmen en verfijnen. Wanneer mensen het hebben over semantisch zoeken en het semantische web, bedoelen ze meestal iets dat erg handzaam is, met kaarten van verschillende associaties tussen woorden en dergelijke. We denken dat je tot een veel beter niveau van inzicht kunt komen door middel van patroon-matching data, door grootschalige systemen te bouwen. Dat is hoe het brein werkt. Dat is waarom je al deze fuzzy connecties hebt, omdat het brein constant heel veel gegevens verwerkt.

IDGNS: Een paar jaar geleden voorspelden sommige experts dat semantische technologie een revolutie teweeg zou brengen in search en blindside Google, maar dat is niet gebeurd. Het lijkt erop dat semantische zoekinspanningen een muur hebben geraakt, vooral omdat semantische engines moeilijk te schalen zijn. Mayer: Het probleem is dat taal verandert. Webpagina's veranderen. Hoe mensen zichzelf uitdrukken, verandert. En al die dingen zijn van belang in termen van hoe goed semantisch zoeken van toepassing is. Daarom is het beter om een ​​aanpak te hebben die is gebaseerd op machine learning en die de gegevens wijzigt, itereert en beantwoordt. Dat is een meer robuuste aanpak. Dat wil niet zeggen dat semantisch zoeken geen rol speelt bij het zoeken. Het is alleen voor ons dat we ons liever concentreren op dingen die kunnen schalen. Als we zouden kunnen komen met een semantische zoekoplossing die zou kunnen opschalen, dan zouden we daar heel enthousiast over zijn. Wat we nu zien, is dat veel van onze methoden de intelligentie van semantisch zoeken benaderen, maar dit op andere manieren doen.