Google Knowledge Graph：會學習 能思考
不妨在Google搜索中嘗試這樣的操作：在搜索框中輸入“how long does a goat live”（山羊能活多少年），接下來你就會看到如彩蛋般的特殊卡片顯示在搜索結果最前面——15-18年！接著繼續試著輸入“a goat's mass and height”（山羊的體重和身高），就像是搜索引擎能夠自動生成用戶問題答案那樣，45-300kg和40-58cm的答案又躍然出現在屏幕上了！
這套功能的官方名稱叫做Google Knowledge Graph（知識圖譜）。 Knowledge Graph自動篩選出正確的搜索結果，做出全面的總結，將與關鍵詞相關的知識全部的系統化地呈現在你面前。簡而言之就是搜索智能化，根據用戶的需求意圖，提供用戶真正想要的搜索結果。
Knowledge Graph誕生於兩年半前，並且隨著用戶搜索次數的增多，其知識儲備容量也是呈現指數次冪的增長狀態。 Knowledge Graph在Android操作系統中得到了應用，隨後逐漸融合進Voice Search的功能。這意味著，你可以向Android手機說出需要搜索的內容，聲音處理器通過處理語音信息，將結果傳送給Knowledge Graph，然後給用戶反饋答案。
Knowledge Graph通過以下三個方面的優化，給用戶帶來了更加人性化的搜索體驗，
1、找到最想要的信息語言可能是模棱兩可的—— 一個搜索請求可能代表多重含義，Knowledge Graph會將信息全面展現出來，讓用戶找到自己最想要的那種含義。 Google證逐漸學習理解這其中的差別，並可以將搜索結果範圍縮小到用戶最想要的那種含義。
2、提供最全面的摘要
有了Knowledge
Graph，Google可以更好的理解用戶搜索的信息，並總結出與搜索話題相關的內容。例如，當用戶搜索“瑪麗·居里”時，不僅可看到居里夫人的生平信
息，還能獲得關於其教育背景和科學發現方面的詳細介紹。此外，Knowledge Graph也會幫助用戶了解事物之間的關係。
3、讓搜索更有深度和廣度
由於Knowledge Graph構建了一個與搜索結果相關的完整的知識體系，所以用戶往往會獲得意想不到的發現。在搜索中，用戶可能會了解到某個新的事實或新的聯繫，促使其進行一系列的全新搜索查詢。
強大的功能和海量的數據庫，意味著Knowledge Graph的運營成本是巨大的。另外各個巨頭公司也開始開始參與進智能搜索市場的競爭中，例如Apple Siri和Microsoft Cortana，但是Google仍然被大多數人認為是行業領先者。最新的數據調查表明，Knowledge Graph能夠智能回答用戶提出的88%的問題，而Siri和Cortana分別只能做到53%和40%。但是這項測試是基於大量問題的調查下，當你向手機或電腦詢問某個特定的問題時，你如何能確信自己得到的就是正確答案呢？
Siri功能的拓展是伴隨著iOS系統的每一次的更新實現的，就像是今年夏天新加的“音樂識別”功能，現在的Siri朝著越來越臃腫的方向發展。這的確給蘋果公司的工程師們造成了很大的壓力，他們不得不絞盡腦汁在每一次的更新中，試圖去添加最有價值、適用性最廣的功能——而不是回答一個用戶“山羊能活多少年”這種偏門的問題。 Cortana的數據則來源於Google搜索，同時每兩周定時更新添加新的功能模塊。但是對比與已經成功運行兩年多時間的Knowledge Graph，微軟想在一時半會趕上Google的腳步絕非易事。
但是對Knowledge Graph來說，目前最棘手的問題莫過於，如何全面保證知識的正確性。本月初，美國電視節目主持人Stephen Colbert向公眾聲明自己的身高是5英尺11英寸，並不是Google給出的5英尺10英寸的數據。雖然事件的最後處理結果是，Google將數據修改為5英尺10.5英寸，但是這件事卻揭露出Knowledge Graph面臨的重大挑戰。如果當用戶在搜索時，採納了Google給出的錯誤答案，這將會產生怎樣的後果？再回到了最初的“山羊壽命”問題上來，從某些角度上說，15-18年或許並不是一些用戶需要的最完美的答案。美國乳製品山羊協會給出的權威資料顯示，乳用山羊的壽命一般為8-12年的水平，而小山羊的平均壽命則會更短。就像人類一樣，山羊也是有復雜的物種區別的，所以在現階段Google Knowledge Graph難以給用戶一個全面完整的答案。
當用戶向Siri提問，“how far away the moon is”（月球距離地球有多遠），Siri將會向Wolfram Alpha請求數據。 Wolfram Alpha是一款計算知識引擎，在數學問題領域擁有更強的權威性。 Stephen Colbert事件的確讓Google吸取了教訓，現在當Google遇見了不能回答的問題時，便選擇只呈現搜索內容，並不給出自己的答案。就如同“三人成虎”的現像一樣，如果每個網民都認為山羊能活200年，Google也將在無數次的搜索學習中，將答案設定為200年。
Google公司將自己的Knowledge Graph產品稱為星際迷航型號超級計算機（Star Trek computer）——能夠給即刻反饋用戶提出的任何問題的最正確真實的答案。科學家們耗費數十年的時間，來研究如何在計算機中更好的呈現知識，但是目前仍然做不到像人類的真實思想過程那樣，讓計算機擁有擬人化的思考方式。相比於特定事實，我們的大腦更加喜歡用固有的印象來描繪事物本身。例如當在談到天空的顏色時，大多數人都會浮現藍色的概念，即便有些時候天空的確是灰色的。 Google想辦法繞開了這一問題，將一些外圍知識加入到答案之中。這雖然不像Wolfram alpha引擎那樣完美，但答案足夠接近，有一定可信度。可能，這就是我們現在能得到的最正確的答案。
資料來源：雷鋒網
編輯：張小馬
這套功能的官方名稱叫做Google Knowledge Graph（知識圖譜）。 Knowledge Graph自動篩選出正確的搜索結果，做出全面的總結，將與關鍵詞相關的知識全部的系統化地呈現在你面前。簡而言之就是搜索智能化，根據用戶的需求意圖，提供用戶真正想要的搜索結果。
Knowledge Graph誕生於兩年半前，並且隨著用戶搜索次數的增多，其知識儲備容量也是呈現指數次冪的增長狀態。 Knowledge Graph在Android操作系統中得到了應用，隨後逐漸融合進Voice Search的功能。這意味著，你可以向Android手機說出需要搜索的內容，聲音處理器通過處理語音信息，將結果傳送給Knowledge Graph，然後給用戶反饋答案。
Knowledge Graph通過以下三個方面的優化，給用戶帶來了更加人性化的搜索體驗，
1、找到最想要的信息語言可能是模棱兩可的—— 一個搜索請求可能代表多重含義，Knowledge Graph會將信息全面展現出來，讓用戶找到自己最想要的那種含義。 Google證逐漸學習理解這其中的差別，並可以將搜索結果範圍縮小到用戶最想要的那種含義。
2、提供最全面的摘要
有了Knowledge
Graph，Google可以更好的理解用戶搜索的信息，並總結出與搜索話題相關的內容。例如，當用戶搜索“瑪麗·居里”時，不僅可看到居里夫人的生平信
息，還能獲得關於其教育背景和科學發現方面的詳細介紹。此外，Knowledge Graph也會幫助用戶了解事物之間的關係。
3、讓搜索更有深度和廣度
由於Knowledge Graph構建了一個與搜索結果相關的完整的知識體系，所以用戶往往會獲得意想不到的發現。在搜索中，用戶可能會了解到某個新的事實或新的聯繫，促使其進行一系列的全新搜索查詢。
強大的功能和海量的數據庫，意味著Knowledge Graph的運營成本是巨大的。另外各個巨頭公司也開始開始參與進智能搜索市場的競爭中，例如Apple Siri和Microsoft Cortana，但是Google仍然被大多數人認為是行業領先者。最新的數據調查表明，Knowledge Graph能夠智能回答用戶提出的88%的問題，而Siri和Cortana分別只能做到53%和40%。但是這項測試是基於大量問題的調查下，當你向手機或電腦詢問某個特定的問題時，你如何能確信自己得到的就是正確答案呢？
Siri功能的拓展是伴隨著iOS系統的每一次的更新實現的，就像是今年夏天新加的“音樂識別”功能，現在的Siri朝著越來越臃腫的方向發展。這的確給蘋果公司的工程師們造成了很大的壓力，他們不得不絞盡腦汁在每一次的更新中，試圖去添加最有價值、適用性最廣的功能——而不是回答一個用戶“山羊能活多少年”這種偏門的問題。 Cortana的數據則來源於Google搜索，同時每兩周定時更新添加新的功能模塊。但是對比與已經成功運行兩年多時間的Knowledge Graph，微軟想在一時半會趕上Google的腳步絕非易事。
但是對Knowledge Graph來說，目前最棘手的問題莫過於，如何全面保證知識的正確性。本月初，美國電視節目主持人Stephen Colbert向公眾聲明自己的身高是5英尺11英寸，並不是Google給出的5英尺10英寸的數據。雖然事件的最後處理結果是，Google將數據修改為5英尺10.5英寸，但是這件事卻揭露出Knowledge Graph面臨的重大挑戰。如果當用戶在搜索時，採納了Google給出的錯誤答案，這將會產生怎樣的後果？再回到了最初的“山羊壽命”問題上來，從某些角度上說，15-18年或許並不是一些用戶需要的最完美的答案。美國乳製品山羊協會給出的權威資料顯示，乳用山羊的壽命一般為8-12年的水平，而小山羊的平均壽命則會更短。就像人類一樣，山羊也是有復雜的物種區別的，所以在現階段Google Knowledge Graph難以給用戶一個全面完整的答案。
當用戶向Siri提問，“how far away the moon is”（月球距離地球有多遠），Siri將會向Wolfram Alpha請求數據。 Wolfram Alpha是一款計算知識引擎，在數學問題領域擁有更強的權威性。 Stephen Colbert事件的確讓Google吸取了教訓，現在當Google遇見了不能回答的問題時，便選擇只呈現搜索內容，並不給出自己的答案。就如同“三人成虎”的現像一樣，如果每個網民都認為山羊能活200年，Google也將在無數次的搜索學習中，將答案設定為200年。
Google公司將自己的Knowledge Graph產品稱為星際迷航型號超級計算機（Star Trek computer）——能夠給即刻反饋用戶提出的任何問題的最正確真實的答案。科學家們耗費數十年的時間，來研究如何在計算機中更好的呈現知識，但是目前仍然做不到像人類的真實思想過程那樣，讓計算機擁有擬人化的思考方式。相比於特定事實，我們的大腦更加喜歡用固有的印象來描繪事物本身。例如當在談到天空的顏色時，大多數人都會浮現藍色的概念，即便有些時候天空的確是灰色的。 Google想辦法繞開了這一問題，將一些外圍知識加入到答案之中。這雖然不像Wolfram alpha引擎那樣完美，但答案足夠接近，有一定可信度。可能，這就是我們現在能得到的最正確的答案。
資料來源：雷鋒網
編輯：張小馬