Future of Search Engine 搜索在进化

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导语：搜索引擎还会向两个流派继续演变：知识搜索与社交搜索。无论是哪个流派，大公司们都带着“英雄所见略同”的敬意，埋头苦练内功。

撰文 Caino 编辑 刘姗云 图片提供 Getty Images 设计 宋丽丽

　　先讲两个年轻人的故事。1993年，马里兰大学一位刚毕业的俄罗斯学生来到Wolfram研究院实习。这位年轻人非常聪明，并且对计算机充满热情，在完成一些核心软件研发工作后，他离开研究院前往斯坦福大学拿到了硕士学位，并与朋友开创了一间叫Google的公司。

　　19年时间，Google成为全球最成功的互联网公司，但却并没有让这位叫谢尔盖·布林的俄罗斯年轻人满意。“完美的搜索需要近乎和人一样的智能……整个业界因不能达到我希望的成果而感到羞愧。”这是他在2008年一份报告中写下的话，并在2012年兑现这近乎拥有人一样智能的搜索引擎Knowledge Graph。

　　而另一位年轻人则在自己创建的、拥有10亿用户的社交网络帝国里，打造社交搜索引擎。这位叫马克·扎克伯格的年轻人最近说道：“我们每天基本都会收到10亿次查询请求，但我们没有做过搜索。”“Facebook在回答用户问题方面非常具备优势，适当的时候我们会做这项工作。”

　　搜索引擎在当下，被这两个年轻人开拓了两个方向：聚焦更智能的搜索结果，让其实用化。与他们同时看到这一有趣前景的，还有微软的Bing。苹果的Siri则是更具体一步：做一个虚拟助手，它有着丰富的学识，你问它答。社交与功能兼备。这些大公司们都在各自的地盘上，开始苦练内功。

　　让知识库给你答案

　　多年来，搜索引擎的本质就是字符串匹配（即关键字与文件）。我们在一大堆含有输入关键字的链接页面中，寻找需要的搜索结果。在这个过程中，搜索引擎试图理解我们的意思，但它仍不能做到精准化。理解，正使搜索引擎驶向另一个方向。语义搜索随之浮出水面。

　　这种搜索方式的基础是分类的知识库数据，而非杂乱的海量数据。幸运的是，这些年来搜索引擎对非结构化数据，如视频、图像、网页的数据处理有了很大进步，这为建立知识库奠定了基石。

　　在这个领域开先河者，便是开头那位俄罗斯青年去实习的那家研究院Wolfram，这家研究院位于伊利诺伊州香槟市。据了解，2009年推出的知识引擎搜索Wolfram Alpah，能够计算出搜索答案。比如你想知道猫在亚洲有多少种，输入“猫在亚洲”关键字后，搜索结果陈列出多组数据，包括猫如何抚养、猫的种类、体重等等。这算得上是对你提问的精准归类。

　　在这些搜索的背后，这家研究院的工作方式更像是一个图书馆，如工作人员去细分某种物质的数据，从种类、名称、差异到实际用途、效果评估，甚至是不同环境下的变化，他们将这些数据进行审查，纳入随时更新的数据库。这套工作流程由三个部分组成：一个人工可维护的不断扩展的数据库，一个精心制作的计算器和一个用于查询的自然语言界面。

　　百度的框计算也是如此，Google做的事情也是这样。Google首席工程师阿米特·辛格哈尔在Knowledge Graph推出时表示：“现在的搜索无法处理‘带有防虫剂喷雾的蚊帐是否比不带防虫剂的蚊帐更有效’这样的问题，但这样的回答需要现实世界的‘实体’知识，且具有关联性。”为此Google对搜索算法进行了改进：包括搜索结果的时效性、对优质网站搜索排名的提高、搜索页面结果的布局等。

　　在这里不得不提到Google在今年3月做的隐私政策的调整，将旗下60多种在线服务全部整合成一个统一的数据库，用户只需登录其中一项服务，Google就能够获得他在其他服务上保留的信息和数据。尽管很多人抱怨该政策是隐私侵犯，但Knowledge Graph正是这项新政策出台的结果。

　　知识库＝用户

　　无论是Wolfram Alpah还是Google，他们努力的一切，就是为了要让机器“聪明”一些。但毕竟机器不是人类，要实现更为人性化的搜索方式，不如让人类自己去解决。Facebook深谙此道。

　　Facebook在两年前举办的F8开发大会上推出了Open Graph技术，这项技术旨在链接全球所有的网页，为用户建立社交链接的基础：基于不同兴趣、喜好的事物、地点、品牌或其他。两年后的今日，已突破10亿活跃用户的Facebook已在搜索上小试牛刀：在新上线的Facebook广告竞价系统中，允许广告商使用用户的搜索浏览历史记录，定制用户喜好的展示广告，并放置在Facebook的新闻旁边。

　　Facebook进军搜索或许不是意外之举。现在这家社交网站已拥有全球五分之一人口的用户数，海量数据在各种细分功能下，变得易扩展可调动，且具有分类属性。马克·扎克伯格对搜索的理解是这样的：“搜索引擎应该是这样的，我有一个具体问题，你为我解答。从这个角度看，Facebook的回答都是人性化的、有关联性的。这在未来绝对是很有意思的事。”

　　显而易见，Facebook正围绕用户的社交关系与版图来做社交搜索。比如你要知道伦敦哪里能玩滑翔运动，六度空间的朋友就能告诉你准确的答案。这确实比机器“智慧”计算要人性化得多。

　　但看到这个人性化搜索方向的，可不是只有Facebook。两个月前微软搜索引擎Bing宣布与知识问答社交网站Quora合作：Quora用户可直接在Bing右边栏的社交板块上，搜索Quora上所有的问题和人物，鼠标悬停在人物或问题上都能看到详细的问答内容。而此前，Bing已经整合了Facebook与Foursquare，接入消费点评网站Yelp去集成评论数据。Bing以社交网络为切入口，挑战Google的战略已确立。

　　“搜索在接下来10年、15年最难的事情就是在猜，猜用户在想什么、用户输入的那几个字是什么意思，帮助用户完成想做的事。”微软全球资深副总裁、Bing搜索引擎开发负责人沈向洋告诉《东方壹周》the week，Bing没有落下Knowledge Graph，但提高搜索质量是下一轮搜索竞争格局的关键。“不同的关键字有不同的维度，把若干个维度有机地综合起来，并不容易。”

　　当然我们还不能忘了苹果，炙手可热的Siri虚拟助手正成为新一轮野心勃勃的创业公司努力的方向。“我们正在研制类似于Siri的驾驶伴侣。”车音网CEO王力勋在一场圆桌论坛上，颇为自信地向《东方壹周》the week说道：“语音带来的智慧搜索很难，但现在就是抓住机会的时候。”

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Q&A

　　Q=《东方壹周》the week

　　A=微软全球资深副总裁、Bing搜索引擎开发负责人沈向洋

　　Q Facebook会自己做搜索，您是怎么看的？

　　A 在搜索领域，Facebook和Bing已经有很紧密的合作。我自己觉得有很多合作的空间，因为Facebook有它搜索的需求，但是网页的搜索和网站里面的垂直搜索相对来讲技术上的问题不太一样，所以我个人的看法，就是觉得有很多的合作空间。

　　Q 业界一直在讨论搜索结果、质量排行，您对中国市场有什么看法？

　　A 中文搜索第一还是搜索质量，第二是用户体验。中文搜索的搜索质量，从我们做了这么多年内测来看，Bing搜索质量和国内做得最好的搜索引擎是不相上下的。和百度、Google在中国搜索引擎相比，我们非常有信心。

　　Q 搜索涉及大数据这一块，包括不同的数据共享，微软在研发上面都有一些什么样的计划来实现，未来微软在搜索将有多大的投入和决心？

　　A 在过去这几年当中，我带领这个团队赶上并超出Google的搜索质量，我觉得这里面很重要的一个原因，就是怎么样去用这样大的数据量，怎么去搜集更多的数据，怎么样用机器学习的方法，明白数据里面到底讲的是什么。今后我们会坚定不移地继续走机器学习的道路，它的问题就是它维度太大。如英文搜索，我一共要用到2000多个维度，不同的关键词里面有不同的维度，所以我们一共有2000多个维度加在一起去做搜索。传统的一些模式识别的方法，实际上有很大的局限，很难把这么多的东西有机结合起来。接下来技术的发展可以继续处理多维度的问题。

　　第二个问题是生态系统，生态系统是在不断变化的，大家今天可以合作得很好，明天因为种种原因会有一些变化，最后大家还是要能够看到一个互赢式的。我们应该致力于建立一个很平等公正的互联网系统，原因是在互联网整个的生态系统当中，大多数公司和网站不赚钱，大家很努力地写了一些东西，实际上最后没有赚钱，最后赚钱的只有一家搜索公司。正确的做法是，很多写文章的人、写博客的人，应该得到他的酬劳，分享互联网上整个利润的一部分。为了要做到这样的事，你必须要建立一个更加公平的生态系统。

　　Q Bing未来在移动搜索有什么战略?

　　A 手机上的搜索带来的商业价值比PC低，很简单的原因，你能够用的空间比较小。但iPad、笔记本电脑都算移动设备，也为搜索提供了一些机会。现在很多人都在想做移动搜索和移动广告这件事情，可能永远做不到像在电脑上这样成功的商业模式，但是它有一些新的东西在尝试，比如说做推荐，推荐这件事情在手机上就更加有道理，因为到现在为止移动搜索并没有做到那么成功。从微软的角度来讲，我们做移动搜索会偏向Windows Phone，但同时我们也是非常开放，在iPad的搜索也做得很好。