如何更好地搜索现实世界经济

如何更有效地搜索现实世界？这是当前科技领域关注的重要话题。9 月初，扎克伯格在一次公开会议宣称 Facebook 正努力解决搜索问题，消息一出，股价上扬 2 美元有余。这一信号被业界看作是 Facebook 正式进军搜索领域的标志，令投资者们激动不已。在搜索领域，要想出现彻底的颠覆者并非易事，因为所有搜索行为都需庞大的数据库作支撑。Facebook 虽是搜索领域的新手，但其拥有 10 亿用户量，每天在 Facebook 上有超过 50 亿次的活动，包括状态更新、点赞以及其他活动。这个庞大的社交世界对谷歌而言是相对封闭的，从这个层面来看，Facebook 具备成为挑战者的潜力。

网络世界既是信息的汇聚地，也是人的集合地。马克・扎克伯格在谈及 Facebook 搜索的未来时，举了个例子：我纽约的朋友都去过哪些寿司店，他们对食物满意与否？对于这样的问题，谷歌很难给出答案。谷歌面对的是一个相对陌生的世界，它能为你提供纽约旅游美食指南，甚至能显示你周边的寿司店以及 Yelp 的评级，但无法告知你哪些是你朋友喜欢的、他们又是如何评价的。

如今，人们已经习惯将搜索引擎当作网络世界的入口。谷歌 CEO 拉里・佩奇曾描述过搜索引擎的未来：它就像一台 “星际迷航” 式的计算机，能即时回答你提出的任何问题，并且能理解你的真实意图，为你提供最想要的答案。

从图像搜索、知识引擎到神经网络，谷歌一直在努力提升自身智能，以更好地理解现实世界。Facebook 也推出了开放化社会图谱，试图围绕人和人的社交图谱深入挖掘。人是现实世界的一部分，理解人的世界 —— 学习人的语言、揣摩人的想法、明晰人和人之间的关系，是搜索引擎进化的关键环节。

越来越智能的谷歌

越来越智能的谷歌

2009 年 12 月，谷歌推出 “Goggles” 产品，它能通过搜索图片获取相关信息。比如，你用相机或手机拍一张照片，Goggle 就能搜索出相关信息，可能是大楼的位置，也可能是博物馆里的一幅画。

谷歌拥有庞大的数据库，其中包含数十亿张不同的图片。图像搜索功能实现的关键技术是图像识别，即教会计算机识别图片。在计算机眼中，图片是由上万个图像特征构成的，包括颜色、纹理、亮度、图片周边的文字等。它首先会对互联网上百亿张图片进行特征提取并识别。当用户上传一张图片，计算机会先提取其特征信息，通过复杂算法，并依靠超大规模并行、实时的图像特征匹配，在数百毫秒内反馈查询结果。

图像搜索约在十年前就已出现，将数据转化为信息，从海量原始数据中找出表面相关的事实，这是谷歌一直努力的方向。而按图搜索的意义在于，当移动互联网成为现实世界和网络世界的接口时，拍一张照片后搜索，比在狭小屏幕上打开网页输入文字更便捷。为提高视觉搜索技术的灵敏度，谷歌收购了英国的图像搜索引擎公司 Plink，该公司曾开发一款基于 Android 平台的移动版搜索引擎，可帮用户搜索手机摄像头拍下的艺术品信息。

去年 7 月，谷歌收购人脸识别软件公司 “匹兹堡模式识别” PittPatt，其人脸监测和跟踪软件能确定照片中人脸的位置，并在视频中跟踪人脸移动。若谷歌在其移动应用中加入人脸识别功能，搜索引擎将更智能，不过因隐私控制问题，目前暂无此计划。

除图像搜索外，在许多基础研究方面，谷歌也在为打造更智能的搜索引擎做准备。谷歌搜索高级副总裁阿米特・辛格哈尔曾举例，当前搜索技术无法处理 “带有防虫喷雾的蚊帐是否比不带防虫喷雾的蚊帐更有效” 这类问题，这是他们正在研究的方向，目标是将搜索引擎变为知识引擎，乃至未来的智慧引擎。

GoogleX 实验室在进行神经网络研究，一个研究小组将 1.6 万个计算机处理器连接成神经网络，构成可自学的网络，使机器识别过程更接近人脑。今年 7 月，该研究项目从 GoogleX 实验室转移至谷歌商业搜索部门，可能会用于改善谷歌的图像搜索、语音识别、人工智能翻译等项目。

Facebook 的潜力

Facebook 的潜力

Facebook 在网络上重建了真实社区，它的诞生和发展让互联网与现实世界的联系更紧密了些。在搜索行为中，有时是为寻找答案，有时只是为发现新事物。

人们在社交网站上的行为，如 “点赞”“推荐” 等，将信息和人的行为关联起来，自然地为某个页面赋予权重。这样的数据极具竞争力，涵盖生活的各个方面。如果一项决策需耗费大量时间和金钱，人们可能更愿意听取专家意见 (如在 Quora 上向专业人士提问) 或借助朋友的智慧。

目前，Facebook 在社交搜索方面有得天独厚的优势。2010 年，在 facebook 第三届 F8 开发者大会上，他们推出了 OpenGraph (开放性社会化图谱)。马克认为互联网上不同网站和应用已成功为不同事物勾勒出各自图谱，比如 Yelp 有本地商家图谱，在线音乐网站 Pandora 有歌曲关系图谱，而 Facebook 构建了人和人之间的关系。若这些关系图谱都能用于搜索，将大大提高搜索效率，但现实是网站之间数据相互隔离。Facebook 提出的开放计划，就是提供一个基础的人和人之间关系的 “开放图谱”，其他互联网网站和应用都可基于此为用户提供应用和服务。

推出该服务后，用户在应用程序内的授权行为都会显示在他们的时间轴和朋友的新闻提要中，人们可通过第三方应用分享，这既提高了第三方应用的活跃度，也丰富了 Facebook 的数据。

今年，Facebook 收购了一家专注移动平台面部识别技术的公司Face.com，用户可通过摄像头拍照，识别出人脸后将信息与用户社交网络个人资料相连，方便用户关注。若 Facebook 进军搜索领域，前景令人遐想。Facebook 的图片库与谷歌的图片库概念不同。想象一下在 Facebook 上搜索自己的照片，可能会让你大吃一惊！不过在解决隐私问题之前，这种情况大概不会发生。将现实世界 “数据化” 以供搜索 —— 这些数据是谷歌之外的另一个世界，未来这定是一件趣味十足的事。