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我不知道搜索算法什么时候会大规模以AI为基础,也不知道目前AI技术在搜索算法中应用到了什么程度。由于目前人工智能技术的不可解释性,搜索引擎以AI作为算法基础会是非常谨慎的,不然很不容易debug。
不过算法中的一些模块应用AI是肯定的,以前介绍过百度的DNN模型和Google的RankBrain算法,都是AI在搜索算法中的应用。
那么完全以人工智能为基础的搜索算法是什么样的?工作原理和流程是什么?简单说一下我的理解。
人工智能的优势与搜索
目前实现人工智能的主流方法是机器学习中的深度学习分支,在这篇帖子里就不加严格区分了。
简单说,人工智能是给予系统大量训练数据,人工智能自己从中寻找模式和规律。给予AI系统的数据是打了标签的,或者说是告诉了AI系统结果。比如,在围棋中,AI系统有了大量历史棋局数据(后来的Alpha连历史棋局都不需要了,自我对局的数据就行了),以及这些棋局的输赢结果,这个结果就是标签。然后AI系统自我学习棋局盘面与结果(输赢)之间的关系。
在搜索中,AI系统有了页面的大量数据,也就是搜索引擎本身的索引库,还需要标签,也就是要知道哪些页面是高质量的?针对一个查询词,哪些搜索结果是用户满意的?然后AI算法自己学习页面特征(也就是排名因素)和排名之间的关系。
传统的搜索算法是搜索工程师人工选择排名因素,人工给予排名因素一定的权重,根据给定公式,计算出排名。这种方法的弊端是,当数据量大了,排名因素多了的时候,调整排名因素的权重是件很困难的事。最初的权重很可能就是根据常识,再加上拍脑袋,具有很大的主观随意性。当有几百个因素,这些因素又互相影响时,调整这些因素的权重就变成混乱、无法预见结果的事了。
而从海量数据中找模式正是AI的擅长。AI可以快速寻找可能的排名因素,调整排名因素权重,自动迭代计算,拟合出排名因素和用户满意的搜索结果之间的计算公式。
通过训练数据训练出来的计算公式就是AI搜索算法,可以应用于用户更多的搜索了。
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