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陷入「书荒」?谷歌这个新的 AI 搜索引擎或许可以帮到你

作者:nyctimee 发布时间:

陷入「书荒」?谷歌这个新的 AI 搜索引擎或许可以帮到你

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摘要:“书都看不完,还书荒呢”

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图片来源:Unsplash

谷歌作为一家以搜索引擎起家的科技公司,自创立以来推出过各种类型的搜索引擎,例如专门为你找工作的「Google for Jobs」、面向专业学术界的「Google Scholar」等等。而近日谷歌的研究机构又发布了一款基于人工智能的搜索引擎 —— 「Talk to Books」

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通过 Talk to Books,谷歌提供了一种全新的图书搜索方式:当你输入一个或几个「关键词」甚至一段「句子」时,这个工具会在超过 10 万本书的数据源中寻找最能匹配你所输入内容的书籍。在搜索的目的性与底层技术上,Talk to Books 与传统搜索引擎完全不同,其并非通过对比关键词,而是在「理解」了你输入内容的基础上而做出的「最佳解」。

谷歌在它的解释文章中给出了一个例子:向 Talk to Books 提问「What smell brings back great memories? (什么气息能够唤起美好的回忆?)」,最终搜索出一本叫《The Multisensory Museum》的书。有趣的是,Talk to Books 之所以会选择这本书是因为书中有这样一段话:「The smell of fresh sawdust invariably takes me back to the sawmill where my father worked when I was a small boy.」

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这也表明 Talk to Books 是在「理解」了你给出的问题的基础上,才给出的搜索结果。从某种意义上来说,你在和书「交谈」,而得到的回答可以帮助你确定自己是否有兴趣阅读这本书。

Talk to Books 这种特殊的搜索方式,可以帮助你找到一些通过关键词搜索未必找得到的有趣书籍,但其仍有改进空间。例如,搜索出来的匹配书籍或文章可能仍属「断章取义」,又或者搜索的结果与你所输入的内容完全不匹配。

除了推出 Talk to Books 来帮助你找到心仪的书籍之外,谷歌还带来了一款单词联想游戏 ——「Semantris」,其中包括「ARCADE」与「BLOCKS」。

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ARCADE

进入 ARCADE 后会有一小段教程来教会你怎么玩这个游戏。

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简单来说,这个游戏考验的是你的单词联想能力。比如当你看到「Teacher(教师)」这个单词时,你能想到的最相关的单词可能是「Student(学生)」,或者「Book(书籍)」,甚至「Blackboard(黑板)」,输入以上这些单词,游戏机制都会让你得分。而你要做的就是尽量准确地输入相关的单词,而且随着游戏的进程对于输入单词的速度要求也会越来越高。

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BLOCKS

第二个游戏看起来可与俄罗斯方块十分相似,游戏开局会随机生成一些单词,这些单词有不同的颜色,你可以通过输入与之相关性最高的单词来消除它。如果一个单词被消除了,那么它和它周围一样颜色的砖块都会被消除。

同样的,上方会不断落下新的砖块,一旦砖块来不及被消除而触碰到顶端,那么你就失败了。这个游戏同样考验的是你对于单词相关词汇「特征性」的了解程度,但同时还加入了一定的策略性。

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举个例子,当我选择消除  Pillow 这个红色色块时,那么我可能需要输入 Bed(床)、Blanket(毛毯)等单词。需要注意的是,具体消除那个单词完全由 AI 来决定,例如在上面这个例子中,当我输入了「Bed」之后,AI 认为 Bed 与 Hotel 的相关性更强 ,所以消除了 Hotel(酒店)而不是 Pillow(枕头)。

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「BLOCKS」相比第一个游戏「ARCADE」更有趣的点在于,它扩大了 AI 在游戏中的权力。在 ARCADE 中,你能够知道自己到底要消除哪个单词,但在 BLOCKS 中这个选择权却落到了 AI 手中。

谷歌可不仅仅只是让你玩上游戏那么简单

然而谷歌真的只是想通过「Talk to Books」来帮助你搜索到心仪的书籍,又或者通过「Semantris」来考验你的词汇量吗?当然,其中也许有这两个原因。但从更深的层面来说,谷歌希望通过更多人的使用来帮助 AI 「更懂人类」。

谷歌将「Talk to Books」与「Semantris」的体验称作「Semantic Experiences(语义体验)」。例如 Talk to Books 的搜索方法是谷歌在十亿句人类的聊天中训练而来的,一旦你问出问题(或者作出陈述),工具就会通过搜索十万本书中的所有句子,根据句子层面的语义找到与输入语句最佳匹配的内容。

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再如词汇联想游戏「Senmatris」中的「Arcade」。当你输入一个单词时,AI 会分析你输入的单词与指定单词的「相关性」,最相关的单词会被移到最底部,不相关的单词则会被堆加到顶部。这就相当与你和朋友在玩「你画我猜」,只不过是以文字呈现,而且你的朋友是「AI」。

而你每次输入的单词都会帮助 AI 学会两个词汇的相关性,如起初 AI 可能只知道「Coffee」与「Black」相关,但随着越来越多人输入「Starbucks」,AI 就会将「Coffee」与「Starbucks」关联起来。

通过「Senmatris」和「Talk to Books」,谷歌希望在测试 AI 的智慧程度的同时,教会它人类的思维,谷歌称其为「machine learning」,这也与「图灵测试」有些许类似。

也许到了未来,Talk to Books 已经改名为 Talk to AI,而你对他提出的问题,它也不再是以一本书或者一篇文章来回应你。我好奇的是,如果被问道:「What is the future of humanity?」,那时的 AI 又会作何解答。

本文转自数字尾巴,作者nyctimee。文章为作者独立观点,不代表芥末堆立场。

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