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网络变得更“聪明”了
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上周三(5月16日)谷歌低调地发布了一款名为“谷歌知识图谱”的新技术。输入“弗朗索瓦·奥朗德(法国总统)”,你就会得到奥朗德的孩子、夫人、生日、教育等等附有链接的简历。短期来看,知识图谱不会使你的世界产生很大的不同——你可以通过访问奥朗德的维基百科页面得到大致相同的信息,很多人仍更喜欢通过朋友得到。但深入来看,这代表了世界上最大的搜索引擎公司在工程领域中的重大变革。不仅仅如此,在一二十年内,科学家和记者们可能会回首这一时刻,将其视为挖掘海量无意义数据的机器,与开始有点像人一样思考的机器的分水岭。
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虽然语义网络在二十世纪七十年代非常流行,但到八十年代研究逐渐衰落,而被将大脑简单的模拟为统计积累的神经网络取而代之。神经网络应用了覆盖学习规则(blanket learning rule),这个规则将所有联系视为等价,所不同的仅为它们在世界上出现的频率。作为地点的“Paris”与作为人的“Paris”用神经网络是无法区分的。这场有关结构化知识和巨大的统计数据库之间的争论是心理学和哲学史上最长的争论之一。“先天论者”(比如柏拉图、康德,近代有诺姆·乔姆斯基和史蒂芬·平克)认为人的头脑中生来就有重要而基本的知识,而“经验论者”(比如约翰·洛克和B.F.斯金纳)认为人生来就像一张白纸,所有的知识均来自于联系和经验。
谷歌曾本质上是一台经验主义者的机器,几乎没有先天知识,仅具有巨大的容量,通过以比特计的信息来学习事物的联系。(这导致了谷歌对信息的无限索求,从而引发了对个人隐私的侵犯的问题)。现在,谷歌正在改变,在先天主义和经验主义之间寻求平衡,它通过内置含有包括人、物、地点的结构化目录的数据库而拥有了强大的统计能力,这是经验主义者所渴望的,同时先天主义者也可能会喜欢。谷歌的搜索引擎仍是追踪搜索“Paris”出现的数十亿的结果,并查看结果与用户的提问有何关联。但现在尝试不仅将这些结果互相联系起来,而且将它们根据人、地点和公司联系成目录。
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