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allin人工智能,百度還是我們知道的那個百度嗎?

日期:2019-03-01   人氣:  來源:互聯網
簡介:allin人工智能,百度還是我們知道的那個百度嗎? 最近一段時間,投資百度公司的各路資本喜上眉梢。短短4個月,股價上漲近50%,百度也一躍成為市值接近千億級的重量級選手。今天凌晨百度公司公布的財報顯示,百度Q3的凈利潤達到了79億人民幣,同比增長了156……

allin人工智能,百度還是我們知道的那個百度嗎?

最近一段時間,投資百度公司的各路資本喜上眉梢。短短4個月,股價上漲近50%,百度也一躍成為市值接近千億級的重量級選手。今天凌晨百度公司公布的財報顯示,百度Q3的凈利潤達到了79億人民幣,同比增長了156%。

在最新的財報中,百度董事長兼CEO李彥宏表示:第三季度,機器人維修,在‘夯實移動基礎,決勝AI時代’核心戰略驅動下,百度取得良好進展。事實上,對于其財報及近期股價增長,搜索仍然貢獻不少。不過如今AI風頭正勁,而百度也著力將AI賦能到各個業務線上,那AI下的搜索是怎樣給華爾街投資人講故事的呢?股價上升和財報上漲又透露了哪些信號?搜索在營收增長又起到了哪些作用?那么,在回答這些問題之前,我們至少得先了解這些事實。

一、搜索引擎的進化技術路線,百度站在哪

我們簡單回顧一下搜索引擎的前生今世,或許能夠更直觀地了解人工智能和搜索引擎之間的親密關系。

第一代搜索引擎以Yahoo、Altavista為代表。實質是以人工方式建立起來的分門別類的目錄導航。該類搜索引擎開始具備人工智能的原始雛形,庫卡機器人驅動器維修,但大部分還是由人工維護,使用也比較復雜,搜索速度很慢。

第二代搜索引掣以Google和百度為代表。這兩個搜索引擎目前使用最廣泛,將我們真正帶入了方便易用的搜索時代。

和第一代搜索引擎最大的不同是它開始大規模應用人工智能技術,使用符號計算以詞為單位的模糊搜索和全文索引搜索。最主要的優勢是搜索速度快,用戶使用方便,能夠直接搜索并返回相關內容。

近幾年,以深度學習為代表的聯結主義學派人工智能理論取得矚目成績,將搜索技術和深度神經網絡技術等最新人工智能成果相結合,通過大數據分析洞察用戶輸入的查詢詞含義,對查詢表達式做語義擴展,可以提高搜索效率。同時,搜索引擎作為高度智能化的信息篩選工具,每一次的技術改進也對人工智能理論進行更深層次地拓展。百度當然也意識到了這些變化,也有一些動作。

二、在融合AI的搜索引擎進化路上,百度能否適應新形勢

大數據時代,數據規模化、數據類型多樣化,不僅要求搜索引擎能快速響應,而且也對其具備大數據處理和分析能力提出了要求。毫無疑問,要實現對跨領域、跨學科的海量信息資源的有效搜索和整合展示,必須要借助人工智能技術這個有力工具,在分析用戶真實需求、個性信息推薦和豐富信息展示手段這三個方面下功夫。

1、借助AI建立個性化模型,智能感知用戶需求。

實現智能感知用戶需求的前提,是借助深度神經網絡技術挖掘分析用戶操作日志信息和用戶屬性信息,構建高質量的個性化用戶模型。完善的用戶模型是搜索引擎能為用戶提供符合其需求的搜索結果的基本要求。

用戶進行搜索、點擊等行為,后臺的服務程序都會記錄下來,保存到日志文件中,搜索引擎日志中包含著大量的、真實的、用戶參與的查詢。谷歌搜索從1998年推出至今積累了大量數據,通過不斷利用人工智能技術進行深層次分析用戶需求,保持其在全球搜索領域的領先地位。同樣,百度占據國內搜索市場的大半江山,在積累數據、利用人工智能技術分析大數據,感知國內用戶需求方面具有先天優勢。

不論是谷歌搜索還是百度搜索,都在不斷改進技術,力圖能夠理解世界上的知識、語言、文字、視頻,最終達到理解人的終極目標。這和人工智能的發展路徑非常相似,因為關鍵就是要獲取知識,要懂感知,產生智能化的系統。

2、運用AI智能適配,個性化推薦信息,改善用戶體驗。

傳統搜索算法往往只能幫助用戶找到與關鍵字精確匹配的相關內容,而根據社會心理學的相關理論反映,用戶自身往往不能精確描述自己的真實需求,這種需求不確定性對用戶搜索體驗的影響巨大。

搜索引擎通往極致智能的一個有效捷徑是采用推薦系統技術。一個能充分考慮用戶個性化信息及推薦精度的智能算法無疑能為電子商務網站帶來豐厚的收益,同時也能有效地改善用戶使用體驗。

眾多商業搜索引擎也都傾注大量人力物力研究、應用基于查詢推薦技術的相關搜索技術難題。國外搜索引擎巨頭Google將個性化搜索融入自己的搜索產品中,其中查詢推薦正是個性化搜索服務的重要組成部分。美國Amazon網站的圖書推薦系統,也是查詢推薦技術在商業搜索中的典型應用。

在國內市場,這一領域的探討和研究正逐漸加深,與國外的差距逐漸縮小。百度、天貓、京東、當當網以及豆瓣網等主流互聯網公司都在搜索引擎中加入自己的個性化推薦系統,以改善用戶體驗。

推薦結果的好壞與搜索服務質量有極強的關聯,與基礎數據的質量和數量都有很大要求。百度搜索也沒閑著,他基于大數據的海量沉淀和并行數據處理技術,嘗試搜索+信息流相互協同,對用戶實時匹配計算和動態建模,將信息標簽和人群標簽智能匹配,實現雙向智能適配的信息分發服務,力圖實現信息找人。在用戶進行主動信息搜索的同時,能夠獲得個性化信息流的定向推薦,顯著提高了用戶獲取有效信息的效率。

正是由于搜索+信息流雙動力相互協同,用戶體驗滿意度不斷上升,為商業客戶帶來利潤的能力不斷增強,也直接促成了Q3亮麗的財務報表。

3、運用AI技術,豐富信息展示手段。

如果倒推十年,搜索引擎還是基于詞頻統計、超鏈分析這樣一個不完全智能產品,但是今天已經完全變成人工智能的產品,它的排序基本上是靠機器學習來做的。之所以可以用語音問各種各樣的問題,是因為有了語音識別和自然語言理解技術,輸一大串詞,它知道你在講什么。進入人工智能紅利期,用戶對智能搜索的依賴將越來越明顯,而多元化、場景化的需求也對搜索產品提出了更高的要求。

隨著語音搜索,圖像搜索等新興搜索方式正在被越來越多的使用,百度依靠人工智能在語音和圖像識別技術上的突破,為用戶提供一說即達、一拍即達的搜索體驗。比如百度搜索與中國古動物館合作,通過人工智能技術的幫助,讓用戶在查詢知識的時候能夠獲得更權威、更生動的科普信息。無論是3D還是AR的結果頁,都要比傳統的文字或者圖片的展示效果更加直觀和生動。例如,利用AR技術和圖像搜索技術復活恐龍,在參觀時用圖像搜索功能直接拍攝恐龍的介紹圖片,就可以將AR恐龍召喚到自己的手機上,展示非常生動。

所以,總體看,無論是百度還是百度搜索,都在利用人工智能作為引擎,而現在這個引擎開始生效了。

三、再入快速通道,百度搜索還要回答什么考題

從股價和財報來看,百度似乎已經走出了此前的停滯,重新進入了火箭式的快速通道。但百度所講的夯實移動基礎,決勝AI時代,作為基礎的搜索,又得面臨怎樣新的挑戰?

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