這些優化的焦點目的則是辦理盤算機與野生智能汗青上最艱苦的題目之一：對天然說話的獵取與懂得。固然機械異常善於法式性和邏輯性的義務（如解數學方程或識 別物體數據特點），然則它們難以辨析那些唯一母語應用者能力憑直覺感觸感染到的奧妙差別。舉個例子，對我們來講「比來的漢堡店在那裡」和「我想吃漢堡」兩句話 轉達瞭類似的企圖，然則對付根本的機械而言，二者差異甚大：第一句話是對特定信息的檢索，與措辭者的設法主意無關；第二句話轉達瞭一個明白的願望，與信息討取 無關。曩昔幾年中，谷歌努力於沖破分歧說話間的隔膜而且辦理其機械算法所面對的題目。然則這一盡力的最終目的是甚麼呢：谷歌是不是想要完整地輿解人類頭腦所 轉達的企圖和奧妙語義呢？大概說這隻是其技巧成長中的一次摸索？

語義搜刮的泉源和蜂鳥算法

2013年，隨同著蜂鳥更新（Hummingbird update）的引入，語義搜刮（Semantic Search）這一觀點第一次進入人們的視野。此前，谷歌經由過程肯定搜刮查詢語句的癥結詞來檢索出響應的網頁。就上述漢堡店的例子來講，谷歌會獲得「漢堡」 這個癥結詞，並返回頻仍提到該癥結詞的網頁但這一辦法不克不及真正捕獲用戶的企圖，它沒法辨別用戶是想搜刮「漢堡店」照樣「若何克己漢堡」。隻管還需完 善，基於用戶企圖辨析的蜂鳥算法（Hummingbird）可以或許捕獲到用戶企圖的癥結身分而且「懂得」頁面的內容，而沒有再拘泥於頁面所包括的癥結詞。

小我數字助理和語音搜刮

小我數字助理，包含谷歌Now和Siri等，須要更高水準的語義懂得。今朝湧現瞭一些新的停滯，包含將口頭語句翻譯成輸入文本，找到適合的搜刮方法，而且 以一種可懂得的方法舉行答復。隻管在實質上，搜刮成果的獵取依舊照樣依附谷歌的尺度搜刮算法，但野生智能算法賡續改良，這些技巧已提高到瞭我們本日所能 看到的程度。重要的念頭是讓搜刮變得更容易用，但第二個念頭倒是要轉變用戶風俗：語音搜刮須要應用對話輸入和高低文提醒，比起傳統的基於癥結詞的輸入，這需 要加倍壯大、更相幹的成果。

RankBrain的湧現

客歲語義范疇最大的消息是RankBrain的湧現，它是一種與蜂鳥算法相聯合的機械進修算法。我歸納綜合瞭它的目標來對其舉行扼要解釋：

它的感化是贊助谷歌懂得用戶輸入的各類冗雜龐雜大概含糊其詞的口頭的查詢語句。能夠如許懂得，它把那些沒有相符語律例則的糟輸入語句翻譯成能夠被算法邏輯解讀的情勢。並且由於應用瞭機械進修，它可以或許自行更新，從而沒有再依附開辟者的野生調劑和進級。

「相幹題目」的鼓起

為瞭讓用戶的搜刮體驗加倍豐滿，谷歌正在漸漸推行「豐碩謎底」（rich answers）（在傳統的搜刮成果上方時而湧現的簡明版「謎底」）。比來，谷歌更是推出瞭「相幹題目」，它勉勵用戶就其搜刮主題進一步舉行摸索。尤其有 趣的的是，今朝「相幹題目」的謎底與各自對應的作為Rich Answers的謎底是分歧的，也就意味著二者是基於谷歌搜刮算法的分歧區塊的（好比，我們能夠谷歌常識圖譜（Knowledge Graph）和RankBrain）。不管若何，好像谷歌正努力於不但僅懂得用戶的查訊問題，而且簡練清楚明瞭的答復它們。

三大猜測

為瞭推想出這些不雅察情形的意義，我想要供給三種猜測，猜測谷歌接下來十年會若何挑選接下來的成長途徑：

用你認為適合的方法將這三個猜測應用起來：你能夠動手采取新的內容營銷計謀往返運用戶的題目；或是應用新的技巧舉行搜刮引擎優化（Search Engine Optimization），以免機械進修所帶來的頻仍變更；再大概，你隻需期待一個加倍輕易、加倍相符直覺的搜刮方法供本身應用。我們沒法對將來下定 論，然則回想曩昔短短幾年我們獲得的偉大提高，能夠料想，接下來的十年將是極具首創性的十年。