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AlphaGo、深度學習及SEO
編輯:SEO優化     

  1月28號,Nature雜志報道,Google旗下公司DeepMind(以前收購的)開發的一款名為 AlphaGo的人工智能,在2015年10月份以5:0戰勝歐洲圍棋冠軍,老職業二段樊麾。一石激起千層浪,人工智能最難戰勝人類的最後一個游戲,失守了,人工智能已經達到職業圍棋水平了。

  一時間,深度學習、機器學習、AlphaGo、神經網絡等等這些概念鋪天蓋地。Google不是搜索引擎嗎?這些東西和搜索,和SEO有什麼關系?說說我的理解。

  先聲明一下,下面涉及的深度學習等概念,很可能我的理解和表述是非常粗淺的,甚至是錯誤的。雖然我也是理工出身的,所學專業聽起來還挺艱深,微波與電磁場,但那是25年前的事啦。現在看技術內容只能稀裡糊塗了解個大概了。想了解准確細節的讀者,還是網上搜一下比較保險。

  什麼是深度學習?

  深度學習(deep learning)是機器學習的(machine learning)一個分支領域。

  多層人工神經網絡(artificial neural networks)模擬接近了人腦處理信息時從低層到高層不斷抽象化的過程。深度學習正是將低層特征分層抽象化為高層特征表達,原來的目的就是模擬多層神經網絡。神經網絡研究幾十年了,沉寂了一段時間,近幾年深度學習才又挖掘出其潛力。

  深度學習的一個重要特點是,它不需要人工輸入或標注特征,而是通過海量數據自動學習特征,也就是所謂無監督學習(unsupervised learning)。所以大數據和深度學習也攪合在一起。

  深度學習另一個特點是與具體領域無關(domain independent),既可以用在圍棋,也可以用在搜索或其他方面。所以才會有這篇帖子。

  Google、Facebook、百度在深度學習領域都有很多進展,尤其是在人臉識別、圖像識別、語音識別、翻譯等方面。這方面報道挺多的。

  深度學習用在搜索引擎上是個什麼情況?

  以前經典的搜索排名算法是由工程師選擇用哪些頁面特征(也就是排名因素)來排名,各個特征占多少權重,這些都是工程師決定並寫在程序裡的,然後測試效果,再修正。

  以深度學習為基礎的排名算法完全不是這麼個過程。深度學習的方法是,用大量數據對程序進行訓練,由程序自己學習應該用哪些特征來排名。換句話說,告訴深度學習排名算法,這些已知頁面是高質量的,那些已知頁面是低質量的,那到底高質量頁面應該有什麼特征呢?也就是面對新頁面時該用哪些特征來排名?各種特征占多大比重?讓算法自己琢磨去。

  這些學習數據哪裡來的?兩個明顯的來源可能是:

  1)Google現有經典算法做測試時的數據。搜索引擎正式上線新算法前都會做測試的,給部分用戶返回新算法結果,然後監測點擊率、跳出率、停留時間、頁面互動性、轉化率、變換查詢詞率等數據,以判斷新算法有效性。

  2)Google有不少人工質量評估員,而且老早就有,他們會評測特定頁面是高質量還是低質量。這些評估數據不直接影響所評估頁面的排名,但會顯示出算法有效性。這些數據簡直就是現成的深度學習訓練數據。去年11月Google剛剛公開了最新版本的人工質量評估指南,建議大家下載來看看。

  現在問題來了,這種方法靠譜嗎?

  如前所述,深度學習算法就是個黑箱啊,完全不用人工告訴它找什麼特征,而是它自己學習該找什麼特征,會找出什麼特征誰也不知道,有些特征可能人類壓根兒不會想到。很可能以後搜索引擎工程師也不知道排名因素有哪些了,也不知道一個頁面為什麼會有好的排名。再想一遍:連搜索引擎工程師也不知道排名因素是什麼。這和我們的常識、直覺是不是都有相當沖突了呢?

  這麼整,能行嗎?

  事實恰恰表明,能行。AlphaGo能戰勝圍棋職業二段,乍看起來,職業二段離人類頂尖高手還有很大差距。可換個角度想,這世界上能達到職業二段的人類有幾個?記得前些天看報道,能贏職業二段的人類不超過1千個。

  這種水平,可以快樂地完虐我們幾十億人。我打了5,6年羽毛球,我前幾天剛剛9歲的女兒,在經過4個月每周一次的業余訓練後,我要贏她必須很認真費勁了。這只是新加坡,只是一個業余教練,每周兩個小時,我無法想象,我們普通愛好者與職業水平的差距那是有多大。

  站長、SEO們,少說這世界上大概得有個幾百萬吧?所以我們就是普通人。現在告訴我們,判斷我們頁面質量的算法,其判斷力目前是所有人類的前1千名,年底可能是所有人類前10名。這是什麼感覺?這是有點絕望的感覺--就別想著鑽空子啦。

  也許熊貓更新或企鵝更新就用了深度學習?

  深度學習真的有這麼厲害嗎?

  其實深度學習近兩年已經取得不少以前不敢想象的成就。

  2012年,Google Brain項目使用大量圖片對神經網絡進行訓練,系統經過訓練後能辨別出:這是一只貓。重要的是,沒有輸入貓長什麼樣這類信息,是系統自己“領悟”了貓這個概念。

  2015年,深度學習算法的人臉識別率達到了99.47%,甚至超過了人眼。

  AlphaGo將在3月份挑戰韓國九段、世界冠軍李世石。雖然我基本不懂圍棋,但樂觀預測一下吧,我覺得AlphaGo會贏。原因是,半年過去了,AlphaGo的訓練量又增加了幾千萬局棋譜,其棋力的增長不是線性的啊。

  深度學習對SEO意味著什麼?

  就我個人來說,深度學習對SEO的影響目前還不明朗,還需要一段時間觀察、思考。以後有想法了再來交流。現在需要做好心理准備,搜索引擎判斷頁面質量的准確度可能會有質的飛躍,鑽空子的難度將大大提高。

  估計還是有做中文SEO的心裡在問,這對百度SEO有卵用啊?多寫寫百度啊?那麼請思考百度為什麼花大價錢成立百度深度學習研究院?肯定不是閒的了。百度把深度學習領域最牛的人物之一、Google Brain項目創建人吳恩達都給挖來了。這個吳恩達高中還是在新加坡上的呢,萊佛士書院,第一名校。這裡有吳恩達講機器學習的近20小時的線上教程。有互聯網真好,不然怎麼能輕易看到、聽到大師親自講課。

  最後來點陰謀論。就在今天,Google搜索的最高負責人,Amit Singhal,辭職了。幾年前,他對排名算法中使用機器學習是有些排斥的。接替他的是誰呢?John Giannandrea,原Google人工智能部門的負責人。難道由工程師設計規則的算法已成過去,以深度學習為代表的人工智能算法要全面登上舞台了?

  作者: [email protected]

  

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