谷歌為什麼要學習山羊

幾周前，我發現谷歌知道山羊的壽命。搜尋“山羊能活多久”，你會看到它顯示在搜尋結果上方的一張特殊卡片上。15到18年！這不是一個重要的事實，我無法想象人們經常問這個問題——但事實確實如此。我不能告訴你他們是從哪裡得到答案的（很難搞定，我稍後再談），但我很肯定答案是對的。這是谷歌喜歡提供的一種偶然發現。我去尋找一個事實，它就在那裡。你離開的時候感覺引擎知道你能問的任何問題的答案。...

這項功能的正式名稱是知識圖（knowledgegraph），這是谷歌將網路上的資訊轉換成易於管理的卡片的專案。山羊資料的突然出現說明瞭很多關於谷歌構建它的零碎方式。他們知道山羊有多久了？我打了幾個電話，谷歌得到了回覆：這張卡片是一年前新增的，作為更廣泛的動物擴充套件的一部分，還包括山羊的體重（45到300公斤）和身高（40到58釐米），其他動物的規格也類似。除非你在谷歌上搜索“山羊能活多久”，否則你永遠不會知道。

知識圖已經運行了兩年半，並逐漸擴充套件到整個時間。它從一開始就被植入了Android，這也適應了逐漸完善的語音搜尋。這意味著你可以大聲問你的**一個關於山羊的問題，語音處理器將引導你透過搜尋並返回到知識圖表。這張特別的卡片是許多小的更新的結果-一個建立“動物”作為一個實體，另一個建立特定的屬和特定的特徵。

谷歌的知識結構上有很多錢

這一結構帶來了大量資金，支撐了谷歌的搜尋收入和整個Android生態系統。蘋果和微軟也參與了這場遊戲，分別是Siri和Cortana，不過谷歌仍然被普遍認為是行業領袖。在最近的一次測試中，知識圖表能夠回答88%的問題，Siri和Cortana的回答率分別為53%和40%。但是這個測試只提示了一個更大的問題：當你問你的**或電腦一個問題時，你有多確定它會知道答案？

谷歌的漸進式方法是它取得如此領先的部分原因。Siri在每一次iOS升級中都會有新的功能，但這些功能往往會大量出現，比如今年夏天的歌曲識別更新。這給了蘋果的工程師更少的迭代機會，也給每一次更新增加了更大和有意義的東西的壓力，而不僅僅是像山羊壽命這樣的小東西。Cortana選擇了谷歌的方式，使用基於網路的架構，每兩周新增一次新的功能和資料，但考慮到谷歌兩年的領先優勢，微軟可能還需要一段時間才能趕上。

知識圖最大的出發點是簡單的Google搜尋。如果你搜索“山羊+壽命”，答案已經很接近了。知識圖只是給它多一點結構。”“我們知道人是有的，人有父母、孩子和配偶，”艾米莉·莫克斯利說，她是構建圖表團隊的首席產品經理他們有身高，有出生日期，有死亡日期。這就是知識圖所包含的語義，您可以將其與來自web和使用者查詢的知識結合起來，以實際回答問題。”

“我們知道有人，人有父母、子女和配偶。”

有時這意味著非常棘手的認識論工作，比如上個月莫克斯利和她的同事們教授有關虛構世界的知識圖表。很多人都在谷歌上搜索“誰扮演狼獾”，但建立答案意味著為扮演一個角色建立一個強有力的定義。某些人已經被歸類為演員（休·傑克曼等人），但現在這些演員與其他實體聯絡起來，這些實體被稱為虛構人物（狼獾、冉阿讓），而虛構人物又可以與其他演員聯絡起來，以此類推。複合問題仍然存在一些問題（“扮演夏洛克的演員有多高？”），但莫克斯利說，她認為圖表最終能夠解決這些問題似乎我們應該能夠回答，但我們今天不能，因為這是多跳，”莫克斯利說它增加了出錯的可能性。”

谷歌也沒有一個特定的地方可以作為演員資訊或動物資訊的來源。只是，當你尋找與“山羊+壽命”相關的時間長度時，它們往往在15到18歲之間。它是來自任何地方的環境資料。如果你得到足夠的共識，它就會變成一個看起來非常像事實的東西。

山羊和人一樣，也很複雜

這可能會引發一些問題，比如本月早些時候，電視主持人斯蒂芬·科爾伯特（Stephen Colbert）堅稱自己的身高是5英尺11英寸，而不是谷歌名片上所列的5英尺10英寸(最終他們定在5尺10寸½".) 這基本上是一個笑話，但背後有一個真正的焦慮。如果谷歌捏造了錯誤的事實呢？關於山羊，即使是“15-18歲”也不是你想要的完美答案。美國奶山羊協會將8到12年列為他們的標準，儘管答案可能是奶山羊特有的。如果你想進入不同的品種，侏儒山羊的壽命就更少了。山羊和人一樣，也很複雜。

你可以找到更明確的答案，但這會帶來其他問題。如果你問Siri離月球有多遠，資料將來自Wolfram Alpha，這是一個更加精巧的資料庫，處理經過驗證的數學事實，從相對較小的知識庫中執行複雜的計算——但它只適用於你可以計算的答案。還有維基百科，一個稍微不太可靠的來源，有大量的資訊可以利用。如果谷歌不確定一個事實，它將完全跳過這張牌，部分原因是科爾伯特因素。但是，驗證仍然主要是在許多不同的地方找到相同的答案。如果每個人都認為山羊能活200年，那麼谷歌也會這麼認為。

谷歌通常把圖形當作一種星際迷航的計算機——一個對你可能提出的任何問題都有完美真實答案的資料庫——但這是一種比他們所說的更為扭曲的事實。我們已經花了幾十年的時間研究如何在計算機中表示知識，但我們仍然沒有一個答案接近人類對世界的實際思考方式。我們的大腦更多地關註於印象而不是事實（天空是藍色的，除非有時是灰色的，等等），當你試圖把世界上所有的知識編碼出來時，這就成了一個問題。但谷歌似乎發現了這一點，將網路環境知識帶入了更難、更不變的領域。它不是完美的，數學上的真理，就像Wolfram Alpha那樣，但是它足夠接近，你可以相信它，並且足夠廣泛，通常可以有一個答案。也許這是我們需要的最接近完美的事實。