说来奇怪，我最常用的搜索引擎是“知乎”

　　说来奇怪，我最常用的搜索引擎是“知乎”

　　这里指的不是笔者我的经验分享，而是查找他人的经验分享。

　　像查找“考研保研经验”、“托福雅思备考经验”、“面试准备经验”时，搜索引擎的不足甚至是很讨厌的部分就体验出来了。

　　比如搜索“托福如何备考”，搜索引擎最先列出的是广告。

　　百度搜索“托福如何备考”的结果

　　在剩下的推荐中，除了有时能搜到知乎外，还有百度知道或者是类营销号式的文章。

　　百度搜索“托福如何备考”的结果2

　　类营销号式的文章看了和没看一样，而百度知道的回答质量明显又不如知乎。

　　知乎搜索“托福如何备考”的结果

　　综上，在某专业领域查找问题的答案或者查找经验分享时，我倾向于使用知乎。

　　对搜索引擎的畅想

　　虽然吐槽了搜索引擎广告多、有些体验不好，但这并不意味着搜索引擎是一个“坑人”的东西。

　　如今我们所使用的“互联网”，其中“联”的功能很大程度上都要依赖搜索引擎。

　　知乎在某些内容查找方面是比各类搜索引擎好，但正是因为搜索引擎，我们才能够找到各类我们想要的网站、视频、图片。

　　写这篇文章的原因，除了想说说知乎外，我还想说说一个让我眼前一亮的搜索引擎——Magi

　　网站：

　　这是一款由国人团队打造的基于机器学习的信息抽取和检索系统。

　　说白了点，是一款采用了机器学习的搜索引擎。

　　该搜索引擎可以自己从文本中学习知识。引用官网的话就是：

　　“学习过程是在无人干预的情况下 7 x 24 小时不间断运行的，实时新闻事件中的知识一般只需要 5 分钟就会被掌握。随着可交叉验证的信息源不断增加，先前学习到的知识的可信度会被重新评估，使结果中的错误被自动纠正。”

　　其除了和其他搜索引擎一样可以搜索网页外，还可以搜索“实体”

　　以搜Bilibili（一个视频网站）为例，搜索到的结果如下图

　　

　　在magi上搜索bilibili的结果

　　该搜索引擎会发现bilibili是一个“实体”，确信度是100%

　　搜索引擎学习到的bilibili的描述

　　接着，它会给出对bilibili的描述、属性、标签等信息。其中，绿色表示十分确定，橙色表示比较确定，红色表示不太确定。

　　搜索引擎学习到的bilibili的属性和标签

　　在页面的右侧，搜索引擎会告诉你，它从哪些文章学习到了上述的知识。

　　知识的主要学习来源

　　有趣的一点是，搜索引擎还可以告诉你它从哪些文章学习到了哪些知识。

　　magi的学习来源展示

　　除此之外，它还可以回答一些问题，找到一些相关内容。

　　当然，其学习到的知识也不一定100%准确。尤其是在“属性”那一块，很容易出现啼笑皆非的笑话。如：

　　由于magi规模比较小，很多内容搜不到。比如说，我的个人网站……

　　搜索不到比较小众的内容

　　而且由于体量较小，magi有时搜索到的内容与搜索关键词的相关性不一定很高。

　　比如搜索“sigmoid函数”（机器学习的一个概念）。百度等大型搜索引擎能准确地显示一些技术博客。但magi则给出了一个名叫“sigmoid函数”的微博用户的相关信息。

　　magi搜索引擎可能会搜到答非所问的内容

　　虽然magi有上述这些问题，但我还是觉得其是一个很了不起的搜索引擎。

　　在我第一次看到该搜索引擎时，我是处于一种“头皮发麻”的状态。因为其正在实现基于海量文本的自主学习。

　　

　　而这，这是真正实现“人工智能”的第一步，也是我研究NLP（自然语言处理）领域的初衷。

　　当然，如果你问我magi是否会成为一匹黑马，在几年、十几年后成为取代百度的存在吗？我会果断地告诉你：不会。

　　百度虽然已经成为了BAT中混得最差的一个，但是

　　百度再差，其吸引的都是985,211的人才。

　　更何况，百度其实一点也不差。

　　这些年，百度在AI领域加大投入，其无人驾驶、PaddlePaddle编程框架、百度云计算平台、研究投入如ERNIE语言模型……

　　百度正在努力从互联网巨头转变为AI巨头。

　　百度的深度学习平台

　　magi搜索引擎想超越百度，需要搜索大量数据、租用大量服务器、雇佣海量人员。而百度想实现magi的功能，只需要调用十几名优秀的员工组成一个项目组，给予其足够的资源即可。

　　而且考虑到百度智能云已经提供了各种各样的AI产品，也许实现magi的功能不是什么难事。

　　百度智能云 提供的AI产品

　　尽管如此，我仍旧觉得magi十分了不起。因为其是一个“先驱者”，其实现了一个令人赞叹的功能，其启发了我对未来搜索引擎的畅想。

　　搜索引擎创立之初，搜索内容的排序就是一个很头疼的事情。

　　如果按照关键词出现次数多少来排序，关键词出现多的网站先显示，则很可能会搜出一些恶意添加并重复各类无关的关键词，以使自己排名靠前的网站。

　　后来google提出了PageRank的算法，从“用户流量”的角度来为网站排序。

　　这不能代表排名靠前的就和搜索内容相关。

　　针对于各类搜索引擎的排序算法，甚至催生了一个全新的领域网站排名优化：通过对甲方的网站进行优化，使搜索引擎更容易搜到甲方来赚钱。

　　但如果随着人工智能的发展，自然语言处理领域有了质的突破的话。我们可以让机器理解互联网中的文本内容，让其像magi一样，学习到文本中的知识。

　　这样，搜索引擎再也不用基于关键词推荐、或基于用户流量进行排序，而是可以真正的基于内容进行推荐。

　　也许那时，真正的人工智能也不远了吧。

　　最后，祝我生日快乐

　　11.25.2019