Google VP Mayer يصف محرك البحث الأمثل

في الشهر الماضي ، قال الرئيس التنفيذي لشركة Google ، إريك شميدت ، خلال مكالمة أرباح الشركة أن Google نفذت حوالي 120 تحسينًا لجودة البحث خلال الربع الثالث مع تحركها نحو هدفها النهائي: "نريد الوصول إلى محرك البحث المثالي "

لم يطلب منه أحد توضيح هذا الهدف النبيل ، لذا عندما أتيحت لـ IDG News Service حديثًا مقابلة مع ماريسا ماير ، نائب رئيس Google لمنتجات البحث وتجربة المستخدم ، طلبنا منها على الفور شرح ما يعنيه شميت. كما تحدثت أيضًا عن العوامل التي تجعل Google متقدمة في البحث ، وكيف تنظر الشركة إلى التكنولوجيا الدلالية وما هي الخطوة التالية في جهود البحث العالمي التي تجمع بين الروابط ومجموعة متنوعة من أنواع الملفات - المقالات الإخبارية والصور ومقاطع الفيديو والكتب والخرائط - في قائمة النتائج الفردية.

نسخة محررة من المحادثة تتبع:

[اقرأ المزيد: أفضل خدمات البث التلفزيوني]

IDG News Service: ما هو محرك البحث المثالي؟ إذا كان لديك عصا سحرية وكان بإمكانك إنشائها ، كيف ستبدو؟ ماذا ستفعل؟

ماريسا ماير: ستكون آلة يمكنها الإجابة عن هذا السؤال ، حقًا. سيكون من الممكن فهم المفاهيم والكلام والأسئلة والعبارات والكيانات التي تتحدث عنها. سيكون بإمكانه البحث في جميع معلومات العالم ، [البحث] عن الأفكار والمفاهيم المختلفة ، وإعادتها إليك في عرض تقديمي كان مفيدًا ومتماسكًا.

هناك الكثير من جوانب البحث المختلفة التي تحتاج للذهاب إلى بناء محرك البحث هذا. عليك أن تفهم الكلام. أنت في حاجة لفهم الصور. تحتاج إلى ترجمة ، حتى يمكنك العثور على الإجابة بغض النظر عن اللغة المكتوبة بها. تحتاج إلى الكثير من الذكاء الاصطناعي حتى تتمكن من تحليل المعلومات ذات الصلة وتجميعها. أنت بحاجة إلى واجهة مستخدم رائعة وتجربة مستخدم لوضعها في السياق. وربما تحتاج إلى قدر معين من التخصيص ، بحيث يرتبط محرك البحث بالشخص ، بخلفيتهم ، بما يعرفونه بالفعل ، وما الذي كانوا يبحثون عنه الأسبوع الماضي.

IDGNS: على مستوى واجهة المستخدم ، يتم توجيه النقد إلى Google من قبل منافسيها باستمرار على ما يستهزئون به مزعجًا بصفحة نتائج Google "10 روابط زرقاء". يقولون إن Google هي مدرسة قديمة ، وأن نموذج البحث فيها غير فعال وغير مريح. كيف ترد على هذا النوع من الانتقادات؟

ماير: أود أن أشير إلى حقيقة أن البحث العالمي كان بالفعل لحظة فاصلة في هذا. يمكنك الحصول على الرسوم البيانية ، والصور ، والمدونات ، والمعلومات المحلية ، والكتب ، والأخبار ، وكلها مدمجة في محرك البحث الخاص بك. في حين أن العديد من منافسينا ما زالوا مشغولين ببناء محركات بحث صغيرة ورأسية حيث يجب أن تتذكر أنهم يمتلكونها ، فنحن مشغولون بمشكلة صعبة للغاية في علوم الكمبيوتر: كيف تقوم بتجميع كل هذه الوسائط المتباينة معًا في مجموعة واحدة متماسكة الإجابات ، وكيف تقوم بتوليف كل ذلك؟ نحن نفعل كل ذلك لأنه أفضل للمستخدمين: إليك الأداة وتعطيني ما أريد ، بغض النظر عن الشكل الذي جاء به.

لدينا تغييران ، ثلاثة ، خمسة كل أسبوع مرئيين المستخدم النهائي في واجهة المستخدم. نحن لا نعلن عن تغييرات الترتيب. نحن نجري تغييرات على خوارزمية الترتيب لدينا بمعدل اثنين في اليوم. ومن المثير للاهتمام أن بعض منافسينا لم يجروا أي تغييرات على وظائفهم في الترتيب لبعض الوقت. يحتاج البحث إلى التطور: واجهة المستخدم ، وظيفة الترتيب. إنها عملية من إجراء الكثير من التغييرات الصغيرة طوال الوقت وجعل الأشياء باستمرار أفضل.

IDGNS: ما هي حالة البحث الدلالي في Google؟ لقد قلتم في الماضي أنه من خلال "القوة الغاشمة" - تحليل كميات هائلة من الاستفسارات ومحتوى الويب - يمكن لمحرك جوجل تقديم نتائج تجعل الأمر يبدو كما لو أنه يفهم الأشياء سويا ، عندما يعمل حقا باستخدام طرق حسابية أخرى. هل ما زال هذا هو النهج المفضل؟

ماير: نحن نؤمن ببناء أنظمة ذكية تتعلم من البيانات بطريقة آلية ، [ثم] ضبطها وتنقيتها. عندما يتحدث الناس عن البحث الدلالي والويب الدلالي ، فإنهم عادة ما يعنيون شيئًا يدويًا للغاية ، مع خرائط لمختلف الارتباطات بين الكلمات والأشياء من هذا القبيل. نعتقد أنه يمكنك الوصول إلى مستوى أفضل بكثير من الفهم من خلال بيانات مطابقة الأنماط ، وبناء أنظمة واسعة النطاق. هكذا يعمل الدماغ. لهذا السبب لديك كل هذه الاتصالات غير الواضحة ، لأن الدماغ يعالج باستمرار الكثير والكثير من البيانات طوال الوقت

IDGNS: قبل عامين أو نحو ذلك ، كان بعض الخبراء يتوقعون أن التكنولوجيا الدلالية سوف تحدث ثورة في البحث وعمياء جوجل لكن هذا لم يحدث يبدو أن جهود البحث الدلالي قد ضربت جدارًا ، خاصةً لأن المحركات الدلالية من الصعب قياسها.

Mayer: المشكلة هي أن اللغة تتغيّر. صفحات الويب تتغير. كيف يتعب الناس عن أنفسهم. وكل هذه الأمور مهمة من حيث مدى جودة البحث الدلالي. وهذا هو السبب في أنه من الأفضل أن يكون هناك نهج يعتمد على التعلم الآلي ، وأنه يتغير ، يكرر ويستجيب للبيانات. هذا هو نهج أكثر قوة. هذا لا يعني أن البحث الدلالي ليس له أي دور في البحث. هذا فقط بالنسبة لنا ، نفضل التركيز على الأشياء التي يمكن أن تتوسع. إذا تمكنا من التوصل إلى حل بحث دلالية يمكن أن يتوسع ، فسنكون متحمسين لذلك. في الوقت الحالي ، ما نراه هو أن الكثير من أساليبنا تقترب من ذكاء البحث الدلالي ، ولكنها تفعل ذلك من خلال وسائل أخرى.

IDGNS: تم الإعلان عن البحث الشامل في مايو 2007. هل يعتبر أنه انتهى الآن؟ هل هو شيء دائمًا ما يكون عملاً قيد التقدم؟

Mayer: لا يزال الأمر حيًا وحيويًا. الآن لدينا فرق متعددة: لدينا فريق عالمي [بحث] محلي ، صورة [بحث] فريق عالمي ، منتخب [البحث] فريق عالمي. إنهم جميعًا يتطلعون إلى كيفية القيام بترتيب الوظائف بشكل أفضل وتحفيز هذا المحتوى. عندما أطلقناها ، كانت تظهر في واحد من كل 25 استفسارًا. اليوم ، يظهر في حوالي 25 في المئة من الاستفسارات. ونعتقد أن هناك أوقاتًا يمكن أن تساعد فيها تلك التنسيقات المساعدة [file] ، ولا نشعلها في صفحة النتائج. هذا شيء نحتاج إلى مواصلة السعي إلى القيام به.