約翰·蘭普頓

現(xiàn)在，人人都對(duì)谷歌的人工智能系統(tǒng)有所耳聞，這款人工智能計(jì)算系統(tǒng)是迄今美國(guó)加州山景城最新、最尖端的計(jì)算技術(shù)。然而，許多人或許并沒(méi)有意識(shí)到該系統(tǒng)改變搜索引擎、優(yōu)化行業(yè)的速度之快。本文將借助一些實(shí)例，說(shuō)明當(dāng)原有的搜索引擎優(yōu)化程序不再有效時(shí)，若要在商業(yè)領(lǐng)域贏得搜索引擎優(yōu)化戰(zhàn)役、站在領(lǐng)軍者的行列，應(yīng)當(dāng)采取哪些措施。

那么，什么是人工智能？

總體而言，人工智能可分為三類(lèi)：

1.狹義人工智能：針對(duì)特定任務(wù)設(shè)計(jì)的人工智能程序（例如在國(guó)際象棋比賽中擊敗世界冠軍的人工智能程序）。

2.通用人工智能：可執(zhí)行任何任務(wù)的人工智能程序。一旦人工智能程序如同人類(lèi)一般執(zhí)行各項(xiàng)任務(wù)，我們便將其認(rèn)定為通用人工智能。

3.超級(jí)人工智能：任務(wù)執(zhí)行能力普遍高于一般水平（超出了普通人的能力）。

目前提及的谷歌人工智能系統(tǒng)和谷歌現(xiàn)行的機(jī)器計(jì)算法，都屬于狹義人工智能。

事實(shí)上，狹義人工智能技術(shù)問(wèn)世已經(jīng)有一段時(shí)間了。你可曾想過(guò)，電子郵件系統(tǒng)中的垃圾郵件過(guò)濾程序就屬于狹義人工智能的范疇。下面將介紹幾種我比較青睞的人工智能技術(shù)程序：谷歌翻譯、IBM沃森計(jì)算系統(tǒng)、由亞馬遜出品的“向顧客推薦產(chǎn)品”的酷炫程序、自動(dòng)駕車(chē)程序，當(dāng)然了，還有倍受青睞的谷歌人工智能系統(tǒng)。

狹義人工智能具備多種運(yùn)算方法，正如佩德羅·多明戈斯在《主算法》一書(shū)中所言，試圖打造完美ANI程序的數(shù)據(jù)科學(xué)家可大體分為五大“陣營(yíng)”：符號(hào)學(xué)家、聯(lián)系論者、進(jìn)化論者、貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)者和類(lèi)比學(xué)家。

谷歌人工智能系統(tǒng)正是聯(lián)系論者的結(jié)晶。他們認(rèn)為，知識(shí)以編碼的形式存儲(chǔ)于大腦神經(jīng)元之間。而人工智能系統(tǒng)采用的具體策略正是這些專(zhuān)家所稱(chēng)的反向傳播技術(shù)，也被稱(chēng)作深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)。

聯(lián)系論者聲稱(chēng)，這種策略具備從一切原始數(shù)據(jù)獲取知識(shí)的能力，正因如此，它具備將知識(shí)汲取過(guò)程自動(dòng)化的能力。很顯然，谷歌在這一點(diǎn)上持相同看法。2014年1月26日，谷歌宣布收購(gòu)深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，在本質(zhì)上，這項(xiàng)技術(shù)實(shí)屬反向傳播產(chǎn)品。

因此，在談?wù)撊斯ぶ悄芟到y(tǒng)技術(shù)的時(shí)候，我們可以告訴人們它包含狹義人工智能的一項(xiàng)特殊技術(shù)，即反向傳播技術(shù)，或者深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)。既然我們已經(jīng)解決了“什么是人工智能”的問(wèn)題，那么接下來(lái)的問(wèn)題便是，這一領(lǐng)域的進(jìn)展如何？更重要的是，人工智能系統(tǒng)究竟是如何改變搜索引擎的？

技術(shù)（和人工智能）的迅猛發(fā)展

蒂姆·厄班在他的文章《人工智能變革：超級(jí)人工智能之路》中對(duì)科技發(fā)展做出的解釋比其他解釋都要略深一籌。

回顧歷史，就會(huì)發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的曲線(xiàn)如圖1所示。

但是，正如厄班所言，在現(xiàn)實(shí)中，個(gè)人無(wú)法看清圖像上所處位置右邊的上升趨勢(shì)（也就是未來(lái)的上升趨勢(shì)）。因此，圖2所示才是圖中人當(dāng)時(shí)的真實(shí)感覺(jué)。

也就是說(shuō)，人類(lèi)力圖預(yù)測(cè)未來(lái)的時(shí)候，總是低估了未來(lái)的種種可能性。這是因?yàn)樗麄兺塾谒幬恢米筮叺膱D景，而不是右邊的未來(lái)趨勢(shì)。

然而，現(xiàn)實(shí)情況是，隨著時(shí)間的推移，人類(lèi)的發(fā)展進(jìn)程越來(lái)越快。雷·庫(kù)茲韋爾將這種趨勢(shì)稱(chēng)為“加速循環(huán)法則”。這一原創(chuàng)理論背后的科學(xué)原理在于：與不太發(fā)達(dá)的社會(huì)相比，由于發(fā)達(dá)社會(huì)更為先進(jìn)，因此能以更快的速率繼續(xù)向前發(fā)展。當(dāng)然啦，人工智能的發(fā)展和目前先進(jìn)技術(shù)的增長(zhǎng)速度也是如此。

目前的計(jì)算資源也體現(xiàn)了這種越來(lái)越快的速度，我們可以清楚地看到，并能直接感受到，高級(jí)運(yùn)算和計(jì)算機(jī)都獲益于“加速循環(huán)法則”。更加令人震驚的是：在未來(lái)某個(gè)節(jié)點(diǎn)，一臺(tái)節(jié)約型電腦的運(yùn)算能力不僅會(huì)超過(guò)個(gè)人，而且會(huì)超過(guò)全人類(lèi)運(yùn)算能力的總和。

事實(shí)上，按照現(xiàn)在的趨勢(shì)看來(lái)，我們將能在2025年左右實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）。很明顯，技術(shù)發(fā)展的速度越來(lái)越快，從許多方面來(lái)看，大多數(shù)人都會(huì)對(duì)此措手不及。

超智能的崛起

正如上文所述，谷歌的人工智能系統(tǒng)只是一種狹義人工智能形式。這意味著，盡管狹義人工智能程序在某一特定領(lǐng)域超越了個(gè)人，卻只屬于相對(duì)較弱的人工智能形式。

然而，這種“弱勢(shì)”人工智能很可能輕易地轉(zhuǎn)化為某種令我們手足無(wú)措的事物，而且轉(zhuǎn)化速度之快出乎我們的預(yù)料。

你可以從圖3中清楚地看到，盡管在某一特定任務(wù)中屬于超智能等級(jí)，但是在多數(shù)情況下，谷歌的人工智能系統(tǒng)在智力等級(jí)量表中所處的級(jí)別是：相當(dāng)不夠智能。

但是，如果將“加速循環(huán)法則”應(yīng)用于人工智能后會(huì)發(fā)生什么？蒂姆·厄班帶領(lǐng)我們體驗(yàn)了一場(chǎng)思想實(shí)驗(yàn)之旅：

“即使人工智能在智力方面不斷地接近人類(lèi)，但在我們看來(lái)，它也只是比原來(lái)聰明了一點(diǎn)兒，這就和我們看待動(dòng)物是一樣的。當(dāng)人工智能的智力水平終于達(dá)到人類(lèi)最低水平的時(shí)候（即尼克·博斯特倫所說(shuō)的“村野白癡”水平），我們通常的反應(yīng)是：“哇哦，就像個(gè)傻瓜一樣。簡(jiǎn)直太可愛(ài)了！”現(xiàn)在唯一確定的是，在宏大的智力圖譜上，從“村野白癡”到“愛(ài)因斯坦”，人類(lèi)智力圖譜的范圍實(shí)際上十分狹窄。所以說(shuō)，只要達(dá)到“村野白癡”的智力水平，就可以聲稱(chēng)人工智能成了通用人工智能，或許突然之間它會(huì)比愛(ài)因斯坦更加聰明，但我們無(wú)法預(yù)知究竟會(huì)發(fā)生什么。

那么，對(duì)搜索引擎優(yōu)化行業(yè)和我們身邊的人工智能而言，這種趨勢(shì)究竟意味著什么呢？

搜索引擎優(yōu)化發(fā)生了永久性的變革

在預(yù)測(cè)未來(lái)之前，不妨先談?wù)勅斯ぶ悄芟到y(tǒng)改變搜索引擎優(yōu)化的方式。我曾與斯科特·斯托弗促膝交談，他是我在卡耐基梅隆大學(xué)的校友、朋友，市場(chǎng)策劃公司的現(xiàn)任首席技術(shù)官，也是創(chuàng)始人之一，這家公司為全球500強(qiáng)企業(yè)搜索引擎優(yōu)化團(tuán)隊(duì)提供搜索引擎模型。作為一名搜索引擎工程師，他對(duì)過(guò)去的10年有著獨(dú)特的見(jiàn)解，而大部分搜索引擎行業(yè)的專(zhuān)業(yè)人士并未意識(shí)到這些。談到谷歌公司開(kāi)始將重點(diǎn)放在人工智能領(lǐng)域時(shí)，他為搜索引擎優(yōu)化行業(yè)提了幾點(diǎn)建議。

1.如今使用的回歸分析存在嚴(yán)重缺陷

目前，回歸分析是搜索引擎優(yōu)化行業(yè)最大的缺陷。每當(dāng)谷歌的排名榜發(fā)生較大的變化時(shí)，很多預(yù)言家便應(yīng)運(yùn)而生。通常毫無(wú)例外的是，一些數(shù)據(jù)科學(xué)家和搜索引擎優(yōu)化行業(yè)知名公司的首席技術(shù)官就會(huì)信誓旦旦地?cái)嘌?，谷歌排名最近出現(xiàn)的變化“確有緣由”。他們通常所做的分析包括追溯事件發(fā)生前數(shù)月間的排名數(shù)據(jù)，然后查看各家網(wǎng)站的排名發(fā)生了怎樣的變化。

這些數(shù)據(jù)科學(xué)家利用回歸分析法時(shí)，都是指出受到影響（正面或負(fù)面）的一種具體類(lèi)型的網(wǎng)站，并且得出十分確定的結(jié)論，認(rèn)為谷歌最新的計(jì)算方法變化轉(zhuǎn)型來(lái)自這些網(wǎng)站分享的具體類(lèi)型算法（內(nèi)容或反向鏈接等）。

然而，目前谷歌的運(yùn)行方式已經(jīng)不是這樣了。作為一款機(jī)器學(xué)習(xí)法或深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)法產(chǎn)品，谷歌人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制截然不同。

谷歌公司內(nèi)部仍有許多核心算法。人工智能系統(tǒng)的工作任務(wù)在于：充分了解這些核心算法如何混合搭配才能更適用于不同類(lèi)型的搜索結(jié)果。例如，在某些搜索結(jié)果中，人工智能系統(tǒng)或許知道最重要的信號(hào)是標(biāo)簽標(biāo)題。

增加對(duì)標(biāo)簽標(biāo)題匹配算法的關(guān)注度，可能會(huì)帶來(lái)更好的搜索體驗(yàn)。然而，換一種搜索結(jié)果后，同一信號(hào)帶來(lái)的搜索體驗(yàn)或許根本談不上良好，甚至是極其糟糕的。因此，在另一種垂直搜索中，也許另一種算法，即網(wǎng)頁(yè)排名更有效。

這也就意味著，針對(duì)不同的搜索結(jié)果，谷歌都會(huì)提供截然不同的混合運(yùn)算法?，F(xiàn)在我們終于明白，脫離搜索結(jié)果所處的大環(huán)境后，針對(duì)各個(gè)網(wǎng)站進(jìn)行的回歸分析為什么存在極大的缺陷。

正因如此，當(dāng)今的回歸分析必須借助特定的搜索結(jié)果來(lái)進(jìn)行。斯托弗提出了一種搜索建模路徑，可以衡量谷歌的計(jì)算法發(fā)生的變化。首先，對(duì)于特定的關(guān)鍵字搜索，可以通過(guò)快照的方式，拍下之前搜索引擎模型的調(diào)整情況。然后，在發(fā)現(xiàn)排名變化之后，重新調(diào)整搜索引擎模型，顯示出前后兩種搜索引擎模型設(shè)置的變量。通過(guò)此種方法，在排名發(fā)生變化的時(shí)候，我們就可以清楚地看到哪種算法升級(jí)了，哪種降級(jí)了。

2.人類(lèi)力圖預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)，總是低估未來(lái)的種種可能性

了解了這類(lèi)相關(guān)知識(shí)后，我們可以致力改進(jìn)搜索引擎優(yōu)化的特定部分，針對(duì)不同的搜索結(jié)果搜索相關(guān)網(wǎng)站。但是，這種方法將不會(huì)（也無(wú)法）適用于其他搜索結(jié)果。這是因?yàn)槿斯ぶ悄芟到y(tǒng)依據(jù)搜索結(jié)果（或關(guān)鍵字）進(jìn)行搜索。顧名思義，是為每個(gè)搜索結(jié)果量身定做的最佳算法。

3.進(jìn)行市場(chǎng)定位，避免錯(cuò)誤分類(lèi)

谷歌意識(shí)到，可以教給全新的深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)如何辨別“好”網(wǎng)站與“壞”網(wǎng)站。針對(duì)各種搜索結(jié)果，谷歌會(huì)權(quán)衡并提供不同的算法。同樣，谷歌公司認(rèn)識(shí)到，每個(gè)垂直搜索中都包含“好”網(wǎng)站和“壞”網(wǎng)站。毫無(wú)疑問(wèn)，這是因?yàn)椴煌拇怪彼阉鲹碛械目蛻?hù)關(guān)系管理系統(tǒng)不同、模板不同，整體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也不同。

人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行，實(shí)際上等于是學(xué)會(huì)在各種環(huán)境中進(jìn)行正確的“設(shè)置”。正如你已經(jīng)猜到的那般，這種設(shè)置完全依賴(lài)于操作過(guò)程中的垂直搜索。因此，舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，谷歌知道醫(yī)療健康服務(wù)網(wǎng)是醫(yī)療行業(yè)中的知名網(wǎng)站，在排名時(shí)想將其置于搜索結(jié)果目錄的頂部。任何類(lèi)似于醫(yī)療健康服務(wù)網(wǎng)站點(diǎn)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)站都將被歸入“好”網(wǎng)站之列。同理，在醫(yī)療業(yè)搜索中，任何類(lèi)似于垃圾網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的網(wǎng)站都會(huì)被劃入“壞”網(wǎng)站之列。

人工智能系統(tǒng)借助深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)能力，對(duì)“好”網(wǎng)站和“壞”網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)匯總。設(shè)想一下，假如有一家網(wǎng)站不加歸類(lèi)地雜糅各行各業(yè)的內(nèi)容，將會(huì)出現(xiàn)什么情況呢？

首先，對(duì)于深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)如何運(yùn)行的問(wèn)題，仍必須對(duì)諸多細(xì)節(jié)進(jìn)行討論。在將網(wǎng)站區(qū)分為“好”與“壞”兩個(gè)陣營(yíng)之前，人工智能系統(tǒng)必須確定所有網(wǎng)站的具體類(lèi)型。盡管耐克官網(wǎng)或者醫(yī)療健康服務(wù)網(wǎng)上都擁有各種各樣的次級(jí)類(lèi)別，但其總體類(lèi)型顯而易見(jiàn)，因此這類(lèi)網(wǎng)站很容易區(qū)分。

但是如何區(qū)分涵蓋多種不同類(lèi)型內(nèi)容的那些網(wǎng)站呢？比如指南型系列網(wǎng)站，此類(lèi)網(wǎng)站涵蓋的信息種類(lèi)繁多、龐雜。針對(duì)這種情況，深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)根本無(wú)能為力。那么谷歌對(duì)這些網(wǎng)站采用了哪些數(shù)據(jù)呢？回答是：看起來(lái)可能很隨意。谷歌可能會(huì)選擇其中的某種信息類(lèi)型。對(duì)于維基百科等知名網(wǎng)站，谷歌可能會(huì)放棄分類(lèi)過(guò)程，以確保深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程不會(huì)降低現(xiàn)有的搜索體驗(yàn)感受（即所謂的“大而無(wú)當(dāng)”）。

4.搜索引擎優(yōu)化將會(huì)極度專(zhuān)業(yè)化

但對(duì)不太知名的網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，這意味著什么呢？很有可能，機(jī)械學(xué)習(xí)程序會(huì)自動(dòng)對(duì)所有網(wǎng)站進(jìn)行分類(lèi)，之后再將其與其他網(wǎng)站進(jìn)行比較。可以說(shuō)，指南型系列網(wǎng)站看起來(lái)近似于醫(yī)療健康服務(wù)網(wǎng)。太棒了，不是嗎？

如果分類(lèi)程序認(rèn)為一家網(wǎng)站屬于鞋類(lèi)網(wǎng)站，那么就會(huì)將其與耐克的官網(wǎng)（而非醫(yī)療健康服務(wù)網(wǎng)）進(jìn)行比較。結(jié)果這家網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)看起來(lái)很像垃圾鞋類(lèi)網(wǎng)站，因此這種無(wú)所不包的網(wǎng)站可能被輕易地標(biāo)記為垃圾網(wǎng)站。如果操作指南型網(wǎng)站涵蓋不同領(lǐng)域，那么就很容易使每種類(lèi)型都仿佛接近本行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的樣子，一定要進(jìn)行市場(chǎng)定位。

5.反向鏈接令人不安

現(xiàn)在，讓我們來(lái)看看反向鏈接受到了什么樣的影響?；谏鲜龇诸?lèi)程序，堅(jiān)持“鏈接近鄰”原則尤為重要，如果垂直搜索中的同類(lèi)反向鏈接配置有所出入，人工智能系統(tǒng)便會(huì)即刻感知到。

仍然以上述的例子為證。假設(shè)一家公司擁有一個(gè)鞋類(lèi)網(wǎng)站。根據(jù)我們的常識(shí)，人工智能系統(tǒng)的深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)嘗試將其各個(gè)方面與最佳鞋類(lèi)網(wǎng)站或最差鞋類(lèi)網(wǎng)站進(jìn)行比較。因此，順理成章，這家網(wǎng)站的反向鏈接配置會(huì)與最佳或最差網(wǎng)站的反向鏈接配置進(jìn)行對(duì)比。

我們也可以這樣說(shuō)，信譽(yù)良好的鞋類(lèi)網(wǎng)站擁有來(lái)自相關(guān)臨近領(lǐng)域的反向鏈接，即運(yùn)動(dòng)類(lèi)網(wǎng)站、保健類(lèi)網(wǎng)站和時(shí)尚類(lèi)網(wǎng)站。

目前，該公司的搜索引擎優(yōu)化團(tuán)隊(duì)決定開(kāi)始從近鄰中尋求反向鏈接，并增添了新的近鄰——汽車(chē)業(yè)，這是由于公司的首席執(zhí)行官之前與汽車(chē)業(yè)有關(guān)系。該公司的設(shè)計(jì)十分“巧妙”，他們?cè)谄?chē)網(wǎng)站上構(gòu)建了一個(gè)交叉銷(xiāo)售網(wǎng)頁(yè)，“買(mǎi)車(chē)簽約即送新鞋”，點(diǎn)擊后就會(huì)鏈接到該公司的新款鞋。完全不著痕跡，不是嗎？

人工智能系統(tǒng)將會(huì)注意到這一點(diǎn)，注意到這種反向鏈接配置看起來(lái)與信譽(yù)良好的鞋類(lèi)網(wǎng)站截然不同。而更糟糕的是，大量垃圾鞋類(lèi)網(wǎng)站也有汽車(chē)網(wǎng)站的反向鏈接配置。哇！

就這樣，在不了解“正確”的反向鏈接配置是什么的情況下，人工智能系統(tǒng)已經(jīng)對(duì)搜索引擎的搜索結(jié)果做出了“好”與“壞”的判斷。新的售鞋網(wǎng)站已經(jīng)被標(biāo)記為垃圾網(wǎng)站，瀏覽量開(kāi)始暴跌。

搜索引擎優(yōu)化和人工智能的未來(lái)前景

正如我們?cè)谟懻摷铀傺h(huán)法則時(shí)談到的那樣，人工智能系統(tǒng)和其他人工智能將會(huì)在未來(lái)某個(gè)時(shí)刻超越人腦。而現(xiàn)在，無(wú)人知曉科技將引領(lǐng)我們走向何方。

不過(guò)，有些事情是確定無(wú)疑的：

任何競(jìng)爭(zhēng)激烈的關(guān)鍵字設(shè)置都需要自檢；

大多數(shù)網(wǎng)站將需要進(jìn)行市場(chǎng)定位，防止被錯(cuò)誤分類(lèi)；

所有網(wǎng)站都應(yīng)該模仿本領(lǐng)域內(nèi)一流網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和要素。

在某些方面，深層強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法使搜索引擎優(yōu)化變得更加簡(jiǎn)單。人工智能系統(tǒng)及同類(lèi)技術(shù)幾乎與人腦相當(dāng)，它們遵循的規(guī)則十分簡(jiǎn)潔明了：不再出現(xiàn)漏洞。

在其他方面，前路略為坎坷。搜索引擎優(yōu)化領(lǐng)域?qū)O度專(zhuān)業(yè)化，分析學(xué)和大數(shù)據(jù)成為日常運(yùn)營(yíng)的基本準(zhǔn)則。對(duì)任何不熟悉這些方法的搜索引擎優(yōu)化而言，還有很多工作要做，需要奮力猛追。而對(duì)擁有相應(yīng)技能的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，數(shù)目可觀(guān)的薪金指日可待。