1 00:00:00,000 --> 00:00:05,085 網際網路: 搜尋是如何進行的呢? 2 00:00:06,080 --> 00:00:11,900 嗨,我是約翰(John)。我帶領著Google的搜尋和機器學習團隊。 3 00:00:11,900 --> 00:00:15,960 我認為這是令人驚奇與振奮的一件事: 4 00:00:15,960 --> 00:00:19,710 全世界的人們會使用搜索引擎來詢問瑣碎小事與重要問題 5 00:00:19,710 --> 00:00:24,520 所以盡我們所能地提供人們最好的答案,成為了重責大任。 6 00:00:26,200 --> 00:00:30,940 嗨,我是Akshaya,我任職於Bing搜索小組。 7 00:00:30,940 --> 00:00:34,200 有很多時候,我們進行人工智慧 8 00:00:34,200 --> 00:00:38,280 與機器學習的研究,但我們必須深刻了解使用者會如何運用 9 00:00:38,280 --> 00:00:42,820 因為最終,我們希望能對社會產生好的影響。 10 00:00:43,520 --> 00:00:48,500 問一個簡單的問題:旅行到火星要花多久時間呢? 11 00:00:48,500 --> 00:00:54,920 這些結果是從哪裡來的?為什麼這個結果排在另一個結果的前面呢? 12 00:00:54,920 --> 00:01:00,180 好。我們一起深入了解:搜尋引擎如何將你的問題轉化成這樣的結果。 13 00:01:00,180 --> 00:01:03,750 你需要知道的第一件事:當你進行搜尋時, 14 00:01:03,750 --> 00:01:08,240 搜尋引擎不是即時到網際網路上去找尋你要的資訊。 15 00:01:08,240 --> 00:01:11,040 那是因為網際網路上有超過數十億的網站 16 00:01:11,040 --> 00:01:15,450 而且每一分鐘還有數以百計的網站被創造出來。 17 00:01:15,450 --> 00:01:19,780 如果搜尋引擎,必須到每一個網站來找你要的資訊,這件事情就會永遠無法完成。 18 00:01:19,780 --> 00:01:23,490 為了讓你的搜尋更加快速,搜尋引擎一直不斷地掃描網站 19 00:01:23,490 --> 00:01:28,400 提前記錄下來,以後可能對你的搜尋有幫助的資訊。 20 00:01:28,400 --> 00:01:32,220 這樣一來,當你搜尋有關「旅行到火星」時 21 00:01:32,220 --> 00:01:35,280 搜尋引擎已經擁有了即時能夠給你答案所需要的資訊。 22 00:01:36,340 --> 00:01:37,880 它是這樣運作的: 23 00:01:37,880 --> 00:01:42,340 網際網路是眾多網頁所連結而成的網。網頁間以超連結彼此相連。 24 00:01:42,340 --> 00:01:46,500 搜尋引擎一直不斷地執行一個名為「蜘蛛」的程式 25 00:01:46,500 --> 00:01:49,660 這個程式在這些網頁中爬行,蒐集這些網頁的資訊。 26 00:01:49,660 --> 00:01:57,120 每次找到一個超連結,它就會順著這個連結,拜訪在網際網路中能夠找到的每一個頁面。 27 00:01:57,120 --> 00:02:00,600 蜘蛛對於每一個它拜訪的頁面,都會記錄所有搜尋所需的資訊。 28 00:02:00,600 --> 00:02:06,680 這些紀錄會加到一個名為「搜尋索引」的特殊資料庫。 29 00:02:07,300 --> 00:02:10,900 現在,讓我們回到先前的搜尋,看看我們能不能弄清楚 30 00:02:10,900 --> 00:02:13,520 搜尋引擎是如何產生出這些結果。 31 00:02:13,520 --> 00:02:18,920 當你問「旅行到火星需要多長時間」時,搜索引擎會用這句話裡的每一個字, 32 00:02:18,920 --> 00:02:23,840 到搜尋索引中檢查,來馬上得到網路上所有包含這些字的網頁清單 33 00:02:23,840 --> 00:02:28,280 但是,只是查看這些搜尋字會得到數以百萬的網頁 34 00:02:28,280 --> 00:02:33,360 所以搜尋引擎必須能夠判定對你最適當的 頁面,來優先顯示。 35 00:02:33,360 --> 00:02:37,880 這就是最微妙的地方,因為搜尋引擎可能需要猜測你在找什麼。 36 00:02:37,880 --> 00:02:44,280 每個搜索引擎會使用自己的演算法,根據它認為你所需要的結果,來排序這些網頁。 37 00:02:44,840 --> 00:02:50,480 搜索引擎的排序演算法可能會檢查:你搜尋的字詞是否出現在網頁的標題上 38 00:02:50,480 --> 00:02:55,790 它可能會檢查這些字詞是否彼此相鄰出現 39 00:02:55,790 --> 00:03:01,800 以及其他的計算方式,來幫助它能更準確的判斷哪些是你想看的網頁、哪些不是。 40 00:03:02,660 --> 00:03:05,440 對於搜尋選出最相關的結果,Google發明了最著名的演算法: 41 00:03:05,440 --> 00:03:11,360 它是將「有多少網頁連結到特定頁面」納入計算 42 00:03:11,360 --> 00:03:14,260 這裡的想法是:如果有很多網站認為這一個頁面很有意思 43 00:03:14,260 --> 00:03:17,820 那麼它很有可能就是你正在找尋的那個網頁。 44 00:03:17,820 --> 00:03:23,000 這個演算法稱為:「佩奇排名 (Page Rank)」。不是因為它排名網頁,而是因為 45 00:03:23,000 --> 00:03:27,220 它是以發明者,拉里佩奇(Larry Page)來命名的。佩奇是Google的創始人之一。 46 00:03:27,620 --> 00:03:32,020 由於,當你查看網頁時,網站往往能因此獲得收入,垃圾郵件發送者便不斷地 47 00:03:32,020 --> 00:03:37,920 嘗試找到欺騙搜尋演算法的方式,來讓他們的網頁能夠在搜尋結果中,有更高的排名 48 00:03:37,920 --> 00:03:40,840 搜索引擎定期地更新演算法 49 00:03:40,840 --> 00:03:44,480 來防止偽造或不受信任的網站來獲得高排名。 50 00:03:44,480 --> 00:03:50,120 到最後,還是需要由你來留意這些不受信任的網頁 51 00:03:50,120 --> 00:03:53,340 你可以查看網址,並確認它有個可靠的來源。 52 00:03:53,340 --> 00:04:00,560 搜索程式不斷地演進,改善演算法來回傳比競爭對手更好、更快的結果。 53 00:04:00,880 --> 00:04:06,560 現今的搜尋引擎,甚至運用你沒有明確提供的資訊,來幫助你縮小搜尋的範圍。 54 00:04:06,560 --> 00:04:11,380 例如,你搜尋可以遛狗的公園,許多搜索引擎 55 00:04:11,380 --> 00:04:15,980 會出所有在你附近的可以遛狗的公園,即便你沒有輸入你的位置。 56 00:04:17,260 --> 00:04:24,320 現代的搜索引擎,能理解的不僅是網頁上的文字,還有實際上的意義 57 00:04:24,320 --> 00:04:27,040 為你找出最符合你正在找尋的東西。 58 00:04:27,040 --> 00:04:33,180 例如,如果你搜索「速球投手(fast pitcher)」,它會知道你正在尋找的是運動員, 59 00:04:33,180 --> 00:04:37,200 如果你搜尋的是「大水壺(large pitcher)」,它會找尋到是與廚房用途的選擇。 60 00:04:38,880 --> 00:04:43,380 為了更好地理解這些字詞,我們運用了機器學習,這是人工智慧的一種。 61 00:04:43,380 --> 00:04:47,340 它能夠讓搜索演算法不只是找尋網頁中的個別字母或字詞 62 00:04:47,340 --> 00:04:51,800 還能了解這些字詞背後的含義。 63 00:04:53,540 --> 00:04:59,039 網際網路不斷成倍地增長,但如果設計搜尋引擎的團隊 64 00:04:59,040 --> 00:05:04,980 能幫助我們做正確的判斷,你所需要的資訊離我們的距離,就只有幾次按鍵之遙。