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網際網路：
搜尋是如何進行的呢？
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嗨，我是約翰(John)。我帶領著Google的搜尋和機器學習團隊。
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我認為這是令人驚奇與振奮的一件事：
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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
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所以盡我們所能地提供人們最好的答案，成為了重責大任。
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嗨，我是Akshaya，我任職於Bing搜索小組。
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有很多時候，我們進行人工智慧
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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
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因為最終，我們希望能對社會產生好的影響。
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問一個簡單的問題：旅行到火星要花多久時間呢？
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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？
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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。
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你需要知道的第一件事：當你進行搜尋時，
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搜尋引擎不是即時到網際網路上去找尋你要的資訊。
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那是因為網際網路上有超過數十億的網站
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而且每一分鐘還有數以百計的網站被創造出來。
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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。
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為了讓你的搜尋更加快速，搜尋引擎一直不斷地掃描網站
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提前記錄下來，以後可能對你的搜尋有幫助的資訊。
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這樣一來，當你搜尋有關「旅行到火星」時
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搜尋引擎已經擁有了即時能夠給你答案所需要的資訊。
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它是這樣運作的：
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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。
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搜尋引擎一直不斷地執行一個名為「蜘蛛」的程式
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這個程式在這些網頁中爬行，蒐集這些網頁的資訊。
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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。
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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。
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這些紀錄會加到一個名為「搜尋索引」的特殊資料庫。
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現在，讓我們回到先前的搜尋，看看我們能不能弄清楚
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搜尋引擎是如何產生出這些結果。
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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，
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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
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但是，只是查看這些搜尋字會得到數以百萬的網頁
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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。
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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。
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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。
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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
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它可能會檢查這些字詞是否彼此相鄰出現
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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。
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對於搜尋選出最相關的結果，Google發明了最著名的演算法：
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它是將「有多少網頁連結到特定頁面」納入計算
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這裡的想法是：如果有很多網站認為這一個頁面很有意思
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那麼它很有可能就是你正在找尋的那個網頁。
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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
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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。
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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
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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
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搜索引擎定期地更新演算法
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來防止偽造或不受信任的網站來獲得高排名。
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到最後，還是需要由你來留意這些不受信任的網頁
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你可以查看網址，並確認它有個可靠的來源。
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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。
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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。
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例如，你搜尋可以遛狗的公園，許多搜索引擎
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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。
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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
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為你找出最符合你正在找尋的東西。
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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，
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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。
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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。
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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
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還能了解這些字詞背後的含義。
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網際網路不斷成倍地增長，但如果設計搜尋引擎的團隊
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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。
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