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第1章

神经搜索

本章内容

  • 搜索基本原理的概括介绍
  • 搜索中的重要问题
  • 神经网络使搜索引擎更高效的原因

假如你想了解人工智能研究的一些最新突破,应该如何查找相关信息?你需要付出多少时间和努力才能得到所需信息?如果你在一个大型图书馆里,可以询问图书管理员哪些书与这个主题相关,他们可能会推荐几本他们知道的。理想情况下,图书管理员还会建议你浏览一下这几本书中的特定章节。

虽然这听起来很简单,但是图书管理员通常与你来自不同的专业领域,这意味着你们对该领域的重点可能会有不同的理解。图书馆可能有不同语言的书,而图书管理员也可能说着与你不一样的语言。考虑到“最新”是一个相对的时间概念,图书管理员关于这个主题的信息有可能已经过时了,而且你不知道图书管理员最近一次阅读关于人工智能的资料是什么时候,或者图书馆是否定期接收该领域的出版物。此外,图书管理员可能不能正确理解你的询问,甚至可能以为你在从心理学的角度谈论智能 1 。你们只有在反复交流后才能相互理解,从而使你得到一点所需信息。

1 这是我生活中发生的真实事件。

在这之后,你可能会发现图书馆里根本没有你需要的书,或者你所需要的信息分散在几本书中,你必须将这些书全都读完。这真是费时费力!

除非你自己就是一名“图书管理员”,否则在互联网上进行搜索的时候,这种现象会常常出现。我们可以把互联网看作一个巨大的图书馆,在这里,有很多不同的“图书管理员”来帮助你查找信息,它们就是搜索引擎。有的搜索引擎专精于某一主题,有的只了解“图书馆”中的一部分书,甚至只了解一本书。

现在想象有这样一个人,我们就叫他罗比吧,他既熟悉图书馆,又熟悉来访者,可以更好地找到你要找的东西。他能帮助你和图书管理员沟通,让你更快地得到答案。比如罗比可以通过提供额外的上下文来帮助图书管理员理解来访者的询问。罗比知道来访者通常读些什么,所以他跳过了所有关于心理学的书。而且,罗比在图书馆里读了很多书,能更好地洞察人工智能领域中什么更重要。如果有像罗比这样的顾问来帮助搜索引擎更高效地工作,同时帮助用户获得更多有用的信息,那将极为有益。

本书的重点是使用一种在机器学习领域被称为 深度学习 (deep learning)的技术来建立模型和算法,让搜索引擎更高效地工作。深度学习算法将扮演上文中罗比的角色,帮助搜索引擎提供更好的搜索体验,并向最终用户提供更精准的答案。

需要着重提醒的是,深度学习与 人工智能 (artificial intelligence)是不同的。如图1-1所示,人工智能是一个巨大的研究领域,机器学习只是人工智能中的一部分,而深度学习则是机器学习的一个子领域。基本上,深度学习研究的是如何使用深度神经网络计算模型让机器进行“学习”。

图1-1 人工智能、机器学习以及深度学习 5xk2758MSYQY6BlFMo0thlfCCZmaqwYhoqWPcy9ug8FBnfWyYJHh6xjesYCjo/6t

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