Как работает Wolfram Alpha

5 марта 2009 года Стивен Вольфрам написал в блоге своей компании сообщение о новом продукте, над которым он работал. Вскоре, писал Вольфрам, Wolfram Research выпустит новый движок, способный отвечать на вопросы, написанные на естественном языке.

В поиске в Интернете доминирует Google , по крайней мере, в США. В марте 2009 года компании принадлежало 64,2 процента поискового рынка США, за ней следовали 15,8 процента Yahoo и 10,3 процента Windows Live [источник: Nielsen Online ]. Объявление Вольфрама стало заголовком на технических веб-сайтах. Но если такие гиганты, как Yahoo и Microsoft, не могут сбить Google с мертвой точки, почему кого-то волнует Wolfram Research и ее новый веб-сайт?

По правде говоря, это, вероятно, частично потому, что людям нравится старая история о Давиде и Голиафе, где маленький парень берет на себя большого парня и добивается успеха, несмотря на невероятные шансы. Но в этой истории у Дэвида есть отличная большая рогатка. В 1988 году компания Wolfram Research выпустила программу под названием Mathematica, очень уважаемую программу, которая помогает людям манипулировать данными самыми разными способами. Создавая Wolfram | Alpha, Wolfram Research нашла способ манипулировать данными в вопросах пользователей и отображать результаты новыми творческими способами. И поскольку он исходит из хорошо известного и надежного источника, люди насторожились и прислушались, когда Стивен Вольфрам сделал свое заявление.

Так что же такое Wolfram | Alpha? Что он делает и представляет ли это угрозу для Google?

1. Вычислительная машина знаний
2. Что стоит за Wolfram | Alpha?
3. Wolfram | Alpha против Google

Wolfram | Alpha был запущен 15 мая 2009 года. Многие первые пользователи, ожидавшие, что он будет работать как поисковая система, жаловались, что сайт не возвращает результаты по некоторым простым запросам. Но в отличие от Google - и других поисковых сайтов - Alpha не является попыткой каталогизировать мировую информацию. Вместо этого это то, что Wolfram Research называет вычислительной машиной знаний.

Традиционные поисковые системы просматривают Интернет в поисках сайтов и добавляют их в свои каталоги. Алгоритмы, встроенные в код, обеспечивающий работу этих поисковых систем, ранжируют страницы выше или ниже на основе нескольких факторов. Первый - это количество людей, которые переходят по ссылке со страницы результатов поисковой системы (SERP). Другой - количество сторонних веб-сайтов, которые ссылаются на этот сайт. Если вы создаете общедоступный веб-сайт, есть большая вероятность, что он попадет в поисковую систему, и вам не придется ничего делать для его включения в список - при условии, что на него есть ссылки с других сайтов.

Wolfram | Alpha не просматривает Интернет в поисках материалов. Вместо этого он полагается на лицензионные базы данных и контент, введенный, помеченный и каталогизированный сотрудниками Wolfram Research. По данным компании, на момент запуска сайта на серверах Alpha было более 10 триллионов отдельных блоков данных [источник: Wolfram Research ]. Сотрудники Wolfram Research проверяют всю информацию, чтобы гарантировать ее точность, прежде чем она будет добавлена ​​в базы данных Wolfram | Alpha.

Чтобы получить эту информацию, человек вводит запрос в поле поиска на домашней странице Wolfram | Alpha и нажимает знак равенства справа - знак равенства указывает на то, что в фоновом режиме происходит математика. Затем Alpha ищет соответствующие данные в своих базах данных.

Результаты могут быть довольно простыми: введите название города, и вы получите информацию о времени суток и погоде, а также о населении и высоте над уровнем моря. Введите несколько названий городов, и вы получите таблицу, в которой вы сможете их сравнить. Если вы введете имя животного, вы получите средний размер, альтернативные имена, научное название и даже разбивку его таксономии. Опять же, если вы спросите Alpha имена разных животных, вы получите таблицу, в которой они будут сравниваться, и вы даже увидите, как они связаны таксономически.

Alpha легко справляется с научными и математическими задачами. Фактически, вы можете попросить механизм вычислительных знаний вывести вычислительную задачу, и он не только даст вам ответ, но и покажет, какие шаги необходимы для ее решения.

Но помните, что Wolfram | Alpha - это не поисковая система, а это означает, что если вы хотите найти фотографии знаменитостей, самую дешевую цену на рейс в Лондон или статьи, написанные на определенную тему, вам необходимо использовать поисковую систему. Альфа предназначена для того, чтобы вы задали ему вопрос и получали фактически правильный ответ, а также визуальную интерпретацию этого ответа.

Когда Стивену Вольфраму было всего 15 лет, он опубликовал свою первую научную статью. Он получил докторскую степень по теоретической физике в Калифорнийском технологическом институте, когда ему было 20 лет. Вольфрам получил стипендию Макартура в 1981 году, и именно тогда он начал изучать системы природы и то, насколько они сложны.

Вольфрам начал использовать компьютеры в 1973 году. В 1986 году его компания Wolfram Research выпустила первую версию своего уважаемого программного обеспечения Mathematica . Mathematica используется во всех отраслях промышленности, включая машиностроение, науку и финансы, и может выполнять высокопроизводительные вычисления и моделирование. Эти алгоритмы из Mathematica используются для расчета и отображения результатов поиска в Wolfram | Alpha.

В 2002 году Стивен Вольфрам опубликовал книгу под названием «Новый вид науки», в которой он объясняет свою веру в то, что простые правила могут объяснить сложные проблемы. Как объяснил Вольфрам в своем сообщении в блоге в марте 2009 г. , принципы, изложенные в его книге, и вычислительная мощность, обеспечиваемая программным обеспечением Mathematica, привели его к мысли, что создание Alpha возможно.

Одна из целей Wolfram состояла в том, чтобы сделать возможным «задать компьютеру любой фактический вопрос и заставить его вычислить ответ» [источник: Wolfram ]. Но обработка естественного языка - непростая задача. Согласно Wolfram Research, веб-сайт использует алгоритмы и анализирующее программное обеспечение для выявления закономерностей в данных. Это помогает определить сокращенные термины, которые люди используют, чтобы задать вопросы. Это помогает ему угадать, что вы пытаетесь найти, когда вы вводите запрос в поле поиска.

Например, если вы наберете «GEC», Alpha предполагает, что вы спрашиваете о General Electric Corporation. Если вы разделите буквы запятыми, вы получите музыкальные ноты и визуализацию того, где они находятся на клавиатуре. Щелкните ссылку «Play Notes», чтобы услышать прогресс - и, возможно, если вы американец, вы сможете догадаться, какая крупная телевизионная сеть GE является доминирующей материнской корпорацией. По тому, как вы вводите поисковый запрос, Wolfram | Alpha угадывает, какую информацию вы пытаетесь найти.

Wolfram Research утверждает, что Alpha основана на четырех столпах: данные, динамические вычисления, понимание естественного языка и вычислительная эстетика. Данные обрабатываются сотрудниками Wolfram Research. Остальное делается на задней панели через Mathematica.

Чтобы вычислить такие числа, вам понадобится серьезная компьютерная мощность. У Wolfram Research есть суперкомпьютер (на самом деле их два), построенный с использованием оборудования Dell, настроенного компанией R Systems. Машина, названная R Smarr, является 66-м по скорости суперкомпьютером в мире (на момент написания этой статьи). Обладая 4608 ядрами процессора, R Smarr может выполнять 39,6 триллиона операций в секунду. Внутри 576 четырехъядерных чипов Intel "Harpertown" Xeon, и каждый суперкомпьютер R Smarr имеет 65 536 ГБ оперативной памяти, или RAM [источник: Shankland ].

Серьезный поиск с чувством юмора

Перед выпуском Wolfram | Alpha вызвала много шума, и люди хотели заполучить его, чтобы посмотреть, как он работает. Но в кучке всегда есть умный алек (или тысяча), которому приходится искать что-нибудь глупое. К счастью, Alpha не разочаровывает, и есть сообщения о всевозможных ответах на пасхальные яйца, скрытых в триллионах бит данных на серверах компании. Просто попробуйте спросить: «Каков ответ на жизнь, вселенную и все остальное?» или "Почему курица перешла дорогу?"

Если так много людей хотят противопоставить гиганта поисковых систем Google новичку, почему бы нам не взглянуть на них двоих и не посмотреть, как они складываются?

Согласно Wolfram | Alpha (которая использовала Alexa.com в качестве источника), на момент написания статьи google.com имел 3,8 миллиарда просмотров страниц в день. Alpha, с другой стороны, получает 13 миллионов просмотров страниц. Google занимает первое место в Интернете по сравнению с 568-м у Alpha.

Но это еще не все. Google зарабатывает деньги на рекламе . Только в 2008 году выручка Google составила 21 миллиард долларов, 99 процентов из которых были связаны с рекламой [источник: Buley ]. Wolfram Research также использует рекламу для субсидирования своего сайта, используя контекстное поле «избранный спонсор», которое появляется справа от некоторых результатов поиска.

Wolfram | Alpha может потребоваться найти другие способы получения дохода. За кулисами на сайте работают около 250 человек [источник: Шенкленд и Нидлман ]. Обработка данных вручную обходится дороже, чем отправка пауков на веб-сайты-каталоги. Это также требует больше времени. На создание базы данных Alpha, использованной при запуске, потребовалось три-четыре года [источник: Beaumont ].

Также возможно, что Wolfram Research может продавать индивидуальные подписки организациям, которые хотят сравнить конфиденциальную информацию с базой данных Alpha. Также существует интерфейс прикладного программирования или API, который позволит разработчикам сочетать функциональность своих сайтов с Wolfram | Alpha [источник: Shankland and Needleman ].

Но соучредитель Google и президент по технологиям Сергей Брин получил демонстрацию технологии Wolfram | Alpha от самого Стивена Вольфрама перед запуском сайта [источник: Леви ]. Это говорит о том, что двое могут найти способ стать партнером. С другой стороны, некоторые думают, что Google Squared, функция поиска, которая позволит пользователям Google сравнивать данные способами, аналогичными тем, которые используются в Alpha, демонстрирует желание сокрушить выскочку. Однако Google Squared оценивает данные, найденные в Интернете, а не эксклюзивные собственные базы данных, как это делает Alpha [источник: Talbot ].

Как сказал Стивен Вольфрам в своем блоге в марте 2009 года, Alpha - это масштабный проект, который никогда не будет завершен. Время покажет, удастся ли ему занять нишу в сердцах интернет- пользователей или же его технологии станут основой поисковых запросов на других сайтах.

Дополнительную информацию о технологиях поиска в Интернете и связанных темах см. На следующей странице.

Статьи по Теме

Больше отличных ссылок