文 | 草原骑士,来源 | 智能相对论(aixdlun)

最近一段时间,投资百度公司的各路资本喜上眉梢。短短4个月,股价上涨近50%,百度也一跃成为市值接近千亿级的重量级选手。今天凌晨百度公司公布的财报显示,百度Q3的净利润达到了79亿人民币,同比增长了156%。

在最新的财报中,百度董事长兼CEO李彦宏表示:“第三季度,在‘夯实移动基础,决胜AI时代’核心战略驱动下,百度取得良好进展。”事实上,对于其财报及近期股价增长,搜索仍然贡献不少。不过如今AI风头正劲,而百度也着力将AI赋能到各个业务线上,那AI下的搜索是怎样给华尔街投资人讲故事的呢?股价上升和财报上涨又透露了哪些信号?搜索在营收增长又起到了哪些作用?那么,在回答这些问题之前,我们至少得先了解这些事实。

一、搜索引擎的进化技术路线,百度站在哪

我们简单回顾一下搜索引擎的前生今世,或许能够更直观地了解人工智能和搜索引擎之间的亲密关系。

第一代搜索引擎以Yahoo、Altavista为代表。实质是以人工方式建立起来的分门别类的目录导航。该类搜索引擎开始具备人工智能的原始雏形,但大部分还是由人工维护,使用也比较复杂,搜索速度很慢。

第二代搜索引掣以Google和百度为代表。这两个搜索引擎目前使用最广泛,将我们真正带入了方便易用的搜索时代。

和第一代搜索引擎最大的不同是它开始大规模应用人工智能技术,使用符号计算以词为单位的模糊搜索和全文索引搜索。最主要的优势是搜索速度快,用户使用方便,能够直接搜索并返回相关内容。

近几年,以深度学习为代表的联结主义学派人工智能理论取得瞩目成绩,将搜索技术和深度神经网络技术等最新人工智能成果相结合,通过大数据分析洞察用户输入的查询词含义,对查询表达式做语义扩展,可以提高搜索效率。同时,搜索引擎作为高度智能化的信息筛选工具,每一次的技术改进也对人工智能理论进行更深层次地拓展。百度当然也意识到了这些变化,也有一些动作。

二、在融合AI的搜索引擎进化路上,百度能否适应新形势

大数据时代,数据规模化、数据类型多样化,不仅要求搜索引擎能快速响应,而且也对其具备大数据处理和分析能力提出了要求。毫无疑问,要实现对跨领域、跨学科的海量信息资源的有效搜索和整合展示,必须要借助人工智能技术这个有力工具,在分析用户真实需求、个性信息推荐和丰富信息展示手段这三个方面下功夫。

1、借助AI建立个性化模型,智能感知用户需求。

实现智能感知用户需求的前提,是借助深度神经网络技术挖掘分析用户操作日志信息和用户属性信息,构建高质量的个性化用户模型。完善的用户模型是搜索引擎能为用户提供符合其需求的搜索结果的基本要求。

用户进行搜索、点击等行为,后台的服务程序都会记录下来,保存到日志文件中,搜索引擎日志中包含着大量的、真实的、用户参与的查询。谷歌搜索从1998年推出至今积累了大量数据,通过不断利用人工智能技术进行深层次分析用户需求,保持其在全球搜索领域的领先地位。同样,百度占据国内搜索市场的大半江山,在积累数据、利用人工智能技术分析大数据,感知国内用户需求方面具有先天优势。

不论是谷歌搜索还是百度搜索,都在不断改进技术,力图能够理解世界上的知识、语言、文字、视频,最终达到理解人的终极目标。这和人工智能的发展路径非常相似,因为关键就是要获取知识,要懂感知,产生智能化的系统。

2、运用AI智能适配,个性化推荐信息,改善用户体验。

传统搜索算法往往只能帮助用户找到与关键字精确匹配的相关内容,而根据社会心理学的相关理论反映,用户自身往往不能精确描述自己的真实需求,这种需求不确定性对用户搜索体验的影响巨大。

搜索引擎通往极致智能的一个有效捷径是采用推荐系统技术。一个能充分考虑用户个性化信息及推荐精度的智能算法无疑能为电子商务网站带来丰厚的收益,同时也能有效地改善用户使用体验。

众多商业搜索引擎也都倾注大量人力物力研究、应用基于查询推荐技术的相关搜索技术难题。国外搜索引擎巨头Google将个性化搜索融入自己的搜索产品中,其中查询推荐正是个性化搜索服务的重要组成部分。美国Amazon网站的图书推荐系统,也是查询推荐技术在商业搜索中的典型应用。

在国内市场,这一领域的探讨和研究正逐渐加深,与国外的差距逐渐缩小。百度、天猫、京东、当当网以及豆瓣网等主流互联网公司都在搜索引擎中加入自己的个性化推荐系统,以改善用户体验。

推荐结果的好坏与搜索服务质量有极强的关联,与基础数据的质量和数量都有很大要求。百度搜索也没闲着,他基于大数据的海量沉淀和并行数据处理技术,尝试“搜索+信息流”相互协同,对用户实时匹配计算和动态建模,将信息标签和人群标签智能匹配,实现双向智能适配的信息分发服务,力图实现“信息找人”。在用户进行主动信息搜索的同时,能够获得个性化信息流的定向推荐,显著提高了用户获取有效信息的效率。

正是由于“搜索+信息流”双动力相互协同,用户体验满意度不断上升,为商业客户带来利润的能力不断增强,也直接促成了Q3亮丽的财务报表。

3、运用AI技术,丰富信息展示手段。

如果倒推十年,搜索引擎还是基于词频统计、超链分析这样一个不完全智能产品,但是今天已经完全变成人工智能的产品,它的排序基本上是靠机器学习来做的。之所以可以用语音问各种各样的问题,是因为有了语音识别和自然语言理解技术,输一大串词,它知道你在讲什么。进入人工智能红利期,用户对智能搜索的依赖将越来越明显,而多元化、场景化的需求也对搜索产品提出了更高的要求。

随着语音搜索,图像搜索等新兴搜索方式正在被越来越多的使用,百度依靠人工智能在语音和图像识别技术上的突破,为用户提供“一说即达”、“一拍即达”的搜索体验。比如百度搜索与中国古动物馆合作,通过人工智能技术的帮助,让用户在查询知识的时候能够获得更权威、更生动的科普信息。无论是3D还是AR的结果页,都要比传统的文字或者图片的展示效果更加直观和生动。例如,利用AR技术和图像搜索技术“复活”恐龙,在参观时用图像搜索功能直接拍摄恐龙的介绍图片,就可以将“AR恐龙”召唤到自己的手机上,展示非常生动。

所以,总体看,无论是百度还是百度搜索,都在利用人工智能作为引擎,而现在这个引擎开始生效了。

三、再入快速通道,百度搜索还要回答什么考题

从股价和财报来看,百度似乎已经走出了此前的停滞,重新进入了火箭式的快速通道。但百度所讲的“夯实移动基础,决胜AI时代”,作为基础的搜索,又得面临怎样新的挑战?

首先,是信息孤岛的打破。移动互联网的发展,APP生态的形成,让用户信息以及用户所浏览的信息内容分散在不同APP上,形成需求与信息的相对割裂,用户往往被置于“信息孤岛”,搜索引擎如何能够打破这些藩篱,是一个无论在用户体验层面,还是在商业想象层面都值得期待的故事。

其次,能否用人工智能技术把握住用户入口。在移动互联网呈现去中心化的大趋势下,搜索引擎已经不是用户唯一的上网入口。有人说人工智能可能是解决问题的突破口。虽然每一个用户的需求都是个性化的,但随着深度神经网络等人工智能技术的不断演进,可以逐步实现精准洞察每个用户的需求,及时作出正确响应,扩大搜索引擎用户规模、提高用户黏度。

我们知道更简单、更高效和更智能化,是未来搜索引擎的主要目标,也看到百度正在向人工智能公司转型,将搜索引擎和人工智能进行深度融合。不知道AI赋能下的搜索能否再为百度讲述更多新故事。

智能相对论(微信id:aixdlun):2个前人工智能行业管理咨询老鸟+1个老媒体人组成的三人帮,深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。

all in 人工智能,百度还是我们知道的那个百度吗?

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