Google的偉大征程之二：知識圖譜
在上一章節《Google 的偉大征程之一：如何攀登移動互聯網這座高山》中，我們看到了 Google 曾經的輝煌，如今隱隱顯現的危機，以及自身不斷做出的努力。在這一章節，我們將詳細介紹它其中的一款具有戰略性意義的產品：知識圖譜。
三叉戟
Google 在大的方向推出了三個實質性的科技突破，正是這三者，將繼續確保 Google 的霸主地位。其一就是 Google 所開發的「知識圖譜」（Knowlege Graph），這是 Google 從世界范圍內將數據進行全面整合之后的產品。一旦有了它，你就會更加深切、直觀、全面地了解這個世界。其二則是 Google 的語音控制功能。辛格爾面向我，抬起他手腕上的三星智能手表給我說道：「為什么要開發這個功能？因為我無法在這款手表上打字。就是這么簡單。后來我們覺得 在預測人們想要問什么的背后是應該由一些成系統的學問的，所以我們又開發出來了 Google Now，這樣人們不用老是問來問去了。」而 Google Now，就是第三款產品了。
知識圖譜在一個超級大的數據庫中重新整合世界的信息。語音搜索功能徹底將「說話」納入到了搜索領域。而 Google Now 能夠讓人們在還沒來得及提問的時候就已經給了人們想要的答案。這三者的出現絕對不是巧合，完完全全與 Google 瞄準移動互聯網的發力有關。盡管整個公司研發戰略上并不僅僅就包括這三者，但是我們已經看到了曾經的巨人，那個曾經只能給出「十行藍色鏈接」的搜索引擎， 單憑這三點內容就開始蛻變成另外的主宰者。它的功能表現不能再用計算機來形容，而更像是一個由信息組成的「智能蜂巢」，一個能夠解讀并且滿足你的信息需求 的強大工具。當你還沒有注意到它的時候，它就已經布局完成。
知識視圖的起源
在 2010 年，Google 收購 MetaWeb 公司的時候，大家都沒怎么注意。但是如今看來，當年的那次收購確確實實影響了如今搜索領域中很多重大的改進，在曾經簡單的「十行藍色鏈接」之上附加了豐富 的類似于卷宗檔案一樣的內容，涉及人物、地點、物品等等，一應俱全。
MetaWeb 是當時著名的計算機科學家及創業者丹尼·希爾斯（Danny Hillis）在 2005 年創建起來的。他曾經的公司叫做 Applied Minds，在這個公司丹尼·希爾斯曾經開發了很多創新項目，然而其中有一個項目尤為讓他覺得意義重大，以至于準備開設另外的一家公司獨立運作這個項目， 這也就是 MetaWeb 公司的起源。它于 2007 年創建。該公司在當時被稱之為「語意網絡」中進行首次重大探索
說這么學院派大家也許還是一頭霧水，簡單點兒來說，就是用某種方式將多個數據庫進行加工，將其整合到一種格式中。在這個格式下的信息會非常容易 解讀，就像是所有的東西都被收集打掃到一個巨大的貯藏室里一樣。希爾斯表示：「我們正在創建世界的數據庫，一個能夠容納世界全部信息的地方。」鑒于那個時 候 AppliedMinds 已經開始掃描互聯網來提供問題的解答服務，不少人認為 Metaweb 都是 Google 最強有力的競爭者。但是過了幾年，該公司融資了 5000 萬美金之后，希爾斯意識到他頭腦中那個絕妙的、宏偉的想法只可能成為一個更加強大的公司中的一部分，它只能在那個公司的羽翼下才能破繭成蝶。那個公司，名 叫 Google。
那個時候，其實 Google 也在為問題提供一些直接了當的答案。比如，如果你打美國總統巴拉克·奧巴馬的生日，它很快就能響應，在搜索結果的最上方顯示正確的日期：「1961 年 8 月 14 日」。但是，當 Google 在 2010 年的 7 月份，在其博客上宣布對 Metaweb 的收購時（其中也包括收購 Metaweb 的那包括了 1200 萬條容納人物、地點、事物信息的數據庫），它的搜索引擎還沒有回答復雜問題的功能。你如果打出類似的問題：「西海岸那些學費低于 3 萬美金的學院有哪些？」又或者「至少獲得一屆奧斯卡獎，現在已經年過 40 歲的演員都是誰」，Google 是沒有辦法給出答案的。同時，Google 在博客上向外界宣布，對 Metaweb 的收購會有助于提升這個功能，屆時 Google 將會針對這種極其復雜的問題給出非常準確的答案。
Google 曾經的產品經理艾米麗·莫克斯利（Emily Moxley）接受采訪時表示：「當 Google 收購了 Metaweb 的時候，Google 是非常明白收集所有信息對于搜索是多么重要的一件事。在人們所關心的問題上，它能夠給出最快的摘要和最準確的信息，這是最明智的選擇，當時我們都是這么認 為的。」
開始不斷成熟的知識圖譜及其背后的意義
在 2012 年 5 月，Google 推出了從 Metaweb 中衍生而來的東西，它的名字就叫做 Knowledge Graph（知識圖譜），它從 1200 萬個條目已經暴漲到了 5 億個條目。這個產品會給你搜索的內容提供另外一種附加的衍生出來的結果。當你搜索某些關鍵詞后，如往常一樣下面出來了很多排列好的鏈接，但是在最右邊，它 會針對你所提供的關鍵詞給出一組信息，這些信息與你所查詢的詞高度相關，往往對你來說更加有用。
那么到底哪些搜索字詞能夠觸發這個知識圖譜呢？哪些搜索字詞值得觸發呢？莫克斯利是這么解釋 Google 的做法的，她拿在維吉尼亞州，位于 Rickmond 的洲際高速公路來做比方。如果是從東北方向而來，要去向弗羅里達州的游客們應該都知道，就在 Richmond 的北邊，路線 95 的岔口那兒會有一個標示，告訴司機們你可以選擇走南北方向的主干道，直接穿過市中心，又或者選擇上 295 號線，這條線圍繞城市一圈，然后再與 Richmond 南邊的 95 號線匯聚起來。
具體到搜索領域，當你開始查詢一個字詞，Google 會將其擴展為具有高度相關性的一組字詞還有同義詞，然后對這些衍生出來的詞語進行一次算法測試，看是否符合知識圖譜上的結果。這就相當于提前在 295 號線上轉了一圈，在選擇 295 號線還是 95 號線的時候，系統已經給出了最具價值的路徑，如果繞著 295 號線能看到更多有趣的風景，那么系統自然會給你呈現出知識圖譜的相關內容了。
自 Google Search 將知識圖譜完全整合進來之后的兩年多的時間里，公司一直持續地改善這款產品。當然，Google 官方并不會說搜索字詞到底有多少的比例會觸發知識圖譜的內容，但是大致上我們可以估計得出來應該起碼有 25%。一開始，知識圖譜只是一些簡單的數據，但是這個產品開始不斷的自我進化，復制了 Google Search 中自我學習功能，開始分析用戶的上網習慣。
舉個例子吧。如果你詢問：「誰在《星球炮彈》這部電影中扮演了 Barf 這個角色？」因為系統已經在你發問之前看到無數人都提出類似的問題，它就會自動給出一個圖表，里面有演員的姓名 John Candy，電影名稱還有演員的照片。你也可以自己去試試這個把戲，打出「某部電影里的某個角色是誰扮演的？」看看系統是多么快地給出答案。
知識圖譜同樣還在另外一個重要領域帶來進步。那就是信息的及時性。鑒于 Google 往往是對一個問題僅僅提供一個正確的答案，那么這唯一的一個答案一定要保證是最新出現的，否則它就不可能稱之為最正確的答案。由于信息的不及時所導致的后 果，還不如用戶壓根不去搜索。莫克斯利表示：當知識圖譜在 2012 年第一次出現之前，大眾汽車如果決定聘請一名新的 CEO，系統估計需要兩個星期的時間才能把這個消息反饋在互聯網上；而如今知識圖譜的出現，整個系統在處理接收這些新聞，做出及時調整上只需要幾分鐘就能 做到。但是知識圖譜并非能夠滿足所有人的需要。信息傳遞時也會出現誤差。比如大眾公司已經決定聘請某某成為新 CEO，可是這哥們兒在后面的幾個月一直沒有到位入職，所以知識圖譜所顯示的仍然是現任 CEO 的信息，這對于很多想要查找新 CEO 信息的人們來說就極為不方便。
除此之外，知識圖譜還在不斷增加新的知識領域。最近它將汽車領域、視頻游戲領域、雨果獎獲獎人員信息全部納入其中。Google 不僅僅滿足于向人們提供簡單的事實，它已經不再僅僅是追求更快的搜索相應速度，給出一些高度相關的信息，它要給出更加復雜，高度集合化的搜索結果。莫克斯 利表示：「人們往往關心的不僅僅是事實本身。他們更關心一些主觀的意見看法。比如這個電視劇是不是好看。這些意見會讓知識圖譜更上一層樓的。」這樣做，似 乎 Google 是不想讓你覺得它只是一個隨手一番的字典或者查詢極其，它更想扮演一個天上地下無所不知的先知，不僅僅是了解天文地理這些客觀的知識，不僅如此，這個先知 還精通人世間所有的文化。
知識圖譜目前也是存在短板和缺憾的
但是知識圖譜還有相當長的路要去走。大家從知識圖譜上所獲得的滿足催發出了更高的期待值，然而這些期待不斷落空，轉化成失望和沮喪。莫克斯利就 曾經非常氣惱，因為她發現知識圖譜雖然知道某個電視劇，但是它卻不知道這部電視劇最新季的信息以及它們什么時候會播出。她說：「我其實就是想要它給我一個 提醒，告訴我本周我所喜歡的電視劇的新集開播啦！我同樣也想知道在哪個網站能看到它。但是目前知識圖譜還做不到。」不過她表示最終 Google 能徹底解決這些問題。
說到令人失望的部分，估計還有曾經提到過的 Google 信誓旦旦所做的保票。它曾說：以后你只要提出諸如：「西海岸那些學費低于 3 萬美金的學院有哪些？」又或者「至少獲得一屆奧斯卡獎，現在已經年過 40 歲的演員都是誰」這樣的問題，Google 能給你一個圓滿的答復。但是直到四年之后的今天，Google 仍然沒有辦法做到這一點。
在下一章節，我們將介紹另外的兩個產品：語音搜索及 Google Now，敬請關注。
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