近日，46歲的負(fù)責(zé)谷歌搜索業(yè)務(wù)的元老Amit Singhal宣布退休。很快，谷歌透露，Singhal卸任的巨大空缺將由一個(gè)叫John Giannandrea的人來填補(bǔ)。在某種層面上講，這只是兩個(gè)人各自開啟新的生活。但你也可以將兩人的職位更替看做是對(duì)谷歌內(nèi)部——甚至是整個(gè)科技界運(yùn)轉(zhuǎn)方式之重大轉(zhuǎn)變的一個(gè)絕妙隱喻。

　　要知道，Giannandrea正是谷歌人工智能的掌舵人。他的業(yè)務(wù)范圍包括深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模擬人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的軟硬件網(wǎng)絡(luò)。通過分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)各種有用的任務(wù)，如照片識(shí)別、智能手機(jī)語(yǔ)音命令識(shí)別，以及正在發(fā)生的——網(wǎng)絡(luò)搜索查詢響應(yīng)(Internet search queries)。有時(shí)候，它們學(xué)習(xí)任務(wù)的能力甚至超越了人類——這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做的更好、更快，并且能夠完成更大規(guī)模的任務(wù)。

　　這個(gè)叫做深度學(xué)習(xí)的方法正迅速改造互聯(lián)網(wǎng)一系列最熱門的應(yīng)用：從Facebook，到Twitter，再到Skype。過去幾年中，它也重新定義了谷歌搜索——整個(gè)公司最賺錢的業(yè)務(wù)。正如彭博社(Bloomberg)最近的報(bào)道，谷歌從2015年初開始在其搜索業(yè)務(wù)中部署一個(gè)叫做RankBrain的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。到了十月，RankBrian已經(jīng)在谷歌搜索引擎每秒處理的數(shù)百萬個(gè)查詢?nèi)蝿?wù)中的「非常大的一部分」中發(fā)揮了作用。

　　據(jù)彭博社報(bào)道，正是Singhal本人批準(zhǔn)了RankBrain的應(yīng)用。此前，他或許已經(jīng)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行過對(duì)其他更簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)的探索。但是，據(jù)稱Singhal曾一度堅(jiān)決反對(duì)在谷歌搜索中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)——過去，谷歌主要依賴于人工算法，它們嚴(yán)格遵循人類所定制的一系列規(guī)則。一些前谷歌員工描述了對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的擔(dān)憂：人類更難理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(相較于人工算法)的工作方式，也就更難對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。

　　這些擔(dān)憂仍然威脅著機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。事實(shí)上，即便專家們并不能完全理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理，但它們實(shí)實(shí)在在的在起著作用：如果你向一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入足夠多的鴨嘴獸圖片，它便能學(xué)著鑒別鴨嘴獸;如果你輸入足夠多的惡意代碼，它便能識(shí)別電腦病毒;如果你輸入的是大量的自然語(yǔ)言——人們?cè)谒阉饕嬷锌赡茌斎氲脑~或短語(yǔ)，它便能學(xué)著理解這些搜索命令并給出結(jié)果。在一些例子中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比工程師們寫的算法更好地執(zhí)行了搜索任務(wù)。人工智能是谷歌搜索的未來——如果是谷歌搜索的未來，也即是互聯(lián)網(wǎng)更多領(lǐng)域的未來。

　　堅(jiān)守規(guī)則

　　去年秋天，我與一位不愿透露姓名的前谷歌員工(他未被授權(quán)公開談?wù)摴镜膬?nèi)部事務(wù))討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在谷歌搜索引擎中的作用。他說道，谷歌的廣告團(tuán)隊(duì)曾一度利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來協(xié)助定位廣告，但「有機(jī)搜索(organic search)」團(tuán)隊(duì)對(duì)這一技術(shù)并無好感。的確，這些年來關(guān)于這一爭(zhēng)議的討論仍不時(shí)涌現(xiàn)在Quora(一個(gè)廣受歡迎的問答網(wǎng)站)上。

　　《高效的工程師》(The Effective Engineer)一書的作者，曾就職于谷歌搜索團(tuán)隊(duì)的Edmond Lau 在Quora上寫道：Singhal對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)抱著哲學(xué)上的偏見。他這樣描述機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的困擾：「給定一個(gè)查詢請(qǐng)求，人們很難解釋，為什么某個(gè)特定的搜索結(jié)果排名高于另一個(gè)。」另外，他還補(bǔ)充道：「很難直接調(diào)整基于機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)來提高某一訊息的重要性?！挂恍┢渌肮雀鑶T工對(duì)這一描述表示贊同。

　　是的，谷歌的搜索引擎曾由能夠自動(dòng)響應(yīng)搜索查詢的算法所驅(qū)動(dòng)，但這些算法相當(dāng)于一系列明確的規(guī)則。谷歌的工程師們能夠輕易地改變和優(yōu)化這些規(guī)則——而且，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，這些算法不會(huì)自我學(xué)習(xí)。正如Lau寫道：「基于規(guī)則的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)雖有其繁冗之處，卻讓工程師們能夠針對(duì)特殊情況對(duì)權(quán)重直接進(jìn)行調(diào)整。」

　　但現(xiàn)在，谷歌已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)整合到其搜索引擎中。隨著人工智能的負(fù)責(zé)人接管搜索業(yè)務(wù)，谷歌似乎已經(jīng)堅(jiān)定了這一趨勢(shì)。

　　失控

　　誠(chéng)然，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意味著一定程度上的失控。「但也并不是完全無法掌控，」深度學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司Skymind的創(chuàng)始人說道。其實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不過是數(shù)學(xué)——線性代數(shù)，工程師們毫無疑問能夠追蹤這個(gè)多層結(jié)構(gòu)中數(shù)據(jù)的變化。問題是，人類很難理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么以某種特定的方式將一張照片、一段語(yǔ)音或自然語(yǔ)言進(jìn)行歸類。

　　「人們能夠理解深度學(xué)習(xí)背后的線性代數(shù)，但是這個(gè)模型并非人類可理解，而是機(jī)器可理解的」，Nicholson說道，「它們可以給出非常精確的結(jié)果，但我們常常不能從人類的角度去解釋這些結(jié)果背后的道理?！?/p>

　　也就是說，為了優(yōu)化這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人類只能依靠直覺、試驗(yàn)和犯錯(cuò)來調(diào)整其數(shù)學(xué)模型——而且你必須不斷地加進(jìn)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，也就意味著更多地試驗(yàn)和犯錯(cuò)。這在理論上可行，但是錯(cuò)綜復(fù)雜。隨著谷歌搜索向人工智能模型邁進(jìn)，誰也說不清這一舉動(dòng)怎樣讓其搜索結(jié)果避免不公平投訴，或者，面對(duì)投訴時(shí)調(diào)整其搜索結(jié)果的能力又會(huì)受到怎樣的影響。

　　這些考慮并非杞人憂天。最近，谷歌正面臨一項(xiàng)歐洲的反壟斷調(diào)查，涉及到谷歌是否不正當(dāng)?shù)貙?duì)其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的頁(yè)面進(jìn)行降級(jí)。如果真的完全讓人類所無法理解的機(jī)器做決定，到時(shí)候又該怎么辦呢? 人類依然會(huì)指導(dǎo)機(jī)器，但是不再像以前那樣了。

　　無論如何，谷歌搜索已經(jīng)迎來深度學(xué)習(xí)時(shí)代。而且近幾年中，谷歌也許已經(jīng)應(yīng)用過其他的機(jī)器學(xué)習(xí)形式。雖然這些技術(shù)讓人類在某種程度上失去掌控權(quán)，但谷歌相信這利大于弊。

　　深度學(xué)習(xí)

　　可以肯定的是，深度學(xué)習(xí)仍只是谷歌搜索系統(tǒng)的一部分。據(jù)彭博社報(bào)道，谷歌每天收到的搜索請(qǐng)求大約有15%是其未曾見過的，而RankBrain正是用于處理這一部分請(qǐng)求的。它主要的功能就是分析搜索請(qǐng)求中不熟悉的字詞和短語(yǔ)，并且給出與其意義相似的詞句。因此，在處理陌生搜索請(qǐng)求方面，RankBrain遠(yuǎn)勝過傳統(tǒng)的基于給定規(guī)則的系統(tǒng)。