Google वीपी मेयर सही खोज इंजन का वर्णन करता है

पिछले महीने, Google सीईओ एरिक श्मिट ने कंपनी की कमाई के दौरान कहा था कि Google ने तीसरी तिमाही के दौरान 120 खोज गुणवत्ता सुधारों को लागू किया था क्योंकि यह अपने अंतिम लक्ष्य की तरफ बढ़ता है: "हम एकदम सही खोज इंजन प्राप्त करना चाहते हैं "

किसी ने उसे उस उदार लक्ष्य पर विस्तार से नहीं पूछा, इसलिए जब आईडीजी न्यूज सर्विस ने हाल ही में खोज उत्पाद और उपयोगकर्ता अनुभव के Google के उपाध्यक्ष मारिसा मेयर से मुलाकात करने का मौका दिया, तो हमने तुरंत उसे यह बताने के लिए कहा कि श्मिट का क्या अर्थ है। उन्होंने यह भी बताया कि Google खोज के आगे क्या रखता है, कंपनी कैसे अर्थपूर्ण तकनीक देखती है और इसके विभिन्न प्रकार के लिंक - समाचार लेख, छवियों, वीडियो, किताबें, मानचित्रों के लिंक को गठबंधन करने के लिए अपने सार्वभौमिक खोज प्रयासों में अगला क्या है - एक में एकल परिणाम सूची।

वार्तालाप का एक संपादित प्रतिलेख निम्नानुसार है:

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आईडीजी समाचार सेवा: सही खोज इंजन क्या है? यदि आपके पास एक जादू की छड़ी थी और इसे बना सकता है, तो यह कैसा दिखता है? यह क्या करेगा?

मारिसा मेयर: यह एक मशीन होगी जो वास्तव में उस प्रश्न का उत्तर दे सकती है। यह वह होगा जो भाषण, प्रश्न, वाक्यांश, आप किस संस्था के बारे में बात कर रहे हैं, अवधारणाओं को समझ सकते हैं। यह दुनिया की सभी जानकारी, [ढूंढ] विभिन्न विचारों और अवधारणाओं को खोजने में सक्षम होगा, और उन्हें एक प्रेजेंटेशन में वापस लाएगा जो वास्तव में जानकारीपूर्ण और सुसंगत था।

अनुसंधान के कई पहलुओं की आवश्यकता है उस खोज इंजन के निर्माण में जाने के लिए। आपको भाषण समझने की जरूरत है। आपको छवियों को समझने की जरूरत है। आपको अनुवाद की आवश्यकता है, इसलिए आप इस बात पर ध्यान दे सकते हैं कि यह किस भाषा में लिखा गया है। आपको बहुत सारी कृत्रिम बुद्धि की आवश्यकता है ताकि यह विश्लेषण करने में सक्षम हो कि कौन सी जानकारी प्रासंगिक है और इसे संश्लेषित करें। इसे संदर्भ में रखने के लिए आपको एक महान उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और उपयोगकर्ता अनुभव की आवश्यकता है। और आपको शायद कुछ निश्चित वैयक्तिकरण की आवश्यकता है, इसलिए सर्च इंजन उस व्यक्ति से संबंधित है, जो उनकी पृष्ठभूमि में है, जो उन्हें पहले से पता है, उन्होंने पिछले हफ्ते क्या देखा था।

आईडीजीएनएस: यूजर इंटरफेस स्तर पर, Google की आलोचना हो जाती है अपने प्रतिस्पर्धियों द्वारा निरंतर उन चीज़ों के लिए जो वे Google के "10 ब्लू लिंक" परिणाम पृष्ठ के रूप में अपमानजनक रूप से अस्वीकार करते हैं। वे कहते हैं कि Google पुराना स्कूल है, कि खोज का प्रतिमान अक्षम और असुविधाजनक है। आप इस तरह की आलोचना का जवाब कैसे देते हैं?

मेयर: मैं इस तथ्य को इंगित करता हूं कि सार्वभौमिक खोज वास्तव में एक वाटरशेड क्षण था। आपको आरेख, चित्र, ब्लॉग, स्थानीय जानकारी, किताबें, समाचार, आपके खोज इंजन में सिलाई गई सभी चीज़ें मिलती हैं। हालांकि हमारे कई प्रतियोगियों अभी भी छोटे, लंबवत सर्च इंजनों का निर्माण करने में व्यस्त हैं, जहां आपको याद रखना होगा कि उनके पास है, हम बहुत मुश्किल कंप्यूटर विज्ञान समस्या में व्यस्त हैं: आप इन सभी अलग-अलग माध्यमों को एक सुसंगत सेट में कैसे जोड़ते हैं उत्तर, और आप उन सभी को कैसे संश्लेषित करते हैं? हम सब कुछ कर रहे हैं क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर है: यह टूल है और यह मुझे वह देता है जो मुझे चाहिए, भले ही यह किस प्रारूप में आया हो।

हमारे पास हर सप्ताह दो, तीन, पांच परिवर्तन होते हैं जो दृश्यमान होते हैं उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में अंतिम उपयोगकर्ता। हम रैंकिंग परिवर्तन [प्रचार] नहीं करते हैं। हम प्रति दिन दो की दर से हमारे रैंकिंग एल्गोरिदम में परिवर्तन कर रहे हैं। दिलचस्प बात यह है कि हमारे कुछ प्रतिस्पर्धियों ने कुछ समय तक अपने रैंकिंग समारोह में कोई बदलाव नहीं किया है। खोज विकसित करने की जरूरत है: उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, रैंकिंग फ़ंक्शन। यह हर समय बहुत सारे छोटे बदलाव करने और लगातार चीजों को बेहतर बनाने की प्रक्रिया है।

आईडीजीएनएस: Google पर अर्थपूर्ण खोज की स्थिति क्या है? आपने अतीत में कहा है कि "ब्रूट फोर्स" के माध्यम से - भारी मात्रा में प्रश्नों और वेब सामग्री का विश्लेषण - Google का इंजन परिणाम प्रदान कर सकता है जो ऐसा लगता है कि यह चीजों को अर्थपूर्ण रूप से समझता है, जब यह वास्तव में अन्य एल्गोरिदमिक दृष्टिकोणों का उपयोग करने में काम करता है। क्या यह अभी भी पसंदीदा दृष्टिकोण है?

मेयर: हम बुद्धिमान प्रणालियों के निर्माण में विश्वास करते हैं जो स्वचालित तरीके से डेटा से सीखते हैं, [और फिर] उन्हें ट्यूनिंग और परिष्कृत करते हैं। जब लोग अर्थपूर्ण खोज और अर्थात् वेब के बारे में बात करते हैं, तो आमतौर पर वे कुछ ऐसा मानते हैं जो बहुत ही मैनुअल है, जिसमें शब्दों और चीजों के बीच विभिन्न संगठनों के मानचित्र हैं। हमें लगता है कि आप बड़े पैमाने पर सिस्टम बनाने, पैटर्न मिलान डेटा के माध्यम से समझने के एक बेहतर स्तर तक पहुंच सकते हैं। इस तरह मस्तिष्क काम करता है। यही कारण है कि आपके पास ये सभी अस्पष्ट कनेक्शन हैं, क्योंकि मस्तिष्क लगातार बहुत सारे डेटा और बहुत सारे डेटा प्रोसेस कर रहा है।

आईडीजीएनएस: कुछ साल पहले या तो, कुछ विशेषज्ञ भविष्यवाणी कर रहे थे कि अर्थपूर्ण तकनीक Google को खोज और अंधेरे में क्रांतिकारी बदलाव करेगी, लेकिन ऐसा नहीं हुआ है। ऐसा लगता है कि अर्थपूर्ण खोज प्रयासों ने दीवार को मारा है, खासकर क्योंकि अर्थात् इंजनों को स्केल करना मुश्किल है।

मेयर: समस्या यह है कि भाषा बदलती है। वेब पेज बदलते हैं। लोग खुद को कैसे व्यक्त करते हैं। और ये सभी चीजें इस बात के मामले में महत्वपूर्ण हैं कि अर्थात् खोज कितनी अच्छी तरह लागू होती है। यही कारण है कि एक ऐसा दृष्टिकोण होना बेहतर है जो मशीन सीखने पर आधारित है और वह डेटा को बदलता है, फिर से प्रतिक्रिया देता है और प्रतिक्रिया देता है। यह एक और मजबूत दृष्टिकोण है। यह कहना नहीं है कि अर्थपूर्ण खोज में खोज में कोई हिस्सा नहीं है। यह सिर्फ हमारे लिए है, हम वास्तव में उन चीजों पर ध्यान केंद्रित करना पसंद करते हैं जो स्केल कर सकते हैं। अगर हम एक अर्थपूर्ण खोज समाधान के साथ आ सकते हैं जो स्केल कर सकता है, तो हम इसके बारे में बहुत उत्साहित होंगे। अभी के लिए, हम जो देख रहे हैं वह यह है कि हमारी कई विधियां अर्थपूर्ण खोज की खुफिया जानकारी का अनुमान लगाती हैं लेकिन इसे अन्य माध्यमों के माध्यम से करती हैं।

आईडीजीएनएस: यूनिवर्सल सर्च की घोषणा मई 2007 में हुई थी। क्या इसे अब समाप्त माना जाता है? क्या यह ऐसा कुछ है जो हमेशा प्रगति पर काम करेगा?

मेयर: यह अभी भी एक बहुत ही जीवित, सांस लेने वाली चीज है। अब हमारे पास कई टीमें हैं: हमारे पास एक स्थानीय [खोज] सार्वभौमिक टीम है, एक छवि [खोज] सार्वभौमिक टीम, उत्पाद [खोज] सार्वभौमिक टीम है। वे सभी देख रहे हैं कि हम एक बेहतर नौकरी रैंकिंग कैसे कर सकते हैं और इस सामग्री को ट्रिगर कर सकते हैं। जब हमने इसे लॉन्च किया, तो यह 25 प्रश्नों में से एक में दिखा रहा था। आज, यह लगभग 25 प्रतिशत प्रश्नों में दिखाता है। और हमें लगता है कि शायद ऐसे समय होते हैं जब सहायक [फ़ाइल] प्रारूप वास्तव में मदद कर सकते हैं, और हम उन्हें अपने परिणाम पृष्ठ पर ट्रिगर नहीं कर रहे हैं। ऐसा कुछ है जिसे हमें करने का प्रयास करना जारी रखना है।