搜索主管离职，Google 搜索面临重大改变？

这是一条关于 Google 的重要消息。在 Google 任职 10 多年的搜索业务主管 Amit Singhal 宣布离职，接替他的是人工智能业务主管 John Giannandrea。自从 2000 年加入 Google 以来，Amit Singal 一直是 Google 搜索业务的核心人物，负责 Google 搜索算法的改进。2001 年，由于重新编码了 Google 的搜索引擎，他获得公司工程师最高职位“Google Fellow”。近年来，他开始在搜索中引入人工智能技术，推动搜索向“星际迷航里的计算机”这个目标进发。

因此，我们可以认为，John Giannandrea 接替 Amit Singal 预示 Google 搜索正面临更加深刻的变化。

2015 年早期，Google 开始把深度学习系统 RankBrain 应用到搜索上面。到了 10 月，RankBrain 已经开始发挥非常重要的作用。Amit Singal 同意了 RankBrain 的实施。不过，在此之前，他一直对机器学习采取顽固的抵制态度。根据一些 Google 员工的说法，他担心的是，由于神经网络的行为更加难以理解，对其行为的修正也就更为困难。

最近，Wired 网站采访了 Google 员工，以了解公司内部发生的改变。一位曾在 Google 工作的人说，公司各部门对神经网络的态度不尽相同，比如 Google 广告团队把神经网络用于投放有针对性的广告，而搜索团队对这种技术有抗拒态度。在问答网站 Quora 上，曾在 Google 搜索团队工作的 Edmond Lau 就曾经写到，机器学习的问题在于，“很难解释和确定为何某条搜索结果比另一条结果的排位更高……而且，你很难去直接修改一个基于机器学习的系统，从而提升某个特别标记的重要性。”

不过，如今公司人工智能主管已经接管了搜索。看起来，Google 似乎认为，深度学习才是搜索的发展方向。深度学习初创公司 Skymind 的创始人 Chris Nicholson 说，神经网络实际上也只是数学问题，工程师们肯定可以监控数字的行为，问题是，你很难理解神经网络是如何对图片、语言进行分类的。“人们理解深度学习背后的线性代数，但是，它构建的模型是不适合人类阅读的，而是适合机器阅读的，” 他说，“它们能够获得非常精确的结果，但是，从个例来说，我们并不总是能够解释它们是如何做到的。”

因此，要改变神经网络的行为，你需要通过直觉和试错来调整算法，并且用新数据不断地重新测试。这是一个复杂的过程。而且，一旦搜索转向人工智能，Google 如何面对其它人对其搜索结果的质疑呢？这也是一个未知的问题。

目前，深度学习只是 Google 搜索的一部分，但随着时间的推移，它将会发挥更加重大的作用。“构建了学习系统后，我们再也不需要编写规则了，” John Giannandrea 曾对媒体记者说，“逐渐地，我们发现，如果我们能够学习东西而不是编写代码，我们能够推动业务向着更大的规模发展。”

图片来自 marketingland