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AI科技评论|智能皆搜索，裴健：搜索皆智能?( 二 )


AI科技评论|智能皆搜索，裴健：搜索皆智能?
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这个过程听起来非常得完美 ， 很简洁 。 但在实际当中 ， 搜索并不是那么简单 ， 要比这个复杂得多 。
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搜索皆智能
在实际生活当中 ， “用户信息需求是固定的”这个假设命题其实是个伪命题 。 在很多情况下 ， 用户的信息需求不断变化 。 更麻烦的是 ， 用户本身可能并不清楚自己的信息需求到底是什么 。 举个例子来说 ， 比如我听说某个小区有新型肺炎的新感染案例 ， 发出一个“新冠肺炎感染病例”的查询 ， 那么这个查询到底是想问什么呢？用户自己可能并不清楚 ， 在很多时候用户可能是发出一个查询先问一下 ， 看搜索引擎给返回什么样的信息 。 用户和搜索引擎的交互过程就是一个探索的过程 ， 用户的信息需求在不断变化 。 在“新冠肺炎感染病例”的例子里 ， 用户可能想问的是这个感染病例是不是得到了治疗？感染病例的具体情况是怎样的？看到搜索引擎的回答后 ， 用户可能马上想到这个感染案例对小区的生活 ， 如出行、购物等 ， 有什么影响？大家可以看到信息需求是不断变化的 ， 我们在搜索过程中不能假定用户的信息需求是不变的 。 信息系统必须想办法去理解用户的真实信息需求 ， 为用户提供探索的工具 。 因此 ， 搜索本身从一开始就是智能的 ， 因为它把人摆在了整个过程的中心 。
AI科技评论|智能皆搜索，裴健：搜索皆智能?
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【AI科技评论|智能皆搜索，裴健：搜索皆智能?】下面举个例子来讲一下搜索过程为什么是一个探索的过程 。 在VLDB-2019的会议上 ， 我的研究小组发表了一篇社团搜索的文章 。 和很多已有的社团搜索工作不太一样 ， 我们假定在每一个网络节点上都有一个数据库 。 如果这个网络结点是一个人 ， 那么这个数据库就可以是这个人以往购买东西的整个历史 。 如果这个网络结点是一个论文作者 ， 那这个数据库就是他以前发表的所有论文的集合 。 我们关心在这样一个网络里面怎样找到社团？
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我们希望社团内成员之间不但有很密切的网络连接关系 ， 还能在数据库上又有非常相似的模式 。
这样社团有什么用呢？举例来说 ， 在论文作者的数据网络上 ， 用户可能关心的是能不能找到那些用数据挖掘方法来研究人脸识别和图象检索的社团？我们的搜索首先形成了一个查询模式a1 。
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同时 ， 我们的搜索算法还能够提供针对a1的各种细化 ， 比如b1、b2、直到b8 。 在这些细化当中我们会专门看各个具体的分支 ， 包括算法具体分支和问题具体分支 。 这些分支给用户带来探索方向和探索方便 。 这种探索可以进一步往下走 。 比如说b8可以进一步探索到c1、c2两种具体的情况 。 整个过程是一个不断深入、不断尝试、不断修正的探索过程 。
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智能皆搜索
搜索皆智能 ， 搜索要用到大量的人工智能技术 ， 所以我们要通过人工智能技术去理解用户的信息需求 。 同时 ， 智能很复杂 ， 智能的每一个任务都需要多多少少用到搜索技术 。
什么是智能？智能是关于连接的 ， 我们需要把不同的数据、不同的知识点连接起来；智能是关于推理的 ， 我们需要对数据、对知识进行相应的推理；智能是关于泛化的 ， 我们有具体的观察 ， 我们希望通过若干具体的观察、具体的例子来泛化来概括成通用的规律；智能还需要去做具体化 ， 我们有一些通用的原则 ， 要把它用到具体的事例里面 ， 提高具体事例处理的效率和效果 。 所有这些都需要搜索相应的数据 ， 搜索相应的知识 ， 搜索相应的连接 。 所以智能皆搜索 ， 智能离不开搜索 ， 智能必须通过搜索来实现 。


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