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谷歌作為一家以搜索引擎起家的科技公司，自創(chuàng)立以來(lái)推出過(guò)各種類(lèi)型的搜索引擎，例如專(zhuān)門(mén)為你找工作的「Google for Jobs」、面向?qū)I(yè)學(xué)術(shù)界的「Google Scholar」等等。而近日谷歌的研究機(jī)構(gòu)又發(fā)布了一款基于人工智能的搜索引擎 —— 「Talk to Books」。

通過(guò) Talk to Books，谷歌提供了一種全新的圖書(shū)搜索方式：當(dāng)你輸入一個(gè)或幾個(gè)「關(guān)鍵詞」甚至一段「句子」時(shí)，這個(gè)工具會(huì)在超過(guò) 10 萬(wàn)本書(shū)的數(shù)據(jù)源中尋找最能匹配你所輸入內(nèi)容的書(shū)籍。在搜索的目的性與底層技術(shù)上，Talk to Books 與傳統(tǒng)搜索引擎完全不同，其并非通過(guò)對(duì)比關(guān)鍵詞，而是在「理解」了你輸入內(nèi)容的基礎(chǔ)上而做出的「最佳解」。

谷歌在它的解釋文章中給出了一個(gè)例子：向 Talk to Books 提問(wèn)「What smell brings back great memories? （什么氣息能夠喚起美好的回憶？）」，最終搜索出一本叫《The Multisensory Museum》的書(shū)。有趣的是，Talk to Books 之所以會(huì)選擇這本書(shū)是因?yàn)闀?shū)中有這樣一段話：「The smell of fresh sawdust invariably takes me back to the sawmill where my father worked when I was a small boy.」

這也表明 Talk to Books 是在「理解」了你給出的問(wèn)題的基礎(chǔ)上，才給出的搜索結(jié)果。從某種意義上來(lái)說(shuō)，你在和書(shū)「交談」，而得到的回答可以幫助你確定自己是否有興趣閱讀這本書(shū)。

Talk to Books 這種特殊的搜索方式，可以幫助你找到一些通過(guò)關(guān)鍵詞搜索未必找得到的有趣書(shū)籍，但其仍有改進(jìn)空間。例如，搜索出來(lái)的匹配書(shū)籍或文章可能仍屬「斷章取義」，又或者搜索的結(jié)果與你所輸入的內(nèi)容完全不匹配。

除了推出 Talk to Books 來(lái)幫助你找到心儀的書(shū)籍之外，谷歌還帶來(lái)了一款單詞聯(lián)想游戲 ——「Semantris」，其中包括「ARCADE」與「BLOCKS」。

ARCADE

進(jìn)入 ARCADE 后會(huì)有一小段教程來(lái)教會(huì)你怎么玩這個(gè)游戲。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這個(gè)游戲考驗(yàn)的是你的單詞聯(lián)想能力。比如當(dāng)你看到「Teacher（教師）」這個(gè)單詞時(shí)，你能想到的最相關(guān)的單詞可能是「Student（學(xué)生）」，或者「Book（書(shū)籍）」，甚至「Blackboard（黑板）」，輸入以上這些單詞，游戲機(jī)制都會(huì)讓你得分。而你要做的就是盡量準(zhǔn)確地輸入相關(guān)的單詞，而且隨著游戲的進(jìn)程對(duì)于輸入單詞的速度要求也會(huì)越來(lái)越高。

BLOCKS

第二個(gè)游戲看起來(lái)可與俄羅斯方塊十分相似，游戲開(kāi)局會(huì)隨機(jī)生成一些單詞，這些單詞有不同的顏色，你可以通過(guò)輸入與之相關(guān)性最高的單詞來(lái)消除它。如果一個(gè)單詞被消除了，那么它和它周?chē)粯宇伾拇u塊都會(huì)被消除。

同樣的，上方會(huì)不斷落下新的磚塊，一旦磚塊來(lái)不及被消除而觸碰到頂端，那么你就失敗了。這個(gè)游戲同樣考驗(yàn)的是你對(duì)于單詞相關(guān)詞匯「特征性」的了解程度，但同時(shí)還加入了一定的策略性。

舉個(gè)例子，當(dāng)我選擇消除  Pillow 這個(gè)紅色色塊時(shí)，那么我可能需要輸入 Bed（床）、Blanket（毛毯）等單詞。需要注意的是，具體消除那個(gè)單詞完全由 AI 來(lái)決定，例如在上面這個(gè)例子中，當(dāng)我輸入了「Bed」之后，AI 認(rèn)為 Bed 與 Hotel 的相關(guān)性更強(qiáng) ，所以消除了 Hotel（酒店）而不是 Pillow（枕頭）。

「BLOCKS」相比第一個(gè)游戲「ARCADE」更有趣的點(diǎn)在于，它擴(kuò)大了 AI 在游戲中的權(quán)力。在 ARCADE 中，你能夠知道自己到底要消除哪個(gè)單詞，但在 BLOCKS 中這個(gè)選擇權(quán)卻落到了 AI 手中。

谷歌可不僅僅只是讓你玩上游戲那么簡(jiǎn)單

然而谷歌真的只是想通過(guò)「Talk to Books」來(lái)幫助你搜索到心儀的書(shū)籍，又或者通過(guò)「Semantris」來(lái)考驗(yàn)?zāi)愕脑~匯量嗎？當(dāng)然，其中也許有這兩個(gè)原因。但從更深的層面來(lái)說(shuō)，谷歌希望通過(guò)更多人的使用來(lái)幫助 AI 「更懂人類(lèi)」。

谷歌將「Talk to Books」與「Semantris」的體驗(yàn)稱(chēng)作「Semantic Experiences（語(yǔ)義體驗(yàn)）」。例如 Talk to Books 的搜索方法是谷歌在十億句人類(lèi)的聊天中訓(xùn)練而來(lái)的，一旦你問(wèn)出問(wèn)題（或者作出陳述），工具就會(huì)通過(guò)搜索十萬(wàn)本書(shū)中的所有句子，根據(jù)句子層面的語(yǔ)義找到與輸入語(yǔ)句最佳匹配的內(nèi)容。

再如詞匯聯(lián)想游戲「Senmatris」中的「Arcade」。當(dāng)你輸入一個(gè)單詞時(shí)，AI 會(huì)分析你輸入的單詞與指定單詞的「相關(guān)性」，最相關(guān)的單詞會(huì)被移到最底部，不相關(guān)的單詞則會(huì)被堆加到頂部。這就相當(dāng)與你和朋友在玩「你畫(huà)我猜」，只不過(guò)是以文字呈現(xiàn)，而且你的朋友是「AI」。

而你每次輸入的單詞都會(huì)幫助 AI 學(xué)會(huì)兩個(gè)詞匯的相關(guān)性，如起初 AI 可能只知道「Coffee」與「Black」相關(guān)，但隨著越來(lái)越多人輸入「Starbucks」，AI 就會(huì)將「Coffee」與「Starbucks」關(guān)聯(lián)起來(lái)。

通過(guò)「Senmatris」和「Talk to Books」，谷歌希望在測(cè)試 AI 的智慧程度的同時(shí)，教會(huì)它人類(lèi)的思維，谷歌稱(chēng)其為「machine learning」，這也與「圖靈測(cè)試」有些許類(lèi)似。

也許到了未來(lái)，Talk to Books 已經(jīng)改名為 Talk to AI，而你對(duì)他提出的問(wèn)題，它也不再是以一本書(shū)或者一篇文章來(lái)回應(yīng)你。我好奇的是，如果被問(wèn)道：「What is the future of humanity?」，那時(shí)的 AI 又會(huì)作何解答。

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