分享你的Wolfram|Alpha搜索体验

coredump

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　　·网站名称：WolframAlpha （http://www.wolframalpha.com/）
　　·上线时间：2009年5月（预计）
　　·所在地点：美国
　　5月即将到来的时候，很高兴能与“每日一站”的读者再次谈论这个即将在下月正式推出的网站——WolframAlpha。它带着创始人的光环诞生，被业界视为“谷歌杀手”，几个月来在硅谷受到空前的关注。（此前美著名科学家5月将推出搜索引擎挑战谷歌）
　　读写网近日被邀请参与测试，并撰写了长篇的文字来描述这个激动人心的互联网应用。但其在开篇就讲到，“它不是谷歌杀手”，按照其创始人的说法，WolframAlpha的目标是让每个人都能获得专业的知识和数据，所以称为“计算型知识引擎”更为贴切。
　　工作原理
　　不同于搜索互联网信息，WolframAlpha将从公众的和获得授权的资源中，发掘、建立起一个异常庞大的经过组织的数据库，再利用高级的自然语言算法进行处理，最终构造出一个类似于谷歌搜索的工具。
　　使用体会
　　在读写网的测试中，他们搜索了“欧洲的互联网用户”这个关键词，在WolframAlpha的结果页面中，不仅显示用户的总数，还有序的提供了各个国家的各种数据以及各种图表。
　　他们测试的另一个复杂的查询语句是“叔叔的叔叔的兄弟的儿子”（uncle"s uncle"sbrother"sson）。在谷歌上搜索，出现的一堆无用的网站清单甚至没有一个是具体回答这个问题的，但在WolframAlpha上，则会返回一份家谱，包括血缘关系部分的数据（对于该关键词，给出的数据是3.125%）
　　WolframAlpha同时也拥有先进的物理、化学、营养学等各个科目的知识和普查的数据，实时的金融数据和天气信息等将通过一个系统来检验数据的有效性。
　　使用方法
　　WolframAlpha将提供免费和付费两个版本，除了普通的搜索使用，它还允许用户下载和上传数据。在付费版中，用户还能下载生成图表所用到的数据。
　　用户不仅可以将WolframAlpha的搜索框嵌入到自己的页面上，也能将搜索结果嵌入以及定制其接口，当结果有变化时，用户也能及时收到网站的电子邮件通知。
　　其他细节信息：
　　·每个结果页面都会提供出计算该结果所用到的资源链接
　　·如果存在争议，会提供注释说明
　　·目前仅提供英文版
　　·资金来源：侧边栏将显示关键词广告，考虑与其他搜索引擎等公司合作
　　·将提供Firefox和IE工具栏
　　·每个结果页面也会显示来自传统搜索引擎的结果（如谷歌、Yahoo、Live等），还会提供相关的维基百科的链接。


现在 http://www.wolframalpha.com/ 已经可用了，大家都快去试试啊，试完了把结果说出来，大家共赏。


跟贴格式实例：

搜索词：Brisbane

结果：

Population:

                               
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coredump

FROM：http://hi.baidu.com/ec011/blog/item/118249008e08d419738b6574.html

据有关专家称，目前全球搜索引擎模式大致可分为三类：
一是以谷歌为代表的网页搜索。即用户键入关键词后，搜索引擎将返回不同网页链接。
二是维基百科(Wikipedia)搜索，即返回所查询词条的详细信息。
三是美国语义搜索服务商Powerset的模式，即返回与查询要求相关的文档。
市场认为，所谓的Wolfram Alpha搜索引擎跟谷歌原则上是一样的，都是在问题栏中输入问题，但在回答问题上不一样。谷歌是给出一堆的链接，而Wolfram Alpha则是直接给出答案。
Radar Networks的CEO诺瓦·斯皮万克(Nova Spivack)也是一名搜索引擎专家，他指出，Wolfram Alpha搜索引擎“雄心勃勃”，“对于网络和世界来说，它与谷歌同样重要，但其目的却截然不同。”
斯皮万克与沃尔弗拉姆进行了两个小时的对话，他谈起他对Wolfram Alpha搜索引擎的初步印象。他说：“Wolfram Alpha搜索引擎就像从一个巨大的电子大脑（electric brain）搜索答案，它能针对广泛的问题提供详尽的答案，即使这些问题以不同的方式询问，它也能应对自如，这非常令人惊讶。而且，它还能对答案进行计算（compute），它不是只从一个庞大数据库里摘抄答案的。” 斯皮万克还说：“从这方面来看，它比谷歌要聪明得多。谷歌只是简单地通过关键词搜索发现文件。谷歌并不理解所谓的答案或者问题，它也不基于人类对不同领域的知识对答案进行计算。”
斯皮万克还对Wolfram Alpha搜索引擎引如何工作进行了阐述。斯皮万克认为，Wolfram Alpha搜索引擎是一个对答案进行计算的系统。为了实现这个目标，它使用知识领域的嵌入式模式，完成数据和算法，形成真实世界的知识。例如，Wolfram Alpha搜索引擎包含有许多科学知识的正式模型，包含有不同物理定律和性质的庞大数据以及物理世界的数据。在这些数据的基础上，用户可以询问科学性的问题，它也可以为用户计算答案。即使Wolfram Alpha搜索引擎并没有对每个问题的答案进行了清晰的编程，但用户仍然可以问它。但科学只是Wolfram Alpha搜索引擎了解的其中一个领域而已。实际上，它还知道技术、地理、天气、烹调、商业、旅行、人类、音乐等等领域的知识。除此之外，Wolfram Alpha搜索引擎的界面允许用户使用符合语法意义的句子问问题，甚至可以使用简写的方式，而Wolfram Alpha搜索引擎会提供详细的答案。
但斯皮万克称，Wolfram Alpha搜索引擎不会替代谷歌。斯皮万克说：“你当然很可能不会使用Wolfram Alpha搜索引擎来购买一辆新车，也不会用它找有关论题的博客，或者去寻找一个度蜜月的胜地。它并不是一个你认为懂得一切事情的系统。对于人脑主导的搜索来说，目前还没有任何东西可以替代这种方式。它的优势在于，当你需要某些事情的论据时，或者当你需要计算一个事实性的答案时，它能给你提供许多事实性的数据。”（普莱）

青山

我输入了好几个东西，都没给我结果。有点失望。
我觉得他的东西还远不够成熟。而且好像跟我搞的不是一个方向。
好消息是，我还有机会。

coredump

原帖由 青山 于 16-5-2009 14:21 发表

                               
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我输入了好几个东西，都没给我结果。有点失望。
我觉得他的东西还远不够成熟。而且好像跟我搞的不是一个方向。
好消息是，我还有机会。

期待http://www.greenmountain.com 早日上线

klux

速度好慢啊。。。

coredump

估计尝鲜的人太多，大家一拥而上去摧残

青山

来日方长。眼下的问题还没解决，我已经发现新的需要解决的问题了。
最基本的，比如空间想象能力，时间概念，或者叫做4维空间想象能力这类东西。
人类的语言，是建立在人类对世界的认知的基础上的。还有很多细致的工作要做。
不过我现在真的觉得，我已经站在人工智能这扇大门的门坎上，门已经在我眼前
打开了。眼前一片星光灿烂。

原帖由 coredump 于 16-5-2009 14:31 发表

                               
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期待http://www.greenmountain.com 早日上线

klux

原帖由 青山 于 16-5-2009 15:17 发表

                               
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来日方长。眼下的问题还没解决，我已经发现新的需要解决的问题了。
最基本的，比如空间想象能力，时间概念，或者叫做4维空间想象能力这类东西。
人类的语言，是建立在人类对世界的认知的基础上的。还有很多细致的工 ...

这话说得真大啊。。。有初步结果么

青山

我觉得有初步的结果，但是训练集对我是瓶颈，目前我可以得到的训练集还不足以达到必要的底线。
所以我的实验结果，还不足以证明我的理论。由于资源的限制，这个没办法。所以我现在在努力
挖掘现有的训练集的潜力。争取尽量以现有的训练集，把我预测的一些现象产生出来。

可以想象一下，教育一个人类的孩子，要投入多大的精力？我这3年，顶多有教育一个人类儿童1/10
的时间，和更小的投入，连适当的教材都没有。

我还有最多两年的时间，如果我做到了，那么我就是打开这扇门的人，如果我做不到，两年后不能继续了，
我最后会尽量把我已经看到的东西分享给其他研究者，但是我相信，人类进入这扇门的日子已经不远了。

原帖由 klux 于 16-5-2009 15:23 发表

                               
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这话说得真大啊。。。有初步结果么

klux

原帖由 青山 于 16-5-2009 15:27 发表

                               
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我觉得有初步的结果，但是训练集对我是瓶颈，目前我可以得到的训练集还不足以达到必要的底线。
所以我的实验结果，还不足以证明我的理论。由于资源的限制，这个没办法。所以我现在在努力
挖掘现有的训练集的潜力。 ...

你要多大训练集？什么数据？
或者说你怎么确定是训练集不够大导致不能证明你的理论，而不是你理论本身的缺陷？

klux

原帖由 青山 于 16-5-2009 15:27 发表

                               
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我还有最多两年的时间，如果我做到了，那么我就是打开这扇门的人，如果我做不到，两年后不能继续了，
我最后会尽量把我已经看到的东西分享给其他研究者，但是我相信，人类进入这扇门的日子已经不远了。

你现在就可以写了，不用等到两年后

青山

我现在用到的训练集，是SemCor。这个可以网上查到。是人们手工标注的sense tagged corpus。这也是
目前可以得到的最大的训练集。大约有300多篇标注过的文章。

我不认为训练集的问题，主要是因为我理论的缺陷，因为这个训练集如果用来训练人类的孩子，从一张白纸开始，
一样是不成的。

事实上，我相信计算机比人类有某些方面的优势，比如记忆力，所以我还在努力探索，以如此小的训练集，如何
发挥计算机的长处，从而能达到基本的底线。

原帖由 klux 于 16-5-2009 15:35 发表

                               
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你要多大训练集？什么数据？
或者说你怎么确定是训练集不够大导致不能证明你的理论，而不是你理论本身的缺陷？

青山

我现在写出来，也未必能发表。如果我两年内能达到一个基本的底线，用实验结果充分证明我的理论，才是最好的结果。

原帖由 klux 于 16-5-2009 15:38 发表

                               
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你现在就可以写了，不用等到两年后

coredump

超出最大连接数限制了，看来Wolfram|Alpha对用户的热情估计不足啊

青山

呵呵。他这个计算负载，远超过google。提供大量的服务确实是个难题。

像我现在搞的，将来即使搞出来，一台机器对一个用户提供服务，就很不错了。

语义的分析和计算，比简单的关键词搜索，计算复杂性显然是高得多了。

原帖由 coredump 于 17-5-2009 21:04 发表

                               
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超出最大连接数限制了，看来Wolfram|Alpha对用户的热情估计不足啊