- 谷歌已经在许多搜索功能中使用人工智能技术，包括理解您的搜索查询和评估最相关的结果。
- 然而，大型语言模型和生成式 AI 等新能力极大地扩展了可能性，能够将信息打包成即时生成的文本，这正是 SGE 试图实现的目标。
- “这些新的生成式 AI 功能让搜索变得更智能、更简单，”负责谷歌搜索的副总裁 Cathy Edwards 在 Google I/O 大会上说。“这是一种新的网络结果组织方式，为您提供了一个有用的起点。”
通过简单的查询，用户可以访问涵盖几乎所有可想象主题的海量信息。但是什么推动了谷歌提供准确且相关的答案的能力？答案在于人工智能（AI）在搜索算法中的复杂整合。
AI 在谷歌搜索算法中的整合已经改变了我们访问和与信息互动的方式。通过利用自然语言理解、知识图谱和机器学习，谷歌为我们的问题提供量身定制且上下文相关的答案，丰富了我们的在线搜索体验。
搜索的演进：从关键词到意图
在初期阶段，谷歌主要依赖关键词匹配来检索给定查询的相关网页。然而，随着在线内容的数量和复杂性激增，传统的基于关键词的方法显得力不从心。这时，AI 驱动的搜索算法登场，彻底改变了谷歌处理和提供搜索结果的方式。
自然语言理解：解读意图
谷歌 AI 驱动搜索的核心在于自然语言理解（NLU）技术。这使谷歌能够解读用户查询背后的意图，从而提供更细致、上下文更相关的回答。无论是简单的问题还是复杂的询问，谷歌的 AI 算法都会分析查询的语义和语法，以洞悉用户的潜在意图。
知识图谱：为更丰富的答案提供结构化数据
为了增强对世界信息的理解，谷歌利用知识图谱的力量——包含相互关联的事实和实体的海量结构化数据存储库。通过利用知识图谱，谷歌可以为用户查询提供更丰富、更全面的答案，从多种来源汲取相关信息。
机器学习：持续改进
谷歌 AI 驱动的搜索算法基于机器学习——人工智能的一个子集，使系统能够从数据中学习并随时间改进。通过持续分析用户互动和反馈，谷歌的算法不断完善对语言模式、用户偏好和主题相关性的理解，提高了搜索结果的准确性和有效性。
谷歌的生成式 AI 如何工作？
以下是谷歌 AI 增强搜索的实际工作方式：想象一下，您正在搜索“适合 5 英里丘陵通勤的好自行车”。谷歌将传统搜索结果与包含 AI 生成建议的突出显示框相结合。在谷歌的数据中心处理查询后，结果被交付：一个精心策划的考虑因素列表，例如电动自行车和悬挂选项，以及相关网站、特定自行车型号和推荐的后续问题链接。
除了自然搜索结果外，谷歌还可能显示标记为赞助广告的购物链接。这符合谷歌利用 AI 增强搜索来创收的目标。
“我们注意到，用户向我们提出了复杂的查询，这些查询通常需要大量的后续搜索，有时甚至跨越数天，”Edwards 解释道。谷歌旨在简化这一过程，最大限度地减少找到相关信息所需的努力。
AI 驱动的搜索结果有可能减少用户需要在初始搜索页面之外探索的需求，这是谷歌直接在搜索结果页面上提供直接答案（如数学计算、天气预报和维基百科摘录）趋势的延续。然而，谷歌预计用户仍然希望点击进入原始来源，特别是对于复杂的查询。
谷歌正在通过其 Search Labs 计划引入这项生成式搜索技术，以征求网络发布者和广告商的反馈。“我们希望收集来自网络各方的意见，以确保我们的开发经过深思熟虑，”Edwards 表示。
这种方法突显了谷歌以协作和用户为中心的方式改进其 AI 驱动搜索能力的承诺。
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想要 AI 聊天机器人？去别处找
谷歌并没有像 Bing 著名的聊天机器人那样走得那么远，后者利用了 OpenAI 的 GPT-4 大型语言模型。虽然谷歌确实通过其 Bard 工具提供了聊天界面，但它明确区分了此功能与搜索结果。目前，用户不会与机器人进行对话，因为谷歌选择了一种更轻量级的语言模型，优先考虑事实准确性而非创造性输出。
“我们更注重确保事实准确性，而不是优先考虑流畅性，因为我们相信这是用户对谷歌搜索的期望，”Edwards 解释道。
谷歌搜索的另一项变化：视角
谷歌在您进行搜索时经常提供“芯片”，如购物、地图、视频或新闻，让您通过点击或轻触来细化结果。现在，一个新的芯片正在推出：视角。
这一新增功能旨在突出与搜索查询相关的个人体验，例如论坛帖子或社交媒体上的短视频。
“我们认识到用户看重谷歌的权威信息，”Edwards 解释道。“与此同时，我们也理解他们也在寻求人类的声音和真实的视角。核心搜索结果页面将融合两者。”
搜索的未来：推进 AI
随着 AI 技术的不断发展，谷歌回答问题的方式也在演变。从语音搜索和自然语言处理到个性化推荐和预测搜索，谷歌 AI 驱动搜索的未来有望为全球用户带来更大的便利、效率和相关性。