Google搜索的SVP Amit Singhal在上周三早晨的博客中宣布，Google的Knowledge Graph覆蓋了所有以英語(yǔ)為母語(yǔ)的，這項(xiàng)手機(jī)語(yǔ)音搜索引擎被提高到能真正的明白用戶(hù)所求。

　　對(duì)于Google來(lái)說(shuō)，他們要關(guān)心的是數(shù)以?xún)|計(jì)的數(shù)據(jù)收集和分析，這樣才能獲悉每個(gè)搜索的真正所指。通過(guò)Knowledge Graph，Google必須把超過(guò)500萬(wàn)人物信息，地理信息和3.5億事物屬性以及他們之間的聯(lián)系儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。這些數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系才是根本，這能讓系統(tǒng)能夠聰明的知道你究竟在尋找什么而不是單單從字面上的意思去搜索。

　　Knowledge Graph無(wú)疑利用了Google的Pregel圖形處理引擎。圖形的處理和數(shù)據(jù)的分析都建立在不同的社會(huì)環(huán)境和專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域中，因?yàn)橹挥羞@樣才能通過(guò)之間的關(guān)系把不同的信息塊連接起來(lái)。任何環(huán)境下都能分清他們之間緊密聯(lián)系造了Knowledge Graph的淵博和專(zhuān)注。

　　下面這張來(lái)自Gravity Labs的圖形更形象的說(shuō)明了其復(fù)雜性：

　　當(dāng)然Google擁有一套自己的處理方式，讓他可以輕松的從每天數(shù)以?xún)|計(jì)的搜索中獲得。像Singhal 在5月份的初次領(lǐng)路Knowledge Graph中說(shuō)的，現(xiàn)在我們有時(shí)候在你問(wèn)下一個(gè)問(wèn)題之前可以給出答案，事實(shí)上是因?yàn)槲覀兘o出的答案是其他人搜索過(guò)的。比如說(shuō)，我們給Tom Cruise的答案是搜索過(guò)和他相關(guān)問(wèn)題中37%的人下一個(gè)會(huì)問(wèn)的。

　　Google這次的另一個(gè)重大發(fā)布是移動(dòng)設(shè)備上語(yǔ)音搜索功能的提升，其中包含了Android和iOS。下面是Singhal對(duì)新功能的闡述：

　　你只需要通過(guò)手機(jī)的麥克風(fēng)問(wèn)出你想知道的，像你問(wèn)朋友一樣。舉個(gè)例子，你可以問(wèn)這個(gè)將上映什么電影？你將會(huì)看到你問(wèn)的問(wèn)題快速的顯示在手機(jī)上。Google將會(huì)給你一個(gè)你附近影院上映影片的清單，甚至還包含了上映時(shí)間和預(yù)告片。只要Google可以回答出來(lái)，你將同時(shí)獲得一份語(yǔ)音播報(bào)。

　　Google在星期一的一份研究日志中公開(kāi)了他們?cè)陬?lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的進(jìn)展，曾因在視頻流中的捕捉笑臉的而出名，現(xiàn)在被用于了Android的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。17歲的Brittany Wenger開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于GAE名為Global Neural Network Cloud Service for Breast Cancer的項(xiàng)目在科技展上勝出。

　　這不難想象，對(duì)于Google、Microsoft、Apple和其他的公司，只憑借對(duì)以往用戶(hù)體驗(yàn)的推測(cè)，想制造出適用于較小設(shè)備使用的高智能計(jì)算機(jī)科學(xué)，無(wú)疑是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。搜索對(duì)于可以在數(shù)據(jù)庫(kù)中記錄下復(fù)雜問(wèn)題的公司來(lái)說(shuō)有著巨大的幫助，但是這樣做出的產(chǎn)品雖然很好卻不是我們想要的。