# 搜索主管离职，Google 搜索面临重大改变？

- 作者：积木
- 发布时间：2016-02-04 23:40
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/617437

[![Amit Singhal](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/02/Amit-Singhal-1024x619.jpg)](http://www.ifanr.com/617437/amit-singhal-2)

这是一条关于 Google 的重要消息。在 Google 任职 10 多年的搜索业务主管 Amit Singhal 宣布离职，接替他的是人工智能业务主管 John Giannandrea。自从 2000 年加入 Google 以来，Amit Singal 一直是 Google 搜索业务的核心人物，负责 Google 搜索算法的改进。2001 年，由于重新编码了 Google 的搜索引擎，他获得公司工程师最高职位“Google Fellow”。近年来，他开始在搜索中引入人工智能技术，推动搜索向“星际迷航里的计算机”这个目标进发。

因此，我们可以认为，John Giannandrea 接替 Amit Singal 预示 Google 搜索正面临更加深刻的变化。

2015 年早期，Google 开始把深度学习系统 RankBrain 应用到搜索上面。到了 10 月，RankBrain 已经开始发挥非常重要的作用。Amit Singal 同意了 RankBrain 的实施。不过，在此之前，他一直对机器学习采取顽固的抵制态度。根据一些 Google 员工的说法，他担心的是，由于神经网络的行为更加难以理解，对其行为的修正也就更为困难。

最近，[Wired 网站](http://www.wired.com/2016/02/ai-is-changing-the-technology-behind-google-searches/)采访了 Google 员工，以了解公司内部发生的改变。一位曾在 Google 工作的人说，公司各部门对神经网络的态度不尽相同，比如 Google 广告团队把神经网络用于投放有针对性的广告，而搜索团队对这种技术有抗拒态度。在问答网站 Quora 上，曾在 Google 搜索团队工作的 Edmond Lau 就曾经写到，机器学习的问题在于，“很难解释和确定为何某条搜索结果比另一条结果的排位更高……而且，你很难去直接修改一个基于机器学习的系统，从而提升某个特别标记的重要性。”

不过，如今公司人工智能主管已经接管了搜索。看起来，Google 似乎认为，深度学习才是搜索的发展方向。深度学习初创公司 Skymind 的创始人 Chris Nicholson 说，神经网络实际上也只是数学问题，工程师们肯定可以监控数字的行为，问题是，你很难理解神经网络是如何对图片、语言进行分类的。“人们理解深度学习背后的线性代数，但是，它构建的模型是不适合人类阅读的，而是适合机器阅读的，” 他说，“它们能够获得非常精确的结果，但是，从个例来说，我们并不总是能够解释它们是如何做到的。”

因此，要改变神经网络的行为，你需要通过直觉和试错来调整算法，并且用新数据不断地重新测试。这是一个复杂的过程。而且，一旦搜索转向人工智能，Google 如何面对其它人对其搜索结果的质疑呢？这也是一个未知的问题。

目前，深度学习只是 Google 搜索的一部分，但随着时间的推移，它将会发挥更加重大的作用。“构建了学习系统后，我们再也不需要编写规则了，” John Giannandrea 曾对媒体记者说，“逐渐地，我们发现，如果我们能够学习东西而不是编写代码，我们能够推动业务向着更大的规模发展。”

图片来自 [marketingland](http://marketingland.com/google-machines-running-the-search-162564)