البحث الأكثر ذكاءً: لماذا سيتيح "البحث الدلالي" لـ Google فهمك أخيرًا

أثار أمير إفراتي في صحيفة وول ستريت جورنال الدهشة بمقال (الاشتراك المطلوبة) قائلاً إن Google تعمل على البقاء في صدارة منافسيها في مجال البحث على الإنترنت من خلال تقديم المزيد مما يسمى بتكنولوجيا "البحث الدلالي". الفكرة هي أن مربع بحث Google لن يكون مجرد مكان للمستخدمين لكتابة الكلمات الرئيسية أو الاستعلامات المعدة خصيصًا، ولكنه مربع يحتوي على فهم للعديد من المصطلحات والأسماء والأفعال والمراجع التي يكتبها الأشخاص - ويمكنهم تطبيق هذه المعرفة على عمليات بحث المستخدمين. من الناحية النظرية، يجب أن يكون البحث الدلالي قادرًا على إرجاع النتائج التي تعكس نية الباحث، وفي تعمل بعض الحالات على تحسين قدرة Google على تقديم إجابة على الفور دون إحالة المستخدمين إلى مستخدم آخر موقع.

لكن مهلا – هل هذا شيء جديد؟ لا جوجل بالفعل ضع بعض الإجابات في المقدمة؟ وكيف يمكن للبحث الدلالي أن يساعد Google في الحفاظ على ريادتها في مجال البحث على الإنترنت؟

ما هو البحث الدلالي؟

باختصار، هناك الكثير من القواسم المشتركة بين علم الدلالة واتسون، وهو تطبيق الحوسبة الفائقة لشركة آي بي إم هزم البشر بسهولة في خطر! مما هو عليه الحال مع مربع الحوار "بحث" في Microsoft Word.

بشكل عام، ينقسم عالم البحث المحوسب إلى نوعين:

البحث الحرفي (اتصلت في بعض الأحيان البحث الملاحي) يبحث عن التطابقات التامة لبعض أو كل المصطلحات التي تم إدخالها، ويعيد العناصر المطابقة - سواء كانت ملفات أو صفحات ويب أو منتجات أو بعض الوحدات المنفصلة الأخرى من المعلومات. يمكن تعزيز البحث الحرفي بأشياء مثل مطابقة الجذع، والاقترانات، والارتباطات التي توسع البحث أو تقيده بطرق مفيدة - لذلك قد يؤدي البحث عن "fly" أيضًا إلى النقر على "flight". البحث الحرفي هو أكثر ما نعرفه اليوم، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أنه الأسهل على أجهزة الكمبيوتر يؤدي.

البحث الدلالي يختلف عن البحث الحرفي بطريقتين. أولا، يحاول البحث الدلالي يفهم ما يطلبه المستخدم في الاستعلام من خلال وضعه في السياق من خلال تحليل مصطلحات الاستعلام ولغته. يتم إجراء هذا التحليل وفقًا لمجموعات المعرفة المجمعة مسبقًا بإحكام، والتي من المحتمل أن تتضمن معرفة حول المستخدم. ثانيًا، بدلاً من إرجاع مجموعة من الملفات أو صفحات الويب أو المنتجات أو العناصر الأخرى، يحاول البحث الدلالي توفير ملف مباشر إجابة على سؤال. إذا سألت محرك بحث دلالي "متى تم اكتشاف بلوتو؟" قد يجيب "تم اكتشاف بلوتو في 18 فبراير 1930 على يد كلايد تومبو^*"، حيث من المرجح أن يقوم محرك البحث الحرفي بإرجاع روابط إلى صفحات الويب التي تحتوي على الكلمتين "تم اكتشافه" و"بلوتو".

اتضح أن البحث الحرفي والبحث الدلالي جيدان لمهام مختلفة. يعد البحث الحرفي أمرًا رائعًا عندما يبحث المستخدم عن شيء محدد شيء، سواء كان ذلك ملفًا أو صفحة ويب أو مستندًا أو منتجًا أو ألبومًا أو أي عنصر منفصل آخر. من ناحية أخرى، تبين أن البحث الدلالي يكون أكثر فائدة عندما يبحث المستخدم عن كلمات محددة معلومة - مثل التاريخ أو الرقم أو الوقت أو المكان أو الاسم.

ويرجع الفضل في ذلك جزئيًا إلى انتشار تقنية البحث الحرفي في كل شيء بدءًا من معالجات النصوص وحتى محركات البحث على الويب، حيث أصبحنا معتادين على البحث الحرفي. يعرف معظمنا بالفعل كيفية التعامل مع البحث الحرفي لتقريبنا مما نريده في المحاولة الأولى. ومع ذلك، وفقًا لمقال إفراتي في وول ستريت جورنال، تعتقد جوجل أن تقنية البحث الدلالي يمكن أن توفر إجابات مباشرة لما يتراوح بين 10 و20 بالمائة من عمليات البحث على الويب. بحسب كومسكور، جوجل التعامل مع 11.7 مليار عملية بحث في الولايات المتحدة وحدها في فبراير 2012. وبفضل إمكانات البحث الدلالي، كان من الممكن الإجابة على أكثر من 2.3 مليار من عمليات البحث هذه بشكل مباشر، بدلاً من إرسال الأشخاص إلى صفحات ومواقع ويب أخرى.

ألا تفعل جوجل هذا بالفعل؟

إذا كنت قد استخدمت بحث الويب من Google على الإطلاق، فمن المحتمل أنك تفكر "لكن مهلا، Google يفعل هذا بالفعل!" يكتب "الوقت الحالي في طوكيو" أو "كم يبلغ ارتفاع جبل ايفرست"وسوف تضع Google أفضل تخمين لها على إجابة دقيقة في أعلى نتائج البحث الخاصة بها. حتى أن Google تستشهد بمصادر لإجابتها، وستكون بعض هذه المصادر موجودة في "الروابط العشرة الزرقاء" الكلاسيكية أسفل الإجابة. (تفيد تقارير جوجل أن جبل إيفرست يبلغ ارتفاعه 8848 مترًا بالمناسبة).

لكي نكون منصفين، هذه واحدة من العديد من الإمكانات المفيدة التي قامت جوجل بدمجها في شريط البحث الخاص بها: سوف تقوم بعمليات حسابية (معقدة)، وتؤدي تحويلات الوحدات والعملات، وسحب أشياء مثل معلومات رحلة الطيران وأوقات عرض الأفلام المحلية - لا داعي لكتابة معلومات معقدة استفسار. ويمكنه أيضًا الاستفادة من بعض مصادر البيانات العامة. على سبيل المثال، كتابة "سكان المكسيك"في مربع البحث سيتم عرض بيانات من البنك الدولي. الاستجابة اليوم هي 113,423,047 شخص.

ومع ذلك، فإن جهود جوجل لتقديم إجابات مباشرة على بعض أنواع الأسئلة تفشل بسرعة كبيرة، وذلك بسبب ضعف هذه الميزات إلى حد كبير يتم تنفيذها كحالات خاصة لمحرك البحث الحرفي من Google، وليس كبحث دلالي يحاول فهم ما يريده المستخدم. يريد. يكتب "كم يبلغ ارتفاع جبل ايفرست"(لاحظ التهجئة) في مربع البحث، ولا يحاول Google حتى تقديم إجابة: بحث Google لا يعرف أن كلمة "mt" تعني "جبل". وبالمثل، إذا حدد Google أن موقعك الحالي ليس في المكسيك (وإذا لم يكن لدى Google موقعك، فسوف يخمنه من خلال عنوان IP الخاص بك) و، لا، لا يمكنك إلغاء الاشتراك) البحث عن "سكان مدينة مكسيكو" قد يعود ببعض النتائج غير المتوقعة. من المؤكد أن مدينة مكسيكو سيتي هي موطن لأكثر من 10852 شخصًا، أليس كذلك؟

كيف يختلف البحث الدلالي

يحاول البحث الدلالي التخلص من هذا النوع من الزلات بطريقتين. أولاً، يحاول فهم الأمر بشكل أكثر دقة نية وراء استعلام معين. ثانيًا، يحاول مطابقة عناصر هذا الاستعلام مع مجموعات المعرفة العميقة المجمعة مسبقًا لمعرفة ما إذا كان بإمكانه التوصل إلى إجابة ذات معنى.

عندما ترسل استعلامًا إلى محرك بحث حرفي مثل Google، فإنه لا يتم إرساله على الفور قم بالبحث في كل موقع على الإنترنت، وقم بتقديم قائمة بالمواقع التي تعتقد أنها تناسب موقعك بشكل أفضل شروط. وبدلاً من ذلك، تمتلك شركة Google برامج حاسوبية تبحث باستمرار في الإنترنت عن مواقع وصفحات ويب جديدة، مما يؤدي إلى إنشاء موقع ويب جديد فِهرِس من جميع الصفحات التي يجدونها. على الرغم من أن هذا يعد تبسيطًا مبالغًا فيه إلى حد كبير، إلا أنه عندما يكتب المستخدمون استعلام بحث مثل "مؤتمر يالطا"، يبحث Google في هذا الفهرس عن الصفحات التي تتطابق مع كل من "Yalta" و"conference"، بالإضافة إلى الصفحات التي تحتوي على كلا المصطلحين بالقرب من بعضهما البعض (على سبيل المثال، في غضون 8 أو 10 كلمات). يقوم Google بعد ذلك بجمع عناوين URL لتلك الصفحات، وفرزها حسب تصنيف الصفحات الداخلي (مقياس Google للمزايا النسبية للصفحة التي تحسب بشكل أساسي الروابط إليها كأصوات إيجابية)، وإرجاع قائمة.

إن إدارة البيانات وهندستها وراء عملية كهذه أمر شاق وضخم في نفس الوقت، وهذا ما تفعله Google يستحق الثناء على نجاحه - خاصة وأن Google غالبًا ما يكون قادرًا على القيام بذلك في جزء صغير من الوقت ثانية. تحدث أشياء مماثلة خلف الكواليس في Bing التابع لشركة Microsoft.

قد يتعامل البحث الدلالي مع نفس الاستعلام بشكل مختلف. فبدلاً من مقارنة الاستعلام بفهرس تم تجميعه مسبقًا (وتحديثه باستمرار) لصفحات الويب التي يعرفها، يقوم محرك البحث الدلالي بمقارنة الاستعلام بفهرس منفصل وممتثل مسبقًا مجموعات المعرفة لقد توفرت. فكر في مجموعات المعرفة مثل قواعد البيانات: فهي في جوهرها مليئة بالبيانات والحقائق والأرقام حول موضوع معين. هناك أنواع مختلفة من مجموعات المعرفة. هناك زوجان مثيران للاهتمام الأنطولوجيات (والتي تمثل معلومات رسمية يمكن معالجتها بالقواعد والوظائف والقيود) و com.folksonomies، والتي تمثل عادةً مجموعات معرفية محددة بشكل تعاوني: من الأمثلة على ذلك علامات التصنيف والإشارات المرجعية الاجتماعية.

مجموعات المعرفة هي أكثر من مجرد صناديق تخزين. كما أنها تمثل العلاقات بين العناصر الموجودة في قاعدة المعرفة، وتمكن من استخدام المعلومات بشكل مفيد عبرها عديد مجموعات المعرفة. علاوة على ذلك، غالبًا ما يتم التعبير عن العلاقات بطريقة يمكن من خلالها التوصل إلى استنتاجات منطقية دقيقة بدون الاضطرار إلى تخزين جميع البيانات المشتقة الممكنة. يعد هذا تجسيمًا بعض الشيء، لكن محركات البحث الدلالية يمكنها إجراء التفكير الأساسي والاستنتاج على البيانات التي تعرفها. وكجزء من هذه العملية، غالبًا ما يتم تصميم محركات البحث الدلالية لتقييم مستوى الثقة لديها في اشتقاقاتها. إذا كانوا لا يعتقدون أنهم يعرفون ما يتحدثون عنه، فقد يظلون صامتين. إذا كانوا متأكدين تمامًا، فسوف يقدمون إجابة.

لذا، إذا قمت بإدخال "مؤتمر يالطا" في محرك بحث دلالي، فإنه سيبحث في مجموعات المعرفة الخاصة به وربما سيقدم بعض الحقائق والأرقام الأساسية، ربما "من 4 إلى 11 فبراير 1945." قد يشير ذلك إلى حضور ستالين وتشرشل وفرانكلين روزفلت، وكان ذلك مهمًا حتى في الأشهر الأخيرة من الحرب العالمية. ثانيا. الاشياء الأساسية جدا.

إذا سألت محرك بحث حرفي "هل انعقد مؤتمر يالطا أثناء الحرب الكورية؟"من المحتمل أن تحصل على قائمة بعشرة روابط زرقاء. قد يكون لدى المرء إجابة.

ومع ذلك، إذا سألت محرك بحث دلالي، فيجب أن تحصل على إجابة من كلمة واحدة: "لا".

الذي - التي هو المكان الذي يصبح فيه البحث الدلالي مثيرًا للاهتمام بشكل لا يصدق.

أليس هذا ولفرام ألفا؟

إذا كانت هذه الاستعلامات تبدو وكأنها أنواع الأشياء التي يطرحها الأشخاص على ولفرام ألفا محرك البحث، أنت على حق تماما. بدلاً من أن يكون فهرسًا لصفحات الويب، يحاول Wolfram Alpha أن يكون محركًا للمعرفة. لا يتعلق الأمر بـ Wolfram Alpha بالبحث عن شيء ما (مثل صفحة ويب)، بل بالبحث عن إجابة. تعتمد شركة Wolfram Alpha على قواعد المعرفة التي تم الالتزام بها مسبقًا لإنتاج نتائجها، وتقوم الشركة بإضافة وتحديث قواعد المعرفة الجديدة بانتظام. بعضها عبارة عن بيانات فنية عالية التخصص - مثل المعلومات عن العناصر الكيميائية أو جينوم ذبابة الفاكهة - في حين أن البعض الآخر أكثر غرابة. على سبيل المثال، يعرف ولفرام ألفا الكثير عن سلالات القطط.

وطالما بقيت ضمن نطاق معرفة Wolfram Alpha، فيمكنه إجراء تحليل مفيد للبيانات. على سبيل المثال، يستطيع ولفرام ألفا قارن مسافات القفز بين الأسود والنمور. (تبين أن النمور قابلة للمقارنة، ولكن يبدو أن النمور تتفوق بشكل عام على الأسود.) ولكن إذا كنت تريد أن تعرف إلى أي مدى يمكن للكنغر القفز? عفوًا، آسف: لا توجد بيانات متاحة.

لكن الاستعلام الفاشل عن قفزات الكنغر يُظهر قليلاً عن كيفية محاولة ولفرام ألفا فهم الأشياء. قبل أن يقدم إجابة، يشير المحرك إلى أنه يفترض أن "الكنغر" يعني "الكنغر، الولاب"، ولكن يمكن للمستخدمين التبديل إلى الكنغر المضاد للفطريات، أو الكنغر الأحمر، أو الكنغر الرمادي الشرقي كنغر. وبالمثل، فسر ولفرام ألفا عبارة "إلى أي مدى يمكن أن يقفز الكنغر" على أنها استعلام عن "مسافة القفز"، وهي نقطة بيانات محددة قد تكون موجودة حول الحيوانات. وتبين أن Wolfram Alpha ليس لديه هذه البيانات حاليًا، ولكن تفسيره للاستعلام مهم جدًا.

أليس هذا سيري؟

إذا كانت هذه الاستعلامات تبدو وكأنها أشياء يلقيها الأشخاص على Siri في iPhone 4S (ولكن، تذكر: لا جهاز iPad الجديد الذي سيظهر لأول مرة هذا الأسبوع)، أنت على حق تمامًا. ومع ذلك، من المهم أن تتذكر أن Siri يعالج فقط نصف المعادلة: فهم استفسارات المستخدم. ومن خلال القيام بذلك، يتعامل Siri مع مشكلة الحوسبة الصعبة للغاية المتمثلة في التعرف بدقة على كلام المستخدم عبر الميكروفون في الوقت الفعلي. وهذا ليس بالأمر الهين، لكنه ليس محرك بحث دلالي. خلف الكواليس، يقوم Siri بتسليم الاستعلامات إلى Wolfram Alpha، وYelp، و(إذا فشل كل شيء آخر) إلى محرك بحث الويب المفضل لدى المستخدم. إذا سألت Siri "هل حدث مؤتمر يالطا أثناء الحرب الكورية"، فقد يتعرف بدقة على السبب أنت تسأل - لقد حدث ذلك بالنسبة لي - ولكنه سيعرض عليك فقط إجراء بحث حرفي على الويب عن المدرسة القديمة أنت.

ماذا تتوقع

من المحتمل أن يكون اهتمام Google بالبحث الدلالي ذو شقين. أولاً، من المحتمل أنها ترغب في استخدام التكنولوجيا كنقطة تفاخر أخرى تضعها في صدارة منافسيها - ومعظمهم من Microsoft Bing. لدى Bing منذ فترة طويلة الشراكة مع ولفرام ألفا مصممة لمساعدة محرك البحث على تقديم إجابات مباشرة عندما يكون ذلك ممكنًا. ومع ذلك، لم يحقق Bing أو Google حتى الآن نجاحات كبيرة مع المستهلكين من خلال نتائج البحث المباشرة. ففي نهاية المطاف، ربما لا يعرف معظم مستخدمي البحث اليومي أن الإمكانات (المحدودة) موجودة بالفعل. وحتى بالنسبة للمستخدمين الذين هم على علم بها، يبدو أن جوجل تعتقد أن هذه التكنولوجيا تنطبق فقط على 10 إلى 20 بالمائة من عمليات البحث. يعد هذا عددًا كبيرًا من عمليات البحث، ولكنه يعني أن غالبية عمليات البحث (80 إلى 90 بالمائة) لن تستخدمه.

ومع ذلك، مع تخلي المستهلكين سريعًا عن أجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المكتبية ومنصات الحوسبة التقليدية، فقد تصبح القدرة على تقديم إجابات قصيرة وسهلة الفهم لاستعلامات البحث المعقدة أمرًا متزايد الأهمية. جداً مهم في عالم الهاتف المحمول. بالنسبة للمستخدمين الذين يقودون السيارة أو غير المستعدين للتلاعب بلوحات المفاتيح أو لوحات المفاتيح التي تظهر على الشاشة، فإن القدرة على الرد على الاستفسارات المنطوقة مثل "هل يوجد متنزه جولدن جيت" أكبر من سنترال بارك؟" أو "أي طريق إلى شقة مالكولم؟" بإجابات بسيطة مثل "نعم" و"اتجه إلى اليسار التالي" يمكن أن تكون عوامل فارقة لا تقدر بثمن بالنسبة للجوال المنصات.

يكاد يكون من المؤكد أن هذا هو المكان الذي تتطلع فيه شركات مثل Apple وGoogle إلى استخدام التكنولوجيا.

* حدد تومبو بلوتو لأول مرة كجسم متحرك في 18 فبراير 1930، ولكن تم رصد بلوتو عن غير قصد في عدة مناسبات سابقة. أقدم اكتشاف معروف حاليًا كان في عام 1909. يرى؟ المعرفة زلقة.

الصورة عبر: أنيت شاف / Shutterstock.com

توصيات المحررين

• تنتمي شبكة الإنترنت بأكملها الآن إلى الذكاء الاصطناعي التابع لشركة Google
• ليس عليك استخدام Bing - فبحث Google يتمتع بالذكاء الاصطناعي الآن أيضًا
• عفوًا - تم رفض العرض التجريبي لـ Google Bard AI من خلال نتيجة البحث الأولى
• إليك كيفية تخطيط بحث Google لمعالجة اصطياد النقرات
• كيفية إزالة المعلومات الشخصية من بحث جوجل