Wolfram Alpha показывает данные так, как Google не может

1. Для кого это?
2. Легко ли пользоваться?
3. Должен ли Google беспокоиться?
4. Есть ли бизнес-модель?
5. Будет ли это работать в масштабе Интернета?

Wolfram Alpha - нечто среднее между исследовательской библиотекой, графическим калькулятором и поисковой системой. Но соответствует ли «движок знаний в области вычислений» Wolfram Research, публично дебютировавший в конце этого месяца, своей шумихе в качестве веб-сайта, которого Google должен бояться?

Во вторник создатель Wolfram Alpha Стивен Вольфрам представил демо-версию сервиса для толпы онлайн-репортеров. Немногие имеют доступ к закрытой тестовой версии самой службы, но мы получили доступ в понедельник вечером. Мы нашли это убедительным, если ограниченным.

Мы хотим, чтобы этот сайт развивался. Это делает вещи с онлайн-информацией, которую не делает Google. Вот наши впечатления от текущей версии Wolfram Alpha.

Для кого это?

Репортер CNET Стивен Шенкленд: По крайней мере, сегодня Wolfram Alpha для технической толпы - людей, которые хотят копаться в данных. Это отличный инструмент для исследования, позволяющий выяснить, имеет ли кто-то лишний вес 5 футов 5 дюймов и 160 фунтов, химические свойства бора и собираетесь ли вы получить полную луну вечером 4 сентября в Буэнос-Айресе, когда захотите предложить своей невесте.

Wolfram Alpha покажет вам, когда произойдет следующее затмение над Сан-Франциско. Нажмите выше для галереи скриншотов. Снимок экрана Стивена Шанкленда / CNET

Он расскажет вам о семействе, роду, видах и калорийности яблока, и он будет прогнозировать цену акций Apple, но не даст вам рецептов яблочного пирога. Он расскажет вам кассовый сбор первого фильма «Звездный путь», но не скажет вам театр, где вы можете увидеть новейший фильм "Звездный путь" ,

Но техническая аудитория все еще большая. Это может разблокировать множество данных, которые студенты, помощники исследователей, юристы, менеджеры по маркетингу, финансовые аналитики и ученые могут не иметь в наличии. И эти люди тоже важны - просто вид влиятельных людей, которым нравятся люди с веб-сайтами.

Редактор CNET Рэйф Нидлман: Я бы не мечтал указать на это своим родителям. Это слишком требовательно к синтаксису и не интуитивно понятно. Когда я увидел, как Стивен Вольфрам показал демо-версию системы, я был поражен. Он пробежал десятки демонстраций от погоды до генетики и исчисления до финансов, каждая из которых дала прекрасные и информативные результаты. Но когда я попробовал услугу, я бы сказал, что, возможно, только 10 или 20 процентов моих запросов действительно работают.

Шенкленд: С другой стороны, у моего отца есть докторская степень. и я определенно укажу ему на это. Тем не менее, он купил универсальное вычислительное программное обеспечение Wolfram Research Mathematica, поэтому для него Wolfram Alpha походит на проповедь хору.

Needleman: У моего отца тоже есть докторская степень, но по философии. Для этого не существует Wolfram Alpha.

Шенкленд: Пока. Alpha хорошо обрабатывает числовые данные, но такие дурацкие вещи, как искусство или философия, сложны. Но, возможно, в каком-то славном будущем Альфа сможет наметить ход мыслей от Просвещения до настоящего времени.

Легко ли пользоваться?

Needleman: Вам нужен ясный разум, чтобы воспользоваться этой услугой. Опять же, он привередлив в синтаксисе, и в предварительной версии, которую мы попробовали, если вы ошиблись в запросе - если он не вернул то, что вы искали, - он не принесет вам большой помощи. уточнить запрос. Я продолжал пытаться выяснить, как соотнести погоду с землетрясениями в Сан-Франциско. Я могу получить данные для погоды. Я могу получить это для землетрясений. Итак, я знаю, что у Альфы есть информация. Но я не могу понять, как показать их вместе.

Хотите узнать, насколько тесно цена акций NetApp соотносится с ценами EMC? Вольфрам Альфа расскажет тебе. Нажмите выше для галереи скриншотов. Снимок экрана Стивена Шанкленда / CNET

То, что система знает, прекрасно представлено. Например, введите название города, и он даст вам забавную статистику на чистой и понятной веб-странице. Но со страницы такого рода вы, вероятно, захотите начать изучать доступные данные: возможно, вы хотите узнать о росте населения, экономической информации или тенденциях погоды. Альфа не дает вам ни намеков на то, что доступно, ни хороший способ углубиться в данные. При повторном наборе запроса вы должны сделать все возможное. Я пробовал различные запросы, такие как «результаты тестов в школах Сан-Франциско» и «население Портленда по годам», и, соответственно, безрезультатный результат (533 429 человеко-лет: что это?). Система, которая интерпретирует запросы Wolfram Alpha, нуждается в небольшой помощи. Это может быть улучшено к тому времени, когда система будет открыта для публики, в конце этого месяца, но я думаю, что это будет ахиллесовой пятой продукта.

Шенкленд: Да, если говорить о греческой мифологии, задавать вопросы Вольфраму Альфе - это все равно что обращаться к оракулу. Вы не знаете точно, что вы получите, и то, как вы сформулируете свой вопрос, сильно влияет на результаты, которые вы получаете.

Вот пример того, как это придирчиво. Я напечатал «следующее солнечное затмение». Он показал великолепную глобальную карту с треком, по которому 21 июля будет идти через Тихий океан и Азию - прекрасная информация, хорошо представленная, увлекательная. Но затем я попытался найти «последнее солнечное затмение» и получил точно такой же результат для будущего затмения. Еще более загадочно: поиск «следующего солнечного затмения Сан-Франциско» и «последнего солнечного затмения Сан-Франциско» правильно покажет мне следующее и последнее. Учитывая, что он мог понимать «следующий» и «последний», по крайней мере, в некоторых контекстах, для меня это выглядело как морщина, которую нужно устранить, а не как большая проблема, но понимание того, что имеют в виду люди, является одной из тех классически сложных вычислительных задач.

Я думаю, что самое интересное в Wolfram Alpha сейчас - это изучать примеры. Это слишком похоже на игру Pin the Tail on the Donkey прямо сейчас, но примеры Wolfram заставляют задуматься и быстро узнать об услуге. Я надеюсь, что когда-нибудь технология Wolfram Research станет лучше при анализе запросов простых людей.

Должен ли Google беспокоиться?

Шенкленд: Это следует знать, но не беспокоиться. На данный момент это не Google Slayer. Прежде всего, это относительно ограниченная техническая ниша. Google интересует всех, и все больше людей каждый день.

Сейчас играют: смотреть это: Wolfram Alpha: первый практический

3:16

Needleman: Вольфрам Альфа не является ни убийцей Google, ни убийцей Википедии. Это совсем другая вещь. Чтобы быть ясным, похоже, что он будет делать то, что не делает Google: ремикс знаний, которые могут быть количественно оценены, и отображать его понятными способами. У Google есть несколько экспериментов, которые делают это, но это не близко к тому, что показывает Альфа.

Вот большая разница: Google действительно хорош в поиске информации, которая уже была где-то записана, или в ответах на вопросы, которые уже были заданы и на которые даны ответы. Это охватывает много земли и много исследований. Вольфрам Альфа, тем не менее, может отвечать на вопросы, которые никогда не задавались ранее, при условии, что данные для создания ответа существуют в его совокупности фактов и цифр.

Кроме того, когда вы находитесь в зоне ожидания Alpha, ища достоверные данные в области, к которой приложили усилия кураторы системы, она прекрасно отображает информацию. Например, если вы рефинансируете дом, просто введя «ипотечный кредит 6%», вы увидите более полезную информацию и более четко, что вы получите от Google или любого банка. Так что по некоторым основным запросам он конкурирует с Google. Но попытаются ли люди, привыкшие к Google по 98 процентам своих запросов, попробовать другой движок, если они до сих пор были в основном удовлетворены?

Шенкленд: Я думаю, это будет трудно продать. Google быстро связывает вас с другими сайтами с помощью калькуляторов беременности, ипотечных калькуляторов и карт. Встраивать это в Wolfram Alpha приятно, но не обязательно, чтобы люди возвращались снова и снова.

Но здесь я вижу преимущество подхода Альфы: копаться глубже. Прямо сейчас меня не устраивала возможность расширять запросы, следовать одному аспекту ответа в соседний домен или создавать более подробный график некоторых данных. Но в этом направлении есть некоторые способности, и это, безусловно, можно расширить. Ответ Google на это заключается в том, чтобы просто попробовать совершенно новый запрос с измененными условиями поиска.

Есть ли бизнес-модель?

Шенкленд: Вот еще одна область, где сравнение Google-Wolfram становится интересным. Хорошая новость для Wolfram заключается в том, что у него есть план зарабатывать деньги: он будет продавать подписки для продвинутых пользователей, которые хотят сделать что-то вроде смешивания собственных пользовательских данных с движком Alpha. Плохая новость заключается в том, что это бизнес, зависящий от меньшего, элитного набора. У Google, с другой стороны, есть бизнес-модель, которая показывает способ работы, основанный на использовании почти всеми. Есть хорошее финансовое соотношение между большим количеством пользователей и большим доходом.

Wolfram Alpha покажет вам, насколько хорошо ваша любимая бейсбольная команда. Нажмите выше для галереи скриншотов. Снимок экрана Стивена Шанкленда / CNET

Needleman: Для посторонних может показаться очевидным, что Google должен купить Wolfram Alpha, скажем, раньше, чем Microsoft (Microsoft приобрела компанию семантического поиска PowerSet в прошлом году). Но мне интересно, будут ли модели мешать. Поиск Google - это автоматизированный джаггернаут, который ищет в Интернете всю информацию, которую он может получить на своих серверах, и связывает все это вместе. Wolfram Alpha состоит из утвержденных человеком наборов данных и миллионов строк созданного человеком кода Mathematica, который анализирует данные. Это другая модель. Альфа не может просто переварить мир данных и ожидать сохранения качественного вывода.

Шенкленд: Но подумайте о том, что делает Google с использованием кураторских данных - функции он объявил прямо во время публичного дебюта Альфы , Прямо сейчас это только данные о занятости правительства, но они показаны с хорошим графиком, и Google дразнил, сколько других наборов данных он имеет в виду. Поэтому я не думаю, что модели полностью несовместимы.

Google также имеет большой опыт работы с кураторскими данными, когда дело доходит до картографирования. Он должен использовать чужие изображения, очищать их, обрабатывать и объединять со своими собственными системами. Фактически, я мог видеть приобретение Keyhole Systems, которое привело к Google Earth и Google Maps, как шаблон для приобретения Google.

Но давайте вернемся к этому здесь и сейчас. Существует API для Alpha, который может помочь сервису завоевать популярность. Это мечта эксперта в области гибридов, и тот факт, что Wolfram лицензирует данные, не являющиеся общедоступными, а затем проверяет их загрузку, означает, что многие люди захотят разместить их на своих веб-сайтах.

Будет ли это работать в масштабе Интернета?

Шенкленд: Я уверен, что у Wolfram Research есть предостерегающая история о неумелом запуске поисковой системы Cuil в первых рядах своих мыслей. Удовлетворение потребностей всего Интернета является огромной проблемой, и Alpha явно использует много вычислительной мощности для ответа на запросы. Но Вольфрам много лет работал над версией Mathematica, которая использует вычислительную мощность, распределенную по многим серверам, поэтому я подозреваю, что они хотя бы справились с некоторыми проблемами масштабирования. Однако есть один полезный фактор: Wolfram Research не придется тратить огромные суммы денег на армию серверов, чтобы постоянно искать в Интернете новые веб-страницы и индексировать результаты.

Needleman: По словам Стивена Вольфрама, настоящей проблемой для Alpha является обработка сложных или длинных запросов, где у вас больше шансов на то, что он назвал «искусственной глупостью». Но это на пороге знания, когда миллионы пользователей, попадающих на серверы с непонятными запросами, будут занимать большую часть вычислительной мощности.

Моя другая большая проблема с Альфой - то, что она требует постоянного человеческого данных и алгоритмов, чтобы оставаться в курсе. Вольфрам говорит, что на данный момент над ним работают около 250 человек, и что люди не просто смогут внедрить свои собственные наборы данных в систему, чтобы сделать их доступными для вычислений. Его компании придется утвердить данные, чтобы убедиться, что они согласованы и, по-видимому, точны. Нет никакого смысла в рейтинге сообщества (который хорошо масштабируется) в Альфе, как в Google или в Википедии.

Шенкленд: Да. Гениальность Google заключается в том, что он создает алгоритм для выведения коллективной мудрости Интернета. Конечно, это несовершенно, но очень полезно. Мне понравилась Альфа, и я надеюсь, что она станет столь же полезным инструментом, но в реальности я считаю ее более ограниченной.

Похожие

Комментарии