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工業技術研究院

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工業技術與資訊月刊

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正方形 Icon 觀念探索Trend

眾裡尋他千百度

文/大衛‧陶伯特(David Talbot) 譯/羅耀宗

深度探索史蒂芬‧伍爾佛朗
新創的「運算知識引擎」……

運算知識引擎
運算知識引擎

4 月27日晚上,暴雨打在傑米‧魏廉斯(Jamie Williams)那方辦公隔間旁的窗子。這位物理學家坐在那邊,埋首於食品科學的細節當中,筋疲力盡。眼前的電腦螢幕上,亮出美國農業部提供的初始資訊表,包含黑莓和牛肉等7,000種食品的資料。他和一支四人團隊正在「撥弄」(curating)這些資料,準備給一個新的線上搜尋引擎使用。

他掃視著這張表,找出150種屬性(營養成分、卡路里、碳水化合物等),確定各種不同的簡寫前後一致,而且電腦能夠判讀。他把這些食品整理過後,分成幾類,方便使用者以自然語言搜尋。舉例來說,搜尋「牛奶」的營養資訊時,只提供平均值,但搜尋「脫脂牛奶」時,則會提供明確的答案。

魏廉斯並不是在矽谷網路創業家的陣地裡苦幹,他置身於中西部科學技客(geeks)的要塞:伊利諾州香檳市(Champaign)的伍爾佛朗研究公司(Wolfram Research)。這家公司位於一塊辦公街區,俯瞰藥房連鎖店華爾格林(Walgreens)和速食餐廳麥當勞(McDonald’s)。這裡是物理學家、Mathematica的製作人史蒂芬‧伍爾佛朗(Stephen Wolfram)常待的龍潭虎穴。Mathematica普遍公認是給數學家、科學家和工程師使用,最完整的技術和圖形軟體。

魏廉斯正在研究的東西,公司名之為「運算知識引擎」(computational knowledge engine):Wolfram Alpha。問Alpha問題,它會把答案「算」給你看,不是只列出搜尋結果網頁了事。它包含了三個要素:不斷擴增的資料集、精巧的計算器,以及用自然語言發問的查詢介面,正在香檳市靠人工作業,努力精益求精。

伍爾佛朗的系統如何做到Google做不到的事?假設你想知道吃一片祖母做的玉米麵包,會吃下多少膽固醇和飽和脂肪,你得去她那泛黃的索引卡抄錄成分,打進線上搜尋欄,Alpha就會幫你運算,產生像美國農業部那樣的營養標示。「當然,你可以用Google去查,找出一顆標準大小的蛋含有多少卡路里、多少飽和脂肪等等──但那多麻煩啊!」伍爾佛朗研究公司的共同創辦人希奧多‧葛雷(Theodore Gray)說。「你需要資料,而且你需要資料以容易轉換的形式呈現,如果有必要的話。你也需要把它們加總。你辦得到的,就像過去數十年──你可以到圖書館找參考書,現在則可以先上Google或者其他的搜尋引擎。但我們把它變得簡易許多。」利用現有的搜尋引擎,他補充說,「輸進『一杯糖、一磅麵粉』,丟出來的東西會占滿整個螢幕。」

這是Alpha打算做的事情之一:對若干問題類別──初期的問題種類相當有限──提供更深入、更明確以及圖形更豐富的答案。「升D大調」(D# major)之類的詢問,會提供音階圖形;「金星」(Venus)之類的詢問,會提供目前詳細的夜空圖;詢問兩家公司,會產生它們之間的比較圖表。它會加上額外的資訊:尋找「紐約與倫敦之間的距離」,會以哩、公里和海浬提供答案;有一張地圖,畫出飛行路徑;還會比較坐噴射飛機、聲波、光束,完成這趟旅程需要的時間。問一個字(以word開頭),它會提供語源表和同義字網。

要做諸如此類的事,首先得利用已經存在於Mathematica的數學和科學資料集與公式,並從那裡進一步發揮。有些新資訊,例如政府的食品資料,只需要小幅度重新整理,這就是魏廉斯正在做的事。其他類型的資訊,例如即時股票資料,需要取得授權。還有一些資訊,例如飛機的資料,需要從公開的網路資料來源(例如維基百科Wikipedia和Freebase)蒐集,並且做清理的動作──也就是「撥弄」。

唯元素是問:Wolfram Alpha 的範疇起初可能相當有限,使用者介面有時顯得僵硬,來源資訊曖昧不明,但公司的共同創辦人(元素收藏家)希奧多.葛雷說,目前居於領先地位的搜尋引擎都苦於「想像力的一大失敗」,而且數學運算能力很差。
唯元素是問:Wolfram Alpha 的範疇起初可能相當有限,使用者介面有時顯得僵硬,來源資訊曖昧不明,但公司的共同創辦人(元素收藏家)希奧多.葛雷說,目前居於領先地位的搜尋引擎都苦於「想像力的一大失敗」,而且數學運算能力很差。

伍爾佛朗人在波士頓,為隔天下午的首次公開展示做準備。他已經展示給全球資訊網(World Wide Web)的發明人提姆‧伯納斯李(Tim Berners-Lee)、微軟(Microsoft)的比爾‧蓋茲(Bill Gates)、Google的塞爾蓋‧布林(Sergey Brin),以及亞馬遜(Amazon)的傑夫‧貝佐斯(Jeff Bezos)等幾位科技業的領袖看過。我坐在葛雷的辦公室,那裡看起來比較像是周期表元素的神殿,不像辦公處所:鎳、鉻、硒、硫等數十種元素的樣本擺滿玻璃架(他得意洋洋地打開一只鉛盒,取出一塊平淡無奇的金屬板,大約有兩副紙牌那麼大。可別小看它,這是11磅重的鈾──還好不是濃縮鈾,但仍有微量的輻射)。「今天的搜尋,唯一能做的事,基本上是在現有的印刷資料上尋找內文,這種觀念受到限制,」葛雷說,「這是想像力的一大失敗。」

走道再過去,集天文學家與線上參考書MathWorld(現在交由伍爾佛朗公司代管)製作人於一身的艾立克‧懷斯坦(Eric Weisstein)坐在辦公室中,身邊是一堆用蠟紙杯裝的吊蘭(他解釋說,吊蘭清淨空氣的效率好得不得了)。他正就一具全方位的單位轉換器做最後的修整動作,準備用於驅動Alpha跳出來的一些結果。「去搜尋網路,就算沒有數千,也有數百個網站,供人將呎轉換成公尺,」懷斯坦說,「但它們的彈性不夠,權威性不夠,而且大部分時候,涵蓋面也不夠廣。」那些計算器沒辦法告訴你,一杯牛奶或者一杯麵粉有多少公克(答案因不同的物質而異)。還有,也別想用它們去轉換一「撮」(pinch;鹽是380毫克)或者一「滴」(drop;如果是玉米油,一公滴metric drop合56毫克),或者一「大桶」(hogshead;相當多的酒,合248公斤),更別提熱傳導、國際男帽尺寸,或者任何蒲式耳(bushel)的單位。「蒲式耳是很重要的單位,一蒲式耳黃豆和一蒲式耳小麥不同,」懷斯坦說,「我們已經著手製作世界最棒的單位轉換器!」

整棟大樓,以及更遠處,伍爾佛朗約150位員工以類似的方式努力工作著──有些人涉足的領域相當異類。我看到艾德‧裴格(Ed Pegg)在他的辦公隔間裡鑽研瓷磚,唾手可得之處是一本十分權威的參考書──厚達700頁,由葛朗鮑姆(Grunbaum)和謝法德(Shephard)所寫的《瓷磚與樣式》(Tilings and Patterns),舉凡材料中似有若無的晶體樣式、人字形建築、石磚人行道的編織籃圖案等種種題材,無所不談。樣式的變化有許多:回教瓷磚樣式(八角形、六角形,以及兩種星星)、由九邊巢狀楔形構成的雙螺旋、根據各種五角形做成的14種樣式。雖然瓷磚全集不會在系統推出時載入,裴格卻設法將樣式組合和計算出來。有了這些和其他的工具,紡織品設計師也許能夠製作出愛雪爾(Escher)式的樣式(例如利用交互連結的花,而不用蜥蜴紋路);化學家或許可以研究一堆分子能夠如何結合在一起;屋主或許可以為浴室的新地板拼出想要的圖案。

但是首先,Alpha必須推出才行──距推出日只剩三個星期,很多東西卻還不明朗。自然語言介面運作得夠好嗎?兩部超級電腦(剛送達市外的資料中心)在推出首日負荷得了嗎?或者,網站會當機,就像2008年號稱Google殺手的Cuil那樣?還有,人們真的想知道光束從紐約到倫敦要花多少毫秒嗎?香檳市的開發人員忙著排除各種故障。「知道這種事情永遠做不完,叫人有點洩氣,」魏廉斯承認,「雖然就要推出了。」

葛雷經過魏廉斯的工作隔間時停下腳步,兩人擠在電腦螢幕前,沉默了一下下。

「為什麼兩杯麵粉和兩顆蛋不行?」葛雷終於開口。

「嗯,」魏廉斯答道,「有蟲。」

語義緩慢

1993年,馬里蘭大學(University of Maryland)新出爐的一位畢業生,到伍爾佛朗研究公司實習。這人是俄羅斯人,頭腦聰明,對電腦很感興趣。他幫忙做Mathematica的一些軟體核心。後來,他到史丹福大學(Stanford University)繼續深造,攻讀碩士學位──以及共同創辦Google。今天,美國人上網搜尋,有64%是由Google處理的,但是曾經在伍爾佛朗當過實習生的塞爾蓋‧布林,並沒有百分之百心滿意足。

語義網路(Semantic Web)
語義網路(Semantic Web)

他已經是一個行業的龍頭老大,個人身價高達120億美元,也在瑞士達弗斯(Davos)的世界經濟論壇(World Economic Forum)年會上和人侃侃而談,但是,搜尋技術並沒有跟上他個人的成長腳步。「一些重要的領域,我希望我們進步得更多,」布林在Google的2008年年報上這麼寫。「完美的搜尋需要與人相當的人工智慧,而我們許多人相信這仍然相當遙遠。不過,我想很快就可能有一具搜尋引擎,比我們今天做出來的,『了解』更多的詢問和文件。有人宣稱已經做到這一點,而Google的系統,幕後的聰敏程度,比外表可能看到的要多,但這整塊領域,仍然比我期望應有的水準要差。」

這些年來,領導性的網路搜尋引擎──從Excite(已經破產)到Alta Vista(2003年被雅虎Yahoo買走),到今天的五強(Google、雅虎、微軟、Ask和美國線上AOL),核心方法一直都相同。它們在網路上製作龐大的索引──也就是它們的軟體不斷「爬過」網路,蒐集數十億網頁的用詞、關鍵字、標題和連結,以便尋找和使用者的搜尋查詢最適配的網頁。Google在這場競爭中勝出,因為它的網頁排序方法,有一部分是靠分析網頁之間的連結結構,得到很好的搜尋結果。但是雖然十年來網路擴增了一萬倍,搜尋引擎尋找特定的答案,然後很聰明地把它們放在一起的能力,卻沒有等量齊觀的長進。語義網路(Semantic Web)──長久以來人們希望擁有的系統,裡面的資訊有標記,允許做這樣的處理──仍有漫漫長路要走。

去年雅虎推出「搜尋猴」(SearchMonkey),允許網頁發表人加進標記(tags),告訴搜尋引擎軟體「這是地址」、「這是電話號碼」等等,從而改善搜尋的結果(所以現在,如果你在雅虎搜尋某家餐廳,除了連向該餐廳網頁的連結,也可能看到搜尋結果網頁列出餐廳的地址、電話,以及吃過的人寫的評論。)「SearchMonkey所做的事,是履行語義網路的承諾,然後把它攤開在陽光底下,好讓發表人能夠參與,」雅虎實驗室主管普拉伯哈卡‧拉格哈凡(Prabhakar Raghavan)說。Google最近也在做類似的事情,稱之為「豐富摘要」(rich snippets)。

不過,即使伯納斯李領導的國際標準制定組織全球資訊網協會(World Wide Web Consortium;W3C)設定了一些規格,在更寬廣的層面協助執行它們,這些觀念在整個網路的散播速度依然很慢。在阿姆斯特丹領導W3C語義努力的伊凡‧赫曼(Ivan Herman)說,就算W3C的標準廣泛應用,也無法在運算上提供多少指引,「這個資料如何和數字運算、數學程序結合起來,不是定義得很好,而這當然是我們有待努力的領域。」

所以,雖然今天的搜尋引擎接觸的東西愈來愈廣,也更實用──擴張進入新的類別(地圖、照片、影片、新聞)、學習回答簡單的問題(例如「紐約的人口有多少?」),甚至來一段基本的對話(「10磅換算成幾公斤?」)──深度卻嫌不夠,或者不是那麼有洞見。「雖然Google很棒,」華盛頓大學(University of Washington)的電腦科學家,以及語義網路的研究工作者丹尼爾‧威爾德(Daniel Weld)說,「我個人很想要電影《星艦迷航記》(Star Trek)中,企業號(Starship Enterprise)太空船上的那種電腦,你可以問高階的問題,它會給答案,並且解釋答案,然後你可以說,『為什麼你認為那是真的?』它會帶你回到源頭。」

就像史蒂芬‧伍爾佛朗所說的,他正在做的事,是提供一座基礎設施,用十分聰明的方式回答問題──但起初側重技客領域的主題。「網路上現有的那些東西,不管怎麼變,處理起來都沒問題,」他說,「我們卻得忍受痛苦說,『我們自己來撥弄這些資料!』如果已有語義網路,那再好不過了,因為我們可能只要去挑選資料,然後把它們漂亮地湊起來就行了。可惜就是欠缺那樣的網路。」

展示開始

展示開始
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4月28日下午3時,距推出日還剩兩個星期,頭髮日益稀疏和泛白,充滿緊張能量的伍爾佛朗,站上哈佛法學院(Harvard Law School)的講台,穿著和平常一樣,一襲牛津衫、卡其褲、耐吉(Nike)運動鞋,第一次公開(用網路廣播)展示Wolfram Alpha。他帶著柔軟的英國腔,一一解說那具引擎能耍的把戲,例如輸入G、C、A和T字串,就能得到去氧核糖核酸(DNA)排序所出現的基因的詳細資料。

二十年來,伍爾佛朗以才氣洋溢和自我膨脹著稱。生於倫敦的這名神童,跳過學士學位,20歲直接拿到加州理工學院(Caltech)的物理學博士學位,兩年後榮獲麥克阿瑟基金會(MacArthur Foundation)的「天才」獎助金。他在加州理工學院、普林斯頓大學的先進研究所(Advanced Study at Princeton)和伊利諾大學(University of Illinois)擁有一連串的榮銜。但是1980年代中期,他揮別學術界,創設伍爾佛朗研究公司,1988年公司發表第一款Mathematica。這套軟體包含數量龐大的數學函數、二度和三度空間資料視覺化工具,以及星體、化合物、次原子粒子、社會經濟事務、金融工具、人類基因與蛋白質,以及某種簡單的傳記資訊等深層的資料。它能產生很棒的視覺效果,有幾何形狀、分子圖、軌道圖。

首次發行Mathematica之後十四年──這段期間,他不曾發表任何研究──伍爾佛朗出版厚達1,200頁的《一種新科學》(A New Kind of Science),後來稱之為NKS。他在這本書中一口咬定,許多複雜的系統和問題──從植物和動物形態,到量子力學──都可以化約為簡單的規則。喬治‧強森(George Johnson)在《紐約時報》(New York Times)上宣稱:「用這種新方式去思考世界,沒人的貢獻比他更有生產力。」但伍爾佛朗自己的說法──這本書「被視為在科學上啟動具有歷史重要性的典範轉移」(paradigm shift)──沒什麼人理他。「伍爾佛朗使用的形容詞,談到人盡皆知的事,卻將它說得像是發現了什麼不得了的現實特質,」麻省理工學院(MIT)的電腦科學家史考特‧艾爾隆森(Scott Aaronson)說(他在technologyreview.com設有部落格Shtetl Optimized)。艾爾隆森不否認Mathematica是個「很酷的軟體」,卻說NKS雖具通俗科學價值,但「對我所知的電腦科學和物理學領域,衝擊基本上是零」。

在伍爾佛朗看來,Alpha現在加入NKS的行列,成了人類歷史上偉大的科學努力之一。他分發兩頁的清單,把它置於一條連續帶之末。這條連續帶,起點是發明數學和書寫語文,然後提到亞歷山大圖書館(Library of Alexandria)、牛頓(Isaac Newton),以及《大英百科全書》(Encyclopedia Britannica)的問世。他將Mathematica置於1989年全球資訊網發明之前不久,落在維基百科和第二代網路(Web 2.0)之間。他說,最後收進的Wolfram Alpha,「定義了新型的知識基礎運算」。

Alpha的潛在重要性,在伍爾佛朗於哈佛法學院發表演說的中途,從現實世界得到驗證。下午3時17分,Google的官方部落格宣布推出新服務,使用者可以搜尋和比較公開的資料;首先上桌的資料是聯邦普查和勞工資料。這項服務提供的不是網頁,而是Google製作的圖表,比方說,搜尋「俄亥俄州失業率」,會叫出一張資料表,加上比較那個失業率和其他州失業率的方法。部落格貼文說,這種方式開始利用為數龐大,包括「餅乾價格、二氧化碳排放量、氣喘發作頻率、中學畢業率、麵包師傅薪水、野火數目等等」的「有趣公開資料」。Google收購了統計數據分析軟體Trendalyzer之後,根據它的技術製作圖形,研發這項服務已經有兩年之久,所以他們說,宣布的時間點純屬巧合。但是這家業界巨擘顯然承認網路搜尋的缺點,和伍爾佛朗的員工要解決的是相同的。

兩個星期之後──在Wolfram推出前夕──Google舉辦一項活動,稱之為「搜尋技術」(Searchology),並且宣布提供另一項新的資料處理服務Google Squared。這個技術目前收在Google實驗室(Google Labs)的網站,結合不同網路來源的資訊,然後包裝成好看的圖表。比方說,搜尋「雲霄飛車」,會跳出一張表,比較從Excalibur(拉斯維加斯的神劍飯店)到Montezooma’s Revenge(加州納氏草莓樂園Knott's Berry Farm裡的遊樂設施)等美國各遊樂區的雲霄飛車。每一欄都有縮圖、說明文字、高度和長度數字。使用者可以點按結果,刪除原表中的錯誤,以改進搜尋結果。Google副總裁莫莉莎‧梅爾(Marissa Mayer)在活動會場說,Google Squared「把搜尋推往全新的方向。這是困難的電腦科學問題──取得非結構化的資訊,以結構化的方式呈現」。

Google也說,它將在搜尋結果中提供更好的即時資料。如果你搜尋「舊金山地震」,Google會和Alpha一樣,把美國地質調查(U.S. Geological Survey)的最新相關報告送到你眼前(它已經在做類似的事情,例如提供航空公司班機和運動比賽的即時資料)。Google研究主管彼得‧諾維格(Peter Norvig)告訴我,這樣的技術,讓我們先品嚐該公司尋找、結合和呈現數字資料所做的努力。「大致來說,我們的方法比較偏向於開放系統,而不是封閉、撥弄式的系統,」諾維格說,「但我很欣賞Wolfram Alpha提供的那種範圍很廣的使用者介面,以及資料分析工具。我們希望做得更多。也許有它在那邊,會鞭策我們更快發表更多東西──但我不知道是不是這樣。」搜尋引擎Ask主管技術的執行副總裁史考特‧金(Scott Kim)講得比較直,他肯定Wolfram將造成某種程度的影響,「我認為它會打開人們的眼睛──一般大眾的雙眼──看到你能從運算引擎中得到什麼,以及它可以如何整合到一個搜尋引擎當中,」他講的是Alpha。「這絕對是未來搜尋的一部分,而且有漫漫長路要走。」

展示活動
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上線運轉

上場演出的史蒂芬‧伍爾佛朗,確定兩部使用藍色和綠色發光二極體(LED)的超級電腦,已經戲劇性地點亮著。他在香檳市附近的新資料中心,給自己一座略高的指揮站。他早就安排好這次要採用網路廣播的方式。5月15日晚上10時30分,伊利諾州不少地方發布龍捲風警報,他用滑鼠點按標示「啟動」的按鈕,裝在牆上連接一堆電腦的一面螢幕,頓時亮了起來,展現出生命力。「根據統計數字,將來會有一些事情發生,問題只在於它們是什麼樣的事情,」他那天晚上說。

除了電壓不穩和超級電腦初期負荷過重之外,伍爾佛朗避開了令Cuil難堪的那種當機,但他開發的引擎仍然面對很大的績效問題。就算它完整且優雅地知道某樣事情,不知道的事情還多得是(而且很難猜它可能知道什麼)。「Wolfram Alpha不知如何回答您」(Wolfram Alpha isn’t sure what to do with your input),是這個網站常有的回應。這主要是因為經過撥弄的資料中,存有巨大的缺口;Alpha是座圖書館,書架只有部分擺滿,大致來說,它不懂歷史、政治、文學、運動、社會科學和流行文化,也苦於缺乏彈性的自然語言介面。比方說,如果你搜尋「牛頓出生」(Isaac Newton birth),你會得知牛頓的生日(1642年12月25日,你也會知道那一天看到的月亮是新月);但如果你搜尋「牛頓誕生」(Isaac Newton born),Alpha會發窘。艾爾隆森和我一起測試,發現它沒辦法回答「誰發明了網路」,而且也不知道各州的當地生產毛額(GDP)數字,只知道各國的數字。但它可能非常擅長各式各樣的數學問題,包括回答地球的表面積是多少。艾爾隆森問:「愛爾蘭的國內生產毛額(GDP)除以餘弦(cosine)42是多少?」他得到一張圖表,列出1970年到2007年的GDP相關數字,用對數標度畫出。  最後,還有文件檔案的問題。點按連結會揭露各式各樣的來源,包括中央情報局(CIA)的世界紀實(World Factbook)、網站科學史上的今天(Today in Science History)、美國地質調查、道瓊(Dow Jones)、生物物種名錄(Catalogue of Life,由國際維護的世界已知物種索引)。但它沒有明確標示哪個來源提供哪個事實資料(葛雷說,他的公司正在研究如何加進這些標示,標明事實資料,並且計算相關的結果)。

但是,如果你能多方包容Wolfram Alpha──也就是說,問它懂得的主題,打進它了解的搜尋字詞,而且不在意主要的出處──那麼它可是相當詳細、聰明、圖形豐富得嚇人的搜尋引擎。搜尋材料,你會得到化合物的圖;搜尋天文資料,會給你夜空圖(還會根據你電腦的網際網路協定位址IP address,給你所在位置的星空圖)。它可以提供一般人可能想要的東西(例如量身訂做的營養標示),以及只有技客才關心的事情(例如產生布林代數方程式Boolean algebraic equations的真值表)。「Wolfram Alpha是搜尋技術的一大進步,它提高了人們對儲存在資料庫中的內容,應該如何被搜尋的期望,」加州大學柏克萊分校(University of California, Berkeley)的電腦科學家,著有《搜尋使用者介面》(Search User Interfaces)的馬提‧赫斯特(Marti Hearst)告訴我。

這些問題,有些可以靠加進更多的資料加以解決。伍爾佛朗說,這是沒完沒了必須做個不停的事。為了協助這個過程,他的網站包括人的連結,以提交個人的事實資料,以及整個結構化的資料集,甚至還有演算式和模式。Wolfram Alpha計畫維持一個比較集權的控制形式,這表示,它的「撥弄專家員工」會先檢查資料,再把它們加進資料庫。這和維基百科的資訊添增與編輯程序採自由開放的方式,由社群檢核和對照的做法不同。但有些人相信,少了自動化或者社群驅動的程序,擴增規模會相當困難。「到了某個點,如果沒有原始資料(raw data)去驅動,計算就不是那麼有用,」華盛頓大學的威爾德說。「Google Squared比較符合潮流,我認為它將勝出。」

事實上,即使承認他的引擎只是個起步,有些人還是懷疑伍爾佛朗的方法只限於利基用途。「雖然我大學學的是數學,也很尊重和數學有關的任何東西,卻不太確定你能用數學公式和運算,處理這個世界所有的不幸,」W3C的伊凡‧赫曼說。「某些資料集確實適合那種方法。如果你談的是黃金的原子重量,各個實驗室會取到第五或第六位小數,但誰在乎?」諾維格說。「但是其他許多事情卻缺乏共識。這取決於資料是什麼而定,要看你想做什麼樣的計算。如果是非數字的資料,那麼你能做什麼樣的計算,就比較不清楚。」威爾德也說:「假設有個像這樣的問題──『誰是最危險的恐怖份子?』這個問題很難回答,某某某是恐怖份子嗎?我們如何評估危險?對誰危險?要做那種推論,運算起來很難。」

不過在某些情況中,伍爾佛朗對於運算的迷戀,因而對某些使用者所提供的服務,可能優於只顧搶占市場的主要搜尋公司。後者對幫助大眾從他們已在執行的查詢中得到更好的結果,當然最感興趣。「假設針對某家飯店所做的評論散布在好幾個網站,」雅虎的拉格哈凡說,「把那些評論匯總起來,才更符合使用者查詢上的需求。這遠比東歐巴爾幹國家的合計人口是多少重要。沒錯,總有一個傢伙想問怪問題,但我們必須專心忙著滿足99%的人,讓他們非常滿意才行。」

Wolfram Alpha開站後的頭兩個星期,處理了1億次查詢,得到55,000筆回饋。這表示,對更深層答案感興趣的人,不只是一塊利基而已。「Wolfram Alpha將做的事,」伍爾佛朗說,「是讓人每天都能借重科學和工程上的成就,正如網路和搜尋引擎讓數10億人成為備詢的圖書館員那樣。」瀏覽器Firefox的附加程式已經亮相,搜尋者可以在Google的搜尋結果旁邊看到Alpha的搜尋結果。伍爾佛朗說,這具引擎將持續不斷改善。上線後三個星期,他宣布首次廣泛更新程式碼和資料,包括增強自然語言介面、加進國家層級以下的更多地區資料、提供搜尋特定日期股價的新能力,以及「加進更多座山,尤其是澳洲境內」。

伍爾佛朗說,二十年來,他花在開發Mathematica的錢達「數億美元」,現在又投資「數千萬美元」在Wolfram Alpha上。廣告開始出現在搜尋結果旁邊,而且他計畫提供功能更多的專業訂用版。程式設計介面(稱做應用程式編寫介面API)允許開發者編寫一些應用程式,讓Wolfram Alpha搜尋起來更好用。「我們會看到它到底是慈善事業,還是欣欣向榮的商業,」他對我說。

連艾爾隆森都表示,真正的裁判將是使用者。「數百萬人將試用它,它不是實用,就是不實用──這才是真正的考驗,」他說。「這可不是對現實的特質,做出深奧難解的聲明。它打算做為實用的服務,所以它面臨的考驗是,人們覺得它實用或者不實用?」 (本文作者David Talbot是Technology Review的首席記者)

收看伍爾佛朗解說「運算知識引擎」背後的願景:technologyreview.com/wolframalpha
收看伍爾佛朗解說「運算知識引擎」背後的願景:technologyreview.com/wolframalpha

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