SEO培訓前言：1月28號，Nature雜志報道，Google旗下企業(yè)DeepMind（之前收購的）開發(fā)的一款名為 AlphaGo的人工智能，在2015年10月份以5:0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍，老職業(yè)二段樊麾。一石激起千層浪，人工智能最難戰(zhàn)勝人類的最后一個游戲，失守了，人工智能已經(jīng)達到職業(yè)圍棋水平了。

一時間，深度進修、機器進修、AlphaGo、神經(jīng)網(wǎng)絡等等這些觀念鋪天蓋地。Google不是搜索引擎嗎？這些東西和搜索，和SEO有何關聯(lián)？說說我的了解。

先聲明一下，下面涉及的深度進修等觀念，很可能我的了解和表述是極其粗淺的，甚至是謬誤的。固然我也是理工出身的，所學專業(yè)聽起來還挺艱深，微波與電磁場，但那是25年前的事啦。當前看技術內(nèi)容只能稀里糊涂理解個大約了。想理解準確小節(jié)的讀者，還是網(wǎng)上搜一下對照保險。

多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural networks）模擬接近了人腦處理信息時從低層到高層不斷抽象化的進程。深度進修正是將低層特征分層抽象化為高層特征表達，原來的宗旨就是模擬多層神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡研討幾十年了，沉寂了一段時間，近幾年深度進修才又挖掘出其潛力。

深度進修的一個緊要特色是，它不需要人工輸入或標注特征，而是通過海量數(shù)據(jù)自動進修特征，也就是所謂無監(jiān)督進修（unsupervised learning）。所以大數(shù)據(jù)和深度進修也攪合在一起。

深度進修另一個特色是與詳盡范疇無關（domain independent），既能夠用在圍棋，也能夠用在搜索或其他方面。所以才會有這篇帖子。

Google、Facebook、百度在深度進修范疇都有許多進展，尤其是在人臉辨別、圖像辨別、語音辨別、翻譯等方面。這方面報道挺多的。

之前經(jīng)典的搜索排名算法是由工程師選取用哪些頁面特征（也就是排名原因）來排名，各個特征占多少權重，這些都是工程師決定并寫在程序里的，然后檢測效益，再更正。

以深度進修為基本的排名算法完全不是這么個進程。深度進修的手法是，用大量數(shù)據(jù)對程序?qū)嵭杏柧?，由程序自己進修應當用哪些特征來排名。換句話說，告訴深度進修排名算法，這些已知頁面是高質(zhì)量的，那些已知頁面是低質(zhì)量的，那究竟高質(zhì)量頁面應當有何特征呢？也就是面臨新頁面時該用哪些特征來排名？種種特征占多大比重？讓算法自己琢磨去。

1）Google現(xiàn)有經(jīng)典算法做檢測時的數(shù)據(jù)。搜索引擎正式上線新算法前都會做檢測的，給部分客戶返回新算法結(jié)果，然后監(jiān)測點擊率、跳出率、停留時間、頁面互動性、轉(zhuǎn)換率、更換查詢詞率等數(shù)據(jù)，以判定新算法靈驗性。

2）Google有不少人工質(zhì)量評測員，而且老早就有，他們會評估特定頁面是高質(zhì)量還是低質(zhì)量。這些評測數(shù)據(jù)不徑直影響所評測頁面的排名，但會顯示出算法靈驗性。這些數(shù)據(jù)簡直就是現(xiàn)成的深度進修訓練數(shù)據(jù)。去年11月Google剛剛公開了最新版本的人工質(zhì)量評測指南，建議大家下載來瞧瞧。

如前所述，深度進修算法就是個黑箱啊，完全不用人工告訴它找什么特征，而是它自己進修該找什么特征，會找出什么特征誰也不知曉，一些特征可能人類壓根兒不會想到。很可能以后搜索引擎工程師也不知曉排名原因有哪些了，也不知曉一個頁面為何會有好的排名。再想一遍：連搜索引擎工程師也不知曉排名原因是什么。這和我們的常識、直覺是不是都有相當沖突了呢？

事實恰恰表明，能行。AlphaGo能戰(zhàn)勝圍棋職業(yè)二段，乍看起來，職業(yè)二段離人類頂尖高手還有很大差別?？蓳Q個角度想，這世界上能達到職業(yè)二段的人類有幾個？記得前些天看報道，能贏職業(yè)二段的人類不超過1千個。

這種水平，能夠快樂地完虐我們幾十億人。我打了5，6年羽毛球，我前幾天剛剛9歲的女兒，在經(jīng)過4個月每周一次的業(yè)余訓練后，我要贏她必須很認真費勁了。這只是新加坡，只是一個業(yè)余教練，每周兩個小時，我無法想象，我們一般愛好者與職業(yè)水平的差別那是有多大。

站長、SEO們，少說這世界上大約得有個幾百萬吧？所以我們就是一般人。當前告訴我們，判定我們頁面質(zhì)量的算法，其判定力目前是所有人類的前1千名，年底可能是所有人類前10名。這是什么感覺？這是有點絕望的感覺－－就別想著鉆空子啦。

2012年，Google Brain項目操作大量圖片對神經(jīng)網(wǎng)絡實行訓練，系統(tǒng)經(jīng)過訓練后能識別出：這是一只貓。緊要的是，沒有輸入貓長怎樣這類信息，是系統(tǒng)自己“領悟”了貓這個觀念。

AlphaGo將在3月份挑戰(zhàn)韓國九段、世界冠軍李世石。固然我基礎不懂圍棋，但樂觀估測一下吧，我覺得AlphaGo會贏。因素是，半年過去了，AlphaGo的訓練量又提升了幾千萬局棋譜，其棋力的增長不是線性的啊。

就我個人來講，深度進修對SEO的影響目前還不明朗，還需要一段時間觀察、考慮。以后有想法了再來交流。當前需要做好心理籌備，搜索引擎判定頁面質(zhì)量的準確度可能會有質(zhì)的飛躍，鉆空子的難度將大大提升。

估計還是有做中文SEO的心里在問，這對百度SEO（）有卵用?。慷鄬憣懓俣劝?？那么請考慮百度為何花大價錢組建百度深度進修研討院？肯定不是閑的了。百度把深度進修范疇最牛的人物之一、Google Brain項目創(chuàng)立人吳恩達都給挖來了。這個吳恩達高中還是在新加坡上的呢，萊佛士書院，第一名校。這里有吳恩達講機器進修的近20小時的線上教材。有互聯(lián)網(wǎng)真好，不然怎樣能輕松看到、聽到大師親自講課。

最后來點陰謀論。就在今天，Google搜索的最高負責人，Amit Singhal，辭職了。幾年前，他對排名算法中操作機器進修是一些排斥的。接替他的是誰呢？John Giannandrea，原Google人工智能部門的負責人。難道由工程師設計規(guī)則的算法已成過去，以深度進修為代表的人工智能算法要全面登上舞臺了？