你心中的完美搜索是什么樣子？可能你的腦海中已經(jīng)浮現(xiàn)出許多日常生活中困擾你的問題，它們應該不僅僅是想知道今天的天氣和匯率如何那么簡單。你也許更想知道，“未來3個月最熱門的3部電影是什么，除了我已經(jīng)知道的《讓子彈飛》”；或者更復雜的，比如你想知道：老板讓我組織這次上千人的公司年會，我該如何準備？”
但是你在搜索引擎上根本找不到回答這種問題的滿意答案，而在百度知道、雅虎問答這些網(wǎng)站上，并不能告訴你符合行業(yè)特點的知識。當然，也許費一番功夫，你可以在某個電影小組或者某個專業(yè)論壇里找到答案，但可能不是搜索引擎直接帶你找到的。顯然這不是你心目中的完美搜索。
用戶心目中的完美搜索應該像那本曾經(jīng)流行的小說的名字一樣，它能懂得“當我們談某某時我們在談什么”。比如當我們在談李開復的時候，它首先要懂得我們在談創(chuàng)業(yè)、天使投資、創(chuàng)新工場，也許還有《世界因你而不同》，甚至更多。再然后，才是現(xiàn)有搜索引擎能夠做的靠關鍵詞匹配和鏈接模式分析來幫你找到結果。
實際上，上述的第一步——讓機器懂得“當我們談某某時我們在談什么”正成為通向完美搜索──業(yè)內(nèi)稱之為“語義網(wǎng)”道路上的一大障礙，也就是智能網(wǎng)絡的關鍵問題之一。不過，現(xiàn)在Quora已經(jīng)在這個問題的解決上取得了至少是值得世人重視的進步。
Quora在硅谷風頭正健。它由Facebook前CTO亞當·德安杰洛以及Facebook工程技術經(jīng)理查理·切沃創(chuàng)建。2010年初開始內(nèi)部測試的Quora在3月獲得風險投資公司Benchmark Capital 1400萬美元投資。據(jù)《華爾街日報》報道，估值為8750萬美元。6月Quora開放注冊，許多人開始使用并在極客圈中引起熱議。
Quora不像Twitter、Foursquare或者GroupOn已經(jīng)具有一些盈利模式，似乎也因為這個原因，它并未在國內(nèi)出現(xiàn)像團購熱那樣的眾多跟風者。另一點原因是，如果完全模仿Quora，起步門檻其實并不低。Quora是一個功能比較復雜，對技術和運營能力要求相應也比較高的產(chǎn)品，即使模仿起來也有一定難度。還有一層原因可能是，除了網(wǎng)絡達人和極客們的熱議，尚沒有更廣泛的人群意識到Quora具備成為大型消費者網(wǎng)絡的潛力和基礎。
許多人對Quora的第一個疑問可能就是如何保證如此多的人使用，還能沒有垃圾信息，也就是保證問答的質(zhì)量不隨著使用人數(shù)的增加而變差。應該承認的是，這是一個難點，創(chuàng)始團隊勢必會在這方面付出很大的努力。但是，至少有一個關鍵點是可以在用戶變多和問答質(zhì)量好壞之間建立防御城墻的，即通過眾包方式建立“話題層”。
什么是話題層？我們都知道優(yōu)質(zhì)的答案其實來自于正確的提問。在很多時候我們往往沒有標準答案，尤其是越來越多的用戶在通過互聯(lián)網(wǎng)找到意見性的答案，或者帶有思考過程的軟性答案，而非基本事實、真相求解的答案時。那么這些帶有思考特征的結果，獲取上的最大障礙就是我們一開篇提到的，要有一個談話的語境，讓機器理解這種語境，才能知道你想要什么，從而去做搜索和匹配。也就是說，我們找這種思考性問題的答案時，需要讓機器的邏輯計算應用在一個話題內(nèi)部，或者說限定在一個標簽和標簽的關系構成的“域”的范圍內(nèi)。
舉一個很簡單的例子。當我們談論“大夫”的時候，機器需要辨別我們是在說醫(yī)院里的大夫，還是說中國古代的官員——如果上下文恰好有與治病、醫(yī)院有關的信息，那就是前者；如果恰好有某位歷史人物，那便是后者。當然，這仍然是概率問題。機器只是做簡單的邏輯推理，但是某位歷史人物為什么就和當作“古代官員”解釋的“大夫”聯(lián)系到一起，機器是無法搞懂的，必須由人告訴它。
這時就需要“加標簽”。Quora的機制里很重要的一點，就是用戶給信息加上各種標簽。這其實是用Web2.0的方式去建立知識之間的連接，而機器是可以去學習這種連接，從而改善查詢結果的。知識總是在某些特定條件下才正確，通過賦予用戶權力去為知識增加條件和聯(lián)系，其實最終是可以做到去偽存真和去粗取精。億萬用戶化身為一位“孔子”去整理好每一個問題，確保最優(yōu)質(zhì)的問題留下來等待合適的人去回答。
就像古老的教育家孔子對弟子提問的每一次回答，也都是綜合了“因時、因地、因材”等許多要素而產(chǎn)生的，只不過年代久遠，人們忘記和忽視了那些條件或者當時的語境上下文。而現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)新型社交問答，也必須有話題層的支撐，才有可能復制孔子的問答模式，讓問與答站在同一個對話平臺之上，而不是各說各話，還可以承載所有的話題和大量的使用者。
過去的搜索是“爬蟲”去抓取一個文本，可能是一個網(wǎng)頁，然后分析關鍵詞和鏈接，從而掌握這個文本和其他文本的關系，再依據(jù)邏輯推測出該文本的“話題”（Topic）。文本創(chuàng)建者如果注意SEO（Search Engine Optimization,搜索引擎優(yōu)化），也會留有一些關鍵性的標簽以提示搜索引擎文本的主題，但很難達到人性化的理解。整個過程概括起來，就是從文本到關鍵詞，再到話題。
谷歌中國研究院副院長張智威介紹說，“社交問答并不是傳統(tǒng)搜索的順序。它是用戶提交給你話題，然后你去分析關鍵詞和鏈接，最后排出一個最相關的文本，告訴你這就是你提交的話題內(nèi)最合適的結果。”整個過程概括起來，是從話題到關鍵詞，再到文本。
實際上，Quora的一個創(chuàng)新點是用眾包的方法或者說群體智慧，給所有話題都進行一次整理加工，從而提高機器學習的質(zhì)量。在“話題層”下一番功夫并應用正確的處理方法，才是Quora改善問答質(zhì)量的關鍵一環(huán)。接下來的重要問題就是我們上面提到的，運營這個網(wǎng)站的難度也不小，最核心的問題是如何給予專家以激勵。因為問題的整理和優(yōu)質(zhì)答案的提供，實際依靠在人群中百分比不高的專家。那么，在既沒有報酬，又沒有名望的情況下，人們?yōu)槭裁匆獊韰⑴c這件事？也許維基百科的經(jīng)驗可以借鑒。
Quora的創(chuàng)始人想設計出一種工具，讓人們?yōu)?#8220;話題層”添磚加瓦，貢獻自己的知識。因此，Quora的計劃是少考慮網(wǎng)站功能，多考慮如何讓新用戶也貢獻個人知識，并激勵活躍用戶積極地分享更多內(nèi)容。這里面其實存在一些矛盾。Quora團隊在考慮引入用戶等級制度來組織信息其實一直猶豫不決，他們想保持老用戶的熱情，又不想讓新參與者看到自己等級太低而泄氣。因此，Quora實際上在盡可能多地向用戶提供工具來辨別高質(zhì)量的知識，并創(chuàng)建話題等級。
Quora賦予所有用戶給答案投票的權力，這點和Reddit、Digg類似；而和國內(nèi)的百度知道這類網(wǎng)站，只有提問者能確定答案是否滿意不同。值得一提的還有，Quora采用了邀請制，封閉測試很長時間后才開放。而一開放，就直接選擇基于擁有Facebook和Twitter賬號的用戶，可見創(chuàng)始人心態(tài)之開放和對自己產(chǎn)品的信心。另外，Quora提供關注人、話題、問題的功能，并讓這一功能非常明顯而突出，導致了Quora上信息的分類非常細化和豐富，具備非常強的知識性。
同時，這也是Follow功能的一個更廣泛應用。不同于Twitter和Follow的人，Quora更像國內(nèi)的豆瓣——通過建立一個自己感興趣的話題去找人，再通過人去跟蹤其他感興趣的話題。從這層意義上說，Quora也是一個社交網(wǎng)絡。Quora的粉絲對豐富的分類、標簽和訂閱非常專業(yè)的問題著迷，這些功能無疑對Quora上問答質(zhì)量的提升有巨大功勞。有的人甚至認為，Quora就是一個人們通過提問，并對相同問題感興趣而結交的一種社交網(wǎng)站，它吸引那些思考者和喜歡接受專業(yè)意見的用戶。
這與常見的用戶驅(qū)動的SNS網(wǎng)站──比如Facebook明顯不同。Facebook的目的是最大化地促進用戶的參與，而全然不顧用戶在做些什么。Quora非常在乎用戶分享了什么。切沃表示：“我們最重要的東西就是那些用戶認為靠譜的知識。能為他人提供可信賴的信息，會讓用戶感覺良好。”
其實我們討論Quora不是在討論問答網(wǎng)站，而是討論“話題層”將給互聯(lián)網(wǎng)帶來哪些改變，將給搜索的未來帶來怎樣的變化。擅長關鍵詞匹配和鏈接分析的傳統(tǒng)搜索引擎，注意到Web2.0、社交網(wǎng)絡的興起，開始把社會化媒體和社交關系作為重要的鏈接計算到搜索結果中去。但Quora這時候告訴我們，完美的搜索并非只有一種，即把社交“參數(shù)”納入到那個龐大的算法函數(shù)中的思路，也許還有另一條更經(jīng)濟、能走得更久遠的路。
Ontology，哲學上稱為“本體論”或“存在論”，在人工智能領域被賦予“概念共享”的含義。簡單說，就是人和人之間、人和機器之間、甚至機器和機器之間達成理解的一個前提條件是，大家對所溝通的概念有一致的解讀，而沒有歧義。如果一個詞很難做到，那么至少是一句話，具備上下文的語境，有時候具備時間、位置、人、事件等背景要素，解義將變得更加準確。
我們可以將語義網(wǎng)過去的發(fā)展簡單劃分為幾個階段：最早由錢伯斯·李博士提出，那時候的Web只具有基本的代碼、數(shù)據(jù)和結構，Web智能還處在嬰兒期，它所能理解的信息還非常簡單和機械。恰好在李博士提出《語義網(wǎng)指南》的1998年，Google誕生了。它通過關鍵詞匹配和鏈接分析，將Web之間建立了聯(lián)系，它將Web的智能推向接近人類高中生的水平。當然，Web達到高中生智力的功勞也不都是Google的，Web2.0運動其實將人和Web建立了更深度的連接，F(xiàn)acebook、Twitter、Foursquare等為代表的網(wǎng)絡服務在人、時間、位置等諸多真實世界的基本維度上為Web搭建了新的結構層。Quora類網(wǎng)站的出現(xiàn)，標志著Web進入思考者的領域，它同時也是Web在具備上述結構層之后的另一個結構性成長機遇。Web通過學習用戶添加的標簽，形成自己的概念層，因為來自于用戶，所以這一概念層是和用戶們所集體認同的概念相一致的，于是Web便可以更好地理解用戶在談論什么，能理解意見性的軟性信息，而不僅僅是真相和事實等硬性信息。
Google由于大大推動了語義網(wǎng)的前進，提高了Web智能，發(fā)現(xiàn)了一塊巨大的商業(yè)搜索市場，其實就是搜索廣告市場，而理解能力更強的Web未來理應用于更復雜的電子商務用途。所以，每一代創(chuàng)造Web新結構層的企業(yè)，都更有可能找到全新的商業(yè)模式，這一點至少在美國是屢次被驗證的。
甚至早在2002年，就有人撰文《2009年8月：Google如何在語義網(wǎng)時代打敗亞馬遜和eBay》。這篇文章的預言雖然沒有完全應驗（Google市值超過這兩家公司，卻并未打敗他們），但它提供的方法大體可以借鑒。語義網(wǎng)的發(fā)展，能夠讓那些對語義網(wǎng)做出巨大貢獻的企業(yè)超越前人，摘得電子商務的王冠，而且這個勝利的時間很可能是和語義網(wǎng)技術的發(fā)展同步。
但預言有一點沒有考慮到，那就是上市也給Google帶來了上市公司都有的“收入詛咒”。當今搜索的改進，勢必要考慮社交層的興起及對整個網(wǎng)絡的影響。而Google只是將社交納入龐大算式的方法，相比Quora重新建立“話題層”的方法變得不再經(jīng)濟。張智威副院長說，用戶每Google一下消耗的能源，大概相當于消費一聽啤酒消耗能源的1/44，也就是44次搜索等于一聽啤酒。其實，對于每日搜索請求超過2億次的Google，這已經(jīng)是一個不小的能耗。Google如果是一家私人公司，它應該會改變現(xiàn)有的方法，以知識工程的方式加入到重新搭建網(wǎng)絡的工作中，而這會沖擊掉其原有的收入模式。Goolge很難選擇。
如果Google在某種程度上被替代，就像它替代雅虎等模式一樣，那么替代它的一定是更經(jīng)濟而高效地為用戶提供答案的公司。正是沿著Google的車轍，我們現(xiàn)在同樣看好Quora的商業(yè)前景。只要它能把建構語義網(wǎng)上“話題層”這一件最重要的事情和方法繼續(xù)發(fā)揚光大，它也許就是下一代搜索引擎和電子商務的入口。有一天，它的市值會超過亞馬遜和eBay。
