人工智能什么时候才能全面影响搜索算法？

在过去的一两年里，自然智能是最好的，并迅速进入实用技能。以前看了关于自然智能的内容，SEO会彻底改版，引入自然智能来搜索优化算法的实际应用。但是需求说明到现在为止，自然智能在优化算法中的应用其实并不广泛。该算法搜索并优化了有害的自然智能。养老区间使用的主次因素可以是搜索模块的技术工程师不知道自然智能管理系统是如何做出判断的，这就引出了另一个关键的测试结果:容易调试。

自然智能是一个小黑盒

用一种不太严格但容易掌握的方式，深度学习就是对已有的数据(大量的数据信息)进行标记，然后管理系统自己总结数据信息战结果之间的相关性(也就是收到的标记)。当遇到新的数据时，它可以根据自己总结的组织纪律做出判断。说到中国围棋，不管历史残局是不是自己的棋局，AlphaGo都知道棋局的结局(这也是一种标识)，管理系统会总结组织纪律，确定遇到新开的楼盘时的赢棋概率。但是，AI管理系统寻找的是数据信息的哪些特征，结果之间有什么关系？连创造AI的技术工程师都不知道。

所以，今天的自然智能管理系统就是一个小盒子。大家都知道AI判断的准确性，但不知道为什么，也不知道怎么判断。

搜索优化算法中的AI也是如此，等等。百度搜刮技术工程师的道术很少见到。我只知道百度搜索现在全在AI。谷歌的技术工程师已经明确表示，他们不知道RankBrain到底是怎么回事。那样的话，那些优化了算法的老人就很难利用自然智能了。一旦非常有效，他们就不知道是什么，也无法调试。

写那篇帖子，是因为前段时间在《纽约日报》上看到一篇文章《AI可以自学批注吗？，很有意义。思想老师MichalKosinski把20万个人际交往收藏账号(一个交友网站)的照片和个人疑惑(包括很多内容，比如性背)放入辨别自然的智能管理系统，创造发明了自然智能。当只看到照片时，判断性背的准确率很低。全程通过自然照片判断一个人是否双性恋的准确率是60%，比扔硬币的准确率高。而通过自然智力判断男性是否双性恋的准确率为91%，判断女性的准确率更低，为83%。

从照片上看不出音质、体型、平时行为、社会联系等任何疑点。你有双性恋的特征吗？我个人的经验是以右边距来判断不太靠谱。以前认识一对同性男。他们都很有男子气概，常年锻炼身体，保持健康。他们待人温柔却又尽可能的女性化，从表面看不出来。也可以借助某些服装特点。情感？看一看？自然智能从照片中看到哪些人很可能不小心的特征，关于人在基本功中看不到的特征，准确率达到91%？我不知道。我只知道AI是准确的。

你不能比评论说你的AI不能被怀疑是任更差

没关系那种黑箱的特点就是不经意间的等待，好像是为了判断性回。不经意间，不能少了一丝马虎，就像看病一样。虽然之前AI管理系统在诊断一些癌症疾病的准确率已经达到了人民医生的水平，但是最初的结果是现在医生应该做，尤其是当AI忍不住向大家报告它诊断了什么的时候。除非今天的AI可以解释为什么，它做出了哪种诊断，否则人们对AI100%怀疑是一个很大的想法。

前几天信息可见，新降坡政府开始测试自动驾驶的一汽大众。隐蔽是一个精确的目标，因为我相信以后会变得理想化。虽然主动驾驶汽车的失序率比人要低，客观上我们都知道它确实比较平静，但是过马路的时候，中间停了车的一汽大众里有一个司机。我会害怕害怕突然开始吗？我开车的时候，转头看到中间的公交车把司机甩了出去。我能吓一跳，知道天在它附近吗？至少在开始的时候。很多恋人在谈一件事的时候，客观的信任，客观的放在心上。

以前的法式是借助具体记录和水果关联来 *** 作的，就像在搜索优化算法中，哪些页面的特点是对水果元素进行排序，每个元素有几个权重值。当时是技术工程师挑出来的，毫无疑问拍着脑袋就能决定选择，但是通过测试结果和协商主要参数会达到一个满意的平衡。自然智能管理系统实际上并不依赖于技术工程师给出的确认，而是更擅长于寻找与概率战相关行业的联系人。以概率战争为特征的人的道德判断，往往得不到很好的注解，可能是看小表情，也可能是看上去优雅不美。

要求AI管理系统注解自己的判断，不仅仅是头脑中的考试分数，或许今天还会酝酿伦理道德的权利法案中的考试分数，比如求医。再比如触及客户优点的工作，比如节约。自然智能根据大量的数据信息做出拒绝保存的决定，但银行却忍不住解释为什么拒绝，如何把工作交给客户。今年欧盟国家可以尽快出台法规，要求机器设备做出的决定必须有注释。对于谷歌和脸书这样的同质化公司来说，这是一种工作压力。在许多领域，如国防、权利法案和金融行业，所有的决定都需要一些人强调责任。如果某个决定不能被注释，有些人就不敢强调哪个责任。

另外，之所以需要AI标注，是因为上一篇文章提到，自然智能关注的是概率战相关的行业，但是不经意间看相关行业做出的决策，会导致不乐观的问题。《纽约日报》文章的内容举了一个例子。通过数据信息锤炼的自然智能管理系统，帮助医院慢诊室接诊。总的来说，成绩没什么问题。但是员工借款的讨论，不敢真的用。这样一来，数据信息中的相关行业就可以欺骗自然智能做出错误判断。就像数据信息表白一样，肺部感染的哮喘患者一开始恢复比对称水平好，确实存在哪些相关行业。如果AI管理系统对任何数据信息给哮喘肺部感染患者更低的急救级别，就会崩溃。因为这些病人一开始状态很好，一去就给最大等级，得到最好更快的治疗。所以不经意间看了看相关行业，没有什么实实在在的果实。

注释性自然智能

X.A.I.(可解释的AI)，注释性自然智能，是一个可以提高的范围。总体目标是让AI注释自己的判断和决策过程。明年，Darpa将发布由大卫·冈宁特别指导的XAI计划。谷歌还是哪个区间的抢人，深梦似乎是那个圈子讨论的副产品:

回到搜索优化算法和SEO，搜索模块不能片面应用自然智能。结果之一可能是，自然智能被判定为注释，难以掌握。如果优化算法使用目前的自然智能，一旦显示出非常高的排名，技术工程师就不知道结果是什么，更不知道如何协商。

我觉得主动安全驾驶是AI一开始真正应用的领域之一，战争能不能注解也有关系。大单位主动开车的决策，对标注没有大的要求。标注在胸口很清楚，离前面的车很远。所以要加快刹车踏板。这种决定不需要进一步的解释。

SEO可能都经历过同样的欺骗。特别的是在一个协作对手的页面里看到的，内容不像，视觉效果立意一般，中间链接一般，页面变质。每个人都做同样的事情。为什么排名这么好？今天的搜索优化算法可以探索结果，搜索技术工程师大概都有内部条目可以看到排名的公开性和客观性。如果搜索技术工程师看到一个相当不好的页面，也就是在前排，但不知道原来的结果，很难核实，心里可急了。

XAI的讨论只能开始，这给了SEO们最初的过渡期。从自然智能管理系统碾压其他领域的人来看，一旦大类应用于搜刮，怕作弊和黑帽SEO将成为过去。现在一般的SEO的东西可能会越来越重，SEO的人要求回归网站的素养:提供合理的可疑信息或素材，贪图人心。

Do:Zac@SEO天天揭示

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