做跨境电商，SEO的推广当中，有哪些是会让您受到惩罚的不良链接

至少有10种会使你受到惩罚的不良链接会使你受到惩罚，了解它们是什么以及如何避免这些问题。

每个精打细算的SEO专业人员都知道，链接（以及内容）是SEO的基础。链接仍然是重要的排名因素。如果你的不良链接足够多，将会发生什么？谷歌Google可能会对你的网站进行降级——更糟糕的是，你可能需要手动修改。谷歌Google认为他们会忽略一定的不良链接，但不良链接达到一定数量就会降低你网站的排名。

本指南将说明10种类型的不良链接以及你可以采取哪些措施。

1、新闻稿件链接

新闻稿件链接在大约10年前很流行，因为这些链接非常容易取得。你所要做的就是编写新闻稿并将其发布到数百个新闻稿站点。你将快速获得数百个链接。像其他速效的SEO策略一样，它也遭到滥用。

现在，谷歌Google认为新闻稿链接是一种投机的方式，尤其是避免关键词堆砌的锚文本链接。如果出于某些原因你必须要附上网页链接，请使用纯URL链接或品牌锚文本并仅添加在“联系”区域。

2、论坛讨论链接

需要明确的是：并非所有论坛讨论链接都是不良的。如果是来自优质站点并且不是恶意链接，你可以保留它。但是，如果你有来自论坛的成千上万个低质量链接，你需要拒绝它们。在谷歌Google看来，任何垃圾网站的链接都不会给你任何帮助。

3、国外留言板链（连）接

此类链接也是可 *** 纵的。国外留言板链接可以手动设置，也可以借助自动程序放置。大规模的链接会导致排名下降。

4、随机的Nofollow链接

你是否认为可以由此隐藏一些垃圾网站的链接而不被谷歌Google发现？创建你认为谷歌Google无法检测到的随机足迹非常困难。如果你使用的是自动程序，除非它确实是随机的，否则谷歌Google很有可能会找到该自动程序的足迹。同时Nofollow本身就是一个足迹，许多不同站点的链接都是Nofollow，这表明垃圾网站正在产生。

5、私人博客网络（PBN）

PBN曾是建立链（连）接以获取排名的好方法。但现在不一定，拥有大量链接的PBN反而使你的网站失去一些自然流量。因为谷歌Google能够检测并惩罚大多数PBN。一些PBN可能需要一段时间才能发现，但最终会被谷歌Google追上。

6、Nofollowed（&Followed）社交书签链接

社交书签链接也被Google视为具有可 *** 纵性。如果做得太多，可能会给你带来麻烦。想一想，它们都是自由添加，非常随意。

7、链接目录（或链接目录服务）

链接目录服务会告诉你，他们将为你的链接带来巨大的吸引力。他们说：“我们将帮助你提高谷歌Google排名！”但是，实际上还差得很远，低质量目录对你的排名有害无益。但可以在一些关联性较强目录中投放。

8、博客评论

博客评论一直是SEO中最被滥用的策略之一。但你需要感谢其中的“nofollow”，目的是防止垃圾网站发送者利用评论获得SEO收益。采取一种正确的方法来对待博客评论，那就是在相关站点上留下相关评论。

9、Fiverr（五美元网站——国外众包平台）的链接及其他廉价链（连）接服务

这是SEO中的另一个被滥用的策略。这个策略十分糟糕，谷歌Google可以很快地建立调查协议然后注册账户，冒充SEO或网站管理员，并查看这些服务使用的最常见模式。你经常在黑帽论坛上与之交谈的人很可能是Googler（谷歌人）。

10、自动链（连）接构建程序创建的链（连）接

听说过一些工具像GSASearchEngineRanker,ScrapeBox,或XRumer吗？这些工具可以为你建立许多链接。但是，近年来，这些程序的效用降低了。SEO专业人员不建议你将这些程序用于网站推广，因为谷歌Google已经在其算法中更新了应对方法。

还有没有其他的链接？

到目前为止，我们已经讨论了几种不良链接。

为了找出答案，你应该进行多次审核，评估你的网站状态。

-技术SEO，审计揭露任何潜在的抓取问题，技术问题，或其他类似问题。

-内容审核，确定该网站的内容的状态。

-链（连）接配置文件审核，评估站点总体链（连）接配置文件的状态。

如果以上三点都遇到了问题，那你需要抓紧开始修改了。

抵制不良链接

使用一些工具如LinkResearchTools进行检测，谷歌Google谈论过关于抵制不良链接的一些事儿，包括以下内容：

有人在Reddit中说：

“最近来自谷歌Google的约翰·米勒（JohnMuller）确认，不良链接实际上会损害你的排名”

约翰·米勒回应：

“这取决于你是如何构建自己的链接。”

约翰·米勒还讨论了以下内容：

有人发文：

“如果我有一个具有许多分支的中型网站，数以万计的反向链接，有一个久未更新的网站在一些垃圾网站和链接目录中获得了大量的链接，这些目录里的链接会对我的网站有害么？我应该抵制这些目录吗？还是说没影响，因为谷歌Google知道这些网站无缘无故地链（连）接到我的网站不是出于本人意愿？”

约翰·穆勒（JohnMueller）回应：

“收集而来的随机链（连）接不一定有害，我们也已经观察很长时间了，可以忽略很久以前的所有网络涂鸦。拒绝一些付费链接（或不自然连接），免去不必要的烦恼。”

有关链接审核的常见问题

如何知道是否有链（连）接惩罚？你收到 *** 作通知了吗？只需在谷歌控制台GoogleSearchConsole中进行检查即可。你会立即知道谷歌Google是否对你的网站进行了处罚。

你的网站是否因为算法而降级了？通常，你可以通过谷歌分析器GoogleAnalytics来评估是否被降级。你可能会看到总体流量下降大约35%至50%。这可能是某些页面甚至整个站点。仔细的分析发现网站上导致流量下降的其他问题（例如，技术或内容）。

如果你发现负面的SEO攻击怎么办？你需要尽快解决此问题。如果你收到大量反向链接，那么受到惩罚只是时间问题。

流程本身其实非常简单：

-阻止除了一些主要的搜索引擎之外的其他爬虫。

-拒绝所有不明外链。

-实施常规的链接检查和拒绝 *** 作，直到链（连）接攻击消失。

创建优质链接的最佳方法是什么？

-尽可能使用品牌锚文字或纯URL。

-不要使用精确匹配的锚文本。

-不要在不良站点上获得外链。

-请勿放置过度优化的锚文本的链接。

-确保你的链接得到网站所有者的保证。

-从相关领域的权威网站中获取链接。

-多与其他网站沟通交流。

-避免不自然的链（连）接，并拒绝任何违反原则的行为。

希望以上指南对你的链接建设有帮助。

如果你是一个拥有技术专长的工程师，或者你身处在一个个技术高超的工程师团队里，有没有一个带头的经理人或团队主管，对你或团队来说很重要吗？还是经理人的存在反而很碍事？

2002年之前，Google的领导者和部分工程师都认为，答案是后者：亦即经理人的存在，充其量只是“必要之恶”，最糟糕的情况则是在组织里又增添了一个“官僚层级”。于是，他们在那一年做了一项大胆的实验：取消或开除所有的经理人职位。事实证明，实验的成效不彰。

好主管会协助员工完成工作，不是让员工为他们做事

2008年，Google决定深入探究“经理人一点都不重要”的这个假设，透过经理人绩效评估、年度员工调查，以及Google“卓越经理人奖”（Great Manager Award）的提名名单等资料，结果得到了完全相反的发现：经理人的存在非但不是叠床架屋，反而真的在团队里扮演了很关键的角色，而且“团队里如果有优秀经理人，成员们会更快乐、更有生产力。”

Google研究团队也访谈员工对于他们经理人的看法，以及在组织里表现最好和最差的经理人，藉以对照出两群人行为特质的差异。

研究显示，经理人所扮演的角色确实很重要，他们对于商业结果和员工投入都有重大影响。只是，许多组织并没有适当地遴选或培育他们的经理人，因而错失了商业发展的大好机会。

在名为“re:Work”的平台上，Google针对如何让工作更好，提供了各式各样的研究主题、学习指南、实用工具和个案研究，希望协助每一个人都能在职场上发挥自己的影响力。

在针对“经理人”（Manager）的这个主题中，Google归纳出8个杰出经理人的共同行为特质：

1好教练

在评价最高分的经理人身上，最重要的一项特质是：他们都是高成效的教练。这点也可见于其他领域，例如在体坛，许多运动员都曾诉说教练如何改变他们的一生的故事，包括找出他们的优点、释放潜能、鼓励他们坚持不懈等等。

因此，组织应该协助经理人成为有成效的教练，鼓励他们聚焦在每个团队成员的个别需求，经常与成员进行一对一交谈；积极聆听他们的想法；提供具体、即时的意见回馈等等。

经理人也应该培养自己成为不同风格的教练：有些人员工需要实际的教导，传授专业知识技能；有些员工则只需要经理人从旁协助提点，透过询问及倾听来引导他们，而非直接给答案。

2授权团队，不做微管理

有成效的经理人懂得授权，给团队成员自由发想的空间，但是又很懂得什么时候该介入、提供建议，避免员工走错方向、做白工。

懂得授权的经理人会清楚地让团队成员知道，主管非常信任他们，会让他们在专案上有权做决定，不用事事征询主管的意见，在团队里形成一个信任、当责（aountability）的文化。

3对于团队成员的成功和个人福祉表达关切

有成效的经理人不只会关心团队成员的专业发展，也在乎他们的个人生活。Google在研究中发现，员工很重视他们的经理人如何展现他们对自己的体贴和支持，这有赖经理人增强同理心和EQ。

4结果导向、追求生产力

Google发现，有成效的经理人把重心放在：授权给团队去达成具体的结果。他们会聚焦在问题的急迫性，也会了解哪些结果是最具影响力的。简单说，经理人可以扮演的最关键性的角色，就是预料到在达成目标的过程中，哪个环节会出现阻碍，然后设法为团队成员排除路障。

5好的沟通者

在Google，评价最高的经理人，无论在文字与口语沟通上，都能做到清楚、简洁、诚实。同时，他们也必须是一个有效的倾听者。

Google鼓励经理人要让团队成员找得到人，乐于提供协助；鼓励开放的对话，以及提供诚实的意见回馈，即使是不好的消息也要诚实表达。

6协助员工的生涯发展

高成效的经理人除了关心员工的个人生活，也很关切团队成员的专业发展。他们会借由提供意见回馈、找出成长机会、聚焦在技能发展培养，来培育他们的团队。

除了鼓励员工追求向上晋升的垂直式生涯进展，Google经理人也会鼓励团队成员考虑其他、同样具有影响力的水平发展机会（像是培养新技能、转换到新团队），或是专精某项技能，变成团队里人人都会寻求建议、咨询的专家。

7对于团队有清晰的愿景和策略

设定清晰的愿景是高分经理人的重要行为，这对于团队在以下几个方面有重大帮助：

促成团队的成功

Google卓越经理人奖得主之一解释，“拥有一个有说服力、大家共同认同的愿景，是团队成功的关键，它可以让所有人保持聚焦，朝相同的方向前进。反之，没有愿景可能会重伤团队，因为没有焦点，缺乏动能。”

让团队成员知道他们将前往何方

一个清晰的愿景意味着，团队里的每个人都知道他们要去哪里，他们是否走在正轨上，以及成功的样貌为何。

协助团队决定要做什么

清晰的愿景可以帮助团队做出取舍和排定优先顺序。

此外，经理人在传达决策时，都要与愿景连结。而且一旦设定好愿景，还必须有效地将愿景传达给团队。

8具备能够给团队建议的重要专业技能

所谓的重要专业技能，就是能够与团队合作共事的技能，这有助于经理人在团队里扮演一个可靠的顾问角色，展现出他们在相关领域里的深度专业。

而持续精进自己的专业，不但有助于经理人鞭策自己在专业上与时俱进，同时也传达出一个重要讯息：经理人不只是一个***，更是一个团队的参与者。

Google员工曾经这样描述他的经理：“她授权每个人去做他们该做的事，以做出成功的产品，但是当团队成员有问题问她时，她又可以非常专业，帮助团队解决问题。”

新任管理者，先培养一至两个行为，再逐步增加

经由这项研究，Google建议，组织在培训新任经理人的初期，可以在前述8个杰出经理人的行为特质里，先选择一或两个行为来培养，引导经理人以务实的心态，辨识出他们能够或应该培养哪些行为。

如果经理人不知道自己应该先培养哪些行为，才能够对团队有最大的影响，则可以建议他们询问团队成员，这不但有助于他们找出对团队成员来最重要的需求，也可以让团队成员感受到，他们的意见回馈都有被听进去，而且被用来付出行动。

在re:Work平台上，除了有关于经理人的行为特质与培训资源之外，另外还有关于招聘（Hiring）、人才分析学（People Analytics）与排除偏见（Unbiasing）等主题，也都有清楚的指南和实用的工具可供参考，可进一步了解Google在人才培育上所进行的探索与进展。 分享出去，如果你也是管理阶层，要让自己具备这些技能喔！

原文出处：aboluowang

您好，谷歌学术是一个非常受欢迎的学术搜索引擎，它可以帮助学者找到相关的学术文献和研究成果。在谷歌学术中，每篇学术论文都会显示它的引用量，即其他学者在自己的研究中引用了该论文的次数。这个引用量可以反映该论文在学术界的影响力和重要性。

然而，要判断一个学者在学术界是否是大牛，仅仅看其发表的论文的引用量是不够的。因为不同领域的学术研究有不同的引用量标准，而且还要考虑其发表的论文数量、发表的期刊和会议的影响因子等因素。因此，要评价一个学者是否是大牛，需要综合考虑多个因素，而不是仅仅看其发表的论文的引用量。

总的来说，一个学术论文的引用量在100次以上可以认为是有一定影响力的，但是这并不是评价一个学者是否是大牛的唯一标准。

作者 包云岗

最近，谷歌旗下的DeepMind公司在Nature上发表论文宣布使用其开发的人工智能程序AlphaFold 2将人类985%的蛋白质预测了一遍，并决定公开AlphaFold 2的源代码，免费开源有关数据集，供全世界科研人员使用。

那么，AlphaFold算基础研究吗？

对此，中国工程院院士李国杰将AlphaFold归为工程科学技术——“工程科学技术不只是工具，也不仅仅是基础研究成果的应用，而是在基础研究中可以发挥巨大作用的重要组成部分”。

笔者对于李国杰的这个论述特别有共鸣，同时个人对基础研究有以下几个观点，谨为抛砖引玉。

科研有其自身的规律与法则，如果不按规律办事，就会事倍功半。

那么，基础研究有什么规律？事实上，对于基础研究不同的定义反应了不同角度的认知，对应的具体实施方式也不同。

总的来说，过去几十年主要有两种对基础研究的定义：

其一，Vannevar Bush在线性模型下定义基础研究和应用研究，这种模式就把基础研究看作是一个知识储备池，是技术进步的源泉。

在这种定义下，基础研究的作用是产生知识，不需要考虑和具体技术的关系，因此在实施层面，“广撒网”可能是最有效的产生多样化知识的方式。

其二，Donald E Stokes通过四个象限来定义不同的研究类型，Stokes把基础研究分为纯粹基础研究（玻尔象限）与“由应用驱动的”基础研究（巴斯德象限）。

在实施层面，波尔象限和线性模型下的基础研究基本一致。

而巴斯德象限中，要用尖端的基础科学研究来解决迫切、强烈且巨大的现实需求；在实践时，通过解决实际问题“倒逼”科研人员把一些应用问题的底层原理搞清楚。

笔者更青睐Stokes的四象限模型。

在笔者看来，“把问题的底层原理搞清楚”就是基础研究。

其实波尔象限与巴斯德象限在具体科研实践时其实是一样的，就是“把问题的底层原理搞清楚”，只是问题的来源有所不同而已。

波尔象限的问题来源主要来自学科自身，如为什么会有量子纠缠现象；而巴斯德象限的问题来源主要来自现实应用，如牛奶如何保鲜。

从“把问题的底层原理搞清楚”这个角度来看，只要能提出一些未解的问题，那就有潜力做出好的基础研究工作。

我们可能都有一个体会， 科技 攻关时“第一次”往往特别困难，比如第一架飞机、第一颗原子d、第一颗人造卫星、第一款CPU、第一次火星登陆等等。哪怕曾经有其他国家实现过，另一个国家要实现“第一次”依然很艰难。

为什么？这主要因为这些“第一次”输出的不仅仅是一款原型系统，还包含背后一套研制该原型系统的技术流程以及相应的平台、材料、试剂、设备、仪器等，也就是科研基础设施。

这些科研基础设施的作用正是“把问题的底层原理搞清楚”，比如为研制飞机建设的风洞，研制CPU需要有高精度的仿真器和模拟器。

即使在物理、化学、天文等领域的基础研究，现在也都离不开各种尖端设备和仪器，像研究核聚变的EAST托卡马克装置、研究天文的FAST望远镜等。

在笔者从事的CPU芯片设计领域，很多人都看作是纯粹的工程技术，认为这里面没有基础研究。

但在笔者看来，能把CPU设计空间中一些问题的底层原理搞清楚，就是基础研究。

举个例子，苹果最近推出的M1处理器性能甚至超越Intel的桌面处理器，这得益于Ml采用了约600项ROB，这完全颠覆了传统CPU架构设计人员的观念，因为以往CPU的ROB一般都不超过200项。

也许用反向工程思维，可以很快做出一个也具有600项的CPU架构设计来。

但是，谁知道苹果为什么敢这么设计？为什么是600项ROB，而不是400项，或者800项？反向工程只是工程技术，但是如果能把这些问题的底层原理彻底搞清楚，那就是CPU架构设计领域的基础研究。

要搞清楚底层原理并不容易，这需要一整套CPU架构设计基础设施的支撑——从程序特征分析技术、设计空间 探索 技术、高精度模拟器、系统仿真技术、验证技术等；还需要对大量程序特征进行分析，需要收集大量的原始数据，需要大量细致的量化分析，需要大量的模拟仿真……这些都是为了把底层原理搞清楚。

某种程度上，相比较于原型系统，平台/材料/试剂/设备/仪器等科研基础设施是更重要的输出。

只有具备这些，才能不断地去深入 探索 各种现象的底层原理，才能支持后续的迭代优化，同时也能成为培养人才的基地。

基础研究和工程技术并不是简单的二元对立。

相反，在很多领域基础研究和工程开发是交融在一起的。

出现这种交融是因为很多研究所需要的科研基础设施，如新平台、新设备、新流程都需要工程投入。

即使是探测引力波、希格斯粒子这样的基础研究，也需要工程投入研制LIGO、LHC这样的仪器设备。

一旦有了这类科研基础设施，其他人在上面开展科研就会容易很多。

美国基础研究很强，其中一个原因在于有不少学者在大学里和企业研究院里建这些科研基础设施。

比如在CPU芯片设计领域，有GEM5模拟器、CACTI模型、FireSim仿真平台等一系列基础设施，这可以让其他大学的学者更容易开展研究。

因此，有一些学者认为基础研究不需要工程，主要还是因为有人帮他们把底层的科研基础设施已经搭建完善，让他们可以更容易地去做优化，更容易发表论文。

美国的很多 科技 企业内部也会构建一套和学术界总体上打通的科研基础设施（有开源共享的、有内部自研的）。

通过将业务需求和内部数据导入到企业的科研基础设施中，就能很容易消化学术界产生的新想法，集成到企业的产品中。

因此，打通的基础设施加上人才流通，这是美国学术界—产业界形成“创新想法—得到应用—收集反馈—新的创新想法—得到新的应用”这个闭环的重要原因。

但是，中国的学术界—产业界之间尚未形成这种高效的闭环，大多数企业还没有和学术界打通的科研基础设施。

所以对于中国的学术界来说，更需要参与科研基础设施的建设，尤其是和企业一起来补科研基础设施的课。

虽然很多基础研究是纯理论 探索 ，几个人的小团队甚至一个人便可开展。

但也有很多基础研究需要大团队，需要管理与组织，例如探测希格斯粒子、研制LIGO观测引力波等。

美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助了很多颠覆性创新项目。

我们观察DARPA的项目立项与执行过程，可以看到有一些共性特征：首先会畅想未来，设立激进的目标；科学地把激进目标分解为一系列子任务；制定具体子任务的实施计划，包括目标、时间节点等；子任务最后要集成到一个原型系统中。

“项目主管”会负责上述4个任务，具有绝对的项目决策权，同时也对项目负责，相当于抓总。大量实践证明，这种科研组织管理模式具有很高的效率。

这种模式对基础研究也有效。

以清华大学类脑计算研究中心为例，该中心于2014年成立，成员来自清华大学不同的院系。

他们的研究模式就类似DARPA项目，整个团队围绕“天机”类脑芯片开展全栈研究，并集成到自动驾驶自行车系统中，形成具有很好显示度的科研成果，发表多篇Nature、Science论文，入选中国十大 科技 进展等，同时也把清华的类脑计算学科建立了起来。

回到本文开头的问题：AlphaFold算基础研究吗？

根据本文的讨论，我们可以得出如下结论：第一，AlphaFold研发的过程中面临很多未知的问题，把这些问题的底层原理搞清楚，就需要基础研究；第二，Alpha Fold是蛋白质结构预测领域的科研基础设施，它本身就属于蛋白质结构预测领域基础研究的一部分。

（作者系中国科学院计算技术研究所副所长、研究员）

谷歌发明了许多新技术和新产品，但是他们却没有一个传统意义上的研究实验室。在微软、IBM等科技企业中，负责实验室的副总裁都是非常重要的一个职务，他们之下通常设有一个庞大的团队，配备大量优秀的研究人员和工程师，专门负责新产品的研发，而这些产品中很多都属于“概念产品”，也就是无法再短期内推向市场的产品。然而谷歌的研究与特别项目副总裁Alfred Spector却完全不同，他的团队规模很小，也没有属于自己的研究大楼。他大多数时间都在浏览一些开放项目，在谷歌产品部门的各个办公室“游荡”。而有趣的是，谷歌的创新大多都是在这样的环境下诞生的。

对此，Spector的回应是：“谷歌不需要传统的研究实验室，更用不着用一栋大楼把研究人员保护起来，让他们在里面进行创新与研究。谷歌所有的人都有创新能力。”他认为，正是由于这种“所有人都能创新”的特质，让谷歌拥有了迅速进行新产品开发的能力，也有迅速将创新理念变成实际产品的能力。

例如，在2012年，谷歌上下曾大力推行一种名为“深度学习”的新技术，在那之后，他们移动产品的语音识别错误率迅速下降了25%。

来自哈佛商学院的研究创新与产品发展的副教授AlanMacCormack表示，谷歌的这种做法，让他们很好的解决了许多其他大型企业感到非常棘手的问题。他表示：“很多企业需要先进行企业战略的制定工作，确定未来5年内公司的发展方向。之后才能进行新产品开发工作。而谷歌由于每个员工都有着极强的创新能力，这使得他们能够同时进行这两项工作。”

MacCormack补充道，而谷歌管理层也非常鼓励员工进行创新，这也使得谷歌的员工们更加积极的为公司献智献策，为谷歌的创新工作做出贡献。

Spector甚至表示，谷歌神秘的Google X部门(开发了谷歌眼镜和无人驾驶汽车的部门)，也不算是一个传统意义上的研究室，而更像是一个普通的产品开发部门。他表示：“和谷歌其他部门一样，Google X追求的也是能够在短期内推向市场的产品，而不是一些概念性产品。Google X的研究人员和工程师一起，将他们的创意变成可推向市场的产品。”

太平洋大学教授Cynthia Wagner Weick认为，谷歌的这个特点来自于其几位联合创始人的理念，他们刻意避免像其他普通企业一样，将新产品研发部门与企业其他部门隔绝开来。另外，Weick最近还发表了一篇论文，她在论文中表示，谷歌、Edwardslifesciennce和Elon Musk的Tesla和Space X等科技企业，不仅应该能够帮助人们解决短期内遇到的问题，还应该着眼于未来。

另外，谷歌还非常善于拉近自己和学术界的关系，以提高其研究能力。他们每年都会花费数千万美元，为一些高等院校提供科研补助和博士奖学金。另外，由于谷歌有着海量的数据，而这些数据是多数大学所不具备的。谷歌的数据也能够为研究者提供重要的帮助。由于以上两点，以至于很多优秀的毕业生，甚至是已经在学术界取得成就的研究人员加入谷歌，进一步提高了谷歌的研究能力。

Spector表示，在象牙塔内的研究人员，在没有任何协助的情况下，想要深化自己的研究，是一件十分苦难的事情，尤其是在计算技术领域，研究人员很难独自获得足够的数据。而谷歌的介入，为他们提供了支持。他表示：“很少有企业能够像谷歌一样为这些研究人员提供如此大的帮助，让他们将自己的研究成果带入主流技术领域。”

鉴于硅谷如今对人才的竞争变得越来越激烈，我们不知道谷歌还能继续续吸引这些研究人员多长时间。MacCormack表示：“如今的初创企业越来越关注与开发新领域。而且也有越来越多的企业开始重视数据的作用。在不久之后，或许谷歌发现自己对于那些研究人员的吸引力变得越来越小，这样的事情是否会发生，也未可知。”

这样的说法并非是危言耸听，事实上，已经有一些企业开始与谷歌争抢人才了，甚至还有人曾经从谷歌那里“挖角”成功：去年Facebook就挖走了谷歌的一个深度学习领域的研究人员，并且建立了自己在该领域的研究集团。尽管谷歌如今迎来了一些挑战，但是在短期内来看，谷歌还是有着自己的优势，那就是他们大笔的现金，以及愿意为研究人员花钱的态度。MacCormack表示：“幸运的是，谷歌有着充足的现金储备，他们能够用这些钱去支持大量的产品试验和研究项目。”

谷歌研究员称AI已具备人格，如何正确的理解研究员的这番言论？数据库调用词汇，加上不断的调试修改，短期内应该是不会有拥有智慧的ai。

因为意识本身的定义并不清楚，因此构建顶级人工智能算法和系统的团队，知道一切都是工程，所以从整体上与人类（他们自己）的意识无论如何都不同，哪怕并无法比较二者，于是可以方便地去说，人工智能不具备意识。

外部的普通大众和社会类型的科学家同样不知道人类意识的定义，但是因为并未参与这些顶级人工智能的构建而不了解其内在机制。所以，当他们面对人工智能的某些极为复杂或聪明或诡异的行为时，会有部分看上去与人类意识的某些外部行为类似。例如很多自学习能力、部分没有完整被编程“进”系统的功能，在某些完全未见的外部事物时，完好完成某些智能行为。

所以，目前人工智能越来越神奇以后，会越来越显现出与人类意识类似的外部行为。我估计这个现象会持续深入，给大部分人一些奇妙的感觉。没有被完整编程过的复杂行为，会被非人工智能科学家工程师感觉为具有意识、或者自主的智能行为。而实际上虽然这些行为不是完整编程进去的（面对这样的输入，给出那样的输出等），但系统的整体架构却仍然是人类设计的。而某些聪明的设计是会对未见的外部输入，自己去分析拆分为某些底层单元的组合，然后调用某些模型参数的组合，计算出全新的工程师未输入过的输出，会包括复杂的。并且是正确的复杂输出。

这只是一个例子。

但这种神奇行为，人类是不是也是这样做到的呢？这个级别的知识，人类科学家还没有达到，也就是说我们自己也觉得拥有的意识（的感觉），内部是怎样获得的，我们自己仍然无法完全了解。而根据已经了解到的这部分，是与上述机器的行为，非常类似的。

未来人工智能发展的多种路径、基础理论、与人类智能的类似借鉴，应对外界复杂任务时的智能能力，都是会逐渐发展。那么哪个节点才被称为是它具备了意识，恐怕节点本身意义不大，因为这个节点既不会促进对人类意识的精确定义和其它特性，也不会因为有了意识的好定义而促进人工智能的发展。

总之很多人以为人类的构造很简单，其实非常复杂，所以如果真有一个有智慧的ai，那么可能是整个互联网那么大的容量才能产生。

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