SEO培訓(xùn)前言：1月28號(hào)，Nature雜志報(bào)道，Google旗下企業(yè)DeepMind（之前收購(gòu)的）開(kāi)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(lèi)的最后一個(gè)游戲，失守了，人工智能已經(jīng)達(dá)到職業(yè)圍棋水平了。

一時(shí)間，深度進(jìn)修、機(jī)器進(jìn)修、AlphaGo、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guān)聯(lián)？說(shuō)說(shuō)我的了解。

先聲明一下，下面涉及的深度進(jìn)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(xué)專(zhuān)業(yè)聽(tīng)起來(lái)還挺艱深，微波與電磁場(chǎng)，但那是25年前的事啦。當(dāng)前看技術(shù)內(nèi)容只能稀里糊涂理解個(gè)大約了。想理解準(zhǔn)確小節(jié)的讀者，還是網(wǎng)上搜一下對(duì)照保險(xiǎn)。

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

深度進(jìn)修的一個(gè)緊要特色是，它不需要人工輸入或標(biāo)注特征，而是通過(guò)海量數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)修特征，也就是所謂無(wú)監(jiān)督進(jìn)修（unsupervised learning）。所以大數(shù)據(jù)和深度進(jìn)修也攪合在一起。

深度進(jìn)修另一個(gè)特色是與詳盡范疇無(wú)關(guān)（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(huì)有這篇帖子。

Google、Facebook、百度在深度進(jìn)修范疇都有許多進(jìn)展，尤其是在人臉辨別、圖像辨別、語(yǔ)音辨別、翻譯等方面。這方面報(bào)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(yè)面特征（也就是排名原因）來(lái)排名，各個(gè)特征占多少權(quán)重，這些都是工程師決定并寫(xiě)在程序里的，然后檢測(cè)效益，再更正。

以深度進(jìn)修為基本的排名算法完全不是這么個(gè)進(jìn)程。深度進(jìn)修的手法是，用大量數(shù)據(jù)對(duì)程序?qū)嵭杏?xùn)練，由程序自己進(jìn)修應(yīng)當(dāng)用哪些特征來(lái)排名。換句話說(shuō)，告訴深度進(jìn)修排名算法，這些已知頁(yè)面是高質(zhì)量的，那些已知頁(yè)面是低質(zhì)量的，那究竟高質(zhì)量頁(yè)面應(yīng)當(dāng)有何特征呢？也就是面臨新頁(yè)面時(shí)該用哪些特征來(lái)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(cè)時(shí)的數(shù)據(jù)。搜索引擎正式上線新算法前都會(huì)做檢測(cè)的，給部分客戶(hù)返回新算法結(jié)果，然后監(jiān)測(cè)點(diǎn)擊率、跳出率、停留時(shí)間、頁(yè)面互動(dòng)性、轉(zhuǎn)換率、更換查詢(xún)?cè)~率等數(shù)據(jù)，以判定新算法靈驗(yàn)性。

2）Google有不少人工質(zhì)量評(píng)測(cè)員，而且老早就有，他們會(huì)評(píng)估特定頁(yè)面是高質(zhì)量還是低質(zhì)量。這些評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)不徑直影響所評(píng)測(cè)頁(yè)面的排名，但會(huì)顯示出算法靈驗(yàn)性。這些數(shù)據(jù)簡(jiǎn)直就是現(xiàn)成的深度進(jìn)修訓(xùn)練數(shù)據(jù)。去年11月Google剛剛公開(kāi)了最新版本的人工質(zhì)量評(píng)測(cè)指南，建議大家下載來(lái)瞧瞧。

如前所述，深度進(jìn)修算法就是個(gè)黑箱啊，完全不用人工告訴它找什么特征，而是它自己進(jìn)修該找什么特征，會(huì)找出什么特征誰(shuí)也不知曉，一些特征可能人類(lèi)壓根兒不會(huì)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(gè)頁(yè)面為何會(huì)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(shí)、直覺(jué)是不是都有相當(dāng)沖突了呢？

事實(shí)恰恰表明，能行。AlphaGo能戰(zhàn)勝?lài)迓殬I(yè)二段，乍看起來(lái)，職業(yè)二段離人類(lèi)頂尖高手還有很大差別。可換個(gè)角度想，這世界上能達(dá)到職業(yè)二段的人類(lèi)有幾個(gè)？記得前些天看報(bào)道，能贏職業(yè)二段的人類(lèi)不超過(guò)1千個(gè)。

這種水平，能夠快樂(lè)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(guò)4個(gè)月每周一次的業(yè)余訓(xùn)練后，我要贏她必須很認(rèn)真費(fèi)勁了。這只是新加坡，只是一個(gè)業(yè)余教練，每周兩個(gè)小時(shí)，我無(wú)法想象，我們一般愛(ài)好者與職業(yè)水平的差別那是有多大。

站長(zhǎng)、SEO們，少說(shuō)這世界上大約得有個(gè)幾百萬(wàn)吧？所以我們就是一般人。當(dāng)前告訴我們，判定我們頁(yè)面質(zhì)量的算法，其判定力目前是所有人類(lèi)的前1千名，年底可能是所有人類(lèi)前10名。這是什么感覺(jué)？這是有點(diǎn)絕望的感覺(jué)－－就別想著鉆空子啦。

2012年，Google Brain項(xiàng)目操作大量圖片對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)行訓(xùn)練，系統(tǒng)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后能識(shí)別出：這是一只貓。緊要的是，沒(méi)有輸入貓長(zhǎng)怎樣這類(lèi)信息，是系統(tǒng)自己“領(lǐng)悟”了貓這個(gè)觀念。

AlphaGo將在3月份挑戰(zhàn)韓國(guó)九段、世界冠軍李世石。固然我基礎(chǔ)不懂圍棋，但樂(lè)觀估測(cè)一下吧，我覺(jué)得AlphaGo會(huì)贏。因素是，半年過(guò)去了，AlphaGo的訓(xùn)練量又提升了幾千萬(wàn)局棋譜，其棋力的增長(zhǎng)不是線性的啊。

就我個(gè)人來(lái)講，深度進(jìn)修對(duì)SEO的影響目前還不明朗，還需要一段時(shí)間觀察、考慮。以后有想法了再來(lái)交流。當(dāng)前需要做好心理籌備，搜索引擎判定頁(yè)面質(zhì)量的準(zhǔn)確度可能會(huì)有質(zhì)的飛躍，鉆空子的難度將大大提升。

估計(jì)還是有做中文SEO的心里在問(wèn)，這對(duì)百度SEO（）有卵用啊？多寫(xiě)寫(xiě)百度啊？那么請(qǐng)考慮百度為何花大價(jià)錢(qián)組建百度深度進(jìn)修研討院？肯定不是閑的了。百度把深度進(jìn)修范疇最牛的人物之一、Google Brain項(xiàng)目創(chuàng)立人吳恩達(dá)都給挖來(lái)了。這個(gè)吳恩達(dá)高中還是在新加坡上的呢，萊佛士書(shū)院，第一名校。這里有吳恩達(dá)講機(jī)器進(jìn)修的近20小時(shí)的線上教材。有互聯(lián)網(wǎng)真好，不然怎樣能輕松看到、聽(tīng)到大師親自講課。

最后來(lái)點(diǎn)陰謀論。就在今天，Google搜索的最高負(fù)責(zé)人，Amit Singhal，辭職了。幾年前，他對(duì)排名算法中操作機(jī)器進(jìn)修是一些排斥的。接替他的是誰(shuí)呢？John Giannandrea，原Google人工智能部門(mén)的負(fù)責(zé)人。難道由工程師設(shè)計(jì)規(guī)則的算法已成過(guò)去，以深度進(jìn)修為代表的人工智能算法要全面登上舞臺(tái)了？