人工智能改变搜索引擎优化的速度超乎想象本文转自：北京邮电大学出版

本文转自：北京邮电大学出版
现在，人人都对谷歌的人工智能系统有所耳闻，这款人工智能计算系统是迄今美国加州山景城最新、最尖端的计算技术。然而，许多人或许并没有意识到该系统改变搜索引擎、优化行业的速度之快。本文将借助一些实例，说明当原有的搜索引擎优化程序不再有效时，若要在商业领域赢得搜索引擎优化战役、站在领军者的行列，应当采取哪些措施。
那么，什么是人工智能？
总体而言，人工智能可分为三类：
1.狭义人工智能：针对特定任务设计的人工智能程序（例如在国际象棋比赛中击败世界冠军的人工智能程序）。
2.通用人工智能：可执行任何任务的人工智能程序。一旦人工智能程序如同人类一般执行各项任务，我们便将其认定为通用人工智能。
3.超级人工智能：任务执行能力普遍高于一般水平（超出了普通人的能力）。
目前提及的谷歌人工智能系统和谷歌现行的机器计算法，都属于狭义人工智能。
事实上，狭义人工智能技术问世已经有一段时间了。你可曾想过，电子邮件系统中的垃圾邮件过滤程序就属于狭义人工智能的范畴。下面将介绍几种我比较青睐的人工智能技术程序：谷歌翻译、IBM沃森计算系统、由亚马逊出品的“向顾客推荐产品”的酷炫程序、自动驾车程序，当然了，还有倍受青睐的谷歌人工智能系统。
狭义人工智能具备多种运算方法，正如佩德罗·多明戈斯在《主算法》一书中所言，试图打造完美ANI程序的数据科学家可大体分为五大“阵营”：符号学家、联系论者、进化论者、贝叶斯统计学者和类比学家。
谷歌人工智能系统正是联系论者的结晶。他们认为，知识以编码的形式存储于大脑神经元之间。而人工智能系统采用的具体策略正是这些专家所称的反向传播技术，也被称作深层强化学习技术。

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联系论者声称，这种策略具备从一切原始数据获取知识的能力，正因如此，它具备将知识汲取过程自动化的能力。很显然，谷歌在这一点上持相同看法。2014年1月26日，谷歌宣布收购深层强化学习技术，在本质上，这项技术实属反向传播产品。
因此，在谈论人工智能系统技术的时候，我们可以告诉人们它包含狭义人工智能的一项特殊技术，即反向传播技术，或者深层强化学习技术。既然我们已经解决了“什么是人工智能”的问题，那么接下来的问题便是，这一领域的进展如何？更重要的是，人工智能系统究竟是如何改变搜索引擎的？
技术（和人工智能）的迅猛发展
蒂姆·厄班在他的文章《人工智能变革：超级人工智能之路》中对科技发展做出的解释比其他解释都要略深一筹。
【人工智能改变搜索引擎优化的速度超乎想象】回顾历史，就会发现技术进步的曲线如图1所示。
但是，正如厄班所言，在现实中，个人无法看清图像上所处位置右边的上升趋势（也就是未来的上升趋势）。因此，图2所示才是图中人当时的真实感觉。
也就是说，人类力图预测未来的时候，总是低估了未来的种种可能性。这是因为他们往往着眼于所处位置左边的图景，而不是右边的未来趋势。
然而，现实情况是，随着时间的推移，人类的发展进程越来越快。雷·库兹韦尔将这种趋势称为“加速循环法则” 。这一原创理论背后的科学原理在于：与不太发达的社会相比，由于发达社会更为先进，因此能以更快的速率继续向前发展。当然啦，人工智能的发展和目前先进技术的增长速度也是如此。