Poszukaj mnie

Wieczorem 27 kwietnia wściekły deszcz zasypał okna obok boksu Jamiego Williamsa, gdy fizyk siedział, wyczerpany, pogrążony w drobiazgach nauki o żywności. Na ekranie komputera przed nim znajdowały się surowe tabele informacji z Departamentu Rolnictwa Stanów Zjednoczonych, zawierające dane dotyczące 7000 produktów spożywczych, od jeżyn po wołowinę. Wraz z czteroosobowym zespołem zajmował się danymi, przygotowując je do nowego rodzaju wyszukiwania w Internecie. Przeszukał zakładki identyfikujące 150 właściwości (składniki odżywcze, kalorie, węglowodany itd.), upewniając się, że różne skróty są spójne i czytelne dla komputerów. Zorganizował żywność w grupy, aby ułatwić zapytania w języku naturalnym. Na przykład wyszukiwanie informacji o wartości odżywczej mleka dostarczyłoby średniej wartości, podczas gdy mleko odtłuszczone dostarczyłoby konkretnej odpowiedzi.

Williams nie trudził się w reducie przedsiębiorców internetowych z Doliny Krzemowej, ale w cytadeli maniaków nauki na Środkowym Zachodzie: Wolfram Research w Champaign w stanie Illinois, mieszczącym się w biurowcu z widokiem na Walgreens i McDonald's. To było korporacyjne legowisko Stephena Wolframa, fizyka i twórcy Mathematica, która jest powszechnie uznawana za najbardziej kompletne oprogramowanie techniczne i graficzne dla matematyków, naukowców i inżynierów. Williams pracował nad czymś, co jego firma nazywała silnikiem wiedzy obliczeniowej: Wolfram Alpha. W odpowiedzi na pytania Alpha miała obliczać odpowiedzi, a nie wymieniać strony internetowe. Składałby się z trzech elementów, dopracowanych ręcznie w Champaign: stale powiększającego się zbioru zbiorów danych, skomplikowanego kalkulatora i interfejsu zapytań w języku naturalnym.

Co może zrobić system Wolframa, czego nie może zrobić Google? Powiedzmy, że chcesz wiedzieć, ile cholesterolu i tłuszczów nasyconych czai się w kawałku chleba kukurydzianego twojej babci. Przepisałbyś jej składniki z jej pożółkłej karty indeksowej na internetowy pasek zapytań, a Alpha wykonałaby obliczenia i stworzyła etykietę żywieniową w stylu USDA. Jasne, możesz iść do Google, znaleźć kalorie w standardowym jajku i tak dalej - ale co to za wrzód na tyłku! wykrzyknął współzałożyciel Wolfram Research Theodore Gray. Potrzebujesz danych. I potrzebne byłyby dane w formularzach, które można łatwo przekonwertować, jeśli zajdzie taka potrzeba. I musiałbyś je zsumować. Możesz to zrobić, tak jak we wcześniejszych dekadach – możesz przejść do biblioteki, aby znaleźć odnośnik, a dziś możesz przejść do Google lub innej wyszukiwarki, aby zacząć. Ale my to znacznie ułatwiamy. Dodał, że w konwencjonalnej wyszukiwarce wpisz „jedną filiżankę cukru, jeden funt mąki”, a wszystko wyskoczy na cały ekran.

To jeden z przykładów tego, co Alpha miała zrobić: zapewnić głębsze, bardziej szczegółowe i bardziej graficznie ubrane odpowiedzi na pewne rodzaje pytań – choć początkowo ograniczony zestaw. Zapytania o D#-dur dałyby grafikę w muzycznej skali, zapytania o Wenus dałyby szczegółowe, aktualne mapy nocnego nieba; zapytania dotyczące par firm dawałyby wykresy i wykresy porównawcze. Dodałoby to dodatkowe informacje: wyszukiwanie odległości w Nowym Jorku i Londynie dałoby odpowiedź w milach, kilometrach i milach morskich; mapa przedstawiająca tor lotu; i porównanie, ile czasu zajmie odrzutowiec, fala dźwiękowa i wiązka światła, aby dotrzeć do celu. Zapytaj o słowo (poprzedzone słowem słowo ) i generowałby tabele etymologii i sieci synonimów. Aby zrobić tego rodzaju rzeczy, należałoby zacząć od matematycznych i naukowych zbiorów danych i formuł już przechowywanych w Mathematica i budować stamtąd. Niektóre nowe informacje, takie jak dane rządowe dotyczące żywności, wymagałyby jedynie niewielkiej reorganizacji. To właśnie robił Williams. Inne rodzaje, takie jak dane giełdowe w czasie rzeczywistym, wymagały licencji. Jeszcze inne, takie jak dane o samolotach, byłyby gromadzone z otwartych źródeł internetowych, takich jak Wikipedia i Freebase, i oczyszczane.

• Posłuchaj, jak David Talbot opisuje swoją podróż do Wolfram Research w Champaign w stanie Illinois, aby zreferować silnik wiedzy obliczeniowej Wolfram Alpha.

Sam Wolfram był w Bostonie, przygotowując się do pierwszej publicznej demonstracji następnego popołudnia. (Zrobił już dema dla Tima Bernersa-Lee, wynalazcy World Wide Web i kilku liderów branży technologicznej, w tym Billa Gatesa z Microsoftu, Sergeya Brina z Google i Jeffa Bezosa z Amazona.) Siedziałem w biurze Graya, co wydawało się bardziej przypomina kapliczkę układu okresowego pierwiastków niż miejsce pracy: próbki niklu, chromu, selenu, siarki i dziesiątki innych zdobionych szklanych półek. (Z dumą otworzył ołowiane pudełko i wyjął matową metalową płytkę wielkości dwóch paczek kart. Było to 11 funtów uranu – na szczęście nie wzbogaconego, ale wciąż umiarkowanie radioaktywnego). Grey powiedział, że to, co dziś można zrobić z wyszukiwaniem, to w zasadzie wyszukiwanie tekstowe w istniejących materiałach drukowanych. To wielka porażka wyobraźni.

W głębi korytarza Eric Weisstein, astronom i twórca MathWorld, strony internetowej prowadzonej obecnie przez Wolframa, siedział w biurze pośród sadzonek pająków w kubkach z papieru woskowanego (są one szczególnie skuteczne w oczyszczaniu powietrza, wyjaśnił). ostatnie szlify nad kompleksowym konwerterem jednostek, aby poprawić niektóre wyniki Alpha. Jeśli przeszukujesz Internet, istnieją setki, jeśli nie tysiące stron, w których ludzie mogą przeliczać stopy na metry, powiedział Weisstein. Ale nie są wystarczająco elastyczne, wystarczająco autorytatywne i w większości przypadków nie mają wystarczającego zasięgu. Takie kalkulatory nie potrafią powiedzieć, ile gramów znajduje się w filiżance mleka lub filiżance mąki (odpowiedź różni się w zależności od substancji). I zapomnij o używaniu ich do przeliczania szczypty (380 miligramów w przypadku soli) lub kropli (jeśli to olej kukurydziany, jedna metryczna kropla to 56 miligramów) lub beczki (sporo wina: 248 kilogramów), znacznie mniej jednostek przewodności cieplnej, międzynarodowych rozmiarów męskich kapeluszy lub wszelkiego rodzaju buszli. Buszel jest ważny. „Buszel soi to nie to samo co buszel pszenicy, to nie to samo co buszel objętości, to nie to samo co buszel masy” – powiedział Weisstein. Poszliśmy i zbudowaliśmy najlepszy na świecie konwerter jednostek!

Multimedia

• Posłuchaj, jak Stephen Wolfram opisuje przyszłość Wolframa Alpha, jego silnika wiedzy obliczeniowej.

W całym budynku i w odległych lokalizacjach około 150 pracowników Wolframa pracowało w podobny sposób - niektórzy na dość odległych polach. Znalazłem Eda Pegga w jego gabinecie, pochłoniętego tematem kafelkowania. Na wyciągnięcie ręki miał ostateczne odniesienie, 700-stronicowe Tilings and Patterns autorstwa Grünbauma i Shepharda, opisujące wszystko, od niejasnych krystalograficznych wzorów w materiałach po jodełkę i sploty koszy ceglanych chodników. Było tak wiele odmian: islamskie wzory płytek (ośmiokąty, sześciokąty i dwa rodzaje gwiazd); podwójne spirale wykonane z dziewięciostronnych zagnieżdżonych klinów; 14 rodzajów wzorów opartych na różnych pięciokątach. Chociaż kafelkowy korpus nie zostanie załadowany do czasu uruchomienia, Pegg tworzył sposoby łączenia i obliczania wzorów. Za pomocą tych i innych narzędzi projektant tekstyliów może stworzyć wzór podobny do Eschera (używając na przykład połączonych kwiatów zamiast jaszczurek); chemik mógłby zbadać, w jaki sposób zbiór cząsteczek mógłby się ze sobą połączyć; właściciel domu może wygenerować wzór nowej podłogi w łazience.

Ale najpierw Alpha musiała wystartować – a data premiery to zaledwie trzy tygodnie. Wiele pozostało niejasnych. Czy interfejs w języku naturalnym będzie działał wystarczająco dobrze? Czy dwa superkomputery (które właśnie przybyły do ​​centrum danych poza miastem) wytrzymają w dniu premiery – czy też witryna ulegnie awarii, jak zrobił to Cuil, domniemany zabójca Google'a z 2008 roku? I czy ludzie naprawdę chcieliby dowiedzieć się, ile milisekund zajmuje promień światła, aby przejść z Nowego Jorku do Londynu? W Champaign twórcy po prostu próbowali wyeliminować usterki. Williams wyznał, że jest trochę przytłaczające uczucie, że to się nigdy nie kończy, mimo że to się zaczyna.

Gray zatrzymał się przy boksie Williamsa. Dwaj mężczyźni kulili się nad ekranem komputera, przez chwilę milcząc.

Dlaczego nie zadziała z dwiema szklankami mąki i dwoma jajkami? - spytał w końcu Gray.

Cóż, odpowiedział Williams, jest błąd.

Jest żywiołowy: Wolfram Alpha może początkowo mieć ograniczony zakres, czasami sztywny interfejs użytkownika i niejasne informacje o źródle, ale współzałożyciel firmy (i kolekcjoner elementów) Theodore Gray mówi, że wiodące wyszukiwarki są dotknięte ogromnym brakiem wyobraźni i są kiepskie w matematyce.

Powolna semantyka
W 1993 świeżo upieczony absolwent Uniwersytetu Maryland, bystry Rosjanin zainteresowany komputerami, odbył staż w Wolfram Research. Zrobił kilka praktycznych prac nad jądrem Mathematica lub rdzeniem oprogramowania. Potem wyjechał, by uzyskać tytuł magistra w Stanford – i współtworzyć Google. Dzisiaj Google obsługuje 64 procent wszystkich wyszukiwań dokonywanych przez Amerykanów, ale niegdysiejszy stażysta Wolfram, Sergey Brin, nie jest do końca zadowolony. Dominuje w branży, jest wart 12 miliardów dolarów i kręci się na dorocznym spotkaniu Światowego Forum Ekonomicznego w Davos w Szwajcarii. Jednak technologia wyszukiwania nie nadąża za jego osobistym rozwojem. [S]ą ważne obszary, w których chciałbym, abyśmy poczynili większe postępy, napisał Brin w raporcie rocznym Google za 2008 rok. Doskonałe wyszukiwanie wymaga sztucznej inteligencji na poziomie człowieka, która według wielu z nas jest nadal dość odległa. Myślę jednak, że wkrótce będzie możliwe stworzenie wyszukiwarki, która „rozumie” więcej zapytań i dokumentów niż my dzisiaj. Inni twierdzą, że to osiągnęli, a systemy Google mają więcej sprytu za zasłonami, niż może to być widoczne z zewnątrz, ale pole jako całość wciąż jest niepewne tego, gdzie bym się tego spodziewał.

Wśród wszystkich liderów wyszukiwania w sieci na przestrzeni lat – od Excite (zbankrutowała) przez Alta Vista (wchłonięta przez Yahoo w 2003 r.) do pięciu dzisiejszych największych graczy (Google, Yahoo, Microsoft, Ask i AOL) – podstawowe podejście pozostało ten sam. Tworzą ogromne indeksy sieci — to znaczy, że ich oprogramowanie nieustannie przeszukuje sieć, zbierając frazy, słowa kluczowe, tytuły i linki na miliardach stron w celu znalezienia najlepszych dopasowań do zapytań. Google triumfowało, ponieważ jego metoda rankingu stron, oparta częściowo na analizie struktury linków między nimi, przyniosła lepsze wyniki. Ale podczas gdy Internet rozrósł się 10 000 razy w ciągu ostatniej dekady, wyszukiwarki nie poczyniły porównywalnego postępu w zakresie znajdowania konkretnych odpowiedzi, a następnie inteligentnego ich łączenia. Sieć semantyczna – długo oczekiwany system, w którym informacje są znakowane, aby umożliwić takie przetwarzanie – jest jeszcze daleko.

W zeszłym roku Yahoo uruchomiło coś o nazwie SearchMonkey, które pozwala wydawcom stron internetowych poprawić wyniki wyszukiwania poprzez dodanie tagów informujących oprogramowanie wyszukiwarki: To jest adres, To jest numer telefonu i tak dalej. (Tak więc teraz, jeśli szukasz restauracji na Yahoo, możesz otrzymać, poza linkiem do strony restauracji, punktory zawierające adres restauracji, jej numer telefonu oraz zbiór recenzji). To, co robi SearchMonkey, to przyjęcie obietnicy Prabhakar Raghavan, szef Yahoo Labs, mówi Prabhakar Raghavan. Google niedawno zaczął robić coś podobnego, nazywanego fragmentami rozszerzonymi.

Ale takie pomysły powoli rozprzestrzeniały się w sieci, mimo że World Wide Web Consortium (W3C), międzynarodowe ciało ustalające standardy, kierowane przez Berners-Lee, określiło specyfikacje, które pomogą im wdrożyć je w szerszym zakresie. I nawet jeśli standardy W3C byłyby szeroko stosowane, nie dają wiele wskazówek dotyczących obliczeń, mówi Ivan Herman, który kieruje semantycznymi wysiłkami W3C z Amsterdamu: Jak te dane są łączone z obliczeniami numerycznymi i procesami matematycznymi nie jest dobrze zdefiniowane, a to to z pewnością dziedzina, w której musimy pracować.

Tak więc, podczas gdy dzisiejsze wyszukiwarki są coraz bardziej obszerne i przydatne – rozszerzają się na nowe kategorie (mapy, zdjęcia, filmy, wiadomości), uczą się odpowiadać na proste pytania (Jaka jest populacja Nowego Jorku?), a nawet przeprowadzają podstawowe konwersje (Co to jest 10 funtów w kilogramach?) – nie są szczególnie głębokie ani wnikliwe. Chociaż Google jest świetny, mówi Daniel Weld, informatyk z Uniwersytetu Waszyngtońskiego i badacz sieci semantycznej, osobiście wolałbym mieć komputer pokładowy na statku kosmicznym. Przedsiębiorstwo , gdzie zadajesz pytania na wysokim poziomie, a on udziela odpowiedzi i wyjaśnia odpowiedź, a następnie możesz powiedzieć: „Dlaczego uważasz, że to prawda?”, a to prowadzi z powrotem do źródła.

Jak widzi to Stephen Wolfram, zapewnia infrastrukturę do odpowiadania na pytania w naprawdę inteligentny sposób – aczkolwiek na tematy początkowo skłaniające się ku domenom naukowym. Nie mamy problemu z radzeniem sobie z perypetiami rzeczy, które są po prostu w sieci, mówi. Ugryzliśmy kulę i powiedzieliśmy: „Sami stwórzmy wszystkie te dane!”. Byłoby wspaniale, gdyby pojawiła się sieć semantyczna i moglibyśmy po prostu zbierać dane, a wszystko by pięknie do siebie pasowało. To się nie stało.

Demo
O 3 po południu. 28 kwietnia wystartowanie trwało jeszcze dwa tygodnie, gdy 49-letni Wolfram – siwiejący, łysiejący i pełen nerwowej energii – zajął swoje miejsce na mównicy Harvard Law School, ubrany jak zwykle w oxfordową koszulę, spodnie khaki i Buty Nike, aby zaprezentować pierwszą publiczną (i transmisję internetową) prezentację Wolfram Alpha. Mówiąc z delikatnym angielskim akcentem, przejrzał niektóre sztuczki silnika, takie jak wprowadzanie ciągów G, C, As i T, aby uzyskać szczegółowe dane o genach, w których pojawiła się sekwencja DNA.

W ciągu ostatnich dwóch dekad Wolfram stał się znany zarówno ze swojego błyskotliwości, jak i samouwielbienia. Urodzony w Londynie cud, w wieku 20 lat pominął studia licencjackie, aby otrzymać doktorat z fizyki w Caltech, a dwa lata później zdobył genialny grant Fundacji MacArthura. Zajmował szereg prestiżowych stanowisk w Caltech, Institute for Advanced Study w Princeton oraz University of Illinois. Ale w połowie lat 80. opuścił akademię, aby założyć Wolfram Research, aw 1988 firma wydała pierwszą wersję Mathematica. Oprogramowanie zawiera obszerne biblioteki funkcji matematycznych, narzędzia do wizualizacji danych w dwóch i trzech wymiarach oraz głębokie bazy danych o ciałach astronomicznych, związkach chemicznych, cząstkach subatomowych, kwestiach społeczno-ekonomicznych, instrumentach finansowych, ludzkich genach i białkach, a także kilka prostych informacji biograficznych, m.in. inne rzeczy. I tworzy wspaniałe wizualizacje: kształty geometryczne, diagramy molekularne, wykresy orbit.

Czternaście lat po pierwszym wydaniu Mathematica – okresie, w którym nie publikował żadnych badań – Wolfram urodził 1200-stronicowy tom, Nowy rodzaj nauki , który dalej określał jako NKS . Założył w nim, że wiele złożonych systemów i problemów – od morfologii roślin i zwierząt po mechanikę kwantową – można by sprowadzić do prostych zasad. w New York Times , głosił George Johnson, Nikt nie wniósł bardziej doniosłego wkładu w ten nowy sposób myślenia o świecie. Ale własna charakterystyka Wolframa – że książka była postrzegana jako inicjująca zmianę paradygmatu o historycznym znaczeniu w nauce – spotkała się z czymś więcej niż odrobiną przewracania oczami. Przymiotnik Wolframian weszło do leksykonu, co oznacza, że ​​należy wziąć coś, co wszyscy znają, i przedstawić to jako zdumiewające odkrycie dotyczące natury rzeczywistości, mówi Scott Aaronson, informatyk z MIT (którego blog Shtetl Optimized jest publikowany na technologyreview.com). Aaronson nie zaprzecza, że ​​Mathematica to bardzo fajne oprogramowanie, ale mówi, że NKS , chociaż ma wartość popularnonaukową, zasadniczo nie miał wpływu na obszary informatyki i fizyki, o których wiem.

Do Wolframa dołącza teraz Alpha NKS jako jedno z wielkich przedsięwzięć naukowych w historii ludzkości. Rozprowadził dwustronicową listę, umieszczając ją na końcu kontinuum, które zaczyna się od wynalezienia arytmetyki i języka pisanego, a następnie wymienia Bibliotekę Aleksandryjską, Izaaka Newtona i stworzenie Encyklopedia Britannica . Zajmuje pozycję Mathematica tuż przed wynalezieniem sieci WWW w 1989 roku; NKS zdobywa miejsce między Wikipedią a Web 2.0. Opisuje ostatni wpis, Wolfram Alpha, jako definiujący nowy rodzaj przetwarzania opartego na wiedzy.

Prawdziwe potwierdzenie potencjalnego znaczenia Alfy pojawiło się częściowo w przemówieniu Wolframa na temat prawa Harvarda. O 15:17 oficjalny blog Google ogłosił nową usługę umożliwiającą wyszukiwanie i porównywanie danych publicznych, zaczynając od federalnego spisu powszechnego i danych dotyczących pracy. Usługa zwracała nie strony internetowe, ale wykresy i wykresy opracowane przez Google. (Na przykład wyszukiwanie stopy bezrobocia w Ohio dałoby wykres danych oraz sposoby porównania tej stopy z innymi stanami.) W poście na blogu nazwano to sposobem na rozpoczęcie korzystania z ogromnych obszarów interesujących danych publicznych na temat cen ciasteczek, emisji CO2, częstości występowania astmy, wskaźników ukończenia szkół średnich, pensji piekarzy, liczby pożarów, a lista jest długa. Google pracował nad usługą przez dwa lata, od momentu nabycia Trendalyzera, na którego technologii opiera się grafika; firma twierdzi, że czas ogłoszenia był zbiegiem okoliczności. Ale najwyraźniej branżowy gigant przyznał się do tego samego rodzaju deficytu w wyszukiwarce internetowej, który atakowali ludzie Wolframa.

Dwa tygodnie później – w przeddzień premiery Wolfram – Google zorganizował wydarzenie nazwane Searchology, podczas którego ogłosiło kolejną nową usługę przetwarzania danych, Google Squared. Technologia, dostępna teraz w witrynie Google Labs, łączy informacje z różnych źródeł internetowych i pakuje je w ładne tabele. Na przykład wyszukiwanie kolejek górskich tworzy stół z amerykańskimi przejażdżkami po parkach rozrywki od Excalibur do Montezooma’s Revenge. Kolumny zawierają miniatury zdjęć, opisy, wysokości i długości. Użytkownicy mogą kliknąć wyniki, aby usunąć błędy w oryginalnej tabeli i zawęzić wyszukiwanie. Marissa Mayer, wiceprezes Google, powiedziała podczas wydarzenia, że ​​Google Squared popycha wyszukiwanie w zupełnie nowym kierunku. Dodała: To trudny problem informatyczny – wziąć te nieustrukturyzowane informacje i przedstawić je w ustrukturyzowany sposób.

Google powiedział również, że zapewni lepsze dane w czasie rzeczywistym w wynikach wyszukiwania. Jeśli wyszukujesz trzęsienia ziemi w San Francisco, Google, podobnie jak Alpha, opublikuje teraz najnowsze odpowiednie raporty z US Geological Survey. (Robi coś podobnego z danymi w czasie rzeczywistym o lotach lotniczych i wynikach sportowych). Peter Norvig, dyrektor ds. badań w Google, powiedział mi, że technologie stanowią przedsmak wysiłków firmy w znajdowaniu, łączeniu i prezentowaniu danych liczbowych. Powiedziałbym ogólnie, że nasze podejście byłoby bardziej w kierunku systemów otwartych niż zamkniętych, wyselekcjonowanych, powiedział Norvig, ale doceniam szeroki rodzaj interfejsu użytkownika, który dostarcza Wolfram Alpha, oraz narzędzia do analizy danych. Chcielibyśmy zrobić więcej tego. Może posiadanie go tam zmusi nas do uwolnienia większej ilości, szybciej – nie wiem. Scott Kim, wiceprezes wykonawczy ds. technologii w wyszukiwarce Ask, bardziej bezpośrednio zasugerował, że Wolfram będzie miał wpływ. Myślę, że to otwiera oczy ludzi – oczy ogółu – na to, co można uzyskać z silnika obliczeniowego i jak można to zintegrować z wyszukiwarką, powiedział o Alpha. Jest to absolutnie część przyszłości wyszukiwania, a przed nami długa droga.

Uruchomić
Zawsze jako showman, Stephen Wolfram zadbał o to, aby dwa superkomputery były dramatycznie oświetlone niebieskimi i zielonymi diodami LED. W nowym centrum danych niedaleko Champaign założył dla siebie nieco podwyższone stanowisko dowodzenia. Zaaranżował transmisję internetową wydarzenia. A o 22:30 15 maja, gdy zegarek tornado objął większą część stanu Illinois, kliknął myszą zakładkę o nazwie Aktywuj, a na zamontowanym na ścianie ekranie pojawiły się klastry komputerów, które mrugały do ​​życia. Statystycznie rzecz biorąc, będą pewne problemy i to tylko kwestia tego, jakie to problemy – powiedział tego wieczoru. Jednak pomimo wahań napięcia i wcześniejszych przeciążeń superkomputerów, Wolfram uniknął awarii, która przydarzyła się Cuilowi.

Jednak jego silnik nadal borykał się z dużym problemem z wydajnością. Choć był kompletny i elegancki, kiedy coś wiedział, wiele nie wiedział (i trudno było zgadnąć, co może wiedzieć). Wolfram Alpha nie jest pewien, co zrobić z twoim wkładem, był częstą odpowiedzią witryny. Wynikało to głównie z ogromnych luk w wyselekcjonowanych danych; Alpha to biblioteka, której półki są tylko częściowo wypełnione. Jest w dużej mierze ślepy na historię, politykę, literaturę, sport, nauki społeczne i popkulturę. Witryna została również zepsuta przez nieelastyczny interfejs w języku naturalnym. Na przykład, jeśli szukałeś narodzin Isaaca Newtona, otrzymałeś datę urodzenia Newtona (25 grudnia 1642; dowiedziałeś się również, że księżyc był tego dnia w fazie wschodzącego półksiężyca). Ale jeśli szukałeś urodzonego Isaaca Newtona, Alfa dusiła się. Aaronson przetestował to ze mną i stwierdził, że nie może odpowiedzieć Kto wynalazł sieć? i nie znali danych o PKB na poziomie stanowym, tylko krajowe. Ale może zadawać różne pytania matematyczne, w tym prośbę o podanie powierzchni ziemi. Aaronson zapytał go: Jaki jest PKB Irlandii podzielony przez cosinus 42? i otrzymał wykres odzwierciedlający odpowiednie obliczenia dla danych o PKB w latach 1970-2007, przedstawiony w skali logarytmicznej.

W końcu pojawił się problem z dokumentacją. Klikanie na linki ujawniło różne źródła: World Factbook CIA, stronę internetową Today in Science History, U.S. Geological Survey, Dow Jones oraz Catalog of Life, prowadzony na całym świecie indeks znanych gatunków. Ale nic nie precyzowało, które źródło podało jaki fakt. (Gray mówi, że firma pracuje nad dodaniem takich etykiet do konkretnych faktów i obliczonych wyników).

Tortowy spacer: W przypadku pytań, które może obsłużyć – zwłaszcza tych obliczeniowych w matematyce, nauce i inżynierii – Wolfram Alpha wykonuje wiele oryginalnych sztuczek. Przedstawiony ze składnikami naleśnikowymi (1), silnik oferuje możliwe warianty (2), pokazuje, jak zinterpretował dane wejściowe (3) i tworzy etykietę łączoną wartości odżywczej (4). Za kulisami oprogramowanie Mathematica firmy Wolfram najpierw wykonuje wszystkie potrzebne konwersje jednostek (na przykład przekształca szczyptę soli w gotowe do obliczeń 380 miligramów soli). Ale oferta informacji źródłowych (5) nie łączy faktów z konkretnymi odniesieniami.

Ale jeśli dałeś Wolframowi Alpha każdy dodatek – to znaczy, jeśli zapytałeś go o tematy, które znał, użyłeś wyszukiwanych haseł, które zrozumiał, i nie chciałeś znać podstawowego źródła – było szczegółowe, inteligentne i oszałamiające graficznie. Wyszukiwanie materiałów dało ci schematy związków chemicznych; wyszukiwanie w astronomii dało Ci mapy nocnego nieba (zlokalizowane na podstawie adresu IP Twojego komputera). Może robić rzeczy, których może chcieć przeciętny człowiek (takie jak generowanie niestandardowych etykiet żywieniowych), a także rzeczy, o które dbają tylko maniacy (takie jak generowanie tabel prawdy dla równań algebraicznych Boole'a). Wolfram Alpha to ważny postęp w technologii wyszukiwania, ponieważ podnosi oczekiwania dotyczące sposobu przeszukiwania treści przechowywanych w bazach danych, Marti Hearst, informatyk z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley i autor Wyszukaj interfejsy użytkownika , powiedział mi. Dodała jednak, że przed osiągnięciem swoich ambitnych celów jeszcze długa droga.

Niektóre z tych problemów zostaną rozwiązane przez dodanie większej ilości danych, co według Wolframa będzie kontynuowane w nieskończoność. Aby wspomóc ten proces, witryna zawiera linki umożliwiające ludziom przesyłanie poszczególnych faktów, całych ustrukturyzowanych zestawów danych, a nawet algorytmów i modeli. W przeciwieństwie do Wikipedii – gdzie proces dodawania i edytowania informacji jest bezpłatny i otwarty, a kontrola zapewniana przez społeczność – Wolfram Alpha planuje utrzymać bardziej scentralizowaną formę kontroli, mówiąc, że jej zespół ekspertów kuratorów sprawdzi dane przed dodaniem cokolwiek do korpusu. Jednak niektórzy uważają, że ekspansja będzie trudna bez jakiegoś zautomatyzowanego lub opartego na społeczności procesu, a także bez indeksowania sieci, tak jak robią to wyszukiwarki. W pewnym momencie obliczenia nie są tak przydatne, jeśli nie ma surowych danych, aby je napędzać, mówi Weld z University of Washington. Google Squared to bardziej trend, który moim zdaniem wygra ten wyścig.

Rzeczywiście, nawet biorąc pod uwagę, że jego silnik to dopiero początek, niektórzy sceptycy wątpią, czy podejście Wolframa sprawdzi się nie tylko w zastosowaniach niszowych. Chociaż ukończyłem studia jako matematyk i mam ogromny szacunek do wszystkiego, co matematyczne, nie jestem pewien, czy poradzisz sobie ze wszystkimi nieszczęściami tego świata za pomocą matematycznych wzorów i obliczeń, mówi Ivan Herman z W3C. Norvig powtórzył ten zarzut. Istnieją pewne zbiory danych, dla których to [podejście] jest właściwe. Jeśli mówisz o masie atomowej złota – jeśli różne laboratoria się na to nie zgadzają, to są przesunięte do piątego lub szóstego miejsca po przecinku, kogo to obchodzi? mówi Norvig. Ale w wielu innych sprawach nie ma konsensusu. Zależy jakie są dane. To zależy od rodzaju obliczeń, które chcesz wykonać. A jeśli są to dane nieliczbowe, mniej jasne jest, jakiego rodzaju obliczenia możesz wykonać. I Weld dodał: Wyobraź sobie pytanie typu „Kim są najbardziej niebezpieczni terroryści?”. To naprawdę trudne pytanie. Czy ktoś jest terrorystą? Jak oceniamy niebezpieczeństwo? A dla kogo niebezpieczeństwo? Jest to bardzo trudne obliczeniowo do przeprowadzenia tego rodzaju rozumowania.

Mimo to w niektórych przypadkach obsesja Wolframa na punkcie obliczeń może służyć niektórym użytkownikom lepiej niż duże firmy zajmujące się wyszukiwaniem w rynku, które mają obsesję na punkcie udziału w rynku, które są oczywiście najbardziej zainteresowane pomaganiem masom w uzyskiwaniu lepszych wyników w zapytaniach, które już wykonują. Powiedzmy, że recenzje konkretnego hotelu są rozproszone po kilku stronach, mówi Raghavan z Yahoo. Podanie oceny podsumowującej jest znacznie bardziej zgodne z tym, o co zwykle pytają użytkownicy, niż twierdzą, że chcą łącznej populacji krajów bałkańskich w Europie Wschodniej. Zawsze jest jeden facet, który ma do zadania jakieś tajemnicze pytanie, ale musimy maniakalnie skupić się na tym, by naprawdę dobrze zadowolić 99 procent populacji.

W ciągu pierwszych dwóch tygodni Wolfram Alpha przetworzył 100 milionów zapytań i otrzymał 55 000 informacji zwrotnych, co sugeruje więcej niż niszowy poziom zainteresowania głębszymi odpowiedziami. Wolfram Alpha, mówi Wolfram, pozwoli ludziom na co dzień korzystać z osiągnięć nauki i inżynierii, podobnie jak Internet i wyszukiwarki pozwoliły miliardom ludzi stać się, że tak powiem, bibliotekarzami referencyjnymi. Dodatek do przeglądarki Firefox już się pojawił, umożliwiając wyszukiwarkom wyświetlanie wyników alfa obok wyników Google. Wolfram twierdzi, że silnik będzie stale ulepszany. Trzy tygodnie po uruchomieniu ogłosił pierwszą obszerną aktualizację kodu i danych, w tym ulepszenia interfejsu w języku naturalnym, więcej danych o regionach podkrajowych (takich jak Walia), nową możliwość wyszukiwania cen akcji w określonym dniu, i dodano więcej gór, zwłaszcza w Australii.

Wolfram mówi, że zainwestował dziesiątki milionów dolarów w Wolfram Alpha, oprócz setek milionów wydanych na rozwój Mathematica w ciągu dwóch dekad. Reklamy zaczęły pojawiać się wraz z wynikami, a on planuje zaoferować profesjonalną wersję subskrypcji z większą liczbą funkcji. Interfejs programistyczny (nazywany API) umożliwia programistom tworzenie aplikacji, które mogą wykonywać wyszukiwania Wolfram Alpha. Zobaczymy, czy to jest ćwiczenie z filantropii, czy dobrze prosperujący biznes, powiedział mi.

Nawet Aaronson przyznaje, że prawdziwymi sędziami będą ludzie. Miliony ludzi spróbują tego i albo będzie to przydatne, albo nie – i to jest prawdziwy test, mówi. To nie jest jakieś zawiłe twierdzenie o naturze rzeczywistości. Jest to przydatna usługa, a test polega na tym, czy ludzie uważają ją za przydatną, czy nie?

David Talbot jest Przegląd technologii główny korespondent .

ukryć