Этап 4. Поисковые системы стали отслеживать поведение пользователей на ресурсе. Сколько времени человек провел на сайте, сколько страниц посмотрел, вернулся ли обратно в поиск или же остался удовлетворен полученной информацией.
К сожалению, это стало лишь полумерой, т. к. поведенческие факторы легко поддаются накрутке. Накручивать можно автоматически, с помощью специальных программ, эмулирующих деятельность человека. А можно привлечь армию «школьников», готовых за копейки совершать нужные действия искать заданные фразы, переходить на заданные сайты, кликать по заданным ссылкам и такие сервисы действительно есть. Получается не подкопаться реальные люди действительно просматривают реальные страницы, вот только выводы о полезности этих страниц оказываются ошибочными.
Этап 5. Очередным принципиальным шагом стало использование в алгоритмах элементов искусственного интеллекта, который позволяет «машине» видеть «глазами человека».
На современном этапе вычислительных мощностей даже самых быстрых супер-компьютеров недостаточно для создания полноценного искусственного интеллекта. И тем не менее, это направление очень бурно развивается и, несомненно будет играть все большую роль в работе поисковых машин.
Яндекс запустил новый алгоритм в 2009 году и назвал его MatrixNet. Нам нет нужды вдаваться в технические подробности, но понимание самой сути этого подхода настолько важно, что я посвятил этому вопросу отдельный параграф книги. Продвигая сайт, мы должны понимать КАК будет смотреть на него поисковая система.
1.2 Жизнь в Матрице или алгоритм MatrixNet от компании Яндекс
В ноябре 2009 года вышел новый алгоритм Яндекса под названием Матрикснет, или в англ, написании Matrixnet. Это принципиально новый подход к оценке сайтов и построению поисковой выдачи, в основе которого лежит самообучающийся алгоритм с элементами искусственного интеллекта.
Знать базовые принципы матрикснета очень важно создавая сайт, вы должны понимать, каким его увидит поисковая система, и как она его будет оценивать.
Моя дипломная работа в институте была связана с темой нейронных сетей, таким образом, я смог краешком прикоснуться к тем фантастическим возможностям, которые дают разработки в области Искусственного Интеллекта (в дальнейшем ИИ).
Прежде всего, нужно сказать, что в функционировании компьютеров существует два принципиально различных подхода. Это алгоритмы и нейронные сети (тот самый ИИ).
Алгоритмический, подход. Здесь все понятно. Грубо говоря, мы даем машине инструкцию вида: если)набор заданных условий} то ^выполнить набор заданных действий}.
По такому принципу и работали поисковые системы до введения Матрикснета. Оценивали набор факторов (релевантность текста, количество ссылок и прочее) и выдавали свой ответ какую позицию должен получить тот или иной сайт.
Алгоритмический подход отлично подходит для решения огромного круга задач. Это и поиск, и различные вычисления, да и все «бытовые» компьютерные программы, которыми мы пользуем, построены на основе алгоритмов. И, безусловно, компьютер работает в миллионы раз быстрее человека.
В то же время существует ряд трудноформализуемых задач, с которыми человек справляется просто и естественно, а машине они не под силу. Мы легко можем узнать знакомого нам человека, встретившись на улице даже если вокруг него толпа других людей, даже если он стоит далеко. Да что там мы можем узнать его даже со спины, по походке, по интонациям в голосе.
Никакими алгоритмами эта задача не решаема а задача между тем очень важная. Вариантов применения множество. Загрузил в компьютер фотографии людей, находящихся в розыске, дал доступ к уличным камерам и вот компьютер находится в режиме постоянного поиска. Стоит искомому попасть в поле зрения камеры на вокзале а компьютер уже шлет сигнал найден! Ан нет, не так то это просто не справляется компьютер с подобной задачей.
И вот тут мы приходим к тому самому искусственному интеллекту, элементы которого используются в Matrixnet.
Нейронные сети. Наш мозг состоит из огромного числа нейронов, каждый из которых в отдельности разумом не обладает и способен лишь на самые элементарные действия. Но объединенные вместе они представляют удивительную силу.
Нейронные сети построены по тому же принципу. Множество простых «вычислительных элементов», объединенных в единую структуру.