Клим Горяев - Искусство продвижения сайта. Полный курс SEO - от идеи до первых клиентов

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.

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.

Характерно, что базовая теория нейронных сетей была разработана еще в 1920-х годах, по сути, до появления компьютеров. И потом, на долгие 60 лет, эта наука оставалась мертвой теорией – ИИ требует очень больших вычислительных мощностей. В 80-х, с появлением быстрых компьютеров, нейронные сети пережили второе рождение и бурно развиваются в настоящее время.

Принципы работы Matrixnet. Перейдем от теории к практике. Матрикснет решает не какие-то отвлеченные задачи, а оценивает сайты. Посмотрим, как он может это делать.

Суть любого ИИ заключается в том, что сначала машину нужно «научить». В Яндексе существует большая команда специальных людей, называемых асессорами. Их работа – смотреть и оценивать сайты.

Задание асессору ставится в виде связки «поисковый запрос + сайт». И человек должен выставить свою оценку – отвечает ли сайт на поставленный вопрос. Варианты оценок, которые ставит асессор: