数式処理システム「Mathematica」などの開発で有名なコンピューターサイエンスの第一人者となるスティーブン・ウルフラム(Stephen Wolfram)氏が完全な自然言語解析能力を持つ次世代検索エンジン「WolfamAlpha」を開発。登録ユーザーに限定して公開を開始した。
この検索エンジンは例えば「How far will the Earth be from the Sun tomorrow?(明日の地球と太陽の距離を教えてください)」といった口語の文章であっても独自の自然言語解析エンジンを使って質問の意図している内容を分析することで、内部で最適なクエリーに変換。更に一般のロボット型検索エンジンでは単純なインデックスとして保持しているデータベースの内容を、内容に沿って分類し直して知識ベース化することでこれまでの検索エンジンでは検索できなかった自然言語による高度な検索を実行するというものとなる。
開発グループでは、上の質問をGoogleで検索をしたとしても正しい答えは返ってこないが、「WolfamAlpha」では正しい答えを検索することが可能だとした上で、
「What is the location of Timbuktu?」
(トンブクトゥはどこにありますか?)
「How many protons are in a hydrogen atom?」
(水素原子のプロトンの数はいくつ?)
「What was the average rainfall in Boston last year?」
(ボストンの昨年の平均降水量は?)
「What is the 307th digit of Pi?」
(円周率パイの307番目の数字は何?)
「Where is the ISS?」
(ISSはどこにあるの?)
「When was GOOG worth more than $300?」
(グーグルの株価が300ドルを突破したのはいつ?)
など、どんな質問をしたとしたしても質問の内容が具体的で抽象的なものでない限りは正しい検索結果に辿り着けることが可能だと述べている。
おぉ、ドルフィンみたいな検索エンジンに一歩近づいた。
最適なクエリーに変換するって、どんな感じなのかな。
人工知能に近い機能を有しているのか?
でも、そこにはやっぱプログラムが存在するのであって…
そのプログラム自身が最適なクエリーを選び出すわけじゃない。
そこの差が、とてつもなく高い越えられない壁だな。
この検索エンジンは例えば「How far will the Earth be from the Sun tomorrow?(明日の地球と太陽の距離を教えてください)」といった口語の文章であっても独自の自然言語解析エンジンを使って質問の意図している内容を分析することで、内部で最適なクエリーに変換。更に一般のロボット型検索エンジンでは単純なインデックスとして保持しているデータベースの内容を、内容に沿って分類し直して知識ベース化することでこれまでの検索エンジンでは検索できなかった自然言語による高度な検索を実行するというものとなる。
開発グループでは、上の質問をGoogleで検索をしたとしても正しい答えは返ってこないが、「WolfamAlpha」では正しい答えを検索することが可能だとした上で、
「What is the location of Timbuktu?」
(トンブクトゥはどこにありますか?)
「How many protons are in a hydrogen atom?」
(水素原子のプロトンの数はいくつ?)
「What was the average rainfall in Boston last year?」
(ボストンの昨年の平均降水量は?)
「What is the 307th digit of Pi?」
(円周率パイの307番目の数字は何?)
「Where is the ISS?」
(ISSはどこにあるの?)
「When was GOOG worth more than $300?」
(グーグルの株価が300ドルを突破したのはいつ?)
など、どんな質問をしたとしたしても質問の内容が具体的で抽象的なものでない限りは正しい検索結果に辿り着けることが可能だと述べている。
おぉ、ドルフィンみたいな検索エンジンに一歩近づいた。
最適なクエリーに変換するって、どんな感じなのかな。
人工知能に近い機能を有しているのか?
でも、そこにはやっぱプログラムが存在するのであって…
そのプログラム自身が最適なクエリーを選び出すわけじゃない。
そこの差が、とてつもなく高い越えられない壁だな。