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.

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.