如今，每个人都听说过Google的人工智能系统，这是加利福尼亚州山景城最新，最先进的计算机技术。
是，很多人可能没有意识到系统会改变搜索引擎的速度并优化行业。文将使用一些示例来说明在原始搜索引擎优化计划不再有效时，您需要采取的步骤才能赢得搜索引擎优化广告系列并成为领导者。么，什么是人工智能？一般而言，人工智能可以分为三类：心胸狭窄的人工智能：为特定任务设计的人工智能程序（例如在电脑游戏中击败世界冠军的人工智能程序）。际象棋）。
用人工智能：一种能够执行任何任务的人工智能程序。
旦人工智能程序作为人类执行任务，我们就会用通用的人工智能识别它。级人工智能：执行任务的能力通常高于一般水平（超出普通人的能力）。歌目前提到的人工智能系统和谷歌目前的IT流程都是严格意义上的人工智能系统。实上，狭隘的人工智能技术已经存在了一段时间。可能已经想到，邮件系统中的垃圾邮件过滤器是一种狭隘的人工智能感。下是我最喜欢的一些人工智能技术程序：谷歌翻译，IBM沃森计算系统，亚马逊推荐的“向客户推荐产品”的伟大计划，自动驾驶计划，当然还有收藏。歌的人工智能系统。义的人工智能有多种算法，如佩德罗多明戈斯的书“主算法”说，科学家们试图创造一个完美的ANI程序可以分为五个“派别”：符号学，联系理论家，进化论者，贝叶斯统计学家和类比学家。歌的人工智能系统是联结主义者的结晶。们相信知识是作为大脑神经元之间的代码存储的。工智能系统采用的具体策略是这些专家回调传播技术，也称为深度强化学习技术。接主义者声称该策略能够从所有原始数据中获取知识，因此，它能够自动化知识提取过程。然，谷歌在这一点上有着相同的观点。2014年1月26日，谷歌宣布收购深度强化学习技术，该技术本质上是反向传播的产物。此，当我们谈论人工智能系统技术时，我们可以告诉人们它包含一种狭窄的人工智能的特殊技术，即反向传播技术或深层强化学习技术。在我们已经解决了“什么是人工智能？”的问题，接下来的问题是这个领域的进展是如何演变的？更重要的是，人工智能系统如何改变搜索引擎？技术（和人工智能）的快速发展Tim Urban在他的文章“人工智能：超级人工智能的路径”中解释了技术的发展比其他解释更多。顾过去，我们将看到技术进步曲线如图1所示。
而，正如Urban所说，实际上，个人看不到上升趋势（即在图像的右侧说出未来的上升趋势。此，图2显示了当时人的实际感受。
句话说，当人类试图预测未来时，他们总是低估未来的可能性。际上，他们倾向于关注位置左侧的图像，而不是右侧的未来趋势。而，现实是，随着时间的推移，人类的进步正在加速。Ray Kuzwell将这一趋势描述为“加速交通法”。一原始理论背后的科学原理是，与较不发达的社会相比，先进的社会可以继续快速增长，因为它们更先进。
然，人工智能的发展和当前最先进技术的增长速度也是如此。天的IT资源也反映了这种速度越来越快，我们可以清楚地看到，我们可以直接感受到计算机和高级计算机系统受益于“加速流量规则”。令人震惊的是，在未来的某个节点，计算机保护程序的计算能力不仅会超过个人，还会超过所有人类计算能力的总和。实上，根据目前的趋势，我们将实现通用人工智能（AGI）2025年很明显，该技术是不断增长的速度越来越快，在很多方面，大多数人会采取后卫。级智能的兴起如上所述，谷歌的人工智能系统是一种狭隘的人工智能形式。
意味着虽然严格意义上的人工智能程序超越了特定领域中的个体，
宁波seo优化但它只是一种相对较弱的人工智能形式。而，这种“弱”的人工智能可能很容易变成让我们感到无助的东西，而且转换的速度超出了我们的预期。
如您在图3中可以清楚地看到的那样，虽然这是特定任务中的超级智能级别，但在大多数情况下，Google的人工智能系统处于智力评估规模：足够聪明。是，如果我将加速循环规则应用于人工智能会发生什么？ Tim Urban带领我们尝试了一个思想实验的旅程：“即使人工智能不断接近人类，我们认为它只比原始智能更聪明一点，它处理的是当人工智能的人工智能水平最终达到人类的最低水平（即村庄的“愚蠢”水平）时，情况也是如此。“由Nick Bostron打来电话”，我们通常的反应是：“哇，像个傻瓜。可爱了！ “唯一可以肯定的是现在，在智慧的大地图，”村白痴“到”爱因斯坦“人类的智慧地图的范围是非常接近现实。此，智力水平”村白痴“实现了，可以说人工智能已经成为普遍的人工智能，它可能比爱因斯坦更聪明，但我们无法预测会发生什么。绕着我们的搜索引擎优化和人工智能，这种类型的搜索引擎优化经历了永久性的变化。预测未来之前，让我们来谈谈人工智能系统如何改变搜索引擎的优化我跟斯科特·斯托夫谈过，他是我的老朋友和卡内基梅隆大学的朋友，以及现任市场公司的技术总监ting和该公司的创始人之一，为全球500强的搜索引擎优化团队提供搜索引擎模型。为搜索引擎工程师，它在期间有独特的想法过去10年和大多数搜索引擎行业专业人士关于人工智能，谷歌已就搜索引擎优化行业提出了几点建议：今天使用的回归分析目前存在严重缺陷，这是搜索引擎优化领域最重要的缺陷。多先知已经出现：搜索引擎优化行业大型公司的数据科学家和技术总监通常都承诺，最近谷歌排名的变化“有理由”。们执行的分析通常包括在事件发生前几个月跟踪数据，然后更改不同网站的排名。些科学家使用回归分析。时，他们都指的是一种受影响的网站（正面或负面）并得出最终结论：Google计算方法的最新变化源于这些网站共享的特定算法的类型（内容或回链接）。等。是，目前，Google的工作方式已不再适用。为机器学习或深度强化学习的一种方法，谷歌人工智能系统的运行机制是非常不同的。Google中仍有许多基本算法。工智能系统的任务是完全理解这些算法如何组合和调整。
如，人工智能系统可以知道最重要的标题是标签的标题，这对于不同类型的搜索结果可能是有用的。而，在搜索结果之后，由相同信号提供的搜索体验可能根本不存在，甚至非常糟糕。此，在另一个垂直搜索中，也许是另一种算法，页面的排名更长。意味着谷歌将为不同的搜索结果提供完全不同的混合算法。们终于明白了为什么在离开搜索环境后每个网站都有一个大的回归分析。障。此，目前的回归分析应该基于研究结果。Stoffer提出了一种搜索建模路径，用于衡量Google计算中的变化。先，对于特定的关键字搜索，您可以拍摄以前对搜索引擎模型所做的更改。后，一旦发现排名变化，就重新调整搜索引擎模型以显示由两个搜索引擎模型定义的变量。过这种方式，当排名发生变化时，我们可以清楚地看到哪个算法已升级，哪个算法降级。
人类试图预测未来时，他们总是低估未来的可能性。了解了这种相关知识后，我们可以努力改进搜索引擎优化和搜索的某些部分。关网站获取不同的搜索结果。是，此方法不会（也不能）应用于其他搜索结果。际上，人工智能系统基于搜索结果（或关键字）执行搜索。名思义，它是每个搜索结果的最佳算法。场定位，以避免错误分类谷歌意识到它可以教一个新的深度强化学习系统如何识别“好”的网站和“坏”的网站。歌将权衡并为不同的搜索结果提供不同的算法。样，Google认识到每个垂直搜索都包含“好”和“坏”网站。无疑是由于不同的垂直搜索使用不同的客户关系管理系统，不同的模型和整体数据结构不同。工智能系统的操作实际上相当于学习在各种环境中正确“安置”。如您已经猜到的，此配置完全取决于操作期间执行的垂直搜索。如，谷歌知道医疗保健网络是医疗领域的知名网站，并希望在排名时将其放在搜索结果目录的顶部。何类似于医疗保健服务网站的积分结构的网站都将被归类为“好”网站。样，在医疗领域进行研究时，任何类似于垃圾邮件结构的网站都将被归类为“不良”网站。
工智能系统将“好”网站和“坏”网站细分为具有广泛的强化学习能力。象一下，如果有一个网站没有对各个行业的内容进行分类会发生什么。先，关于深层强化学习系统的操作仍需要讨论许多细节。将站点划分为“好”和“坏”阵营之前，人工智能系统必须确定所有站点的特定类型。
然耐克官方网站或其健康服务网络有多种子类别，但其一般类型是显而易见的，因此这些网站很容易区分。是，您如何区分涵盖多种类型内容的网站？例如，该网站的系列指南，这种类型的网站涵盖了各种各样的信息。对这种情况，深层强化学习系统无能为力。Google为这些网站使用了哪些数据？答案是：这看起来很随意。Google可以选择其中一种类型的信息。于像维基百科这样的知名网站，谷歌可能放弃分类过程，以确保深度强化学习过程不会减少研究实验的现有经验（所谓的） “大而不是”）。
索引擎优化将非常专业，但这对于鲜为人知的网站意味着什么？机械学习程序很可能会自动对所有站点进行分类，并将它们与其他站点进行比较。以说，Guide系列网站与健康服务网络类似。棒了，不是吗？如果分类过程将网站视为鞋类网站，则将其与官方的耐克网站（而非健康服务网络）进行比较。此，该网站的结构与不需要的网站非常相似，因此这个全球网站可以很容易地称为反垃圾邮件网站。果操作指南类型的网站涵盖不同的区域，则很容易确保每种类型似乎更接近该行业的领先地位，并且有必要定位市场。向链接现在令人不安，让我们看看反向链接是如何受到影响的。上述分类程序的基础上，尊重“邻里关系”原则尤为重要。果垂直搜索中相同类型的反向链接配置不同，人工智能系统将立即感知它。终使用上面的示例作为证据。设一家公司有鞋子网站。据我们的常识，深层强化学习人工智能系统系统将尝试将所有方面与鞋子的最佳网站或最差的鞋子网站进行比较。此，从逻辑上讲，反向链接站点的配置与最佳或最差站点的配置相当。们还可以说，信誉良好的鞋类网站有来自相关社区的反向链接，即体育网站，健康网站和时尚网站。前，该公司的搜索引擎优化团队已经决定寻找邻居的反向链接，并增加一个新的邻居，汽车行业，因为该公司的CEO以前与之建立了关系。车行业。公司的设计非常“聪明”，他们在汽车网站上建立了一个交叉销售页面，“买一辆车来签一双新鞋”，点击它链接到新鞋的公司。本没有任何痕迹，是吗？人工智能系统会注意到这一点并注意到这种链接后退配置与信誉良好的鞋类网站非常不同。糟糕的是，许多不需要的鞋子网站也有汽车网站的反向链接配置。！通过这种方式，人工智能系统在不知道“正确”反向链接配置的情况下对搜索引擎搜索结果发出了“好”和“坏”判断。鞋销售网站被称为垃圾网站，页面浏览量下降。索引擎优化和人工智能的未来正如我们在审查加速循环规则时所讨论的那样，人工智能系统和其他人工智能将超越人脑在某些时候。在，没有人知道技术会带给我们什么。是，有一些证据表明：竞争激烈的关键字参数需要自动测试，大多数网站需要以市场为导向以避免错误分类;所有站点都必须模拟业内性能最佳站点的结构和元素。某种程度上，深度强化学习方法有助于搜索引擎优化。
工智能系统和类似技术几乎等同于人类大脑，他们遵循的规则非常简洁：更多的漏洞。其他方面，前方的道路略显粗糙。索引擎优化领域将是高度专业化的，分析和大数据成为日常运营的基本原则。于任何不了解这些方法的搜索引擎优化，仍然有很多工作要做，你必须努力。于具备所需技能的技术人员来说，即将获得可观的薪水。
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