4月13日，谷歌上线了一个名为“Semantic Experiences”（语义体验）的网站，据了解这个网站有两项特殊功能：“Talk to Books”（撩书）和一个语义联想游戏Semantris。

作为搜索引擎起家的科技巨头，谷歌曾推出过很多有意思的搜索工具。昨天，这家公司的研究机构发布了一款基于人工智能的搜索引擎，该实验项目可以让普通人也能感受最新语义理解和自然语言处理技术的强大能力：它们是目前人工智能技术发展的重要方向。

值得一提的是，《奇点临近》一书的作者，谷歌研究院工程总监雷·库兹韦尔也参与了这一工作。

这一项目目前包含交互式 AI 语言工具，它展示的主要人工智能技术是“词向量”。词向量是一种自然语言处理形式，向量的一些几何性质能够很好的反映词的句法或者句义。

例如，两个词向量的差值对应词的关系，词向量的距离则对应词的相关或者相似性。对于选定的一组词，将其向量投影到空间中，词义相近的词向量在向量空间中表现出了有趣的聚类现象。例如国家名词聚成一类，大学名称则形成另一个聚类。

自然语言理解在过去几年发展迅速，部分要归功于词向量的发展，词向量使算法能够根据实际语言的使用实例了解词与词之间的关系。这些向量模型基于概念和语言的对等性、相似性或关联性将语义相似的词组映射到邻近点。去年，谷歌使用语言的层次向量模型对 Gmail 的 Smart Reply 进行了改进。最近，谷歌一直在探索这些方法的其他应用。

今天，谷歌向公众分享了 Semantic Experiences 网站，该网站上有两个示例，展示了这些新的方法如何驱动之前不可能的应用。Semantris 是一个由机器学习提供支持的单词联想游戏，你可以在其中键入与给定提示相关联的词汇。最后，谷歌为社区提供了一个预训练语义 TensorFlow 模块，社区可以使用自己的句子或词组编码进行实验。

谷歌提出的方法通过为较大的语言块创建向量，扩展了在向量空间中表征语言的想法。语言是由概念的层次结构组成的，因此谷歌使用模块的层次结构来创建向量，每个模块都要考虑与不同时间尺度上的序列所对应的特征。

关联、同义、反义、部分关系、整体关系以及许多其他类型的关系都可以用向量空间语言模型来表示，只要我们以正确的方式进行训练，并且提出正确的“问题”。谷歌在论文“Efficient Natural Language Response for Smart Reply”中介绍了这种方法。通过 Talk to Books，谷歌提供了一种全新的图书搜索方式。从某种意义上来说，你在和书“交谈”，得到的回答可以帮助你确定自己是否有兴趣阅读它们。

图为talk to book发布会现场 

这两项功能是基于自然语言文本的理解，而语义理解正是人工智能技术发展的重要方向。这个新功能将使图书搜索功能不再依赖关键词，也就是说，你可以不用像现在这样用书名等关键词进行搜索了，直接凭语义来表达你自己的想法就可以实现搜索功能。这一项目目前包含交互式 AI 语言工具，它展示的主要人工智能技术是“词向量”。

图为talk to book主页

该模型在十亿聊天句对上训练而成，学习识别哪些可能是好的回复。一旦你问问题（或者作出陈述），工具就在搜索十万本书中的所有句子，根据句子层面的语义找到与输入语句对应的内容；没有限制输入和输出结果之间关系的预置规则。

（编辑/刘美饶）