这个来自中国的知识提取引擎 看起来比百度还好用 (这个来自中国英语)

作为文字工作者，我每天都在跟 搜索引擎 打交道。

比如在写 Facebook 的财报新闻时，Google 可以告诉我它的实时股价、市值、近期高低点等非常有用的信息。

但其实，还有另一个工具比 Google 更好用，那就是 Wolfram alpha。它比 Google 更进一步，可以用结构化的方式直接列出我可能需要的知识。

举个最简单的例子：我家带宽是 75Mbps (9.375MB/s)，要下载一个100GB的文件需要多久?我可以直接用自然语言询问，Wolfram Alpha 不仅会告诉我答案，还会写出公式：

它不仅是一个数学工具，还是一个很好的知识聚合工具。比如最近电影《小丑》很火，如果我想写关于它的文章，上 Wolfram Alpha 一搜就能找到大量细节，包括并不限于影片信息、排名和票房等。

准确来讲，Wolfram Alpha 并非一个搜索引擎。它的官方定义叫做“计算式知识引擎”，可以用来回答那些没有公开答案，但是计算一下即可得到的问题。而且，它用结构化的方式去展现答案，而不是像搜索引擎那样，把链接一条一条列出来。

接下来介绍今天文章的主角：Magi，一个最近几天在我的技术圈朋友中间小有名气的工具。

Magi(网址看起来也像是一个搜索引擎：

但是只要玩上一次，就会发现，它和你印象中的所有搜索引擎都大不相同。

当我用它搜索词条“易烊千玺”时，得到了下面的结果。

首先，答案提供了对易烊千玺的几个关键描述，如“TFBOYS的成员”、“00后国民偶像代表”等。紧接着，它列出了关于词条主人的几乎全部的重要属性，包括由他出生年月、参演的影视作品、发表的音乐专辑等。

答案的结构化展现方式，和 Wolfram Alpha 颇有类似。

甚至连千纸鹤(易烊千玺粉丝代称)的应援色都答了出来

更有趣的是，magi.com 还答出了易烊千玺的几个近义项，比如他的昵称、代称和他所养的宠物等等。

有时候，Magi 还能给出一些令我忍俊不禁的结果……

输入了一下“新世纪福音战士”。答案的描述中有“业界有名的劳模”……

又搜了一下小岛秀夫，答案里的“专长”一项我也是醉了……

接下来搜了一下富坚义博。

可能因为职业生涯中大部分时间都在拖稿，magi.com 告诉我富坚的业余爱好是“画画漫画”……

当然，大部分时候 magi.com 给出的答案还是比较靠谱的。

你会注意到，magi.com 的结果中，答案在正下方，链接跑到了右边，跟主流搜索引擎的用户界面完全是反的。

这就是 Magi 和主流搜索引擎最大的区别所在：链接对于它不是结果，答案才是。

这是因为 Magi 并非搜索引擎(尽管具有一些搜索引擎的功能)。它实际上是一个基于机器学习的知识引擎，能够检索和提取任何领域自然语言文本，将其中的知识提取出来，形成结构化的数据。

说得简单一点：

我们都知道， 互联网 上有着大量的，基于文本的信息，当中蕴藏着许多的知识。然而， 计算机 读不懂互联网上大部分的信息，因为这些信息往往不是以“性别：男”、“国籍：中国”这样的结构化形态，而是以自然语言的形态出现的。

比如，”埃菲尔铁塔的高度“是一个入门级的问题，因为早已有人整理出了正确的答案，写在维基百科和旅游网站上;但是想知道“埃菲尔铁塔的第二节电梯线路有多长”，就很难在搜索引擎上查到准确信息了。这是因为很少有人会把这些细节的数据，以结构化的方式记录在互联网上。

这就是 Magi 想要解决的问题：从开放领域的纯文本当中提取知识，并让其可解析、检索和溯源。

Magi 来自中国团队 Peak Labs，创始人季逸超在开发者圈子内也小有名气。2011年，还在北大附中读书期间，他就独自完成了猛犸 浏览器 iOS 的开发。次年，他只用两天时间就完成了 Rasgueado，第一个支持划动手势控制光标位置的 iOS 输入法

2012年，季逸超创办了自己的公司，继续推动浏览器和输入法 项目 。目前，Peak Labs 主要精力都放在 Magi 项目上，专注于背后的技术，以及相关商业 产品 的开发。

Peak Labs 并没有计划将 Magi 和 Google、 百度 之类的主流搜索引擎相提并论。把 Magi 做成一个“搜索引擎”，主要是为了让公众有机会能够体验它背后的技术，感受它能够提供的价值。

即便如此，看起来很像搜索引擎的 magi.com，实力还是不容小觑。事实上，为了这个示范性质的产品，Peak Labs 并没有选择小聪明的方式，从其他搜索引擎抓取结果，而是从零开发了一套互联网搜索引擎。

”我们的结果的摘要比一般的搜索引擎都长，是的，我们是故意为之。这足以证明我们的结果不可能来自其他搜索引擎，“季逸超在官网上写道。

根据用户输入问题、关键词和表达式的不同，magi.com 可以用不同的方式来呈现答案——具体的呈现方式也展现了 Magi 系统 的能力。

比如，输入“打车 软件 公司”，Magi 系统可以把它知道的所有 手机 叫车公司，以“集合”的方式列在答案里。

而在百度上，得到的结果如下。可以看到百度的知识图谱也提供了类似的结果，只是看起来有四、五年没有更新过了：

再比如，如果输入“八角 大料”，Magi 系统会发现这两个关键词其实是同一个东西，它就会以“断言”的形式给出答案。

magi.com 告诉我，八角和大料是“近义项”，是“又称”、“也称”的关系。

Magi 系统可以24小时不间断地进行学习。它的时效性也还算不错，Peak Labs 宣称实时新闻当中的知识，Magi 只需要 5 分钟就可以掌握，而且还可以采纳新的信息源进行交叉验证，实现自动纠错。

如果你在 magi.com 的首页停留一会，就能看到它当前正在学习的链接：

除了自主开发的全网规模搜索引擎以外，Peak Labs 还开发了基于注意力机制的神经信息提取系统，不依赖无界面浏览器的分布式抓取系统(爬虫程序 MagiBot)，以及支持混合处理170多种语言的自然语言管道。

这四者结合在一起，才是 Magi 系统的全貌。

Peak Labs 在官网指出，目前的 Magi 技术还没有完全成熟。

确实如此。目前通过 magi.com 可以观察到一些问题，比如很多可以在主流搜索引擎中轻易找到的答案，magi.com 给不出来(通常是因为它还没有学到);

比如搜索“世界上最富有的人”时，我想要的是 Magi 能告诉我当前谁最富有，但它只能告诉我最富有的那一群人：

比如消歧义的把控，容易导致答案混乱(这一点季逸超自己在 知乎 上[1]也有所提到)：

再比如，碰到一些实在太“复杂”的词条，magi.com 就凌乱了……

不过正如前面提到，这个搜索引擎并不是 Peak Labs 的最终产品——他们的真正目的，是借助搜索引擎背后 Magi 系统的力量，提供企业级的服务。

Peak Labs 的官网指出，他们希望未来的 Magi 系统能够成为“知识领域的 ImageNet”。它已经展示出的开放领域信息提取能力，可以应用到企业客户所在的细分领域内，变成一个更加强大的信息抽取系统，让每一个领域、每一家企业都可以轻松地打造属于自己的知识图谱。

“也许在不远的未来，伴随着整个行业的进步，Magi 所构建的包容万事万物的结构化 网络 ，将成为通向可解释 人工智能 的基石。”Peak Lab 的网站这样写道。

——希望这个愿景能够实现。(就算实现不了也没关系啊!拿 magi.com 搜些奇怪的东西，还是能得到不少笑料的……)

如果你对 Magi 的技术细节感兴趣，可以点击下方“阅读原文”到 Peak Labs 网站进一步了解。季逸超在知乎的回答也做了更加详尽的阐述。

作者：杜晨 来源：硅星人

来源： 松松科技 QQ/微信：lusongsong7