90 年代以降の技術オタクと彼の代替検索エンジン Magi

最近、Magiという検索エンジンが注目を集めています。この検索エンジンは、私たちが持っている一般的な検索エンジンとは大きく異なり、プログラマーが好むX-coldスタイルを持っていると言われています。そこで、Magiを開いて見てみました。確かに、このページは見ていてとても爽快です。

重要なのは、検索結果も非常に珍しいということです。属性内の各結果には、ラベルと主要な学習ソース セクションへの対応するリンクがあります。検索結果は、構造化された知識の形式で表示されます。このモデルは国内外の主流の検索エンジンとは全く異なり、人々に新鮮さを感じさせます。

もちろん、次のような疑問も生じます。Magiとは何なのか、誰が開発したのか、使いやすいのか?

開発者の PeakJi Ji Yichao 氏と Magi の Web サイトの説明によると、Magi は単なる Web 検索エンジンではなく、テキストを自律的に読み取り、エラーを継続的に修正する AI です。

Magi は、Peak Labs がゼロから開発した機械学習ベースの情報抽出および検索システムです。あらゆる分野の自然言語テキストから知識を抽出して構造化データに変換し、生涯学習を通じて継続的に集約してエラーを修正し、人間のユーザーや他の人工知能に解析可能、検索可能、追跡可能な知識システムを提供します。 11月に、Peak Labs は Magi.com のパブリック バージョンをリリースしました。

検索エンジンとは異なり、Magi はインターネット上の膨大な量のテキストを収集するだけでなく、これらのテキストに含まれる知識とデータを理解して学習しようとします。さらに、Magi はインターネット検索エンジンをゼロから開発したため、Magi.com はネットワーク全体の規模で一般的な検索結果も提供し、学習プロセスは人間の介入なしに 24 時間 7 日間実行されます。

インターネット データは膨大で、品質もさまざまです。このデータを機械が理解できるデータ構造に処理する方法は大きな課題です。 「Magi の使命」の中で、Peak Labs は次のように書いています。「公開バージョンとして、magi.com は人間のユーザーにインターネット データと対話する新しい方法を提供しますが、Magi システムの背後にあるテクノロジ プラットフォームには、機械が人間のようにインターネット上の無限の知識を理解し、最大限に活用できるようにするという、もう 1 つの重要な意味があります。」

Magi の技術に興味のある学生は、公式 Web サイト www.peak-labs.com および Ji Yichao の Zhihu をご覧ください。ここでは詳細には触れません。

Magi - Peak Labs の背後にあるチームとその創設者 PeakJi について見てみましょう。

PeakJiの創設者、本名は季一超（ジ・イーチャオ）は、1990年代生まれの少年です。北京大学付属高校在学中にiOSに触れ、WeiPhoneのWEIP技術チームに加わり、Wefit入力方式の改良やさまざまな脱獄研究に参加しました。高校3年生の時にMammoth 1ウェブブラウザを設計・開発し、大学1年生の時にMammoth 4をリリースしました。 PeakJi のすべての製品は、彼自身が設計、アートデザイン、コーディング、テスト、プロモーションを行っていると言われています。これは、彼が豊富なアイデアと強力な実践能力を備えた「技術オタク」であることを示しています。

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2012年、北京大学に在学していた季一超氏はPeak Labsを設立し、ラスゲアード入力方式を発明した。 Peak Labsは、ニューラル情報抽出システムIreul、大規模ウェブ検索エンジンRamiel、多言語解析パイプラインArael、分散検索システムMataraelなど、他にも多くの製品や技術を持っているとのこと。これらの技術フレームワークを活用して、ユニバーサル版とエンタープライズ版の両方を含むMagiサービスを構築したという。

マギは使いやすいかと聞かれれば、現状のマギの完成度は向上の余地があるため、今のところ明確な答えは出せない。しかし、検索エンジンとして使われるよりも、Magi は知識学習チェーンライブラリとしての方が適しているはずです。

使用プロセスの中で、特に検索規模と回答の精度の点で、Magi にも多くの欠点があることがわかりました。簡単な検索をすると、Magi は満足のいく回答を返さないことが多く、速度も十分ではありません。さらに、これは検索エンジンではないため、URL の検索などのタスクはあまり効果的ではなく、画像検索も行いません。

チームと PeakJi は Magi の欠点についてオープンかつ正直に話しました。

Peak Labsは、Magiが実証したオープンドメインの情報抽出能力は、企業顧客が存在するニッチな領域に適用でき、より強力な情報抽出システムとなり、あらゆる分野、あらゆる企業が簡単に独自のナレッジグラフを構築できるようになると指摘。将来のMagiシステムが「知識分野のImageNet」となることを期待している。

Magi はまだ成熟には程遠いですが、その特性によって無限の可能性と成長の余地が生まれます。将来、Magi は既存の検索エンジンの原理を打ち破る新しいパラダイムとなり、構造化された知識検索エンジンの新時代を先導し、情報検索と知識獲得に関する固定観念を変えることになるかもしれません。結局のところ、情報革命と人工知能の急速な発展の時代には、誰にでもチャンスがあるのです。