Facebook 图形搜索引擎不搜索图形

　　2013/01/15脸书由CEO Mark Zuckerberg亲自领队发表脸书的新工具Graph Search过度包装，我们可以翻译成“图形搜索”，听起来好像比我们平常使用的谷歌或百度厉害一些，今天我们利用搜索引擎搜索“文字”，Graph Search是不是可以搜索“图形”呢？

　　脸书在发布会里，Zuckerberg说“Graph Search将会让脸书的工程师有好几年好忙其他包装，目前搜索主要是人物、照片、地点和兴趣相关的查询”，他举了几个例子，脸书用户可以搜寻：

　　“喜欢网球又住在附件的人？”

　　“我的朋友在纽约拍的照片？”

　　“我的印度朋友喜欢的印度菜馆？”

　　“我的CEO朋友看的书？”

　　看起来很符合今天标的广告(TargetMarketing)的需要，是的，脸书提供API让广告商可以利用Graph Search好好地写出漂亮的广告应用。

　　从脸书给的例子里面我们可以想像GraphSearch不是你想的那样标准及认证，你不可以指定失散多年大学同学的照片，帮你在脸书世界里找到老同学。图形搜索现在不搜索照片的图形，搜索的是照片後面的标记(tag)，当你贴一张照片上脸书时，脸书已经帮你加上了许多标记标签，如果脸书帮你找到失散的同学，是因为照片标记里面连结的材料，又连结到其他的个人资料的标记，符合了搜寻的条件，不是看照片上的脸找到的。

　　从没有标记的照片找人输纸，技术还不成熟，人脑可以在你60岁的时候从小学毕业纪念册里，分辨出12岁时你的照片，看来一点都不难，但是用电脑来做这件事就还不行。

　　原因是人脑不像电脑油墨，不是人类“制造”出来的，使用不同的数据处理办法，科学家花了许多时间研究人脑，麻省理工学院教授FredHapgood在一篇文章里提到“发现人脑如何工作，就像我们100%了解引擎如何发挥作用那样的话印前设备，将会改写图书馆里的每一本书。”

　　今天我们知道脑皮层由许多神经元组成，人类和其他动物的脑差不多，差别的是神经元的数目，果蝇脑大约有15万个神经元，老鼠脑大约有200万个神经元平版印刷，牛津大学的教授Gero Moiesenbock和同事已经发现果蝇只要两个神经元就能触动行为，但是老鼠要启动300个神经元才能做决定。

　　人类正在逆向工程神经元的运作，IBM造了一台历史上最强大的电脑（Blue Gene-蓝基因），蓝基因的最新版取名为黎明(Dawn)有14几万个处理器，最新潮的手机只有2核或4核罢了。加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室的Dharmendra Modha领导一个团队利用黎明来模拟神经元利通，2007年已经可以100%模拟5，500万个神经元的老鼠大脑，2009年成功模拟了人类大脑皮层的百分之一，Modha认为人类最後可以模拟100%的人脑。

　　但是黎明耗电100万瓦，另外需要6科雷，675吨的冷气机才能制冷，如果要模拟人脑皮层的一千亿个神经元，就需要一个核能发电厂独立供电才够用，还得引导一条河的水来冷却。

　　神奇的是，你的大脑只用了20瓦的能量就能通过小学到博士各项严格的考试。