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Am Abend des 27. April fegte ein heftiger Regen gegen die Fenster neben Jamie Williams' Arbeitskabine, während der Physiker erschöpft saß und in die Einzelheiten der Lebensmittelwissenschaft versunken war. Auf dem Computerbildschirm vor ihm waren rohe Tabellen mit Informationen des US-Landwirtschaftsministeriums, die Daten zu 7.000 Lebensmitteln enthielten, von Brombeeren bis hin zu Rindfleisch. Er und ein vierköpfiges Team kuratierten die Daten und bereiteten sie für eine neue Art der Online-Suche vor. Er durchkämmte die Registerkarten, die 150 Eigenschaften identifizierten (Nährstoffe, Kalorien, Kohlenhydrate usw.), um sicherzustellen, dass die verschiedenen Abkürzungen konsistent und für Computer lesbar waren. Er organisierte Lebensmittel in Gruppierungen, um Abfragen in natürlicher Sprache zu erleichtern. Eine Suche nach Nährwertangaben zu Milch würde beispielsweise einen Durchschnittswert liefern, während Magermilch eine konkrete Antwort liefern würde.
Williams arbeitete nicht in einer Redoute von Silicon Valley Web-Unternehmern, sondern in einer Zitadelle von Wissenschaftsfreaks im Mittleren Westen: Wolfram Research in Champaign, IL, in einem Bürogebäude mit Blick auf Walgreens und McDonald's. Dies war der Firmensitz von Stephen Wolfram, dem Physiker und Hersteller von Mathematica, das allgemein als die umfassendste technische und grafische Software für Mathematiker, Naturwissenschaftler und Ingenieure gilt. Williams arbeitete an etwas, das sein Unternehmen eine Computational Knowledge Engine nannte: Wolfram Alpha. Als Antwort auf Fragen sollte Alpha Antworten berechnen, anstatt Webseiten aufzulisten. Es würde aus drei Elementen bestehen, die in Champaign von Hand geschliffen wurden: einer ständig wachsenden Sammlung von Datensätzen, einem ausgeklügelten Taschenrechner und einer natürlichsprachlichen Schnittstelle für Abfragen.
Was könnte Wolframs System tun, was Google nicht kann? Angenommen, Sie wollten wissen, wie viel Cholesterin und gesättigte Fettsäuren in einem Stück Maisbrot Ihrer Großmutter lauern. Sie würden die Zutaten von ihrer vergilbten Karteikarte in eine Online-Abfrageleiste transkribieren, und Alpha würde Berechnungen durchführen und ein Nährwertetikett im USDA-Stil erstellen. Sicher, Sie könnten zu Google gehen, die Kalorien in einem normalen Ei herausfinden und so weiter – aber was für ein Nervenkitzel wäre das! rief Theodore Gray, Mitbegründer von Wolfram Research, aus. Sie brauchen die Daten. Und Sie benötigen die Daten in Formularen, die bei Bedarf leicht konvertiert werden können. Und Sie müssen sie addieren. Sie können es tun, genau wie in früheren Jahrzehnten – Sie könnten in die Bibliothek gehen, um eine Referenz zu finden, und heute können Sie zu Google oder einer anderen Suchmaschine gehen, um loszulegen. Aber wir machen es viel einfacher. Bei einer herkömmlichen Suchmaschine, fügte er hinzu, geben Sie „eine Tasse Zucker, ein Pfund Mehl“ ein, und es wird vollständig auf Ihrem Bildschirm angezeigt.
Dies ist ein Beispiel für das, was Alpha tun sollte: tiefere, spezifischere und grafisch ansprechendere Antworten auf bestimmte Arten von Fragen geben – wenn auch zunächst eine begrenzte Menge. Abfragen nach D#-Dur würden Grafiken der Tonleiter erzeugen, Abfragen nach Venus würden detaillierte, aktuelle Karten des Nachthimmels erzeugen; Abfragen nach Unternehmenspaaren würden vergleichende Diagramme und Grafiken erzeugen. Es würde zusätzliche Informationen hinzufügen: Eine Suche nach der Entfernung von New York London würde die Antwort in Meilen, Kilometern und Seemeilen liefern; eine Karte, die den Flugweg zeigt; und ein Vergleich, wie lange ein Jet, eine Schallwelle und ein Lichtstrahl für die Reise brauchen würden. Fragen Sie nach einem Wort (mit dem Wort vorangestellt) Wort ), und es würde Etymologietabellen und Synonymnetzwerke generieren. Um solche Dinge zu tun, würde es mit mathematischen und naturwissenschaftlichen Datensätzen und Formeln beginnen, die bereits in Mathematica enthalten sind, und von dort aus aufgebaut werden. Einige der neuen Informationen, wie beispielsweise Regierungsdaten zu Lebensmitteln, müssten nur geringfügig reorganisiert werden. Genau das tat Williams. Andere Arten, wie Echtzeit-Bestandsdaten, erfordern eine Lizenzierung. Wieder andere, wie Daten zu Flugzeugen, würden aus offenen Webquellen wie Wikipedia und Freebase gesammelt und bereinigt – kuratiert.
Hören Sie, wie David Talbot seine Reise zu Wolfram Research in Champaign, IL, beschreibt, um über die Wolfram Alpha Computational Knowledge Engine zu berichten.
Wolfram selbst war in Boston und bereitete sich auf die erste öffentliche Demonstration am nächsten Nachmittag vor. (Er hatte bereits Demos für Tim Berners-Lee, den Erfinder des World Wide Web, und mehrere Kapitäne der Technologiebranche gemacht, darunter Microsofts Bill Gates, Googles Sergey Brin und Amazons Jeff Bezos.) Ich saß in Grays Büro, was so aussah… eher ein Schrein des Periodensystems der Elemente als ein Arbeitsplatz: Proben von Nickel, Chrom, Selen, Schwefel und Dutzende weitere verzierte Glasregale. (Er öffnete stolz eine Bleikiste und holte eine stumpfe Metallplatte heraus, die ungefähr die Größe von zwei Kartenpackungen hatte. Es waren 11 Pfund Uran – zum Glück nicht angereichert, aber immer noch leicht radioaktiv.) Es ist eine begrenzte Vorstellung, dass das einzige, was Sie mit der Suche heute tun kann, ist im Grunde eine textuelle Suche in vorhandenem gedrucktem Material, sagte Gray. Das ist ein riesiges Versagen der Vorstellungskraft.
Unten im Flur saß Eric Weisstein, ein Astronom und Schöpfer von MathWorld, der Online-Referenz, die jetzt von Wolfram gehostet wird, in einem Büro inmitten von Spinnenpflanzenstecklingen in Wachspapierbechern (sie sind besonders effizient bei der Luftreinigung, erklärte er). den letzten Schliff an einem umfassenden Einheitenumrechner, um einige der Ergebnisse von Alpha voranzutreiben. Wenn man das Web durchsucht, gibt es Hunderte, wenn nicht Tausende von Websites, auf denen die Leute Fuß in Meter umrechnen können, sagte Weisstein. Aber sie sind nicht flexibel genug, maßgebend genug und in den meisten Fällen nicht ausreichend abgedeckt. Solche Rechner können Ihnen nicht sagen, wie viel Gramm in einer Tasse Milch oder einer Tasse Mehl enthalten sind (die Antwort variiert je nach Substanz). Und vergessen Sie es, damit eine Prise (380 Milligramm, im Falle von Salz) oder einen Tropfen (bei Maisöl entspricht ein metrischer Tropfen 56 Milligramm) oder einen Hogshead (ziemlich viel Wein: 248 Kilogramm) umzuwandeln. viel weniger Einheiten der Wärmeleitfähigkeit, internationale Herrenhutgrößen oder jede Art von Scheffel. Scheffel ist ein wichtiger. Ein Scheffel Sojabohnen ist nicht dasselbe wie ein Scheffel Weizen, nicht dasselbe wie ein Scheffel Volumen, nicht dasselbe wie ein Scheffel Masse, sagte Weisstein. Wir haben den weltbesten Einheitenumrechner gebaut!
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Hören Sie, wie Stephen Wolfram die Zukunft von Wolfram Alpha beschreibt, seiner Computational Knowledge Engine.
Im gesamten Gebäude und an abgelegenen Orten arbeiteten etwa 150 Wolfram-Mitarbeiter auf ähnliche Weise – einige auf ziemlich abgelegenen Feldern. Ich fand Ed Pegg in seiner Arbeitskabine, vertieft in das Thema Fliesenlegen. An seinen Fingerspitzen war die definitive Referenz, die 700-seitigen Tilings and Patterns von Grünbaum und Shephard, die alles von obskuren kristallografischen Mustern in Materialien bis hin zu Fischgräten und Korbgeflechten von Backsteinwegen beschreiben. Es gab so viele Variationen: islamische Kachelmuster (Oktagone, Sechsecke und zwei Arten von Sternen); Doppelspiralen aus neunseitig ineinander verschachtelten Keilen; 14 Arten von Mustern basierend auf verschiedenen Fünfecken. Obwohl der Kachelkorpus zum Startzeitpunkt nicht geladen war, entwickelte Pegg Möglichkeiten zum Kombinieren und Berechnen von Mustern. Mit diesen und anderen Werkzeugen könnte ein Textildesigner ein Escher-ähnliches Muster erstellen (z. B. mit miteinander verbundenen Blumen anstelle von Eidechsen); ein Chemiker könnte untersuchen, wie eine Sammlung von Molekülen zusammenpassen könnte; ein Hausbesitzer könnte ein Muster für einen neuen Badezimmerboden erstellen.
Aber zuerst musste Alpha starten – und der Starttermin war nur drei Wochen entfernt. Vieles blieb unklar. Würde die natürlichsprachliche Schnittstelle gut genug funktionieren? Würden die beiden Supercomputer (die gerade im Rechenzentrum außerhalb der Stadt angekommen waren) am Starttag standhalten – oder würde die Site abstürzen, wie es Cuil, der mutmaßliche Google-Killer von 2008, getan hatte? Und würde es die Leute wirklich interessieren, wie viele Millisekunden ein Lichtstrahl von New York nach London braucht? In Champaign versuchten die Entwickler nur, Pannen auszumerzen. Es ist ein bisschen beängstigend zu wissen, dass dies niemals endet, vertraute Williams an, obwohl dies gerade erst beginnt.
Grey blieb bei Williams' Kabine stehen. Die beiden Männer kauerten sich über den Computerbildschirm und schwiegen für einen Moment.
Warum geht es nicht mit zwei Tassen Mehl und zwei Eiern? fragte Grey schließlich.
Nun, Williams antwortete, da ist ein Fehler.
Es ist elementar: Wolfram Alpha mag anfangs einen begrenzten Umfang, eine manchmal starre Benutzeroberfläche und vage Quelleninformationen haben, aber Theodore Gray, Mitbegründer (und Elementsammler) des Unternehmens, sagt, dass die führenden Suchmaschinen von einem großen Mangel an Vorstellungskraft geplagt und schlecht in Mathematik sind.
Langsame Semantik
1993 machte ein frisch gebackener Absolvent der University of Maryland, ein kluger Russe mit Interesse an Computern, ein Praktikum bei Wolfram Research. Er arbeitete praktisch am Kernel von Mathematica oder am Kern der Software. Dann ging er los, um seinen Master in Stanford zu machen – und war Mitbegründer von Google. Heute verarbeitet Google 64 Prozent aller Suchanfragen von Amerikanern, aber der ehemalige Wolfram-Praktikant Sergey Brin ist nicht ganz glücklich. Er dominiert eine Branche, ist 12 Milliarden US-Dollar wert und nimmt am Jahrestreffen des Weltwirtschaftsforums in Davos, Schweiz, teil. Die Suchtechnologie hat jedoch mit seinem persönlichen Aufstieg nicht Schritt gehalten. [D]hier gibt es wichtige Bereiche, in denen ich mir gewünscht hätte, wir hätten mehr Fortschritte gemacht, schrieb Brin im Jahresbericht 2008 von Google. Perfekte Suche erfordert künstliche Intelligenz auf menschlicher Ebene, von der viele von uns glauben, dass sie noch in weiter Ferne liegt. Ich denke jedoch, dass es bald möglich sein wird, eine Suchmaschine zu haben, die mehr von den Anfragen und Dokumenten „versteht“ als wir es heute tun. Andere behaupten, dies geschafft zu haben, und Googles Systeme haben mehr Klugheit hinter den Kulissen, als von außen erkennbar sein mag, aber das Feld insgesamt ist immer noch nicht da, wo ich es erwartet hätte.
Unter all den führenden Anbietern im Bereich der Websuche im Laufe der Jahre – von Excite (in Konkurs gegangen) über Alta Vista (von Yahoo im Jahr 2003 übernommen) bis hin zu den fünf größten Playern von heute (Google, Yahoo, Microsoft, Ask und AOL) – ist der Kernansatz geblieben das gleiche. Sie erstellen riesige Indizes des Webs – das heißt, ihre Software durchsucht das Web kontinuierlich und sammelt Phrasen, Schlüsselwörter, Titel und Links auf Milliarden von Seiten, um die besten Übereinstimmungen für Suchanfragen zu finden. Google triumphierte, weil seine Methode zum Ranking von Seiten, die teilweise auf der Analyse der Verknüpfungsstruktur zwischen ihnen beruhte, hervorragende Ergebnisse lieferte. Aber während sich das Web in den letzten zehn Jahren um das 10.000-fache erweitert hat, haben Suchmaschinen keine vergleichbaren Fortschritte in ihrer Fähigkeit gemacht, spezifische Antworten zu finden und diese dann intelligent zusammenzustellen. Das Semantic Web – das seit langem geplante System, in dem Informationen mit Tags versehen werden, um eine solche Verarbeitung zu ermöglichen – ist noch in weiter Ferne.
Letztes Jahr hat Yahoo etwas namens SearchMonkey auf den Markt gebracht, das es Webseiten-Herausgebern ermöglicht, die Suchergebnisse zu verbessern, indem Tags hinzugefügt werden, die der Software der Suchmaschine mitteilen, dass dies eine Adresse, Dies ist eine Telefonnummer usw. ist. (Wenn Sie also jetzt auf Yahoo nach einem Restaurant suchen, erhalten Sie neben einem Link zur Restaurantseite möglicherweise Aufzählungszeichen mit der Adresse des Restaurants, seiner Telefonnummer und einer Zusammenstellung von Bewertungen.) SearchMonkey hält das Versprechen des Semantic Web und deren Veröffentlichung, damit Verlage daran teilnehmen können, sagt Prabhakar Raghavan, Leiter von Yahoo Labs. Google hat vor kurzem damit begonnen, etwas Ähnliches zu tun, das sogenannte Rich Snippets.
Solche Ideen haben sich jedoch nur langsam im Web verbreitet, obwohl das World Wide Web Consortium (W3C), das internationale Standardsetzungsgremium unter der Leitung von Berners-Lee, Spezifikationen festgelegt hat, um sie breiter umzusetzen. Und selbst wenn die W3C-Standards breit angewendet würden, bieten sie nicht viel Anleitung zur Berechnung, sagt Ivan Herman, der die semantischen Bemühungen des W3C von Amsterdam aus leitet: Wie diese Daten mit numerischen Berechnungen und mathematischen Prozessen kombiniert werden, ist nicht genau definiert, und das ist sicherlich ein Bereich, in dem wir arbeiten müssen.
Während die heutigen Suchmaschinen immer breiter und nützlicher werden – sie erweitern sich in neue Kategorien (Karten, Fotos, Videos, Nachrichten), lernen einfache Fragen zu beantworten (Wie viele Einwohner hat New York?) Pfund in Kilogramm?) – sie sind nicht besonders tiefgründig oder aufschlussreich. Google ist zwar großartig, sagt Daniel Weld, Informatiker an der University of Washington und Semantic-Web-Forscher, aber ich persönlich hätte lieber den Schiffscomputer auf dem Starship Unternehmen , wo Sie hochrangige Fragen stellen und es die Antwort gibt und die Antwort erklärt, und dann können Sie sagen: „Warum dachten Sie, dass das wahr ist?“ und es führt Sie zurück zur Quelle.
Stephen Wolfram sieht es so, dass er die Infrastruktur bereitstellt, um Fragen auf wirklich intelligente Weise zu beantworten – wenn auch zu Themen, die anfangs auf geekige Domänen ausgerichtet sind. Wir haben nicht das Problem, mit den Wechselfällen der Dinge umzugehen, die nur irgendwie im Web vorhanden sind, sagt er. Wir haben in den sauren Apfel gebissen und gesagt: „Lasst uns all diese Daten selbst kuratieren!“ Es wäre großartig, wenn das Semantic Web passiert wäre und wir einfach Daten sammeln könnten und alles wunderbar zusammenpassen würde. Es ist nicht passiert.
Die Demo
Um 3 Uhr nachmittags. Am 28. April war die Markteinführung noch zwei Wochen entfernt, als der 49-jährige Wolfram – ergraut, kahlköpfig und voller nervöser Energie – seinen Platz an einem Rednerpult der Harvard Law School einnahm, wie üblich in einem Oxford-Hemd, Khakihosen und Nike Sneakers, um die erste öffentliche (und Webcast-)Demonstration von Wolfram Alpha zu liefern. In seinem sanften englischen Akzent ging er einige Tricks der Engine durch, wie zum Beispiel die Eingabe von Gs, Cs, As und Ts, um detaillierte Daten über die Gene zu erhalten, in denen eine DNA-Sequenz auftauchte.
In den letzten zwei Jahrzehnten war Wolfram sowohl für seine Brillanz als auch für seine Selbstverherrlichung bekannt geworden. Als in London geborene Wunderkind übersprang er einen Bachelor-Abschluss, um im Alter von 20 Jahren am Caltech in Physik zu promovieren, und gewann zwei Jahre später ein Genius-Stipendium der MacArthur Foundation. Er hatte eine Reihe von angesehenen Positionen am Caltech, dem Institute for Advanced Study in Princeton und der University of Illinois inne. Aber Mitte der 1980er Jahre verließ er die akademische Welt, um Wolfram Research zu gründen, und 1988 veröffentlichte das Unternehmen die erste Version von Mathematica. Die Software enthält umfangreiche Bibliotheken mathematischer Funktionen, Werkzeuge zur Visualisierung von Daten in zwei und drei Dimensionen und umfangreiche Datenbanken zu astronomischen Körpern, chemischen Verbindungen, subatomaren Partikeln, sozioökonomischen Angelegenheiten, Finanzinstrumenten, menschlichen Genen und Proteinen und einigen einfachen biografischen Informationen, unter anderem andere Dinge. Und es erzeugt wunderbare Visualisierungen: geometrische Formen, molekulare Diagramme, Orbit-Plots.
Vierzehn Jahre nach der ersten Veröffentlichung von Mathematica – einer Zeit, in der er keine Forschungen veröffentlichte – brachte Wolfram einen 1.200-seitigen Wälzer hervor, Eine neue Art der Wissenschaft , die er später als bezeichnete NKS . Darin postulierte er, dass viele komplexe Systeme und Probleme – von Pflanzen- und Tiermorphologien bis hin zur Quantenmechanik – auf einfache Regeln reduziert werden könnten. Im New York Times , verkündete George Johnson, Niemand hat mehr zu dieser neuen Denkweise über die Welt beigetragen. Aber Wolframs eigene Charakterisierung – dass das Buch als Initiierung eines Paradigmenwechsels von historischer Bedeutung in der Wissenschaft angesehen wurde – stieß auf mehr als nur ein wenig Augenrollen. Das Adjektiv Wolframian in das Lexikon eingetreten ist, was bedeutet, etwas zu nehmen, das jeder kennt, und es als diese erstaunliche Entdeckung über die Natur der Realität zu präsentieren, sagt Scott Aaronson, ein Informatiker am MIT (dessen Blog Shtetl Optimized auf technologyreview.com veröffentlicht wird). Aaronson bestreitet nicht, dass Mathematica eine sehr coole Software ist, aber er sagt das NKS , obwohl es als populärwissenschaftlich wertvoll ist, hatte es im Wesentlichen keinen Einfluss auf die Bereiche der Informatik und Physik, die ich kenne.
Zu Wolfram kommt jetzt Alpha hinzu NKS als eines der großen wissenschaftlichen Unterfangen der Menschheitsgeschichte. Er verteilte eine zweiseitige Liste und stellte sie am Ende eines Kontinuums, das mit der Erfindung der Arithmetik und der Schriftsprache beginnt und dann die Bibliothek von Alexandria, Isaac Newton, und die Schaffung der Enzyklopädie Britannica . Er positioniert Mathematica kurz vor der Erfindung des World Wide Web 1989; NKS einen Platz zwischen Wikipedia und Web 2.0 einnimmt. Er beschreibt den letzten Eintrag, Wolfram Alpha, als Definition einer neuen Art von wissensbasiertem Computing.
Eine reale Bestätigung der potenziellen Bedeutung von Alpha fand teilweise in Wolframs Harvard Law-Vortrag statt. Um 15:17 Uhr kündigte der offizielle Blog von Google einen neuen Dienst an, der es Menschen ermöglicht, öffentliche Daten zu durchsuchen und zu vergleichen, beginnend mit Volkszählungen und Arbeitsdaten. Der Dienst würde keine Webseiten, sondern von Google erstellte Diagramme und Grafiken zurückgeben. (Eine Suche nach der Arbeitslosenquote in Ohio würde zum Beispiel ein Diagramm der Daten liefern, plus Möglichkeiten, diese Quote mit denen anderer Staaten zu vergleichen.) Der Blogpost nannte es eine Möglichkeit, riesige Bereiche interessanter öffentlicher Daten zu Preisen zu erschließen von Keksen, CO2-Emissionen, Asthmahäufigkeit, High-School-Abschlussquoten, Bäckergehälter, Anzahl von Waldbränden und die Liste geht weiter. Seit der Übernahme von Trendalyzer, auf dessen Technologie die Grafiken basieren, hat Google zwei Jahre lang an dem Dienst gearbeitet; Das Unternehmen sagt, der Zeitpunkt der Ankündigung sei ein Zufall gewesen. Aber offensichtlich erkannte der Branchenriese das gleiche Defizit bei der Websuche an, das die Leute von Wolfram angriffen.
Zwei Wochen später – am Vorabend des Wolfram-Starts – veranstaltete Google eine Veranstaltung namens Searchology, bei der ein weiterer neuer Datenverarbeitungsdienst angekündigt wurde, Google Squared. Die Technologie, die jetzt auf ihrer Google Labs-Site verfügbar ist, kombiniert Informationen aus verschiedenen Webquellen und verpackt sie in schöne Tabellen. Eine Suche nach Achterbahnen liefert zum Beispiel eine Tabelle mit amerikanischen Fahrgeschäften von Vergnügungsparks von Excalibur bis Montezooma's Revenge. Spalten enthalten Miniaturbilder, Beschreibungen, Höhen und Längen. Benutzer können auf die Ergebnisse klicken, um Fehler in der Originaltabelle zu löschen und die Suche zu verfeinern. Marissa Mayer, eine Google-Vizepräsidentin, sagte während der Veranstaltung, dass Google Squared die Suche in eine völlig neue Richtung lenkt. Sie fügte hinzu: Es ist ein schwieriges Informatikproblem – diese unstrukturierten Informationen zu nehmen und strukturiert darzustellen.
Google sagte auch, dass es bessere Echtzeitdaten in den Suchergebnissen bereitstellen würde. Wenn Sie nach Erdbeben in San Francisco suchen, wird Google wie Alpha jetzt die neuesten relevanten Berichte des U.S. Geological Survey veröffentlichen. (Es tut etwas Ähnliches mit Echtzeitdaten von Fluglinienflügen und Sportergebnissen.) Peter Norvig, Forschungsdirektor von Google, sagte mir, dass die Technologien einen Vorgeschmack auf die Bemühungen des Unternehmens beim Auffinden, Kombinieren und Präsentieren numerischer Daten darstellen. Im Allgemeinen würde ich sagen, dass unser Ansatz eher auf offene Systeme als auf geschlossene, kuratierte Systeme ausgerichtet wäre, sagte Norvig, aber ich schätze die breite Art der Benutzeroberfläche, die Wolfram Alpha bietet, und die Datenanalysetools. Davon möchten wir gerne mehr machen. Vielleicht drängt es uns, wenn er da draußen ist, mehr und schneller freizugeben – ich weiß es nicht. Scott Kim, Executive Vice President für Technologie bei der Suchmaschine Ask, deutete direkter an, dass Wolfram einen Einfluss haben würde. Ich denke, es öffnet den Menschen – der breiten Öffentlichkeit – die Augen dafür, was man aus einer Rechenmaschine herausholen kann und wie das in eine Suchmaschine integriert werden kann, sagte er über Alpha. Dies ist ein absoluter Teil der Zukunft der Suche, und es liegt noch ein langer Weg vor uns.
Starten
Als Schausteller sorgte Stephen Wolfram dafür, dass die beiden Supercomputer dramatisch mit blauen und grünen LED-Lichtern beleuchtet wurden. Im neuen Rechenzentrum bei Champaign hatte er sich einen leicht erhöhten Kommandoposten eingerichtet. Er hatte dafür gesorgt, dass die Veranstaltung per Webcast übertragen wurde. Und um 22:30 Uhr Am 15. Mai, als eine Tornado-Uhr einen Großteil von Illinois bedeckte, klickte er mit der Maus auf eine Registerkarte mit der Aufschrift Aktivieren, und ein an der Wand montierter Bildschirm zeigte Computercluster, die zum Leben erwachten. Statistisch gesehen wird es einige Probleme geben, und es ist nur eine Frage der Probleme, sagte er in dieser Nacht. Aber trotz Spannungsschwankungen und früherer Überlastung der Supercomputer vermied Wolfram einen Crash, wie ihn Cuil heimsuchte.
Sein Motor selbst hatte jedoch immer noch ein großes Leistungsproblem. So vollständig und elegant es auch war, wenn es etwas wusste, es gab vieles, was es nicht wusste (und es war schwer zu erraten, was es wissen könnte). Wolfram Alpha ist sich nicht sicher, was Sie mit Ihren Eingaben tun sollen, was eine häufige Antwort von der Website war. Dies lag hauptsächlich an den großen Lücken in den kuratierten Daten; Alpha ist eine Bibliothek, deren Regale nur teilweise gefüllt sind. Es ist weitgehend blind für Geschichte, Politik, Literatur, Sport, Sozialwissenschaften und Popkultur. Die Site wurde auch von einer unflexiblen Oberfläche in natürlicher Sprache getäuscht. Wenn Sie beispielsweise nach der Geburt von Isaac Newton gesucht haben, erhalten Sie Newtons Geburtsdatum (25. Dezember 1642; Sie haben auch erfahren, dass sich der Mond an diesem Tag in der zunehmenden Halbmondphase befand). Aber wenn Sie nach dem geborenen Isaac Newton suchten, erstickte Alpha. Aaronson testete es mit mir und stellte fest, dass es nicht antworten konnte Wer hat das Web erfunden? und kannte keine BIP-Zahlen auf Landesebene, sondern nur nationale. Aber es könnte alle möglichen mathematischen Fragen lösen, einschließlich einer Anfrage nach der Erdoberfläche. Aaronson fragte sie: Was ist das BIP von Irland geteilt durch den Kosinus von 42? und erhielt eine Grafik mit den entsprechenden Berechnungen für die BIP-Zahlen von 1970 bis 2007, dargestellt in einer logarithmischen Skala.
Schließlich gab es ein Dokumentationsproblem. Das Anklicken von Links brachte eine Vielzahl von Quellen zum Vorschein: das World Factbook der CIA, die Website Today in Science History, der U.S. Geological Survey, Dow Jones und der Catalogue of Life, ein international geführter Index der weltweit bekannten Arten. Aber nichts spezifizierte, welche Quelle welche Tatsache geliefert hatte. (Gray sagt, dass das Unternehmen daran arbeitet, bestimmten Fakten und berechneten Ergebnissen solche Labels hinzuzufügen.)
Spaziergang: Bei Fragen, die es bewältigen kann – insbesondere bei berechenbaren in Mathematik, Naturwissenschaften und Technik – führt Wolfram Alpha viele originelle Tricks aus. Angezeigt mit Pfannkuchenzutaten (1) bietet die Engine mögliche Variationen (2), zeigt, wie sie die Eingabe interpretiert hat (3) und erstellt ein kombiniertes Nährwertkennzeichen (4). Hinter den Kulissen führt die Mathematica-Software von Wolfram zunächst alle erforderlichen Einheitenumrechnungen durch (z. B. die Umrechnung einer Prise Salz in rechenfertige 380 Milligramm Salz). Aber ein Angebot von Quelleninformationen (5) führt Fakten nicht auf konkrete Hinweise zurück.
Aber wenn man Wolfram Alpha jede Erlaubnis gab – das heißt, wenn man nach Themen fragte, die es kannte, wenn man Suchbegriffe benutzte, die es verstand und sich nicht darum kümmerte, die Hauptquelle zu kennen –, war es detailliert, intelligent und grafisch beeindruckend. Die Suche nach Materialien ergab Diagramme chemischer Verbindungen; Durch Recherchen in der Astronomie haben Sie Karten des Nachthimmels erhalten (gelokalisiert auf der Grundlage der IP-Adresse Ihres Computers). Es könnte Dinge tun, die der durchschnittliche Mensch möchte (wie das Generieren individueller Nährwertetiketten) sowie Dinge, die nur Geeks interessieren (wie das Generieren von Wahrheitstabellen für boolesche algebraische Gleichungen). Wolfram Alpha ist ein wichtiger Fortschritt in der Suchtechnologie, da es Erwartungen an die Suche nach Inhalten weckt, die in Datenbanken gespeichert sind, Marti Hearst, Informatiker an der University of California, Berkeley, und Autor von Benutzeroberflächen durchsuchen , erzählte mir. Aber sie fügte hinzu, dass es noch ein langer Weg sei, bis die ehrgeizigen Ziele erreicht seien.
Einige dieser Probleme werden durch das Hinzufügen weiterer Daten angegangen, ein Versuch, der laut Wolfram auf unbestimmte Zeit andauern wird. Um den Prozess zu unterstützen, enthält die Site Links, über die Personen einzelne Fakten, ganze strukturierte Datensätze und sogar Algorithmen und Modelle übermitteln können. Im Gegensatz zu Wikipedia – wo der Prozess des Hinzufügens und Bearbeitens von Informationen kostenlos und offen ist, mit Kontrollen und Abwägungen durch die Community – plant Wolfram Alpha, eine zentralisiertere Form der Kontrolle aufrechtzuerhalten und sagt, dass seine Mitarbeiter von erfahrenen Kuratoren die Daten vor dem Hinzufügen überprüfen werden alles zum Korpus. Einige glauben jedoch, dass die Expansion ohne einen automatisierten oder von der Community gesteuerten Prozess und ohne die Indexierung des Webs, wie es Suchmaschinen tun, schwierig sein wird. An einem bestimmten Punkt ist die Berechnung nicht mehr so nützlich, wenn es nicht die Rohdaten gibt, um sie zu steuern, sagt Weld von der University of Washington. Google Squared ist eher der Trend, von dem ich denke, dass er dieses Rennen gewinnen wird.
Selbst wenn man bedenkt, dass sein Motor nur ein Anfang ist, bezweifeln einige Skeptiker, dass Wolframs Ansatz für mehr als Nischenanwendungen funktionieren wird. Obwohl ich einen Abschluss als Mathematiker habe und großen Respekt vor allem Mathematischen habe, bin ich mir nicht sicher, ob Sie alle Miseren dieser Welt mit mathematischen Formeln und Berechnungen bewältigen können, sagt Ivan Herman vom W3C. Norvig wiederholte diesen Einwand. Es gibt bestimmte Datensätze, für die dieser [Ansatz] geeignet ist. Wenn Sie über das Atomgewicht von Gold sprechen – wenn verschiedene Labore damit nicht einverstanden sind, sind sie bis zur fünften oder sechsten Dezimalstelle falsch, wen interessiert das? Norvig sagt. Aber in vielen anderen Dingen gibt es keinen Konsens. Es kommt darauf an, was die Daten sind. Es hängt davon ab, welche Art von Berechnung Sie durchführen möchten. Und wenn es sich um nicht numerische Daten handelt, ist weniger klar, welche Art von Berechnung Sie durchführen können. Und Weld häufte sich an: Stellen Sie sich eine Frage vor wie „Wer sind die gefährlichsten Terroristen?“ Das ist wirklich schwierig. Ist jemand ein Terrorist? Wie schätzen wir Gefahren ein? Und Gefahr für wen? Es ist rechnerisch sehr schwierig, diese Art von Argumentation durchzuführen.
Dennoch könnte Wolframs Besessenheit von Berechnungen in einigen Fällen bestimmten Benutzern besser dienen als den von Marktanteilen besessenen großen Suchunternehmen, die natürlich am meisten daran interessiert sind, der Masse zu helfen, bessere Ergebnisse bei Abfragen zu erzielen, die sie bereits durchführen. Nehmen wir an, die Bewertungen eines bestimmten Hotels sind auf mehreren Websites verstreut, sagt Raghavan von Yahoo. Die Abgabe einer zusammenfassenden Bewertung entspricht viel eher den Fragen der Benutzer, als dass sie sagen, dass sie die Gesamtbevölkerung der Balkanländer in Osteuropa wollen. Es gibt immer einen Typen, der eine obskure Frage stellt, aber wir müssen uns wahnsinnig darauf konzentrieren, 99 Prozent der Bevölkerung wirklich zufrieden zu stellen.
In den ersten zwei Wochen verarbeitete Wolfram Alpha 100 Millionen Anfragen und erhielt 55.000 Feedbacks, was auf mehr als ein Nischeninteresse an tiefergehenden Antworten schließen lässt. Wolfram Alpha wird laut Wolfram den Menschen ermöglichen, die Errungenschaften der Wissenschaft und Technik im Alltag zu nutzen, so wie das Web und die Suchmaschinen es Milliarden von Menschen ermöglicht haben, sozusagen Referenzbibliothekare zu werden. Ein Firefox-Add-On ist bereits aufgetaucht, mit dem Suchende Alpha-Ergebnisse neben Google-Ergebnissen anzeigen können. Und Wolfram sagt, der Motor werde ständig verbessert. Drei Wochen nach der Markteinführung kündigte er die erste umfassende Aktualisierung des Codes und der Daten an, darunter Verbesserungen der natürlichsprachlichen Schnittstelle, mehr Daten zu Sublandregionen (wie Wales), eine neue Möglichkeit, nach einem Aktienkurs an einem bestimmten Datum zu suchen, und weitere Berge hinzugefügt, insbesondere in Australien.
Wolfram sagt, dass er Dutzende Millionen Dollar in Wolfram Alpha investiert hat, zusätzlich zu Hunderten von Millionen, die er über zwei Jahrzehnte für die Entwicklung von Mathematica ausgegeben hat. Neben den Ergebnissen erscheinen jetzt auch Anzeigen, und er plant, eine professionelle Abonnementversion mit mehr Funktionen anzubieten. Eine Programmierschnittstelle (genannt API) ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die Wolfram Alpha-Suchen durchführen können. Wir werden sehen, ob dies eine Übung in Philanthropie oder ein florierendes Geschäft ist, sagte er mir.
Sogar Aaronson lässt zu, dass die wahren Richter das Volk sein werden. Millionen von Menschen werden es versuchen, und entweder wird es nützlich sein oder nicht – und das ist der wahre Test, sagt er. Es ist keine abstruse Behauptung über die Natur der Realität. Es ist hier als nützlicher Service, und der Test ist, finden die Leute ihn nützlich oder nicht?
David Talbot ist Technologieüberprüfung der Chefkorrespondent.