9 月初，扎克伯格在一次公開會議上表示 Facebook 正致力于解決搜索問題，話語一出，股價飆升 2 美元多。

這被業界視為 Facebook 正式進軍搜索的信號，令投資者們興奮不已。

在搜索領域，很難有徹底的顛覆者出現，所有的搜索行為都需要有龐大的數據庫作支撐。

Facebook 雖然在搜索領域是新手，但它擁有 10 億用戶量，超過 50 億次的活動，包括狀態更新、Likes 和每天發生在 Faceook 上的其他活動。

這個龐大的世界是對谷歌關閉的。

從這個意義上說，Facebook 擁有成為挑戰者的素質。

網絡世界既是信息的世界，也是人的世界。

馬克·扎克伯格在談到 Facebook 的搜索未來時，舉例說，我紐約的朋友去了哪些壽司餐廳，他們喜不喜歡里面的食物?這個問題谷歌是很難給出答案的。

谷歌所面對的是陌生世界，它會給你一份紐約旅游美食指南，甚至能顯示你周圍的壽司餐廳，從 Yelp 顯示評級，但它無法告訴你哪些是你的朋友喜歡的，他們曾經如何評價的。

現在，人們已經習慣讓搜索引擎成為網絡世界的入口，谷歌 CEO 拉里·佩奇曾經描述過搜索引擎的未來：它就像一臺“星際迷航”式的計算機，能夠即刻回答你可能提出的任何問題，而且它能理解你的真正意圖，提供給你最想要的答案。

從圖像搜索，到知識引擎，到神經網絡，谷歌一直在努力提高自己的智能，理解真實世界。

Facebook 也推出了開放化社會圖譜，希望圍繞人和人的社交圖譜精耕細作。

人是真實世界的一部分，理解人的世界——學習人的語言，揣測人的想法，了解人和人之間的關系，是搜索引擎進化中重要的一環。

越來越智能的谷歌2009 年 12 月，谷歌推出一項被稱之為“Goggles”的產品。

它能通過搜索圖片搜出相關信息。

一個典型的應用場景是，你用照相機或是手機拍了一張照片，Goggle 能搜索出與此相關的信息，可以是一幢大樓的位置，也可以是博物館里的一幅畫。

谷歌擁有一個龐大的數據庫，里面有幾十億張不同的圖片。

按圖搜索功能得以實現，最關鍵的技術是圖像識別，也就是教會計算機識別圖片。

計算機眼中看到的圖片，是由上萬個圖像特征組成的，包括顏色、紋理、亮度、圖片周圍的文字等。

它首先會對互聯網中上百億張圖片進行特征提取，進而識別它們。

用戶上傳了一張圖片，計算機會先提取圖片特征信息，通過復雜的算法，并依靠超大規模并行、實時的圖像特征匹配，在數百毫秒內反饋給用戶查詢結果。

圖像搜索大概在十年前就已經有了，將數據轉化為信息，從原始數據的海洋里找到表面相關聯的事實，這是谷歌一直在做的事情。

但按圖搜索的意義在于，當移動互聯網成為真實世界和網絡世界的接口時，拍一張照片，按下搜索，比在狹小的屏幕上打開網頁輸入文字現實得多。

為了增加視覺搜索技術的靈敏度，谷歌還收購了一家總部位于英國的圖像搜索引擎公司 Plink。

他們曾開發了一款移動版搜索引擎，基于 Android 平臺，幫你搜索用手機攝像頭拍下的藝術品的信息。

去年 7 月，谷歌收購了一家人臉識別軟件公司“匹茲堡模式識別”PittPatt，這家公司的人臉監測和跟蹤軟件能讓我們在照片中確定人臉的位置，在視頻中跟蹤人臉的移動。

如果谷歌在其移動應用中加入人臉識別功能，搜索引擎會變得更加智能。

但目前為止因為隱私控制問題，還沒有這樣的計劃。

除了圖像搜索，在許多基礎研究上，谷歌也在為未來推出更智能的搜索引擎作準備。

谷歌搜索高級副總裁阿米特·辛格哈爾曾經在一篇文章中舉例，現在的搜索技術還無法處理“帶有防蟲噴霧的蚊帳是不是比不帶防蟲噴霧的蚊帳更有效”這樣的問題。

這是他們目前正在研究的方向，將搜索引擎變成一個知識引擎，未來的某一天實現智慧引擎。

Google X 實驗室正在進行神經網絡的研究，一個研究小組連接了 1.6 萬個計算機處理器的神經網絡，組成了一個可以自學的神經網絡，讓機器的識別過程更像人腦。

今年 7 月，這個研究項目已由 Google X 實驗室，轉移到谷歌商業搜索部門，可能會被應用到改善谷歌的圖像搜索、語音識別、人工智能翻譯等項目中。

Facebook 的潛力Facebook 在網上重建了真實社區，它的誕生和崛起只是讓互聯網和真實世界耦合得更緊密了一點。

在搜索行為里，有時候是為了尋找答案，有時候只是為了發現新的東西。

人們在社交網站上的行為，如“喜歡”，“推薦”等，將信息和人的行為聯系起來，自然地為某個頁面設置了權重。

這樣的數據是十分具有競爭力的，涵蓋人們生活的方方面面。

如果一項決定要耗費大量時間和金錢，人們可能很愿意聽聽專家的意見(去 Quora 上向專業人士提問)，或是借助朋友的智慧。

目前而言，Facebook 在社交搜索上有無可比擬的天生優勢。

2010 年，facebook 第三屆 F8 開發者大會上，他們推出了 Open Graph(開放性社會化圖譜)，馬克認為互聯網上不同網站和應用已經成功地為不同事物勾畫出各自的圖譜。

譬如去 Yelp，你就有了本地商家的圖譜，在線音樂網站 Pandora 擁有歌曲之間的關系圖譜，Facebook 則構建了人和人之間的關系。

如果這些關系圖譜都能為搜索所用，將會大大提高搜索的效率，但現實是，網站之間數據相互隔絕，Facebook 提出的開放計劃，目的是提供一個基礎的人和人之間關系的“開放圖譜”，其他所有互聯網網站和應用都可以基于這個開放圖譜為用戶提供應用和服務。

推出這項服務后，用戶在應用程序內的所有行為(經授權)都會顯示在他們的時間軸、朋友的新聞提要中，人們可以通過第三方應用進行分享，既讓許多第三方應用的活躍程度提高，也讓 Facebook 的數據又豐富了許多。

今年，Facebook 也收購了一家專注移動平臺面部識別技術的公司 Face，允許用戶通過攝像頭拍照，可以通過識別人臉，然后把這些信息和用戶的社交網絡個人資料連接起來，方便用戶關注。

如果 Facebook 進入搜索領域，這也會讓人浮想聯翩。

Facebook 所擁有的圖片庫，和谷歌的圖片庫是兩種概念。

想象一下你在 Facebook 上搜一下所有自己的照片，很可能會嚇一跳!在解決隱私問題之前，這種事大概不會發生。

將現實世界“數據化”起來，供人搜索——這些數據是谷歌以外的另一個世界，未來這絕對是一件很有意思的事情。