现在，人人都对谷歌的人工智能系统有所耳闻，这款人工智能计算系统是迄今美国加州山景城最新、最尖端的计算技术。然而，许多人或许并没有意识到该系统改变搜索引擎、优化行业的速度之快。本文将借助一些实例，说明当原有的搜索引擎优化程序不再有效时，若要在商业领域赢得搜索引擎优化战役、站在领军者的行列，应当采取哪些措施。
那么，什么是人工智能？
总体而言，人工智能可分为三类：
1.狭义人工智能：针对特定任务设计的人工智能程序（例如在国际象棋比赛中击败世界冠军的人工智能程序）。
2.通用人工智能：可执行任何任务的人工智能程序。一旦人工智能程序如同人类一般执行各项任务，我们便将其认定为通用人工智能。
3.超级人工智能：任务执行能力普遍高于一般水平（超出了普通人的能力）。
目前提及的谷歌人工智能系统和谷歌现行的机器计算法，都属于狭义人工智能。
事实上，狭义人工智能技术问世已经有一段时间了。你可曾想过，电子邮件系统中的垃圾邮件过滤程序就属于狭义人工智能的范畴。下面将介绍几种我比较青睐的人工智能技术程序：谷歌翻译、IBM沃森计算系统、由亚马逊出品的“向顾客推荐产品”的酷炫程序、自动驾车程序，当然了，还有倍受青睐的谷歌人工智能系统。
狭义人工智能具备多种运算方法，正如佩德罗·多明戈斯在《主算法》一书中所言，试图打造完美ANI程序的数据科学家可大体分为五大“阵营”：符号学家、联系论者、进化论者、贝叶斯统计学者和类比学家。
谷歌人工智能系统正是联系论者的结晶。他们认为，知识以编码的形式存储于大脑神经元之间。而人工智能系统采用的具体策略正是这些专家所称的反向传播技术，也被称作深层强化学习技术。
联系论者声称，这种策略具备从一切原始数据获取知识的能力，正因如此，它具备将知识汲取过程自动化的能力。很显然，谷歌在这一点上持相同看法。2014年1月26日，谷歌宣布收购深层强化学习技术，在本质上，这项技术实属反向传播产品。
因此，在谈论人工智能系统技术的时候，我们可以告诉人们它包含狭义人工智能的一项特殊技术，即反向传播技术，或者深层强化学习技术。既然我们已经解决了“什么是人工智能”的问题，那么接下来的问题便是，这一领域的进展如何？更重要的是，人工智能系统究竟是如何改变搜索引擎的？
技术（和人工智能）的迅猛发展
蒂姆·厄班在他的文章《人工智能变革：超级人工智能之路》中对科技发展做出的解释比其他解释都要略深一筹。
回顾历史，就会发现技术进步的曲线如图1所示。
但是，正如厄班所言，在现实中，个人无法看清图像上所处位置右边的上升趋势（也就是未来的上升趋势）。因此，图2所示才是图中人当时的真实感觉。
也就是说，人类力图预测未来的时候，总是低估了未来的种种可能性。这是因为他们往往着眼于所处位置左边的图景，而不是右边的未来趋势。
然而，现实情况是，随着时间的推移，人类的发展进程越来越快。雷·库兹韦尔将这种趋势称为“加速循环法则”。这一原创理论背后的科学原理在于：与不太发达的社会相比，由于发达社会更为先进，因此能以更快的速率继续向前发展。当然啦，人工智能的发展和目前先进技术的增长速度也是如此。
目前的计算资源也体现了这种越来越快的速度，我们可以清楚地看到，并能直接感受到，高级运算和计算机都获益于“加速循环法则”。更加令人震惊的是：在未来某个节点，一台节约型电脑的运算能力不仅会超过个人，而且会超过全人类运算能力的总和。
事实上，按照现在的趋势看来，我们将能在2025年左右实现通用人工智能（AGI）。很明显，技术发展的速度越来越快，从许多方面来看，大多数人都会对此措手不及。
超智能的崛起
正如上文所述，谷歌的人工智能系统只是一种狭义人工智能形式。这意味着，尽管狭义人工智能程序在某一特定领域超越了个人，却只属于相对较弱的人工智能形式。
然而，这种“弱势”人工智能很可能轻易地转化为某种令我们手足无措的事物，而且转化速度之快出乎我们的预料。
你可以从图3中清楚地看到，尽管在某一特定任务中属于超智能等级，但是在多数情况下，谷歌的人工智能系统在智力等级量表中所处的级别是：相当不够智能。
但是，如果将“加速循环法则”应用于人工智能后会发生什么？蒂姆·厄班带领我们体验了一场思想实验之旅：
“即使人工智能在智力方面不断地接近人类，但在我们看来，它也只是比原来聪明了一点儿，这就和我们看待动物是一样的。当人工智能的智力水平终于达到人类最低水平的时候（即尼克·博斯特伦所说的“村野白痴”水平），我们通常的反应是：“哇哦，就像个傻瓜一样。简直太可爱了！”现在唯一确定的是，在宏大的智力图谱上，从“村野白痴”到“爱因斯坦”，人类智力图谱的范围实际上十分狭窄。所以说，只要达到“村野白痴”的智力水平，就可以声称人工智能成了通用人工智能，或许突然之间它会比爱因斯坦更加聪明，但我们无法预知究竟会发生什么。
汽车业，这是由于公司的首席执行官之前与汽车业有关系。该公司的设计十分“巧妙”，他们在汽车网站上构建了一个交叉销售网页，“买车签约即送新鞋”，点击后就会链接到该公司的新款鞋。完全不着痕迹，不是吗？人工智能系统将会注意到这一点，注意到这种反向链接配置看起来与信誉良好的鞋类网站截然不同。而更糟糕的是，大量垃圾鞋类网站也有汽车网站的反向链接配置。哇！
就这样，在不了解“正确”的反向链接配置是什么的情况下，人工智能系统已经对搜索引擎的搜索结果做出了“好”与“坏”的判断。新的售鞋网站已经被标记为垃圾网站，浏览量开始暴跌。
搜索引擎优化和人工智能的未来前景
正如我们在讨论加速循环法则时谈到的那样，人工智能系统和其他人工智能将会在未来某个时刻超越人脑。而现在，无人知晓科技将引领我们走向何方。
不过，有些事情是确定无疑的：
任何竞争激烈的关键字设置都需要自检；
大多数网站将需要进行市场定位，防止被错误分类；
所有网站都应该模仿本领域内一流网站的结构和要素。
在某些方面，深层强化学习方法使搜索引擎优化变得更加简单。人工智能系统及同类技术几乎与人脑相当，它们遵循的规则十分简洁明了：不再出现漏洞。
在其他方面，前路略为坎坷。搜索引擎优化领域将极度专业化，分析学和大数据成为日常运营的基本准则。对任何不熟悉这些方法的搜索引擎优化而言，还有很多工作要做，需要奋力猛追。而对拥有相应技能的技术人员来说，数目可观的薪金指日可待。
