Google Search คือเครื่องมือจัดทำดัชนีเว็บแบบกว้างๆ ที่คนส่วนใหญ่ใช้เป็นประจำทุกวัน ในขณะที่ Knowledge Graph Search คือฐานข้อมูลเอนทิตีที่มีโครงสร้างของ Google ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญสำหรับการค้นหาคำตอบโดยตรงและแผงข้อมูล การเข้าใจความแตกต่างระหว่างทั้งสองอย่างนี้จะช่วยอธิบายได้ว่าทำไมบางคำค้นหาจึงให้ผลลัพธ์เป็นข้อเท็จจริงที่ครบถ้วน ในขณะที่บางคำค้นหาให้ผลลัพธ์เป็นลิงก์สีน้ำเงินแบบดั้งเดิม
เครื่องมือค้นหาบนเว็บที่ทรงอิทธิพลที่สุดในโลก ซึ่งจัดทำดัชนีหน้าเว็บหลายพันล้านหน้าและจัดอันดับผลลัพธ์โดยใช้อัลกอริทึม เช่น PageRank, RankBrain และ BERT
ฐานข้อมูลความรู้เชิงความหมายที่ Google เปิดตัวในปี 2012 ซึ่งจัดระเบียบข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งต่างๆ ในโลกแห่งความเป็นจริงและความสัมพันธ์ระหว่างกัน เพื่อให้สามารถให้คำตอบที่ตรงไปตรงมาได้
| ฟีเจอร์ | การค้นหาของ Google | การค้นหากราฟความรู้ |
|---|---|---|
| หน้าที่หลัก | ส่งคืนรายการจัดอันดับของหน้าเว็บที่ตรงกับคำค้นหา | ส่งคืนข้อมูลโครงสร้างเกี่ยวกับเอนทิตีและความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีเหล่านั้น |
| ปีที่เปิดตัว | ปี 1997 (ในชื่อ BackRub และเปลี่ยนชื่อเป็น Google ในปี 1998) | 2012 |
| แหล่งข้อมูล | รวบรวมและจัดทำดัชนีหน้าเว็บจากทั่วอินเทอร์เน็ต | ฐานข้อมูลที่คัดสรรแล้ว วิกิพีเดีย แหล่งข้อมูลที่ได้รับอนุญาต และพันธมิตรที่เชื่อถือได้ |
| รูปแบบเอาต์พุต | ลิงก์สีน้ำเงิน 10 รายการ, ข้อความย่อ, รูปภาพ, วิดีโอ และข้อมูลสรุปเด่น | แผงข้อมูลความรู้ การ์ดข้อมูลบุคคล และช่องคำตอบโดยตรง |
| เทคโนโลยีพื้นฐาน | PageRank, RankBrain, BERT และการจับคู่โครงข่ายประสาทเทียม | ฐานข้อมูลกราฟโดยใช้ไตรภาคเชิงความหมาย (ประธาน-กริยา-กรรม) |
| ประเภทการค้นหาที่เหมาะสมที่สุด | การค้นหาข้อมูลในวงกว้าง การค้นหาเชิงสำรวจ หรือการค้นหาเพื่อนำทาง | คำถามเชิงข้อเท็จจริงเกี่ยวกับบุคคล สถานที่ องค์กร หรือสิ่งของที่เฉพาะเจาะจง |
| มาตราส่วนของข้อมูล | มีการจัดทำดัชนีเว็บเพจหลายแสนล้านหน้า | ข้อมูลมากกว่า 500,000 ล้านรายการ ครอบคลุมเอนทิตีประมาณ 70,000 ล้านรายการ |
| การโต้ตอบของผู้ใช้ | คลิกเข้าไปที่เว็บไซต์ภายนอกเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม | อ่านคำตอบได้โดยตรงบนหน้าผลลัพธ์โดยไม่ต้องคลิก |
Google Search ทำงานเหมือนแคตตาล็อกห้องสมุดขนาดใหญ่ โดยจะทำการรวบรวมข้อมูลจากเว็บสาธารณะและจัดอันดับหน้าเว็บตามความเกี่ยวข้องและความน่าเชื่อถือ เมื่อคุณพิมพ์คำค้นหา ระบบจะจับคู่คำของคุณกับดัชนีและส่งคืนหน้าเว็บที่ดูมีประโยชน์ที่สุด แต่การค้นหาด้วย Knowledge Graph Search ทำงานแตกต่างออกไป แทนที่จะจับคู่คำหลักกับเอกสาร ระบบจะเข้าใจว่าคำค้นหาของคุณหมายถึงเอนทิตีเฉพาะ เช่น บุคคล เมือง หรือธาตุเคมี และดึงข้อเท็จจริงที่ได้รับการตรวจสอบแล้วเกี่ยวกับเอนทิตีนั้นจากฐานข้อมูลที่มีโครงสร้าง
การค้นหาแบบดั้งเดิมของ Google ดึงข้อมูลจากเว็บเพจสาธารณะแทบทุกเว็บ ซึ่งหมายความว่าครอบคลุมเนื้อหาหลากหลายมาก แต่ก็รวมถึงแหล่งข้อมูลคุณภาพต่ำหรือไม่น่าเชื่อถือด้วย กราฟความรู้ (Knowledge Graph) ใช้แนวทางตรงกันข้าม โดยดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่คัดสรรมาอย่างดีและน่าเชื่อถือ เช่น วิกิพีเดีย ฐานข้อมูลของรัฐบาล และชุดข้อมูลเชิงพาณิชย์ที่ได้รับอนุญาต ทำให้ผลลัพธ์จากกราฟความรู้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นสำหรับการค้นหาข้อเท็จจริง แต่ก็จำกัดขอบเขตของหัวข้อที่ครอบคลุมได้
หน้าผลการค้นหามาตรฐานของ Google จะแสดงลิงก์สีน้ำเงินสิบรายการ พร้อมด้วยข้อมูลสรุปเด่น รูปภาพ และโฆษณา ส่วนผลลัพธ์จาก Knowledge Graph จะปรากฏเป็นแผงข้อมูลทางด้านขวาของหน้า (หรือด้านบนบนมือถือ) โดยแสดงสรุป ข้อมูลสำคัญ รูปภาพ และเอนทิตีที่เกี่ยวข้อง ในทางปฏิบัติ ระบบทั้งสองทำงานร่วมกันในคำค้นหาส่วนใหญ่ โดยแผงข้อมูลความรู้จะช่วยเสริมผลลัพธ์แบบดั้งเดิมมากกว่าที่จะมาแทนที่
Google Search โดดเด่นในการจัดการกับคำค้นหาที่ไม่ชัดเจน คำค้นหาเชิงสำรวจ หรือคำค้นหาแบบยาว (long-tail queries) ที่ผู้ใช้ต้องการค้นหาเนื้อหาทั่วทั้งเว็บ ในขณะที่ Knowledge Graph Search โดดเด่นเมื่อผู้ใช้ต้องการคำตอบที่รวดเร็วและชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่เป็นที่รู้จักกันดี เช่น จำนวนประชากรของโตเกียว หรือวันเกิดของคนดัง สำหรับหัวข้อเฉพาะกลุ่ม ข้อเท็จจริงที่ไม่ค่อยมีคนรู้จัก หรือเหตุการณ์ล่าสุด การค้นหาแบบดั้งเดิมมักจะทำได้ดีกว่า Knowledge Graph เนื่องจากฐานข้อมูลแบบมีโครงสร้างนั้นไม่มีข้อมูลเหล่านั้นอยู่
ทั้งสองระบบมีการพัฒนาอย่างมากด้วยเทคโนโลยี AI Google Search ได้ผสานรวม BERT และโมเดล MUM ที่ใหม่กว่า เพื่อทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติและคำค้นหาที่ซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้น ตัวกราฟความรู้เองก็เป็นข้อมูลป้อนเข้าสู่ฟีเจอร์ AI ใหม่ๆ ของ Google รวมถึง AI Overviews และคำตอบที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini ซึ่งผสมผสานข้อมูลกราฟเข้ากับโมเดลภาษาแบบสร้างสรรค์ ในแง่นั้น กราฟความรู้จึงกลายเป็นรากฐานสำคัญสำหรับความทะเยอทะยานด้านการค้นหาด้วย AI ในวงกว้างของ Google มากกว่าที่จะเป็นผลิตภัณฑ์ที่แยกต่างหาก
Knowledge Graph ก็คือสิ่งเดียวกันกับ Google Search นั่นเอง
ทั้งสองเป็นระบบแยกกันแต่ทำงานร่วมกัน Google Search ทำหน้าที่จัดทำดัชนีหน้าเว็บ ในขณะที่ Knowledge Graph คือฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างของเอนทิตีและข้อเท็จจริง ผลการค้นหาส่วนใหญ่จะรวมทั้งสองอย่างเข้าด้วยกัน แต่มีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน
ผลลัพธ์จาก Knowledge Graph มาจาก Wikipedia เสมอ
วิกิพีเดียเป็นแหล่งข้อมูลหลัก แต่ Knowledge Graph ยังดึงข้อมูลจาก CIA World Factbook, Freebase, ฐานข้อมูลเชิงพาณิชย์ที่ได้รับอนุญาต และพันธมิตรที่เชื่อถือได้อื่นๆ อีกมากมาย Google ไม่ได้พึ่งพาแหล่งข้อมูลใดแหล่งเดียว
ถ้าข้อมูลใดอยู่ใน Knowledge Graph ข้อมูลนั้นจะต้องมีความถูกต้อง 100%
กราฟความรู้ (Knowledge Graph) อาจมีข้อผิดพลาดได้ เนื่องจากรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง และแหล่งข้อมูลเหล่านั้นบางครั้งอาจไม่ตรงกันหรือล้าสมัย Google อนุญาตให้ผู้ใช้เสนอแนะการแก้ไขได้ แต่ไม่รับประกันความถูกต้องแม่นยำ
Google Search ใช้การจับคู่คำหลักเท่านั้น
ระบบค้นหาของ Google ในปัจจุบันใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน รวมถึง RankBrain, BERT และการจับคู่โครงข่ายประสาทเทียม เพื่อทำความเข้าใจเจตนาและบริบทเบื้องหลังคำค้นหา ไม่ใช่แค่คำหลักที่พิมพ์ลงไปเท่านั้น
กราฟความรู้สามารถตอบคำถามได้ทุกข้อ
กราฟความรู้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในการค้นหาข้อเท็จจริงเกี่ยวกับเอนทิตีที่มีการกำหนดไว้อย่างชัดเจน ไม่สามารถตอบคำถามเชิงอัตวิสัย ดำเนินการคำนวณ หรือดึงข้อมูลล่าสุดที่ยังไม่ได้เพิ่มลงในฐานข้อมูลได้
เลือก Google Search เมื่อคุณต้องการค้นหาข้อมูลในวงกว้าง ข้อมูลล่าสุด หรือมุมมองที่หลากหลายจากทั่วทั้งเว็บ เลือก Knowledge Graph Search เมื่อคุณต้องการข้อมูลที่รวดเร็วและน่าเชื่อถือเกี่ยวกับสิ่งที่มีขอบเขตชัดเจน เช่น บุคคลที่มีชื่อเสียง สถานที่ หรือองค์กร ในทางปฏิบัติ ผู้ใช้ส่วนใหญ่จะได้รับประโยชน์จากการใช้ทั้งสองอย่างร่วมกัน เนื่องจาก Google ผสานรวมทั้งสองอย่างไว้ในหน้าผลการค้นหาทุกหน้า
AI slop หมายถึงเนื้อหา AI ที่ผลิตออกมาจำนวนมากโดยใช้ความพยายามน้อยและขาดการกำกับดูแล ในขณะที่งาน AI ที่มีมนุษย์ควบคุมนั้นเป็นการผสมผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการตัดต่อ การกำกับ และการตัดสินใจเชิงสร้างสรรค์อย่างรอบคอบ ความแตกต่างมักอยู่ที่คุณภาพ ความคิดริเริ่ม ประโยชน์ใช้สอย และว่ามีบุคคลจริงเข้ามามีส่วนร่วมในการกำหนดผลลัพธ์สุดท้ายหรือไม่
AI ที่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง (Human-in-the-Loop AI) ผสานประสิทธิภาพของเครื่องจักรเข้ากับการตัดสินใจของมนุษย์ในจุดสำคัญ ในขณะที่ระบบ AI อัตโนมัติเต็มรูปแบบ (Fully Automated AI Systems) ทำงานอย่างอิสระตั้งแต่ต้นจนจบ แต่ละแนวทางมีข้อดีข้อเสียที่แตกต่างกันในด้านความแม่นยำ ความสามารถในการขยายขนาด ต้นทุน และความรับผิดชอบ ซึ่งเป็นตัวกำหนดว่าแนวทางใดเหมาะสมกับกรณีการใช้งานนั้นๆ
การเปรียบเทียบทางสถาปัตยกรรมนี้เน้นให้เห็นถึงความแตกต่างหลักระหว่างระบบ AI ที่รับรู้บริบท ซึ่งวิเคราะห์ข้อมูลสถานการณ์แบบไดนามิก เช่น ความตั้งใจของผู้ใช้ ประวัติ และสภาพแวดล้อม กับระบบที่ไม่รับรู้บริบท ซึ่งประมวลผลข้อมูลนำเข้าเป็นเหตุการณ์แยกต่างหากโดยอาศัยกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเท่านั้น
AI ที่เสริมด้วยการค้นหาจะดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากแหล่งข้อมูลภายนอกในขณะที่ทำการค้นหา ในขณะที่การฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลเพียงอย่างเดียวจะอาศัยความรู้ที่ฝังอยู่ในน้ำหนักของโมเดลระหว่างการฝึกฝนเท่านั้น แต่ละแนวทางมีข้อดีข้อเสียที่แตกต่างกันในด้านความแม่นยำ ต้นทุน ความทันสมัย และความสามารถในการจัดการกับคำถามที่อยู่นอกขอบเขตการฝึกฝนดั้งเดิม
ระบบ AI แบบกระจายศูนย์จะกระจายสติปัญญา ข้อมูล และการคำนวณไปยังโหนดอิสระต่างๆ โดยมักให้ความสำคัญกับความเปิดกว้างและการควบคุมของผู้ใช้ ในขณะที่ระบบ AI ขององค์กรนั้นได้รับการจัดการจากส่วนกลางโดยบริษัทต่างๆ โดยมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพ ผลกำไร และการบูรณาการผลิตภัณฑ์ ทั้งสองแนวทางนี้มีส่วนกำหนดวิธีการสร้าง การกำกับดูแล และการเข้าถึง AI แต่มีความแตกต่างกันอย่างมากในด้านความโปร่งใส การเป็นเจ้าของ และการควบคุม
