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Le soir du 27 avril, une pluie féroce a ratissé les fenêtres à côté de la cabine de Jamie Williams alors que le physicien était assis, épuisé, plongé dans les détails de la science alimentaire. Sur l'écran d'ordinateur devant lui se trouvaient des tableaux d'informations brutes du département américain de l'Agriculture, contenant des données sur 7 000 aliments, des mûres au bœuf. Lui et une équipe de quatre personnes conservaient les données, les préparant pour un nouveau type de recherche en ligne. Il a passé au peigne fin les onglets qui ont identifié 150 propriétés (nutriments, calories, glucides, etc.), s'assurant que les différentes abréviations étaient cohérentes et lisibles par les ordinateurs. Il a organisé les aliments en groupes pour faciliter les requêtes en langage naturel. Une recherche d'informations nutritionnelles sur le lait donnerait par exemple une valeur moyenne, tandis que le lait écrémé apporterait une réponse précise.
Williams ne travaillait pas dans une redoute d'entrepreneurs de la Silicon Valley Web, mais dans une citadelle de geeks scientifiques du Midwest : Wolfram Research, à Champaign, IL, logé dans un immeuble de bureaux surplombant un Walgreens et un McDonald's. C'était le repaire de Stephen Wolfram, le physicien et créateur de Mathematica, qui est généralement reconnu comme le logiciel technique et graphique le plus complet pour les mathématiciens, les scientifiques et les ingénieurs. Williams travaillait sur quelque chose que son entreprise appelait un moteur de connaissances informatiques : Wolfram Alpha. En réponse aux questions, Alpha était censé calculer les réponses plutôt que de répertorier les pages Web. Il se composerait de trois éléments, affinés à la main dans Champaign : une collection d'ensembles de données en constante expansion, une calculatrice élaborée et une interface en langage naturel pour les requêtes.
Que pourrait faire le système de Wolfram que Google ne peut pas faire ? Supposons que vous vouliez savoir combien de cholestérol et de graisses saturées se cachaient dans une tranche de pain de maïs de votre grand-mère. Vous transcririez ses ingrédients de sa fiche jaunie dans une barre de requête en ligne, et Alpha exécuterait des calculs et produirait une étiquette nutritionnelle de style USDA. Bien sûr, vous pouvez aller sur Google, trouver les calories dans un œuf standard, etc., mais quelle douleur dans le cul ce serait ! s'est exclamé Theodore Gray, cofondateur de Wolfram Research. Vous auriez besoin des données. Et vous auriez besoin que les données soient sous des formes qui peuvent être facilement converties, si besoin est. Et il faudrait les additionner. Vous pouvez le faire, comme au cours des décennies précédentes : vous pouvez aller à la bibliothèque pour trouver une référence, et aujourd'hui, vous pouvez vous rendre sur Google ou sur un autre moteur de recherche pour commencer. Mais nous le rendons beaucoup plus facile. Avec un moteur de recherche conventionnel, a-t-il ajouté, entrez «une tasse de sucre, une livre de farine», et il vomit complètement sur tout votre écran.
C'est un exemple du genre de chose qu'Alpha était censé faire : fournir des réponses plus profondes, plus spécifiques et plus graphiques à certains types de questions, bien qu'un ensemble limité au début. Les requêtes pour D# majeur produiraient des graphiques de l'échelle musicale, les requêtes pour Vénus produiraient des cartes détaillées et actuelles du ciel nocturne ; des requêtes sur des paires d'entreprises produiraient des tableaux et des graphiques comparatifs. Cela ajouterait des informations supplémentaires : une recherche de la distance New York Londres produirait la réponse en miles, kilomètres et miles nautiques ; une carte indiquant la trajectoire de vol ; et une comparaison du temps qu'il faudrait à un jet, une onde sonore et un faisceau lumineux pour faire le voyage. Posez-lui des questions sur un mot (préfacé par le mot mot ), et cela générerait des tables d'étymologie et des réseaux de synonymes. Pour faire ce genre de choses, il faudrait commencer avec des ensembles de données et des formules mathématiques et scientifiques déjà contenus dans Mathematica, et construire à partir de là. Certaines des nouvelles informations, telles que les données gouvernementales sur l'alimentation, n'auraient besoin que d'une réorganisation mineure. C'est ce que faisait Williams. D'autres types, tels que les données de stock en temps réel, nécessitaient une licence. D'autres encore, telles que les données sur les avions, seraient recueillies à partir de sources Web ouvertes telles que Wikipedia et Freebase, et nettoyées.
Écoutez David Talbot décrire son voyage à Wolfram Research à Champaign, dans l'Illinois, pour faire un rapport sur le moteur de connaissance informatique Wolfram Alpha.
Wolfram lui-même était à Boston, se préparant à donner la première démonstration publique le lendemain après-midi. (Il avait déjà fait des démos pour Tim Berners-Lee, inventeur du World Wide Web, et plusieurs capitaines de l'industrie technologique, dont Bill Gates de Microsoft, Sergey Brin de Google et Jeff Bezos d'Amazon.) J'étais assis dans le bureau de Gray, qui semblait plus comme un sanctuaire du tableau périodique des éléments qu'un lieu de travail : des échantillons de nickel, de chrome, de sélénium, de soufre et des dizaines d'autres étagères en verre ornées. (Il a fièrement ouvert une boîte de plomb et a récupéré une plaque métallique terne, de la taille de deux paquets de cartes. C'était 11 livres d'uranium - non enrichi, heureusement, mais toujours légèrement radioactif.) C'est une notion limitée que la seule chose que vous peut faire avec la recherche aujourd'hui est essentiellement une recherche textuelle de documents imprimés existants, a déclaré Gray. Cela représente un énorme manque d'imagination.
Au bout du couloir, Eric Weisstein, astronome et créateur de MathWorld, la référence en ligne désormais hébergée par Wolfram, était assis dans un bureau au milieu de boutures de plantes-araignées dans des gobelets en papier ciré (elles sont particulièrement efficaces pour purifier l'air, a-t-il expliqué), mettant la touche finale à un convertisseur d'unités complet pour piloter certains des résultats d'Alpha. Si vous effectuez une recherche sur le Web, il existe des centaines, voire des milliers de sites où les gens peuvent convertir des pieds en mètres, a déclaré Weisstein. Mais ils ne sont pas assez flexibles, assez autoritaires et, dans la plupart des cas, ils n'ont pas une couverture suffisante. De telles calculatrices ne peuvent pas vous dire combien de grammes il y a dans une tasse de lait ou une tasse de farine (la réponse varie selon la substance). Et oubliez de les utiliser pour convertir une pincée (380 milligrammes, dans le cas du sel) ou une goutte (si c'est de l'huile de maïs, une goutte métrique vaut 56 milligrammes), ou un tonneau (beaucoup de vin : 248 kilogrammes), encore moins d'unités de conductivité thermique, de tailles internationales de chapeaux pour hommes ou de tout type de boisseau. Le boisseau est important. Un boisseau de soja n'est pas la même chose qu'un boisseau de blé, n'est pas la même chose qu'un boisseau de volume, n'est pas la même chose qu'un boisseau de masse, a déclaré Weisstein. Nous avons construit le meilleur convertisseur d'unités au monde !
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Écoutez Stephen Wolfram décrire l'avenir de Wolfram Alpha, son moteur de connaissances informatiques.
Dans tout le bâtiment et dans des endroits éloignés, environ 150 membres du personnel de Wolfram ont travaillé de la même manière, certains dans des domaines assez éloignés. J'ai trouvé Ed Pegg dans sa cabine, plongé dans le sujet du carrelage. Au bout de ses doigts se trouvait la référence définitive, les 700 pages Tilings and Patterns de Grünbaum et Shephard, décrivant tout, des obscurs motifs cristallographiques dans les matériaux aux chevrons et aux tissages de paniers des allées en briques. Il y avait tellement de variantes : motifs de carrelage islamiques (octogones, hexagones et deux types d'étoiles) ; doubles spirales faites de coins emboîtés à neuf côtés; 14 types de motifs basés sur divers pentagones. Bien que le corpus de pavage ne soit pas chargé au moment du lancement, Pegg créait des moyens de combiner et de calculer les motifs. Avec ces outils et d'autres, un designer textile peut créer un motif de type Escher (en utilisant des fleurs interconnectées, par exemple, au lieu de lézards) ; un chimiste pourrait explorer comment une collection de molécules pourrait s'emboîter ; un propriétaire peut générer un modèle pour un nouveau sol de salle de bain.
Mais d'abord, Alpha devait se lancer – et la date de lancement n'était que de trois semaines. Beaucoup de choses restaient floues. L'interface en langage naturel fonctionnerait-elle assez bien ? Les deux superordinateurs (qui venaient d'arriver au centre de données à l'extérieur de la ville) supporteraient-ils le jour du lancement – ou le site tomberait-il en panne, comme Cuil, le tueur présumé de Google en 2008, l'avait fait ? Et les gens se soucieraient-ils vraiment de savoir combien de millisecondes il faut à un faisceau lumineux pour aller de New York à Londres ? Dans Champaign, les développeurs essayaient juste d'éliminer les problèmes. Il y a un sentiment un peu intimidant de savoir que cela ne finit jamais, a confié Williams, même si c'est le lancement.
Gray s'arrêta devant la cabine de Williams. Les deux hommes se blottirent devant l'écran de l'ordinateur, silencieux un instant.
Pourquoi ça ne marche pas avec deux tasses de farine et deux œufs ? demanda finalement Gray.
Eh bien, répondit Williams, il y a un bug.
C'est élémentaire : Wolfram Alpha peut initialement avoir une portée limitée, une interface utilisateur parfois rigide et des informations de source vagues, mais le cofondateur de l'entreprise (et collectionneur d'éléments) Theodore Gray dit que les principaux moteurs de recherche sont affligés d'un énorme manque d'imagination et sont mauvais en mathématiques.
Sémantique lente
En 1993, un jeune diplômé de l'Université du Maryland, un Russe intelligent avec un intérêt pour les ordinateurs, a été interné à Wolfram Research. Il a fait quelques travaux pratiques sur le noyau de Mathematica, ou le noyau du logiciel. Puis il est parti faire son master à Stanford et cofonder Google. Aujourd'hui, Google gère 64% de toutes les recherches effectuées par les Américains, mais l'ancien stagiaire de Wolfram, Sergey Brin, n'est pas entièrement satisfait. Il domine une industrie, il vaut 12 milliards de dollars et il participe à la réunion annuelle du Forum économique mondial à Davos, en Suisse. La technologie de recherche, cependant, n'a pas suivi son ascension personnelle. [T]ici sont des domaines importants dans lesquels j'aurais aimé que nous ayons fait plus de progrès, a écrit Brin dans le rapport annuel 2008 de Google. La recherche parfaite nécessite une intelligence artificielle au niveau humain, que beaucoup d'entre nous pensent encore assez éloignée. Cependant, je pense qu'il sera bientôt possible d'avoir un moteur de recherche qui « comprenne » davantage les requêtes et les documents que nous ne le faisons aujourd'hui. D'autres prétendent avoir accompli cela, et les systèmes de Google ont plus d'intelligence derrière les rideaux qu'il n'y paraît de l'extérieur, mais le domaine dans son ensemble est encore loin de l'endroit où je m'attendais à ce qu'il soit.
Parmi tous les leaders de la recherche sur le Web au fil des ans – d'Excite (a fait faillite) à Alta Vista (absorbé par Yahoo en 2003) aux cinq principaux acteurs actuels (Google, Yahoo, Microsoft, Ask et AOL) – l'approche de base est restée le même. Ils créent des index massifs du Web, c'est-à-dire que leur logiciel parcourt continuellement le Web, collectant des phrases, des mots-clés, des titres et des liens sur des milliards de pages afin de trouver les meilleures correspondances pour les requêtes de recherche. Google a triomphé parce que sa méthode de classement des pages, basée en partie sur l'analyse de la structure de liaison entre elles, a produit des résultats supérieurs. Mais alors que le Web s'est multiplié par 10 000 au cours de la dernière décennie, les moteurs de recherche n'ont pas fait de progrès comparables dans leur capacité à trouver des réponses spécifiques, puis à les assembler intelligemment. Le Web sémantique – le système envisagé depuis longtemps dans lequel les informations sont étiquetées pour permettre un tel traitement – est encore loin.
L'année dernière, Yahoo a lancé quelque chose appelé SearchMonkey, qui permet aux éditeurs de pages Web d'améliorer les résultats de recherche en ajoutant des balises indiquant au logiciel du moteur de recherche, Ceci est une adresse, Ceci est un numéro de téléphone, et ainsi de suite. (Alors maintenant, si vous recherchez un restaurant sur Yahoo, vous pouvez recevoir, au-delà d'un lien vers la page du restaurant, des puces répertoriant l'adresse du restaurant, son numéro de téléphone et une compilation d'avis.) Ce que fait SearchMonkey, c'est tenir la promesse du Web sémantique et de le rendre public afin que les éditeurs puissent y participer, explique Prabhakar Raghavan, directeur de Yahoo Labs. Google a récemment commencé à faire quelque chose de similaire, appelé extraits enrichis.
Mais de telles idées ont mis du temps à se répandre sur le Web, même si le World Wide Web Consortium (W3C), l'organisme international de normalisation dirigé par Berners-Lee, a défini des spécifications pour aider à les mettre en œuvre plus largement. Et même si les normes du W3C étaient largement appliquées, elles n'offrent pas beaucoup de conseils sur le calcul, déclare Ivan Herman, qui dirige les efforts sémantiques du W3C depuis Amsterdam : la manière dont ces données sont combinées avec le calcul numérique et les processus mathématiques n'est pas bien définie, et cela est certainement un domaine dans lequel nous devons travailler.
Ainsi, alors que les moteurs de recherche d'aujourd'hui sont de plus en plus larges et utiles : ils s'étendent à de nouvelles catégories (cartes, photographies, vidéos, actualités), apprennent à répondre à des questions simples (Quelle est la population de New York ?) Et même à effectuer des conversions de base (Qu'est-ce que 10 ? livres en kilogrammes ?) – ils ne sont pas particulièrement profonds ou perspicaces. Bien que Google soit génial, déclare Daniel Weld, informaticien à l'Université de Washington et chercheur en Web sémantique, personnellement, je préférerais que l'ordinateur du navire soit sur le vaisseau spatial. Entreprise , où vous posez des questions de haut niveau et cela donne la réponse, et explique la réponse, puis vous pouvez dire : « Pourquoi pensiez-vous que c'était vrai ? » et cela vous ramène à la source.
Selon Stephen Wolfram, il fournit l'infrastructure pour répondre aux questions de manière vraiment intelligente, bien que sur des sujets initialement orientés vers les domaines geek. Nous n'avons pas le problème de gérer les vicissitudes de ce qui se trouve en quelque sorte sur le Web, dit-il. Nous avons mordu la balle et dit : « Conservons toutes ces données nous-mêmes ! » Ce serait formidable si le Web sémantique avait existé et nous pouvions simplement aller chercher des données et tout s'emboîterait parfaitement. Ce n'est pas arrivé.
La démo
À 15 heures. le 28 avril, le lancement était encore dans deux semaines alors que Wolfram, 49 ans, grisonnant, chauve et plein d'énergie nerveuse, a pris sa place dans un lutrin de la Harvard Law School, vêtu comme d'habitude d'une chemise oxford, de kakis et Nike sneakers, pour livrer la première démonstration publique (et webcast) de Wolfram Alpha. S'exprimant avec son doux accent anglais, il a parcouru certaines des ficelles du moteur, telles que la saisie de chaînes de G, C, As et T pour obtenir des données détaillées sur les gènes dans lesquels une séquence d'ADN est apparue.
Au cours des deux décennies précédentes, Wolfram était devenu connu à la fois pour son génie et son auto-glorification. Un prodige né à Londres, il a sauté un diplôme de premier cycle pour obtenir son doctorat en physique de Caltech à l'âge de 20 ans, et a remporté une bourse de génie de la Fondation MacArthur deux ans plus tard. Il a occupé une série de postes prestigieux à Caltech, à l'Institute for Advanced Study de Princeton et à l'Université de l'Illinois. Mais au milieu des années 1980, il a quitté le monde universitaire pour fonder Wolfram Research, et en 1988, la société a publié la première version de Mathematica. Le logiciel contient de vastes bibliothèques de fonctions mathématiques, des outils pour visualiser les données en deux et trois dimensions, et des bases de données approfondies sur les corps astronomiques, les composés chimiques, les particules subatomiques, les questions socio-économiques, les instruments financiers, les gènes et les protéines humains, et quelques informations biographiques simples, parmi autres choses. Et il produit de merveilleuses visualisations : formes géométriques, diagrammes moléculaires, tracés d'orbite.
Quatorze ans après la première parution de Mathematica - une période pendant laquelle il n'a publié aucune recherche - Wolfram a donné naissance à un ouvrage de 1 200 pages, Un nouveau genre de science , qu'il appela par la suite NKS . Dans ce document, il a postulé que de nombreux systèmes et problèmes complexes – des morphologies végétales et animales à la mécanique quantique – pourraient être réduits à des règles simples. Dans le New York Times , a proclamé George Johnson, Personne n'a contribué de manière plus fondamentale à cette nouvelle façon de penser le monde. Mais la propre caractérisation de Wolfram - selon laquelle le livre a été considéré comme l'amorce d'un changement de paradigme d'importance historique dans la science - a rencontré plus qu'un petit clin d'œil. L'adjectif Wolframien est entré dans le lexique, pour signifier prendre quelque chose que tout le monde connaît et le présenter comme cette découverte étonnante sur la nature de la réalité, explique Scott Aaronson, informaticien au MIT (dont le blog, Shtetl Optimized, est publié sur technologyreview.com). Aaronson ne nie pas que Mathematica est un logiciel très cool, mais il dit que NKS , bien qu'il ait une valeur en tant que science populaire, n'a essentiellement eu aucun impact sur les domaines de l'informatique et de la physique que je connais.
À Wolfram, Alpha rejoint maintenant NKS comme l'une des grandes entreprises scientifiques de l'histoire de l'humanité. Il distribua une liste de deux pages la plaçant à la fin d'un continuum qui commence avec l'invention de l'arithmétique et du langage écrit et continue en mentionnant la Bibliothèque d'Alexandrie, Isaac Newton, et la création de la Encyclopédie Britannica . Il positionne Mathematica juste avant l'invention du World Wide Web en 1989 ; NKS gagne une place entre Wikipédia et le Web 2.0. Il décrit la dernière entrée, Wolfram Alpha, comme définissant un nouveau type d'informatique basée sur la connaissance.
Une validation dans le monde réel de l'importance potentielle d'Alpha est intervenue à mi-chemin dans le discours de Wolfram sur la loi de Harvard. À 15 h 17, le blog officiel de Google a annoncé un nouveau service permettant aux gens de rechercher et de comparer des données publiques, à commencer par les données du recensement fédéral et du travail. Le service renverrait non pas des pages Web, mais des tableaux et des graphiques produits par Google. (Une recherche sur le taux de chômage de l'Ohio, par exemple, produirait un graphique des données, ainsi que des moyens de comparer ce taux à ceux d'autres États.) Le billet de blog l'a qualifié de moyen de commencer à exploiter de vastes domaines de données publiques intéressantes sur les prix. de cookies, les émissions de CO2, la fréquence de l'asthme, les taux d'obtention du diplôme d'études secondaires, les salaires des boulangers, le nombre d'incendies de forêt, et la liste est longue. Google travaillait sur le service depuis deux ans, depuis l'acquisition de Trendalyzer, sur la technologie duquel les graphiques sont basés ; la société affirme que le moment de l'annonce était une coïncidence. Mais clairement, le géant de l'industrie reconnaissait le même genre de déficit dans la recherche sur le Web que les gens de Wolfram attaquaient.
Deux semaines plus tard, à la veille du lancement de Wolfram, Google a organisé un événement baptisé Searchology, au cours duquel il a annoncé un autre nouveau service de traitement de données, Google Squared. La technologie, désormais disponible sur son site Google Labs, combine des informations provenant de différentes sources Web et les regroupe dans de jolis tableaux. Une recherche de montagnes russes, par exemple, produit un tableau des manèges des parcs d'attractions américains d'Excalibur à Montezooma's Revenge. Les colonnes fournissent des photos miniatures, des descriptions, des hauteurs et des longueurs. Les utilisateurs peuvent cliquer sur les résultats pour supprimer les erreurs dans le tableau d'origine et affiner la recherche. Marissa Mayer, vice-présidente de Google, a déclaré lors de l'événement que Google Squared pousse la recherche dans une toute nouvelle direction. Elle a ajouté : ......
Google a également déclaré qu'il fournirait de meilleures données en temps réel dans les résultats de recherche. Si vous recherchez des tremblements de terre à San Francisco, Google, comme Alpha, publiera désormais les derniers rapports pertinents de l'U.S. Geological Survey. (Il fait quelque chose de similaire avec des données en temps réel sur les vols des compagnies aériennes et les résultats sportifs.) Peter Norvig, directeur de recherche de Google, m'a dit que les technologies représentent un avant-goût des efforts de l'entreprise pour trouver, combiner et présenter des données numériques. Je dirais qu'en général, notre approche serait davantage orientée vers des systèmes ouverts que fermés et organisés, a déclaré Norvig, mais j'apprécie le large type d'interface utilisateur fournie par Wolfram Alpha et les outils d'analyse de données. Nous aimerions en faire plus. Peut-être que l'avoir là-bas nous poussera à sortir plus, plus vite - je ne sais pas. Scott Kim, vice-président exécutif de la technologie du moteur de recherche Ask, a été plus direct en suggérant que Wolfram aurait une influence. Je pense que cela ouvre les yeux des gens – les yeux du grand public – sur ce que vous pouvez obtenir d'un moteur de calcul et comment cela peut être intégré dans un moteur de recherche, a-t-il déclaré à propos d'Alpha. Cela fait absolument partie de l'avenir de la recherche, et il y a encore un long chemin à parcourir.
Lancer
Toujours le showman, Stephen Wolfram a veillé à ce que les deux superordinateurs soient éclairés de manière spectaculaire par des lumières LED bleues et vertes. Dans le nouveau centre de données près de Champaign, il s'était installé un poste de commandement légèrement surélevé. Il avait fait en sorte que l'événement soit diffusé sur le Web. Et à 22h30. le 15 mai, alors qu'une montre de tornade couvrait une grande partie de l'Illinois, il a cliqué avec la souris sur un onglet intitulé Activer, et un écran mural a montré des grappes d'ordinateurs clignotantes. Statistiquement parlant, il y aura des problèmes, et ce n'est qu'une question de savoir de quels problèmes il s'agit, a-t-il déclaré cette nuit-là. Mais malgré les fluctuations de tension et les surcharges antérieures sur les supercalculateurs, Wolfram a évité un crash du genre de celui qui a tourmenté Cuil.
Cependant, son moteur lui-même faisait toujours face à un gros problème de performances. Aussi complet et élégant soit-il lorsqu'il savait quelque chose, il y avait beaucoup de choses qu'il ne savait pas (et il était difficile de deviner ce qu'il pouvait savoir). Wolfram Alpha ne sait pas quoi faire de votre contribution était une réponse fréquente du site. Cela était principalement dû aux énormes lacunes dans ses données conservées ; Alpha est une bibliothèque dont les rayons ne sont que partiellement remplis. Il est largement aveugle à l'histoire, à la politique, à la littérature, aux sports, aux sciences sociales et à la culture pop. Le site était également entravé par une interface en langage naturel inflexible. Par exemple, si vous recherchez la naissance d'Isaac Newton, vous obtenez la date de naissance de Newton (25 décembre 1642 ; vous avez également appris que la lune était en phase de croissant croissant ce jour-là). Mais si vous recherchiez Isaac Newton né, Alpha s'étouffait. Aaronson l'a testé avec moi et a découvert qu'il ne pouvait pas répondre Qui a inventé le Web ? et ne connaissait pas les chiffres du PIB au niveau de l'État, seulement les chiffres nationaux. Mais il pourrait répondre à toutes sortes de questions mathématiques, y compris une demande pour la surface de la terre. Aaronson lui a demandé, quel est le PIB de l'Irlande divisé par le cosinus de 42 ? et a reçu un graphique reflétant les calculs pertinents pour les chiffres du PIB de 1970 à 2007, présentés sur une échelle logarithmique.
Enfin, il y avait un problème de documentation. Cliquer sur des liens a révélé une variété de sources : le World Factbook de la CIA, le site Web Today in Science History, le U.S. Geological Survey, Dow Jones et le Catalogue of Life, un index maintenu internationalement des espèces connues dans le monde. Mais rien ne précisait quelle source avait fourni quel fait. (Gray dit que la société travaille à ajouter de telles étiquettes à des faits spécifiques et aux résultats calculés.)
Cakewalk : Sur les questions qu'il peut gérer, en particulier celles calculables en mathématiques, en sciences et en ingénierie, Wolfram Alpha effectue de nombreuses astuces originales. Présenté avec des ingrédients de crêpes (1), le moteur propose des variantes possibles (2), montre comment il a interprété l'entrée (3) et produit une étiquette nutritionnelle combinée (4). Dans les coulisses, le logiciel Mathematica de Wolfram effectue d'abord toutes les conversions d'unités nécessaires (par exemple, convertir une pincée de sel en 380 milligrammes de sel prêts pour le calcul). Mais une offre d'informations sur la source (5) ne fait pas remonter les faits à des références spécifiques.
Mais si vous donniez à Wolfram Alpha toutes les allocations, c'est-à-dire si vous lui posiez des questions sur des sujets qu'il connaissait, utilisiez des termes de recherche qu'il comprenait et ne vous souciiez pas de connaître la source principale, c'était détaillé, intelligent et graphiquement époustouflant. Les recherches de matériaux vous ont donné des diagrammes de composés chimiques ; les recherches sur l'astronomie vous ont donné des cartes du ciel nocturne (géolocalisées sur la base de l'adresse IP de votre ordinateur). Il pourrait faire des choses que la personne moyenne pourrait souhaiter (comme générer des étiquettes nutritionnelles personnalisées) ainsi que des choses dont seuls les geeks se soucieraient (comme générer des tables de vérité pour les équations algébriques booléennes). Wolfram Alpha est une avancée importante dans la technologie de recherche en ce qu'il suscite des attentes quant à la manière dont le contenu stocké dans les bases de données doit être recherché, Marti Hearst, informaticien à l'Université de Californie, Berkeley, et auteur de Rechercher des interfaces utilisateur , m'a dit. Mais elle a ajouté qu'il lui restait un long chemin à parcourir avant d'atteindre ses objectifs ambitieux.
Certains de ces problèmes seront résolus en ajoutant plus de données, un effort, selon Wolfram, qui se poursuivra indéfiniment. Pour faciliter le processus, le site comprend des liens permettant aux personnes de soumettre des faits individuels, des ensembles de données structurés complets et même des algorithmes et des modèles. Contrairement à Wikipédia, où le processus d'ajout et de modification d'informations est gratuit et ouvert, avec des freins et contrepoids fournis par la communauté, Wolfram Alpha prévoit de maintenir une forme de contrôle plus centralisée, affirmant que son équipe de conservateurs experts vérifiera les données avant d'ajouter. quoi que ce soit au corpus. Mais certains pensent que l'expansion sera difficile sans un processus automatisé ou communautaire, et sans indexation du Web comme le font les moteurs de recherche. À un certain point, le calcul n'est plus aussi utile s'il n'y a pas les données brutes pour le piloter, explique Weld de l'Université de Washington. Google Squared est plus la tendance que je pense gagnera cette course.
En effet, même en admettant que son moteur n'est qu'un début, certains sceptiques doutent que l'approche de Wolfram fonctionne pour plus que des applications de niche. Bien que j'aie obtenu mon diplôme de mathématicien et que j'aie un immense respect pour tout ce qui est mathématique, je ne suis pas sûr que vous puissiez gérer toutes les misères de ce monde par des formules mathématiques et des calculs, déclare Ivan Herman du W3C. Norvig a fait écho à cette objection. Il existe certains ensembles de données pour lesquels cette [approche] est appropriée. Si vous parlez du poids atomique de l'or - si différents laboratoires s'en tiennent à cela, ils sont à la cinquième ou sixième décimale, qui s'en soucie ? dit Norvig. Mais pour bien d'autres choses, il n'y a pas de consensus. Cela dépend de la nature des données. Cela dépend du type de calcul que vous voulez faire. Et s'il s'agit de données non numériques, le type de calcul que vous pouvez faire est moins clair. Et Weld s'est entassé : imaginez une question comme « Qui sont les terroristes les plus dangereux ? » C'est une question vraiment difficile. Est-ce que quelqu'un est un terroriste ? Comment évaluer le danger ? Et danger pour qui ? Il est informatiquement très difficile de faire ce genre de raisonnement.
Pourtant, dans certains cas, l'obsession de Wolfram pour le calcul pourrait mieux servir certains utilisateurs que les grandes sociétés de recherche obsédées par les parts de marché, qui sont, tout naturellement, plus intéressées à aider les masses à obtenir de meilleurs résultats sur les requêtes qu'elles effectuent déjà. Disons que les critiques d'un hôtel en particulier sont dispersées sur plusieurs sites, explique Raghavan de Yahoo. Donner une note récapitulative correspond beaucoup plus à ce que les utilisateurs ont tendance à demander, plutôt que de dire qu'ils veulent les populations combinées des pays des Balkans en Europe de l'Est. Il y a toujours un gars qui a une question obscure à poser, mais nous devons nous concentrer de manière maniaque sur la satisfaction de 99% de la population.
Au cours de ses deux premières semaines, Wolfram Alpha a traité 100 millions de requêtes et reçu 55 000 commentaires, suggérant plus qu'un niveau d'intérêt de niche pour des réponses plus approfondies. Ce que Wolfram Alpha fera, dit Wolfram, c'est de permettre aux gens d'utiliser les réalisations de la science et de l'ingénierie au quotidien, tout comme le Web et les moteurs de recherche ont permis à des milliards de personnes de devenir des bibliothécaires de référence, pour ainsi dire. Un module complémentaire Firefox a déjà fait surface, permettant aux chercheurs d'afficher les résultats Alpha à côté des résultats Google. Et Wolfram dit que le moteur subira une amélioration continue. Trois semaines après le lancement, il a annoncé la première mise à jour générale de son code et de ses données, y compris des améliorations de l'interface en langage naturel, davantage de données sur les sous-régions (comme le Pays de Galles), une nouvelle possibilité de rechercher un cours de bourse à une date spécifique, et plus de montagnes ajoutées, en particulier en Australie.
Wolfram dit qu'il a investi des dizaines de millions de dollars dans Wolfram Alpha, en plus des centaines de millions dépensés pour développer Mathematica sur deux décennies. La publicité a commencé à apparaître à côté des résultats, et il prévoit de proposer une version d'abonnement professionnelle avec plus de fonctionnalités. Une interface de programmation (appelée API) permet aux développeurs de créer des applications pouvant effectuer des recherches Wolfram Alpha. Nous verrons s'il s'agit d'un exercice de philanthropie ou d'une entreprise florissante, m'a-t-il dit.
Même Aaronson admet que les vrais juges seront le peuple. Des millions de personnes vont l'essayer, et soit ce sera utile, soit ce ne sera pas – et c'est le vrai test, dit-il. Ce n'est pas une affirmation absconse sur la nature de la réalité. C'est ici comme un service utile, et le test est, est-ce que les gens le trouvent utile ou non ?
David Talbot est Examen de la technologie correspondant en chef de.