WolframAlpha – 基于知识和公共资源的AI搜索引擎

一、WolframAlpha概述及其特点

WolframAlpha是由WolframResearch公司开发的一款在线自动问答系统，于2009年5月15日正式发布，它被认为是新一代的搜索引擎 。

（一）直接给出答案而非链接 与传统搜索引擎不同，诸如谷歌等搜索引擎，在用户输入关键词后通常返回一系列的网页链接，用户需要在这些网页中查找自己所需的信息；而WolframAlpha会直接返回答案。例如，当用户问“珠穆朗玛峰有多高”时，它不仅能提供海拔高度，还能给出这座山峰的地理位置、附近城镇以及相关图表等更多信息；询问“什么是升D大调”，它可以将其演奏出来；输入“抛10次，4次正面向上”，它能理解用户是想知道抛硬币的概率问题。即便是关于某地下一次日食的时间或者国际空间站的当前位置等问题，它也能予以回答 。

（二）庞大的数据库与算法 它自身带有10万亿条信息的数据库，存有5万多种算法和模型。这使得它不仅能提供网络上已有的内容，还能通过计算得出以前未曾出现过的答案。例如，可利用其数据库和算法完成数学中的复杂计算，像求导数、积分、计算矩阵等，还能用于物理中的计算，如根据物理公式得出结果等。并且，这些算法和数据库会不断更新和扩充，以适应各种不同的查询需求 。

（三）基于计算知识的引擎 按照发明者StephenWolfram的说法，WolframAlpha是一个计算知识引擎。它能迅速理解用户输入的问题并给出相应的答案。其数据来源广泛，包括学术网站和出版物、商业网站和公司、科学机构等等，如中央情报局出版物《世界概况》、康奈尔大学图书馆出版物《AllAboutBirds》、《ChambersBiographicalDictionary》、道琼斯公司、CrunchBase、百思买、美国联邦航空管理局、美国地质调查局等 。

二、WolframAlpha的应用领域

WolframAlpha是一个综合性很强，应用领域广泛的平台。

（一）数学领域

1. 基础与高等数学计算
   • 它涵盖了从基础的代数运算，如简单的四则运算、求解方程式（包括一元方程、多元方程等）到高等的微积分计算（求导、求积等）。
   • 对于复杂的数学表达式化简、因式分解等操作也能轻松完成。
2. 数学学习与研究辅助
   • 无论是学生学习数学索要查询的数学常数、数学概念等，还是研究人员在进行数学证明、理论推导等工作时，都可以利用WolframAlpha。例如，查询圆周率精确到小数点后任意位，对于数学概念如“拓扑空间”等，它能给出定义、解释相关的定理等内容。
   • 在进行数学建模工作时，可利用它来分析数据、进行数据拟合等操作。

（二）科学领域

1. 物理方面
   • 能够处理物理相关的各种公式计算，像力学中的牛顿运动定律相关计算（例如根据作用力和物体质量计算加速度），电磁学中的电场、磁场强度计算等。还能提供物理常数查询功能，如重力加速度的值等。
   • 在解决较为复杂的物理问题时，如对于由多个物体组成的系统，根据不同物体之间的相互作用关系列出方程组并求解等情况，WolframAlpha都可以胜任。
2. 化学领域
   • 可以查询元素周期表中的元素信息，例如某个元素的原子量、电子构型等。对于化学反应式的配平，输入相应的化学反应式后，它能迅速给出配平后的结果。还能进行化学物质的性质查询，如查询某种化合物的熔点、沸点等物理化学性质。
3. 生物科学
   • 方便对生物相关数据进行查询，如基因序列的分析等。在生物实验研究过程中，可辅助研究人员进行数据统计、分析生物种群增长等方面的工作，例如根据不同时间段观测到的生物种群数量，分析种群增长模型并进行预测等。

（三）工程领域

1. 材料工程
   • 可以查询各种材料的特性参数，如金属材料的硬度、韧性、导电性等参数；对于复合材料，能给出不同组成成分的比例、分布情况等信息。在材料设计与研发过程中，可根据需求通过WolframAlpha进行材料性能匹配查询。
2. 电子工程与电路设计
   • 在电路设计方面，能够对电路元件参数进行计算，像根据电阻、电容、电感等元件的值计算电路中的电流、电压等。还能进行电路分析，确定电路的功能、稳定性等，帮助电子工程师更好地进行电路的优化与调试。
3. 机械工程
   • 对于机械部件的力学性能计算，如计算某个机械零件在承受一定载荷下的应力、应变分布等情况。在机械设计过程中，辅助工程师进行尺寸规划、材料选型等工作，例如根据机械产品的工作要求（如承载能力、工作温度范围等）选择合适的材料和确定合理的尺寸规格。

（四）人文社科领域

1. 历史与地理知识查询
   • 在历史方面，可以查询历史事件发生的时间、地点、人物等详细信息。例如，查询“赤壁之战发生在哪一年”“法国大革命期间主要发生了哪些大事件”等。地理方面，除了查询地理位置坐标外，还能查询某个地区的地形地貌、人口分布、气候类型等地理信息。
2. 金融领域
   • 进行金融数据处理和分析，例如股票市场分析，查询股票的历史价格走势、市盈率等指标。在金融投资领域，还能进行投资组合计算，根据不同资产的预期收益率、风险系数等，构建最优投资组合。也可以进行货币兑换计算、利率计算等常见金融计算操作。

（五）教育领域

1. 课程学习辅助
   • 在多学科的课程学习中，如程序设计类课程，它既可以像使用自然语言输入“打印100以内的整数”（直接使用$1-100$）就能得到结果，也可以通过内部函数（如$range(100)$）来解决问题；求整数的因子可以使用$factor$命令；打印九九乘法表输入“$multiplicationtableto9$”即可等。这种可以使用自然语言和内部函数两种方式解决问题的特性，提高了学生的学习兴趣，同时它给出的解题步骤也有助于学生理解相关算法和知识内涵 。
2. 提高学生综合素质
   • 由于WolframAlpha支持多种语言搜索，其中对英文的支持最佳，学生在使用过程中会潜移默化地提高自己的英文水平，尤其是专业英文词汇量。而且它支持多种设备、多种操作系统以网页或APP方式访问，方便学生随时随地进行学习 。

三、WolframAlpha与其他类似工具的比较

（一）与传统搜索引擎（以谷歌为例）

1. 搜索结果性质
   • 谷歌等传统搜索引擎是基于网页内容的索引和匹配。当用户输入关键词后，它会在海量的网页资源中进行搜索，然后将包含这些关键词的网页链接按照一定的算法（如相关性、排名等）呈现给用户。例如，当查询“量子力学基础知识”时，谷歌会给出很多关于量子力学的网页链接，用户需要逐一查看网页才能获取想要的信息。
   • WolframAlpha则直接给出答案。对于同样的“量子力学基础知识”查询，如果是关于量子力学基础概念、公式等具体知识问答类型的问题，WolframAlpha会直接给出相关概念的解释、公式等内容，无需用户再从网页中筛选信息 。
2. 搜索精准度
   • 谷歌搜索的精准度取决于用户输入关键词的准确性和网页内容的质量。由于网页内容参差不齐，可能会有很多无关信息夹杂在搜索结果中。而且，谷歌的搜索结果更多是基于文本文字的匹配，对于一些需要计算、特定知识查询（如特定化合物的精确性质等），并不直接提供答案。
   • WolframAlpha的精准度相对较高，尤其是在科学计算、数学、特定知识领域方面。它是基于自身庞大的数据库、算法和语义分析技术来回答问题的，对于那些有明确计算结果或者知识查询的问题，往往能准确作答。例如，计算复杂的数学表达式或者查询物理常数等，WolframAlpha可以给出准确的数值或定义 。
3. 数据来源与组织
   • 谷歌的数据来源主要是抓取的网页内容，这些网页分散在互联网的各个角落，谷歌需要通过爬虫不断地更新和索引这些网页内容。其数据组织形式是基于网页的索引和关键词匹配。
   • WolframAlpha的数据来源于学术网站、出版物、商业网站、科学机构等经过整合的多种来源。其数据组织形式是按照知识体系、算法模型等进行组织形成一个庞大的结构化知识宝库，从而可以进行有效的知识计算和答案生成 。

（二）与数学计算软件（以Mathematica为例）

1. 使用便捷性
   • Mathematica是一款功能非常强大的计算软件，它可以进行复杂的符号计算、数值计算、可视化等操作。然而，Mathematica需要在本地安装，并且它的操作相对复杂，需要用户掌握一定的Mathematica语言规则来编写程序或脚本进行计算。比如，要进行一个矩阵的乘法计算，用户需要熟悉Mathematica中矩阵相关的函数和语法才能完成操作。
   • WolframAlpha基于网页或APP形式使用，无需安装复杂的软件，输入方式可以是自然语言。例如计算矩阵乘法，用户可以直接输入两个矩阵的相关参数或者用自然语言描述矩阵乘法操作，WolframAlpha就能给出结果，操作更加简洁和方便 。
2. 功能覆盖范围
   • Mathematica主要聚焦在科学计算、数学建模等专业领域的数值和符号计算、可视化等方面。例如，它在处理大规模科学计算、复杂数学模型的构建和求解方面具有很强的能力。
   • WolframAlpha不仅涵盖了数学计算方面的功能（虽然Mathematica在某些数学计算上可能更深入和专业），还扩展到了更多其他领域，包括科学、人文、金融等多个领域的知识查询、计算和分析。例如在查询历史事件、进行金融统计分析等方面，Mathematica并不具备这些功能 。

（三）与其他问答平台（以维基百科为例）

1. 知识提供形式
   • 维基百科是一个基于用户协作编辑的百科知识平台，它提供某个词条的详细百科知识，包括历史、概念、参考文献等多方面内容。例如查询“爱因斯坦”词条，维基百科会给出爱因斯坦的生平事迹、科学贡献、理论著作等丰富的描述内容。
   • WolframAlpha除了提供知识内容外，还可以进行计算和分析。对于“爱因斯坦”相关的问题，如果涉及到比如爱因斯坦相对论公式的计算或者与爱因斯坦研究相关的数据查询和分析等，WolframAlpha就能够展露出独特的优势 。
2. 实时性与动态性
   • 维基百科的更新依赖于用户的编辑，虽然有一定的审核机制，但在实时性方面可能存在局限。对于一些新出现的知识、事件或者数据变化，可能不能及时反映。
   • WolframAlpha能够利用其数据库和算法进行动态计算和更新。例如对于金融市场数据、科学研究的新成果等方面的查询，可以获取到相对及时的信息，进行及时的计算和分析。