9 月初，扎克伯格在一次公开会议上表示 facebook 正致力于解决搜索问题，话语一出，股价暴涨 2 USD多。
这被业界视为 facebook 正式进军搜索的信号，令投资者们开心不已。
在搜索范围，非常难有彻底的颠覆者出现，所有些搜索行为都需要有庞大的数据库作支撑。
facebook 虽然在搜索范围是小白，但它拥有 10 亿用户量，超越 50 亿次的活动，包含状况更新、Likes 和天天发生在 Faceook 上的其他活动。
这个庞大的世界是对Google关闭的。
从这个意义上说，facebook 拥有成为挑战者的素质。
互联网世界既是信息的世界，也是人的世界。
马克扎克伯格在谈到 facebook 的搜索将来时，举例说，我纽约的朋友去了什么寿司餐厅，他们爱不爱里面的食物?这个问题Google是非常难给出答案的。
Google所面对的是陌生世界，它会给你一份纽约旅游美食指南，甚至能显示你周围的寿司餐厅，从 Yelp 显示评级，但它没办法对你说什么是你的朋友喜欢的，他们过去怎么样评价的。
目前，大家已经习惯让搜索引擎成为互联网世界的入口，Google CEO 拉里佩奇过去描述过搜索引擎的将来：它就像一台星际迷航式的计算机，可以即刻回答你可能提出的任何问题，而且它能理解你的真正意图，提供给你最想要的答案。
从图像搜索，到常识引擎，到神经互联网，Google一直在努力提升我们的智能，理解真实世界。
facebook 也推出了开放化社会图谱，期望围绕人和人的社交图谱深耕细作。
人是真实世界的一部分，理解人的世界学习人的语言，揣测人的想法，知道人和人之间的关系，是搜索引擎进化中关键的一环。
愈加智能的Google2009 年 12 月，Google推出一项被称之为Goggles的商品。
它能通过搜索图片搜出有关信息。
一个典型的应用场景是，你用照相机或是手机拍了一张照片，Goggle 能搜索出与此有关的信息，可以是一幢大楼的地方，也可以是博物馆里的一幅画。
Google拥有一个庞大的数据库，里面有几十亿张不一样的图片。
按图搜索功能得以达成，最重要的技术是图像辨别，也就是教会计算机辨别图片。
计算机眼中看到的图片，是由上万个图像特点组成的，包含颜色、纹理、亮度、图片周围的文字等。
它第一会对网络中上百亿张图片进行特点提取，进而辨别它们。
用户上传了一张图片，计算机会先提取图片特点信息，通过复杂的算法，并依赖超大规模并行、实时的图像特点匹配，在数百毫秒内反馈给用户查看结果。
图像搜索大概在十年前就已经有了，将数据转化为信息，从原始数据的海洋里找到表面有关联的事实，这是Google一直在做的事情。
但按图搜索的意义在于，当互联网+成为真实世界和互联网世界的接口时，拍一张照片，按下搜索，比在狭小的屏幕上打开网页输入文字现实得多。
为了增加视觉搜索技术的灵敏度，Google还回收了一家总部坐落于英国的图像搜索引擎公司 Plink。
他们曾开发了一款移动版搜索引擎，基于 Android 平台，助你搜索用手机摄像头拍下的艺术品的信息。
去年 7 月，Google回收了一家人脸辨别软件公司匹兹堡模式辨别PittPatt，这家企业的人脸监测和跟踪软件能让大家在照片中确定人脸的地方，在视频中跟踪人脸的移动。
假如Google在其移动应用中加入人脸辨别功能，搜索引擎会变得愈加智能。
但现在为止由于隐私控制问题，还没如此的计划。
除去图像搜索，在很多基础研究上，Google也在为将来推出更智能的搜索引擎作筹备。
Google搜索高级副总裁阿米特辛格哈尔过去在一篇文章中举例，目前的搜索技术还没办法处置带有防虫喷雾的蚊帐是否比不带防虫喷雾的蚊帐更有效如此的问题。
这是他们现在正在研究的方向，将搜索引擎变成一个常识引擎，将来的某一天达成智慧引擎。
谷歌 X 实验室正在进行神经互联网的研究，一个研究小组连接了 1.6 万个计算机处置器的神经互联网，组成了一个可以自学的神经互联网，让机器的辨别过程更像人脑。
今年 7 月，这个研究项目已由 谷歌 X 实验室，转移到Google商业搜索部门，或许会被应用到改变Google的图像搜索、语音辨别、AI翻译等项目中。
facebook 的潜力facebook 在网上重建了真实社区，它的诞生和崛起只不过让网络和真实世界耦合得更紧密了一点。
在搜索行为里，有时是为了探寻答案，有时只不过为了发现新的东西。
大家在社交网站上的行为，如喜欢，推荐等，将信息和人的行为联系起来，自然地为某个页面设置了网站权重。
如此的数据是十分具备竞争优势的，涵盖大家生活的很多方面。
假如一项决定要耗费很多时间和资金，大家可能非常想听听专家的建议(去 问答 上向专业人士提问)，或是借用朋友的智慧。
现在而言，facebook 在社交搜索上有无可比拟的天生优势。
2010 年，Facebook 第三届 F8 开发者大会上，他们推出了 Open Graph(开放性社会化图谱)，马克觉得网络上不同网站和应用已经成功地为不同事物勾画出各自的图谱。
譬如去 Yelp，你就有了当地企业的图谱，在线音乐网站 Pandora 拥有歌曲之间的关系图谱，facebook 则构建了人和人之间的关系。
假如这类关系图谱都能为搜索所用，将会大大提升搜索的效率，但现实是，网站之间数据相互隔绝，facebook 提出的开放计划，目的是提供一个基础的人和人之间关系的开放图谱，其他所有网络网站和应用都可以基于这个开放图谱为用户提提供用和服务。
推出这项服务后，用户在应用程序内的所有行为(经授权)都会显示在他们的时间轴、朋友的新闻提要中，大家可以通过第三方应用进行推荐，既让很多第三方应用的活跃程度提升，也让 facebook 的数据又丰富了很多。
今年，facebook 也回收了一家专注移动平台面部辨别技术的公司 Face，允许用户通过摄像头拍照，可以通过辨别人脸，然后把这类信息和用户的社交互联网个人资料连接起来，便捷用户关注。
假如 facebook 进入搜索范围，这也会叫人浮想联翩。
facebook 所拥有些图片库，和Google的图片库是两种定义。
想象一下你在 facebook 上搜一下所有我们的照片，非常或许会吓一跳!在解决隐私问题之前，这种事大概不会发生。
将现实世界数据化起来，供人搜索这类数据是Google以外的另一个世界，将来这肯定是一件非常有意思的事情。
