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訪談主要圍繞中文搜索和搜索引擎優(yōu)化。MattCutts和Google的“頂級(jí)中文反垃圾工程師”，Jianfei（朱健飛），回答了我的問(wèn)題。當(dāng)然很多問(wèn)答并不局限于中文搜索

　　微軟圖片搜索研究員拉里澤尼克說(shuō)，這項(xiàng)研究擴(kuò)展了基于內(nèi)容的搜索的限制邊界。他說(shuō)：“他們現(xiàn)在所作的就是分析我們可以在基于圖片特征對(duì)象來(lái)進(jìn)行圖片搜索方面走多遠(yuǎn)�！钡�是他還是對(duì)這種新方法是否適用于更大數(shù)量的圖片搜索如網(wǎng)絡(luò)搜索持懷疑態(tài)度。

　　澤尼克補(bǔ)充說(shuō)，加利福尼亞州大學(xué)的研究成果對(duì)于圖片中的某種簡(jiǎn)單對(duì)象搜索非常有意義。然而，它可能不適用于其他的搜索領(lǐng)域如區(qū)分美國(guó)國(guó)會(huì)大廈與林肯郡州政府大樓等。 澤尼克說(shuō)：“視覺(jué)問(wèn)題是很難解決的，我認(rèn)為沒(méi)有任何一種方法是萬(wàn)能的�！�

　　然而，Google公司從事圖片搜索研究的軟件工程師查克羅森貝格說(shuō)，假如將研究員們剛剛發(fā)現(xiàn)的這種方法添加到搜索軟件中可能會(huì)非常有用。假如將這種方法加入到桌面搜索中，人們就可以根據(jù)圖片的相似度來(lái)搜索圖片。

　　加利福尼亞州大學(xué)的瓦斯康塞洛斯預(yù)計(jì)至少還需要五年的時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)更復(fù)雜概念的識(shí)別，比如幸福等。但是他說(shuō)，這并不是說(shuō)現(xiàn)在所作的研究就是無(wú)用的。 現(xiàn)在的研究成果更象是一種輔助，而不是一個(gè)答案。

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