Wolfram|Alpha，菱形六十面体背后的细节

Wolfram|Alpha 尝试用符号计算使世界上的系统知识变得可计算。它的输入不是一组方程，而是语言。该系统的主要部分包括一个数据整理（data curation）管道，一个算法计算系统、一个语言学处理系统，还有一个自动化的呈现系统。

Wolfram|Alpha 并不是那种返回已有网页的链接的搜索引擎，也不是像 Wikipedia 那样提供“大众化”知识叙述的海洋。它的目标是通过对提供给它的事实进行实时计算，去回答用户提出的问题。

Wolfram|Alpha 不靠搜索 Web 来找答案，它的源数据也并非来自 Web。它内部所用的数据经过整理和审核，大部分来自系统化的第一手来源。即使是实时数据（天气、股票、地震）也经过整理，并与有效数据作比较，如果发现偏差，就会特别标示出来（比如用虚线）。

Wolfram|Alpha 用了“超过 10T 的数据，超过 5 万种算法和模型，还具有超过 1 千个领域的语言学处理能力”。作为 Wolfram|Alpha 引擎基础的 Mathematica 引擎从 1986 年开始持续发展，现在已经有超过 5 百万行的符号代码，运行在世界排名第 66 位的超级计算机上，每天可处理 1.75 亿条请求。服务由 R Systems 提供，可以每秒执行 39.6T 条数学运算，细节如下：

据 Top500 网站和 Dell 一份关于此系统的案例研究（ PDF ）所说，系统名为 R Smarr ，有 4,608 个处理器核心，用了 576 台“Harpertown” Xeon 机器，共 65,536GB 内存，采用高速的 InfiniBand 数据传输连接。该系统同时使用了 Red Hat Enterprise Linux 和 Microsoft Windows HPC Server 两种操作系统。

Wolfram Research 说，处理 Alpha 请求的将是位于同一地点的 5 套设备。项目中实际上包括两台超级计算机，合起来将近 10,000 个处理器核心以及数百 T 的硬盘。

数据通过统一的 Mathematica 语言接口以及一种按需加载机制取得，取回的数据表示成 Mathematica 表达式，这是一种 S-expressions （符号表达式）。它的大量数据涵盖了很多领域：“数学、物理、化学、天文、地理、语言学、金融等等。”据作者所说，Wolfram|Alpha 和 Mathematica 两种技术的区别在于：

Wolfram|Alpha 在 Web 界面上给出简短、快速、一次性的结果。_Mathematica_ 是一个更深更广的计算环境，用户可以处理任意类型的复杂问题。对 Wolfram|Alpha 和 _Mathematica_ 的扩展会使两者联系得更紧密。

目前 Wolfram|Alpha 的输入语言是英语，但计划未来支持其他语言。用户输入的的歧义性是这样解决的：

它将各种可能的理解作高低排列，然后对它认为最有可能的理解给出答案，并给出其他理解的答案链接。它在排列的时候还会考虑你所在的地理位置——比如离你较近的城市排位会较高。

地理位置根据用户的 IP 地址得出，数据来自 GeoIP ，精度为 5 英里。

每位用户分得的处理时间有限制。如果过了时限而请求还没处理完，它会返回部分的结果。计划中的 Wolfram|Alpha 专业版将没有计算时限列为特性之一。专业版的其他特性还有：

• 可下载多种格式（例如电子表格、XML、3D 模型、TeX 等等。）

• 可上传要分析的数据（例如电子表格、文字、图片、网页等等。）

• 多种可选的显示格式

• 保存个人或企业的偏好设置

• 可存储实体定义

• 动态交互能力

• 会话历史

Wolfram 未来还有更多计划：“提供给开发者的APIs 、专业版和企业版、针对内部数据的定制版、连接其他形式的内容、部署到移动平台等新兴平台。”

以下是使用Wolfram|Alpha 的一个例子，查询“Hurricane Katrina”会得到以下结果：

每个带标题的段落被称为“pod”，其下又可以有“sub-pod”。在查询结果的底部还有信息来源的连接，以及将结果保存为PDF 格式的选项。

Wolfram|Alpha 的标志是一个菱形六十面体（ rhombic hexecontahedron ）。

最后为您提供一些有用的链接： Wolfram|Alpha 博客（提供最新消息）、社区网站、参与者网站（反馈、贡献、建议等）

查看英文原文： Wolfram|Alpha, the Details Behind the Rhombic Hexecontahedron