人工智能起步于搜索。最简单的人工智能机器就是搜索引擎。人们每天在各类搜索引擎上搜东西，得到的结果都与人工智能机器学习的能力相关。搜索的演进同样促进着人工智能的发展。从标题搜索，到分词搜索，再到如今的知识图谱，搜索一直在试图从海量信息中筛选出最符合人们需求、最有价值的那部分信息。数据、计算、交互的相互促进，使搜索技术日臻成熟。而这些成熟技术在更大范围内的应用则将人们带入离人工智能更近的地方。

目前，人工智能已进入深度学习的发展阶段。人们为机器建立了能模拟人脑进行分析、学习的神经网络，以模仿人脑的机制来解释图像、声音和文本等数据。人工智能的深度学习能力促使其不断修正对人们真实需求的判断，从而提升搜索的精准程度。用深度学习的方法，使得智能机器的语音识别能力和图像处理能力迅速提升。以人脸识别为例：每个人的长相，用程序去描述非常困难，而采用深度学习的方法，在建立数学模型后，只要把人脸照片放进去，告诉智能机器这张照片对应的名字是什么，在大量数据的基础上，它就能自动提取特征，把复杂的物理图片抽象成机器智能能懂的特征。

深度学习在语音上的应用已非常精准。语音识别系统能将输入的声频信号解码为自然语言。这种识别不是简单的关键词搜索和匹配，而是能够对一些口语化的表达进行理解。通过深度学习，人工智能可对语法、语义、语境进行判断和推理，并利用大数据进行验证。而基于高级语音识别的语音搜索系统，还集成了多轮理解、信息匹配、语言生成、语音合成、情感表达等功能，具备了初级的沟通能力。如果少量词语没听清楚，语音搜索还能够在大数据的支持下“猜”出人们的原意并进行补充，具备了“类人”的智慧。

人工智能的图像识别能力也今非昔比。对人们用手机随便拍摄的普通照片，人工智能不仅能说出照片中的颜色，还能以“多轮交互”方式像人一样基于之前的语境接受追问。新型的人工智能系统能快速识别照片是在哪里拍摄的。它基于深度学习系统，学习了海量的带地理位置标签的照片，可以基于记忆库进行位置识别。其表现甚至已经稍好于人类，相较于人脑记忆容量有限，其能力还有提升空间。基于人工智能的搜索，在电商图片搜索领域也能大显身手。传统的商品搜索方式主要是通过品牌货号进行文字搜索，现在人们上传一张服装的图片，即可搜索出多个类似款式的服装。随着人工智能的迭代发展，通过图片搜索服装、鞋子、包包、家具等商品将更直接和快捷。

人工智能给搜索带来质的飞跃，实现语音识别、图像识别等方面的人机智能交互。基于人工智能的新型搜索引擎，综合了语音、图像、自然语言处理等多种技术，能与人进行多轮智能交流，能针对移动场景将搜索结果进行有机聚合，继而结构化呈现精准的信息内容，提升人们的信息获取效率，并能通过大数据技术描绘人的个体特征，在准确判断人的需求的基础上提供个性化信息服务。基于人工智能的新型搜索是对现有搜索服务的升级，能为人们提供各类与搜索相关的信息服务，并能构建人的动态模型，综合人的属性、兴趣、位置和时间等要素，深度理解人的动态场景需求。

信息的海量供给与人们的个性化信息需求之间的匹配始终是一大难题。过去，搜索引擎解决的是信息泛滥的问题，让人获得知识和答案。作为一种初级的形态，人需要给搜索引擎关健词，然后搜索引擎从数百亿网页中找出相关的搜索结果示人。而基于人工智能的搜索引擎具有概念理解的能力，知道人实际需要什么，然后通过计算给人似乎更相关的回应，而不是单纯的若干条链接。如今，随着人与互联网越来越密不可分，搜索的功能大大延展。搜索引擎过去解决了信息爆炸的问题，现在可望通过人工智能解决服务爆炸的问题。未来随着连接范围的扩大，互联网和传统行业深度融合，各类数据被广泛连接到互联网上，在搜索技术的驱动下将催生出更丰富多彩的应用。人工智能与搜索结合的想象空间巨大，未来，智能机器的语音识别一定会比人类好，哪怕是在噪音环境下，其视觉识别能力也会逐渐超越人类。

人工智能将开启互联网的下一幕，“互联网+”向“人工智能+”转型已渐成趋势。人让机器更聪明，机器使人更高效。使用人工智能搜索，感觉更像是与人类进行交流，不仅是搜索，更可能带来深入交流。相信在未来人工智能大普及的时代，让机器像人一样听得懂人的语言不是难事。听得懂，还能流畅地回答交流，甚至能够根据人的语气、面部表情体会到人的情感，并能组织语言与人流畅地交流，也不是难事！

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