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我不知道搜索算法什么时候会大规模以AI为基础，也不知道目前AI技术在搜索算法中应用到了什么程度。由于目前人工智能技术的不可解释性，搜索引擎以AI作为算法基础会是非常谨慎的，不然很不容易debug。

不过算法中的一些模块应用AI是肯定的，以前介绍过百度的DNN模型和Google的RankBrain算法，都是AI在搜索算法中的应用。

那么完全以人工智能为基础的搜索算法是什么样的？工作原理和流程是什么？简单说一下我的理解。

人工智能的优势与搜索

目前实现人工智能的主流方法是机器学习中的深度学习分支，在这篇帖子里就不加严格区分了。

简单说，人工智能是给予系统大量训练数据，人工智能自己从中寻找模式和规律。给予AI系统的数据是打了标签的，或者说是告诉了AI系统结果。比如，在围棋中，AI系统有了大量历史棋局数据（后来的Alpha连历史棋局都不需要了，自我对局的数据就行了），以及这些棋局的输赢结果，这个结果就是标签。然后AI系统自我学习棋局盘面与结果（输赢）之间的关系。

在搜索中，AI系统有了页面的大量数据，也就是搜索引擎本身的索引库，还需要标签，也就是要知道哪些页面是高质量的？针对一个查询词，哪些搜索结果是用户满意的？然后AI算法自己学习页面特征（也就是排名因素）和排名之间的关系。

传统的搜索算法是搜索工程师人工选择排名因素，人工给予排名因素一定的权重，根据给定公式，计算出排名。这种方法的弊端是，当数据量大了，排名因素多了的时候，调整排名因素的权重是件很困难的事。最初的权重很可能就是根据常识，再加上拍脑袋，具有很大的主观随意性。当有几百个因素，这些因素又互相影响时，调整这些因素的权重就变成混乱、无法预见结果的事了。

而从海量数据中找模式正是AI的擅长。AI可以快速寻找可能的排名因素，调整排名因素权重，自动迭代计算，拟合出排名因素和用户满意的搜索结果之间的计算公式。

通过训练数据训练出来的计算公式就是AI搜索算法，可以应用于用户更多的搜索了。

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