当前位置: 首页 > web >正文

质量小议55 - 搜索引擎与AI

    先有搜索引擎(谷歌、百度),后有AI(chatGPT,deepSeek,文心一主,CSDN助手)
    慢慢的百度用的少了,更多的是直接向AI工具提问
    虽然搜索引擎也有了AI版的结果,而且是置顶的,但更多的时间在用AI了
    为什么?搜索引擎会消失吗?

    个人感受
    1. 操作方式:提部 --> 回答
        - 搜索引擎:输入问题,挑选答案
        - AI:输入问题,判断、纠正答案
     2. 提问方式
        - 搜索引擎:准确的问题描述、关键词描述、不知所以的似乎相关的描述
        - AI:准确的、连贯的、短语式的、逻辑性强的,有时还需要“奉承”式(其实是缩小问题范围,如:你是XXX的专家,请您。。。。。。)的描述
     3. 数据来源
        - 搜索引擎:联网搜索(现实存在,无论真假);结果的正确取决于现实世界资料的丰富性、准确性
        - AI:逻辑判断 + 概率猜测 + 联网搜索(现实存在 + 机器学习、判断);现实世界资料 + AI机器学习算法的深度、准确性
     4. 结果输出
        - 搜索引擎:多结果输出,按某种规则排列的成本上千种结果
        - AI:单一答案输出;后期还会添加思考的过程
     5. 最终选择
        - 搜索引擎:千百种结果中选择自己需要的;如果不幸你的问题从没有资料显示过,那么只能一条条的翻、从中找到想要的
        - AI:只有一种结果;你只需判断对、错,满足、有偏差
      6. 结果纠偏
        - 搜索引擎:换种方法提问,加入更明确的关键词 或 换个同类的提示词,试图得到更多、更接近的答案
        - AI:强化提问逻辑,让提示词更简单,更准确,重新生成

      对比

搜索引擎AI
提问关键词关键词 + 逻辑描述
数据

现实世界资料

现实世界资料 + 机器学习衍生

输出多结果排序(依赖现实世界资料)单一结果展示(当然会AI幻觉,一本正经的胡说八道)
结果人工翻页、选择所需判断正语,继续强化 或 重新生成
拉受度有时太多,容易选择恐惧症更接近所需要的结果
个人筛选、学习的过程直接给答案,直接用,更懒了

     搜索引擎会消失吗?
     第五阶段:智能化与生态融合时代(2020年至今) -- 搜索引擎融合AI技术,新一代的更强大的搜索引擎的产生

     AI让人懒,我也会变的更懒,但也会变得更会挑问题。


AI提问:搜索引擎的发展史

搜索引擎发展史:从信息检索到智能生态的演进

搜索引擎作为互联网的核心基础设施,其发展历程深刻反映了技术迭代与用户需求的双向驱动。从最初的人工分类目录到如今的多模态智能交互,其演变可分为五个关键阶段,每个阶段均伴随着技术突破与市场格局的重塑。

第一阶段:分类目录时代(1990-1997年)

技术特征:以人工整理的目录结构为核心,用户通过层级菜单浏览信息。

  • 代表产品:

    • Archie(1990年):加拿大麦吉尔大学开发,首个支持FTP文件搜索的工具,被视为现代搜索引擎的雏形。

    • Yahoo!(1994年):以人工分类目录起家,后整合搜索功能,成为20世纪90年代互联网的标志性入口。

  • 局限性:依赖人工维护,更新效率低,难以覆盖爆炸式增长的网页内容。

第二阶段:文本检索时代(1998-2000年)

技术特征:引入网页抓取(爬虫)和关键词索引技术,通过算法匹配用户查询与网页内容。

  • 代表产品:

    • AltaVista(1995年):支持自然语言搜索,首次实现图片名称、新闻组内容的检索。

    • Google(1998年):凭借PageRank算法脱颖而出,通过分析网页链接关系评估内容质量,颠覆传统关键词匹配模式。

  • 核心突破:Google的PageRank算法使搜索结果相关性显著提升,奠定其市场主导地位。

第三阶段:链接分析时代(2001-2009年)

技术特征:以反向链接(外链)为核心算法,结合网页内容质量进行排序。

  • 代表产品:

    • Google:持续优化PageRank,推出动态摘要、网页快照等功能。

    • 百度(2000年):专注中文搜索,通过本地化策略成为中文市场领导者。

  • 行业影响:SEO(搜索引擎优化)兴起,外链建设与内容质量成为网站排名关键。

第四阶段:用户中心时代(2010年至今)

技术特征:聚焦用户体验,整合用户行为数据(点击率、停留时长等)优化结果。

  • 代表产品:

    • Google:推出实时搜索、知识图谱,通过语义搜索理解用户意图。

    • 百度:强化个性化推荐,结合用户画像提供定制化内容。

  • 核心突破:语义搜索技术(如NLP、知识图谱)使搜索引擎能解析复杂查询,而非单纯匹配关键词。

第五阶段:智能化与生态融合时代(2020年至今)

技术特征:AI技术深度融合,支持多模态搜索(文本、语音、图像)、隐私保护及跨平台交互。

  • 代表产品:

    • Google BERT/MUM:通过深度学习模型提升语义理解,支持多语言与跨模态搜索。

    • 微软Bing:整合ChatGPT,提供对话式交互与知识生成能力。

    • 垂直搜索:如学术领域的知网、医疗领域的医脉通,通过深耕细分场景满足专业化需求。

  • 未来趋势:

    • 多模态交互:结合语音、图像、手势的自然交互方式(如智能家居场景)。

    • 元宇宙搜索:在虚拟空间中实现沉浸式信息检索。

    • 隐私保护:如DuckDuckGo通过不追踪用户数据吸引隐私敏感群体。

关键技术演变与竞争格局

  1. 从人工到自动:分类目录→爬虫抓取→AI驱动,实现信息覆盖的指数级增长。

  2. 从关键词到语义:PageRank→语义搜索(NLP、知识图谱)→多模态理解(GPT-4),技术门槛持续提升。

  3. 从工具到生态:搜索引擎从单一工具演变为连接用户、内容、服务的生态入口(如Google的“搜索+”生态)。

用户需求演变

  • 信息获取(早期)→ 精准答案(链接分析时代)→ 个性化服务(用户中心时代)→ 沉浸式体验(智能化时代)。

搜索引擎的发展史,本质是技术、商业与用户需求共同作用的结果。未来,随着AI大模型、物联网等技术的融合,搜索引擎将进一步渗透生活场景,成为连接物理世界与数字世界的核心枢纽。

http://www.xdnf.cn/news/14601.html

相关文章:

  • C语言——结构体
  • 深入剖析Spring Cloud Sentinel,如何实现熔断降级,请求限流
  • C++ 学习 网络编程 2025年6月17日19:56:47
  • MySQL的Sql优化经验总结
  • 浅谈开发者重构的时机选择
  • 如何确定驱动480x320分辨率的显示屏所需的MCU主频
  • DBeaver数据库管理工具的简介、下载安装与优化配置
  • [IMX][UBoot] 02.源码目录
  • Python格式化工具推荐
  • Java中final修饰符
  • 第五章:执行计划分析 - 读懂MySQL的执行策略
  • 一款完美适配mobile、pad、web三端的博客网站UI解决方案
  • 《单光子成像》第六章 预习2025.6.15
  • 【驱动设计的硬件基础】I²C
  • 数据质量-如何构建高质量的大模型数据集
  • Understanding Human Hands in Contact at Internet Scale
  • Python基于Flask的医疗问句中的实体识别算法的研究(附源码,文档说明)
  • 【Dify系列】【Dify 核心功能】【应用类型】【五】【工作流】
  • C++ new知识点详解
  • 调和级数 敛散性
  • 一些杂想20250615
  • SAP顾问职位汇总(第24周)
  • 【Lean4编程入门】 Lean 4 中的 `inductive` 类型定义注解例子解析
  • 电商数据采集的技术分享
  • 【Bug:docker】--docker的wsl版本问题
  • 人工智能-准确率(Precision)、召回率(Recall) 和 F1 分数
  • 1、Java基础语法通关:从变量盒子到运算符魔法
  • NGINX Google Performance Tools 模块`ngx_google_perftools_module`
  • Mkdocs 阅读时间统计插件
  • 【第四十周】眼动追踪基础