搜索引擎是人工智能吗?为什么人工智能?

智能搜索引擎是结合了人工智能技术的新一代搜索引擎。他除了能提供传统的快速检索、相关度排序等功能，还能提供用户角色登记、用户兴趣自动识别、内容的语义理解、智能信息化过滤和推送等功能。

很多人赞成发展人工智能，只是因为它是科学技术，而科学技术它一直被认为是一个尽善尽美的东西，所以只要一说发展科学技术就是天然正确的。如果反对某种技术研发，一定说是阻碍科学发展，而阻碍科学发展在很多人脑子里认为天然的就是一个罪状。实际到了今天，已经不能再简单地将“阻碍科学发展”视为罪状了，至少应该认识到有一些科学技术是不应该发展的，是有危害的。

在人工智能这件事情上，资本在其背后的推动是很明显的，策划出阿尔法狗下棋的商业炒作之后，更多的资本流向了人工智能的行业。但是资本的增值是盲目的，而且不计后果的，关于这一点重温马克思的教导很有意义。我现在对资本的恐惧要比对权力的恐惧大得多，资本比权力更可怕是因为资本其实非常盲目。

我提出一些激进的反对人工智能的观点，主张就人工智能不可逆转的发展形势及时思考。我认为，现在不能盲目赞美人工智能，歌颂人工智能的美好，我们应该在媒体上多进行关于人工智能的伦理方面的探讨，至少能引起各界对人工智能这方面问题的注意。在某些领域中，可以考虑保留低级的人工智能，保留人工智能的某些初级应用。要认识到这个东西就像魔鬼一样。我们尽量设法对某些指标性的东西加以明确，如各国约定在全球范围普遍内不允许做某些事，这样有可能延长人类文明。

事物发展都是两面性的，人类只有利用好人工智能才是发展之道。

网络机器人(Robot)又被称作Spider、Worm或Random，核心目的是为获取Internet上的信息。一般定义为“一个在网络上检索文件且自动跟踪该文件的超文本结构并循环检索被参照的所有文件的软件”。机器人利用主页中的超文本链接遍历WWW，通过URL引用从一个HTML文档爬行到另一个HTML文档。网上机器人收集到的信息可有多种用途，如建立索引、HIML文件合法性的验证、URL链接点验证与确认、监控与获取更新信息、站点镜像等。
机器人安在网上爬行，因此需要建立一个URL列表来记录访问的轨迹。它使用超文本，指向其他文档的URL是隐藏在文档中，需要从中分析提取URL，机器人一般都用于生成索引数据库。所有WWW的搜索程序都有如下的工作步骤：
(1)机器人从起始URL列表中取出URL并从网上读取其指向的内容；
(2)从每一个文档中提取某些信息(如关键字)并放入索引数据库中；
(3)从文档中提取指向其他文档的URL，并加入到URL列表中；
(4)重复上述3个步骤，直到再没有新的URL出现或超出了某些限制(时间或磁盘空间)；
(5)给索引数据库加上检索接口，向网上用户发布或提供给用户检索。
搜索算法一般有深度优先和广度优先两种基本的搜索策略。机器人以URL列表存取的方式决定搜索策略：先进先出，则形成广度优先搜索，当起始列表包含有大量的WWW服务器地址时，广度优先搜索将产生一个很好的初始结果，但很难深入到服务器中去；先进后出，则形成深度优先搜索，这样能产生较好的文档分布，更容易发现文档的结构，即找到最大数目的交叉引用。也可以采用遍历搜索的方法，就是直接将32位的IP地址变化，逐个搜索整个Internet。
量贩式搜索引擎优化是一个技术含量很高的网络应用系统。它包括网络技术、数据库技术动标引技术、检索技术、自动分类技术，机器学习等人工智能技术。

10月28日 19:56 搜索引擎起源于传统的信息全文检索理论。它包括3个主要过程：

1)搜集Web信息：发现、搜集Web上的网页信息。需要有高性能的搜集器自动的在Web中搜索
信息。Web信息搜集器是下载Web上网页的程序。它顺着网页之间的链接移动，自动地下载
所经过的网页。给定起始URL集合S，Web搜集器不停的从S中移除URL，下载相应的网页，解
析出网页中的超链接URL，将未访问过的URL加入集合S。Web搜集器也称作Web机器人或Web
蜘蛛。搜集器把所获得的信息保存下来以备建立索引库，供用户检索。

2)索引库的建立：对搜集到的Web信息提取和组织，建立索引库。这关系到用户能否迅速地
找到准确、广泛的信息。对搜集器抓来的网页信息快速地建立索引，通常采用倒排表技术
。如果在建立索引库的过程中对用户在检索端搜索的查询串进行跟踪，并对查询频率高的
查询串建立Cache，可以在检索端请求时，加快索引库的响应速度。

3)检索端的查询：根据用户输入的查询字串，在索引库中快速检索出文档。采用基于网页
内容分析和基于超链分析相结合的方法进行相关度评价，客观地对检索出的网页进行排序
，从而尽量保证搜索出的结果与用户的查询串相一致。然后将输出的结果返回给用户。为
了加快检索端的响应速度，可以根据最近用户查询信息建立检索端Cache。

针对你的问题：看来你是没有建索引文件，关键词来了现到数据库匹配，当然慢。
索引文件是不需要数据库保存的，利用倒排表建好每个词的索引网页，查询的时候几乎是
一下命中，当然在秒级下完成了。

实际你的问题主要就是集中在图像识别上。如果程序能从图像中获取有用信息，那程序人工智能就能解决人眼的问题，但目前处理图像的程序好像只有人脸识别、指纹识别、手写体识别等简单的识别，你看，如果囊括到世间万物，都要让电脑来识别，是不是很难。我想至少用以上三种的建模思维是解决不了这个问题的。
再者，如果真能从图片中提取了信息，那么这个信息用什么语言表示（是否是自然语言），一幅图包含的信息是无限的，自然人也只能根据生活经验提取几个简单的信息。所以，如果电脑真能提取信息，那其又怎能知道你要的是哪方面的信息呢？
这是本人对这方面的一个认识，我并不是否人这种功能不能实现，但个人感觉目前难度太大

搜索引擎技术 概述
随着互联网的迅猛发展、WEB信息的增加，用户要在信息海洋里查找自己所需的信息，就象大海捞针一样，搜索引擎技术恰好解决了这一难题（它可以为用户提供信息检索服务）。搜索引擎是指互联网上专门提供检索服务的一类网站，这些站点的服务器通过网络搜索软件(例如网络搜索机器人)或网络登录等方式，将Intemet上大量网站的页面信息收集到本地，经过加工处理建立信息数据库和索引数据库，从而对用户提出的各种检索作出响应，提供用户所需的信息或相关指针。用户的检索途径主要包括自由词全文检索、关键词检索、分类检索及其他特殊信息的检索(如企业、人名、电话黄页等)。下面以网络搜索机器人为例来说明搜索引擎技术。
[编辑本段]1．网络机器人技术
网络机器人(Robot)又被称作Spider、Worm或Random，核心目的是为获取Internet上的信息。一般定义为“一个在网络上检索文件且自动跟踪该文件的超文本结构并循环检索被参照的所有文件的软件”。机器人利用主页中的超文本链接遍历WWW，通过U趾引用从一个HT2LIL文档爬行到另一个HTML文档。网上机器人收集到的信息可有多种用途，如建立索引、HIML文件合法性的验证、uRL链接点验证与确认、监控与获取更新信息、站点镜像等。 机器人安在网上爬行，因此需要建立一个URL列表来记录访问的轨迹。它使用超文本，指向其他文档的URL是隐藏在文档中，需要从中分析提取URL，机器人一般都用于生成索引数据库。所有WWW的搜索程序都有如下的工作步骤： (1)机器人从起始URL列表中取出URL并从网上读取其指向的内容； (2)从每一个文档中提取某些信息(如关键字)并放入索引数据库中； (3)从文档中提取指向其他文档的URL，并加入到URL列表中； (4)重复上述3个步骤，直到再没有新的URL出现或超出了某些限制(时间或磁盘空间)； (5)给索引数据库加上检索接口，向网上用户发布或提供给用户检索。 搜索算法一般有深度优先和广度优先两种基本的搜索策略。机器人以URL列表存取的方式决定搜索策略：先进先出，则形成广度优先搜索，当起始列表包含有大量的WWW服务器地址时，广度优先搜索将产生一个很好的初始结果，但很难深入到服务器中去；先进后出，则形成深度优先搜索，这样能产生较好的文档分布，更容易发现文档的结构，即找到最大数目的交叉引用。也可以采用遍历搜索的方法，就是直接将32位的IP地址变化，逐个搜索整个Intemet。 搜索引擎是一个技术含量很高的网络应用系统。它包括网络技术、数据库技术动标引技术、检索技术、自动分类技术，机器学习等人工智能技术。
[编辑本段]2．索引技术
索引技术是搜索引擎的核心技术之一。搜索引擎要对所收集到的信息进行整理、分类、索引以产生索引库，而中文搜索引擎的核心是分词技术。分词技术是利用一定的规则和词库，切分出一个句子中的词，为自动索引做好准备。目前的索引多采用Non—clustered方法，该技术和语言文字的学问有很大的关系，具体有如下几点： (1)存储语法库，和词汇库配合分出句子中的词汇； (2)存储词汇库，要同时存储词汇的使用频率和常见搭配方式； (3)词汇宽，应可划分为不同的专业库，以便于处理专业文献； (4)对无法分词的句子，把每个字当作词来处理。 索引器生成从关键词到URL的关系索引表。索引表一般使用某种形式的倒排表(1nversionUst)，即由索引项查找相应的URL。索引表也要记录索引项在文档中出现的位置，以便检索器计算索引项之间的相邻关系或接近关系，并以特定的数据结构存储在硬盘上。 不同的搜索引擎系统可能采用不尽相同的标引方法。例如Webcrawler利用全文检索技术，对网页中每一个单词进行索引；Lycos只对页名、标题以及最重要的100个注释词等选择性词语进行索引；Infoseek则提供概念检索和词组检索，支持and、or、near、not等布尔运算。检索引擎的索引方法大致可分为自动索引、手工索引和用户登录三类。
[编辑本段]3. 检索器与结果处理技术
检索器的主要功能是根据用户输入的关键词在索引器形成的倒排表中进行检索，同时完成页面与检索之间的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。 通过搜索引擎获得的检索结果往往成百上千，为了得到有用的信息，常用的方法是按网页的重要性或相关性给网页评级，进行相关性排序。这里的相关度是指搜索关键字在文档中出现的额度。当额度越高时，则认为该文档的相关程度越高。能见度也是常用的衡量标准之一。一个网页的能见度是指该网页入口超级链接的数目。能见度方法是基于这样的观点：一个网页被其他网页引用得越多，则该网页就越有价值。特别地，一个网页被越重要的网页所引用，则该网页的重要程度也就越高。结果处理技术可归纳为： (1)按频次排定次序 通常，如果一个页面包含了越多的关键词，其搜索目标的相关性应该越好，这是非常合平常理的解决方案。 (2)按页面被访问度排序 在这种方法中，搜索引擎会记录它所搜索到的页面被访问的频率。人们访问较多的页面通常应该包含比较多的信息，或者有其他吸引入的长处。这种解决方案适合一般的搜索用户，而因为大部分的搜索引擎都不是专业性用户，所以这种方案也比较适合一般搜索引擎使用。 (3)二次检索 进一步净化(比flne)结果，按照一定的条件对搜索结果进行优化，可以再选择类别、相关词进行二次搜索等。 由于目前的搜索引擎还不具备智能，除非知道要查找的文档的标题，否则排列第一的结果未必是“最好”的结果。所以有些文档尽管相关程度高，但并不一定是用户最需要的文档。
[编辑本段]搜索引擎技术的行业应用
搜索引擎的行业应用一般指类似于千瓦通信提供的多种搜索引擎行业与产品应用模式，大体上分为如下几种形式：
1、 政府机关行业应用
n 实时跟踪、采集与业务工作相关的信息来源。 n 全面满足内部工作人员对互联网信息的全局观测需求。 n 及时解决政务外网、政务内网的信息源问题，实现动态发布。 n 快速解决政府主网站对各地级子网站的信息获取需求。 n 全面整合信息，实现政府内部跨地区、跨部门的信息资源共享与有效沟通。 n 节约信息采集的人力、物力、时间，提高办公效率。
2、企业行业应用
n 实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器。 n 及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求。 n 为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具。 n 大幅度地提高企业获取、利用情报的效率，节省情报信息收集、存储、挖掘的相关费用，是提高企业核心竞争力的关键。 n 提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理为核心的竞争情报数据仓库，是提高企业核心竞争力的神经中枢。
3、新闻媒体行业应用
n 快速准确地自动跟踪、采集数千家网络媒体信息，扩大新闻线索，提高采集速度。 n 支持每天对数万条新闻进行有效抓取。监控范围的深度、广度可以自行设定。 n 支持对所需内容智能提取、审核。 n 实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。
4、 行业网站应用
n 实时跟踪、采集与网站相关的信息来源。 n 及时跟踪行业的信息来源网站，自动，快速更新网站信息。动态更新信息。 n 实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。 n 针对商务网站提出商务管理模式，大大提高行业网站的商务应用需求。 n 针对资讯网站分类目录生成，提出用户生成网站分类结构。并可以实时增加与更新分类结构。不受级数限制。从而大大利高行业的应用性。 n 提供搜索引擎SEO优化专业服务，快速提高行业网站的推广。 n 提供与CCDC呼叫搜索引擎的广告合作。建立行业网站联盟，提高行业网站知名度。
5) 网络信息监察与监控
n 网络舆情系统。如“千瓦通信-网络舆情雷达监测系统” n 网站信息与内容监察与监控系统，如“千瓦通信-网站信息与内容监测与监察系统（站内神探）”

智能搜索引擎 智能搜索引擎是结合了人工智能技术的新一代搜索引擎。他除了能提供传统的快速检索、相关度排序等功能，还能提供用户角色登记、用户兴趣自动识别、内容的语义理解、智能信息化过滤和推送等功能。
智能搜索引擎设计追求的目标是：根据用户的请求，从可以获得的网络资源中检索出对用户最有价值的信息。
智能搜索引擎具有信息服务的智能化、人性化特征，允许网民采用自然语言进行信息的检索，为他们提供更方便、更确切的搜索服务。