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裴健:搜索智能​,智能搜索

第二,智能搜索,我们要做到智能必须要用到搜索的方法,目前人工智能的很多应用都是搜索任务,智能搜索同行。 2 智能搜索 搜索智能搜索要用到大量的人工智能技术,所以我们要通过人工智能技术去理解用户的信息需求。同时,智能很复杂,智能的每一个任务都需要多多少少用到搜索技术。 什么是智能? 所有这些都需要搜索相应的数据,搜索相应的知识,搜索相应的连接。所以智能搜索智能离不开搜索智能必须通过搜索来实现。 ? 我们用智能搜索带给我们新知识,我们可以在词的网络上自动发现同义词和反义词。 ? 刚才我们讲了搜索智能智能搜索,所以智能搜索是密不可分的,二者紧密结合,搜索智能同行。 可以说智能搜索已经变成了我们无时无刻、无处不在的需求和工具。智能搜索同时也会产生很多新的挑战。其中一个核心的挑战是我们怎么确保智能搜索服务于社会的每一个人,没有人因为各种限制而被智能搜索遗弃。 ?

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人工智能搜索策略(上)

人工智能搜素策略 状态空间盲目搜索    广度优先搜素(Breadth-First-Search)    深度优先搜素(Depth-First-Search)   状态空间启发搜索    A搜索算法    广度优先搜索: 从初始节点S0开始逐层向下扩展,在第n层节点还没有全部搜索完之前,不进入第n+1层节点的搜索。 如果你对上述的定义感到讨厌(当然这是不好的),不妨看看下面我的通俗解释: 广度优先搜索:假如采用BFS进行搜索查找N,那么就是先搜索第一层,如果第一层没有就搜索第二层,然后再搜索第三层 深度优先搜索: 状态空间启发性搜索 假如形象来所BFS和DFS,BFS像一个胆小的孩纸,遇到困难会尝试每一种解决方法,DFS,像一个胆大的孩纸,遇到困难会选择一种解决方法进行实践,直到解决或者实践失败 BFS和DFS不适用于人工智能 ,因为他没有体现出一种智能,只是盲目的寻找目标,试想一下,如果九宫格变成了一百宫格,而解法是在一般树的最后一层,那BFS和DFS的性能无法直视,于是就产生了适用于人工智能的启发性搜索-A*搜索(这里我不会讲解

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    百度智能搜索到底有多智能

    并且这些做搜索引擎起家的公司,如今也都成为了人工智能领域的先行者。 ? 智能搜索时代背后的关键技术 所以,进化到智能搜索时代,让搜索引擎高效连接你和信息的核心技术,具体又有哪些? 正好,在百度万象大会上,沈抖也介绍了百度AI是如何推动搜索持续进化的。 智能化多模搜索技术 2015年,百度就提出了多模搜索的理念,探索从文本搜索向语音、视觉、视频等多模态搜索的演进。 在这样的背景之下,智能时代的搜索不再是简单的信息检索,而是人们与信息、服务等各种解决方案之间的高效连接方式。 此外,智能搜索智能推荐融合,还会进一步扩大化这种效率的提升。 而作为人工智能技术的第一块试验田,不论是搜索还是机器都在不断进化,搜索现在也确实成为了人工智能技术的集大成者。

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    人工智能的无信息搜索

    在人工智能中,当你面对一些问题不知道怎么解决的时候,有一类常用的解决问题的方法,叫做搜索。就好像你在一片迷雾的森林里,不知道怎么办时,走一步算一步,走起来再说。 搜索的话,分为两种类型,一种是无关问题背景信息的搜索,如广度优先搜索、深度优先搜索,另一种是结合问题的背景信息的搜索,如A*搜索,最小代价优先搜索。 每种搜索实现的形式有两种分类,根据展开节点是否曾经被展开过来区分为按树搜索还是按图搜索。按树搜索时,你展开的节点可以包括你已经搜过的节点。而按图搜索,只展开你还没搜过的节点。 缺点: 难以保证能找到最优解,因为当你不确定问题的情况时,搜索就可能无限深入下去而不回头了。 所以需要改进它的缺点。 改进的方式是迭代逐次加深的深度优先搜索。 这样的搜索方法,即利用了深度优先的内存优势,也因为类似深度优先搜索的逐层递增方式,保证了找到最优解。

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    Ajax+Servlet实现智能搜索

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    智能搜索时代:且看知识的力量

    智能搜索时代来临 以前的搜索引擎长什么样? 如果拿一张五年前的搜索截图和今天的进行对比,你一定会发现它们截然不同,智能化是核心变化——智能地理解搜索需求,智能地呈现个性而精准的结果。 ? 知识图谱成搜索新基石 搜索引擎的技术基石是什么? 总之,今天的智能搜索逻辑,跟当年基于关键词匹配的搜索逻辑已经截然不同了。 事实上,紧随百度步伐,搜狗搜索、神马搜索都已构建起自己的知识图谱,以求实现智能搜索服务。 知识图谱不只是改变搜索 智能搜索是知识图谱最典型的应用,不过,既然知识图谱的本质是数字世界对真实世界的认知的构建,它的应用场景就不只是智能搜索

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    智能算法之禁忌法搜索

    为了避免陷入局部最优解,TS搜索中采用了一种灵活的"记忆"技术,对已经进行的优化过程进行记录和选择,指导下一步的搜索方向,这就是Tabu表的建立。 终止准则:和模拟退火,遗传算法差不多,常用的有:给定一个迭代步数;设定与估计的最优解的距离小于某个范围时,就终止搜索;当与最优解的距离连续若干步保持不变时,终止搜索; 邻域:由伪码 select a new string vn in the neighborhood of vc,可以看出,系统总是在初始点的邻域搜索可能解的,因而必须定义适合的邻域空间,如果解空间存在一个最优解X*,初始搜索点为S0,那么如果 S0不存在到达X*的通路,就会使搜索陷入S0的邻域的局部最优解。 可以证明如果邻域满足对称性条件,则在假设禁忌表足够长的情况下必然可搜索到全局最优解。

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    百度推出人工智能搜索APP“简单搜索

    在“人工智能:AI 生态 加速未来”的高端对话中,李彦宏发表了“为了一个更美好的 AI 时代”为主题的演讲,其中提到百度推出了新的“简单搜索”App。 ? 支持 iOS 和 Android 系统哦 永远不放广告 李彦宏在演讲中提出搜索“新宣言”,为了最大程度保证良好的用户体验,百度智能搜索软件“简单搜索,永远不放广告”,欢迎大家来尝试。 ? 李彦宏现场展示了“简单搜索”的功能:“简单搜索”可以依靠声纹识别技术,区分成人与少儿,智能开启少儿模式,自动显示更适合儿童观看、阅读的内容。 左:标准搜索模式,右:儿童搜索模式 简单搜索专门定制“少儿搜索模式”,也可以手动开启。 但是更重要的是,很可能因为人工智能,劳动不再成为人们谋生的手段,而是变成人的一种需求。你想工作、想去创新、想去做创造,所以你才去工作。这是 AI 的终极理想,我们要为人类带来更多自由和可能。

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    人工智能基础-局部搜索算法

    爬山算法 算法概念 爬山算法类似于贪心搜索,它每次都会查找附近节点里的最优节点,并移动到最优节点,如此循环便找到最优解,但是它只能找到局部的最优解,而非整体最优解 问题示例 以搜索最高点为例,已知山坡的高度

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    Android开源实战:简单好用、含历史搜索记录的智能搜索

    前言 Android开发中,类似下图的搜索功能非常常见 今天,我将带来一款 封装了 历史搜索记录功能 & 样式 的Android 自定义搜索框 开源库,希望你们会喜欢。 简介 一款封装了 历史搜索记录功能 & 样式 的Android自定义搜索框 已在Github开源:地址:SearchView,欢迎 Star ! 2. 特点 3.1 功能实用 该搜索框开源库具备除了历史搜索记录功能外,还具备一般的搜索框功能(如一键清空搜索框内容等等) 封装了 常见的搜索框样式(如左侧图标、返回按键等等),使用起来更加方便 3.2 使用简单 (含历史搜索记录) 所以,在其上做二次开发 & 定制化成本非常低。 源码解析 具体请看文章:Android开源库:手把手教你实现一个简单好用的搜索框(含历史搜索记录) 7.

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    人工智能搜索巨头的进击之道

    无论结果如何,最终都将推动人工智能的高速发展,引领搜索引擎的自我变革。 3、人工智能搜索引擎乃至科技的未来 人工智能搜索引擎3.0,或者说下一代搜索引擎的核心要素。 过去搜索引擎帮助人们“找到答案”,未来搜索引擎实现人与服务的智能化的连接。人们通过与搜索引擎这个助理自然地对话来找到和使用服务。 对话形式可以是文字,可以是语音、可以是图片,甚至还可是通过智能眼镜所捕捉的视频让搜索引擎能看会听懂思考,理解人类和帮助人类,做人类的智能助理。 给下一代搜索引擎加上机械能力和电子硬件,它就是机器人;加上语音能力它就是聪明的语音助手;加上图像和视频识别能力它就是智能眼镜;就连中国人最习惯的筷子都可以内置百度搜索引擎成为“筷搜”来解决食品安全问题… … 除了顺应移动和物联网浪潮升级用户体验之外,人工智能还会帮助搜索引擎开展更多新业务、形成全新商业模式,最典型的便是大数据业务,基于搜索引擎所掌握的海量数据以及对自然语言的处理能力(NLP),搜索引擎可开展预测

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    使用Elasticsearch进行智能搜索的机器学习

    搜索行业也是如此,公司通过手动调整搜索相关性来压榨潜能。成功的搜索组织希望通过“足够好”的手动调整来构建更智能的自学习搜索系统。 将模型部署到你的搜索服务器上,在你的产品上对搜索结果进行排名。 在上述的每个步骤中,都有复杂的技术难题和非技术性问题。直到现在还没有银弹(指能极大的提高软件生产率的东西)。 正如我们在相关性搜索中提到的那样,手动调整搜索结果带来了许多相同的挑战,但是其也是一个很好的学习排名解决方案。 用户的搜索术语和文章主题在概念上的关系如何? 许多这些功能不是搜索引擎中文档的静态属性。相反,它们是依赖查询的,这意味着这些功能度量用户或其查询与文档之间的某种关系。 用排序学习模型进行搜索 一旦你完成训练,你就可以进行搜索了!你可以在search.py​​中看到一个例子;这个例子里面的简单的查询非常直白。

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    谷歌利用人工智能改善搜索结果

    近日,谷歌表示,它正在利用人工智能和机器学习技术来改善谷歌搜索的结果。在今天早上的一篇博客文章中,这家科技巨头宣布,在美国用英语搜索新闻主题的用户,现在可以在搜索结果页面的顶部看到一篇文章。 当有多个与搜索相关的结果时,每个结果都将按照相关性和质量进行组织,从而考虑到视角的多样性。 谷歌搜索产品经理邓肯·奥斯本在公示中写道:“人们搜索各种类型的信息,以帮助他们更好地理解世界和他们最关心的话题。我们会持续改进搜索功能,以帮助人们更好的定位某个主题,更加容易的在网络中探索相关的想法。 比如:谷歌最近将来自transformer (BERT)的双向编码器,部署到了搜索中,以帮助系统其更好地理解用户搜索查询背后的意图。 在谷歌完全改变谷歌新闻的一年多以来,本周,搜索功能终于也得到了增强。谷歌利用它所掌握的用户信息,来推荐可能让用户感兴趣的内容。

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    智能搜索模型预估框架的建设与实践

    背景 搜索优化问题,是个典型的AI应用问题,而AI应用问题首先是个系统问题。经历近10年的技术积累和沉淀,美团搜索系统架构从传统检索引擎升级转变为AI搜索引擎。 当前,美团搜索整体架构主要由搜索数据平台、在线检索框架及云搜平台、在线AI服务及实验平台三大体系构成。 ,并助力商户、外卖、内容等核心搜索场景业务指标的飞速提升。 但是,从2018年开始,搜索业务瓶颈开始到来,点评事业部开始对整个搜索系统进行升级改造,并打造基于知识图谱的分层排序架构(详情可以参见点评搜索智能中心在2019年初推出的实践文章《大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践 Poker是搜索实验平台的名字。我们设计它的初衷,是解决搜索模型实验中,从离线到在线所有繁复的手工操作,使搜索拥有一键训练、一键Fork、一键上线的能力。

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    人工智能导论 (七) - 搜索求解策略

    [1240] [1240] 1 搜索的概念 [概念] [基本问题] [过程] [方向] [1240] 盲目搜索与启发式搜索 [1240] 2 状态空间知识表示法 [1240] 2.1 状态空间的表示法 [1240] [1240] [1240] [八数码问题的状态空间] [1240] 2.2 状态空间的图描述 [状态空间的有向图描述] [1240] [1240] [1240] 3 启发式图搜索 3.1 3.2.1 启发信息 [1240] [1240] [分类] 3.2.2 估价函数 [evaluation function] 注意 [1240]八数码问题的启发函数[1240] [1240] 3.3 A搜索算法 [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] [1240] 3.4 A*搜索算法及其特性分析 [1240] 3.4.1 可采纳性 [1240] 3.4.2 单调性 [1240]

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    微软为必应推出人工智能搜索新功能,使搜索结果更具价值

    科技改变生活 12月14日,微软在旧金山举行的一场关于AI的主题活动中,宣布旗下搜索引擎产品必应将加入一系列人工智能的新特性。 据微软人工智能研究组的项目经理Kristina Behr介绍,目前在搜索引擎的挑战已经不是搜索信息了,在这方面AI的能力已经很强大,现在的痛点是如何让海量的信息具有意义。 同时,微软还会把智能搜索带引入到其它产品中,比如云存储服务OneDrive和云部署应用SharePoint。 据悉,Bing国际版搭载了人工智能助手微软小冰,小冰已更新到第五代,成长为能够进行情感计算,面向情商方向发展的人工智能系统,它可以根据对话分析人的情感并作出分析,让对话更加流畅地进行。 许多业内专家认为,人工智能搜索引擎的终极形态,要想做到极致就必须实现自然交互,未来的搜索引擎一定能够直接想人类所想,而不再是通过输入关键词的方式,搜索引擎的未来是成为人类大脑的外延,到那时我们与世界的连接方式将彻底变革

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    搜索,大促场景下智能化演进之路

    作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。 伴随着一年又一年双11的考验,搜索智能化体系逐渐打造成型,已经成为平台稳定健康发展的核动力。 这里主要集中阐述阿里搜索体系的实时化演进之路,是什么驱动我们推动搜索智能化体系从离线建模、在线预测向在线学习和决策方向演进呢?概括来说,主要有以下三点。 2015年搜索技术和算法团队继续推动在线计算的技术升级,基本确立了构筑基于实时计算体系的“在线学习+决策”搜索智能化的演进路线。之前的搜索学习能力是基于批处理的离线机器学习。 总结 经过三年大促的技术锤炼,围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模,基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统,为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。

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    百度变脸:为了框计算和智能搜索

    百度敢于这样做,正是因为基于NLP(自然语言处理)和深度学习等搜索技术可精准猜测用户需求,进而智能连接用户与服务。 第二代搜索引擎则是以百度和Google 为代表的全自动搜索,这时候导航反而没那么重要,因为只需要输入关键词点击搜索便可以得到结果了。它们在进军通用搜索市场之后首页都十分简单,搜索框为主。 值得注意的是,搜索引擎在能今天进入极简阶段的前提是技术成熟,通过一个极简的搜索框,可智能化地给出答案和服务,现在能做到这一点的搜索引擎还是少数,百度是其中一员。 ? 百度首页一路走来,伴随着用户搜索需求的变迁:从寻找选择信息到简单快速解决问题;伴随着搜索技术的不断成熟:从自动化不智能发展到自动化智能化;伴随着中国互联网从贫瘠到繁荣,从信息荒漠到大数据洼地。 百度在这个过程中累积技术的同时,通过贴吧、知道等UGC产品强化数据积累,进而实现了现在的智能搜索

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    Milvus 在 Tokopedia 的应用 | 让语义搜索更加智能

    正因如此,我们致力于提高用户搜索结果的相关性,并引入了相似度搜索。在 Tokopedia 移动应用端的搜索结果页面上点击 ”...” 按钮,即可选择搜索与当前搜索结果类似的产品。 关键词检索 Tokopedia 使用 ElasticSearch 来搜索产品并对搜索结果排序。对于每个搜索请求,ElasticSearch 返回相关搜索结果并根据关键词对搜索结果进行排序。 但是,倘若单机版节点在生产环境中宕机,将导致整个搜索服务崩溃。因此,我们需要部署一个高可用的搜索服务。 另外,从技术角度来看,我们希望可以同时运行多种学习模型,比较它们在图像搜索、视频搜索等方面的实验结果。如有兴趣,欢迎关注 Tokopedia Tech[5]获得更多信息。 解决搜索相关性等问题是 Tokopedia 日常工作的一部分。

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      智能媒资托管(SMH)是为开发者构建网盘、相册、小程序等媒资应用提供的一站式存储处理解决方案。智能媒资托管除了提供图片的存储、管理等基础功能以外,还集成腾讯云先进的AI技术,支持对图片内容的编辑处理、标签分类、人脸识别等智能分析。

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