老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于人工智能与移动搜索和人工智能与移动通信的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享人工智能与移动搜索以及人工智能与移动通信的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 人工智能，思考题，什么是搜索，有那儿两大类不同的搜索方法
2. 人工智能与通信工程哪个有前途
3. 在移动设备上「搜索」的重要性和PC互联网一样高吗，如果不是，为什么？
4. 手机智能搜索有什么用

人工智能，思考题，什么是搜索，有那儿两大类不同的搜索方法

搜索是根据问题的实际情况不断寻找可利用的知识,构造出一条代价较少的推理路线,使问题得到圆满解决的过程。

两大类搜索的方法分别是盲目搜索和启发式搜索。

盲目搜索，就是未利用问题有关的知识，采用固定的方式生成状态的方法。即只按预定的控制策略进行搜索,在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。显然这种方法的搜索效率是低下的，但方法具有通用性。

启发式搜索，与盲目搜索正好相反，它利用问题的知识，缩小问题的搜索范围，选择那些最有可能在最优解路径上的状态优先搜索，以尽快地找到问题的最优解。

人工智能与通信工程哪个有前途

人工智能更有前途，人工智能主要有几个就业方向，比如计算机视觉方向就是人脸识别、指纹识别、以图搜图、图像语义理解、目标识别等，自然语言处理方向是问答系统、机器翻译等，知识工程方向有知识图谱在个性化推荐、问答系统、语义搜索等场景的应用，语音识别方向比如AI音箱，移动机器人方向包括SLAM、路径规划，工业机器人方向包括3D视觉等。

在移动设备上「搜索」的重要性和PC互联网一样高吗，如果不是，为什么？

人们在台式电脑、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等设备上搜索自己需要的信息，这是人人都该有的一项刚需，就跟人饿了要吃饭，渴了要喝水一样的。在PC互联网时代，人们往往是在PC设备上，借助如谷歌、必应、百度等传统的搜索引擎搜取自己所需的信息。到了移动互联网时代，且在当前及未来10~20年内，人们同样会，并不得不在智能手机、平板电脑等移动设备上搜索个人所需的信息。

人们在网络世界获取信息的方式大致可以分为两种，一种是主动地获取信息（搜索），另一种是被动地获取信息（推荐）。前者被人称作“人找信息”，后者则被人形象地称作“信息找人”。

“人找信息”有什么好处？个人在自己的大脑中想到什么就可以搜索什么，能够达到“即搜即用”的效果。比如，有人在智能手机上读到某则新闻，对其中的类脑光子芯片产生了兴趣和疑问时，会很自然地在智能手机上搜索关于类脑光子芯片的信息。“人找信息”当然也有缺点，最大的缺点应该是，不同的人都围绕相同的一个问题而搜索相关的信息，各自搜索到的信息会不完全相同甚至完全不同（搜索的质量和效率会因人而异），有的人可能花费很长的工夫在网络上也不一定能搜索出令自己满意的结果来。

“信息找人”最主要的优势在于，信息仿佛有了人的灵性一样，会根据不同的人对信息的偏好不同，主动地去“找”某些人。比如，有人在网络上搜索关于人工智能在当天的资讯，并搜索出了28条资讯，但当有平台通过“信息找人”的方式，可能向这个人推荐上百条与人工智能相关并且是在当天的资讯，还基本是这个人最可能想要看到的信息。某种程度上讲，“信息找人”或多或少地提升了每个人获取信息的效率和质量。“信息找人”最主要的劣势是，在当前的科技水平下（人工智能），信息并不能每时每刻且精确地提前预知每个人下一秒最想要什么样的信息。所以，这也就给“人找信息”留下了生存的空间。

在我看来，今后最理想的状态应当是，搜索和推荐应该完美地融为一体。搜索中融合推荐，推荐中有搜索。何况，当人工智能不断地进步，搜索和推荐融合到一定的程度后，传统的“搜索框”都是可以被更好的人机交互方案所取代的。换言之，在PC互联网时代，人们可能更多地采用搜索的方式，在网络上获取自己所要的信息。到了移动互联网时代，的确有越来越多的人已经或者正在接受并认可“信息找人”，但这并不等于说搜索不重要，移动设备上的搜索，重要性并非太过逊于PC互联网时代。

手机智能搜索有什么用

手机智能搜索是以文献和检索词的相关度为基础，综合考查文献的重要性等指标，对检索结果进行排序，以提供更高的检索效率。

智能检索的结果排序同时考虑相关性和重要性，相关性采用各字段加权混合索引，相关性分析更准确，重要性指通过对文献来源权威性分析和引用关系分析等实现对文献质量的评价，这样的结果排序更加准确，更能将与用户愿望最相关的文献排到最前面，提高检索效率。

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