现在，在使用搜索引擎时，你可能不只会用几个关键词，还会直接输入你想问的问题。但其实早期的搜索引擎采用的是文本检索的方式，只能做到用户查询关键词和网页文本内容的匹配。
可想而知，虽然这样的方式也能把不同网页的关联度进行排序，但总体的搜索质量是比较差的。
而实际上，网页之间有着丰富的链接关系，就像高引论文往往本身质量更高，高质量的网页通常也会被更多的网页链接。
为了进一步挖掘和利用这种链接信息，1996年，李彦宏开发了Rankdex，即超链分析算法。这是世界上首个使用超链接来衡量网站质量的搜索引擎。
也就是说，搜索引擎在收到一个用户查询之后，不仅仅会去匹配网页的内容，还会看看其他网页对这个页面的“评价”。
在此之后，谷歌也提出并使用了类似的PageRank技术，并大获成功。
超链分析算法，可以说是当今每个主要搜索引擎排名算法的基础。值得一提的是，在谷歌创始人拉里·佩奇的第一项网页排名专利申请中，也引用了Rankdex。
如果说早期的搜索技术门槛不算高，从超链分析这个阶段开始，一些今天大家伙普遍依赖的搜索引擎，就开始一骑绝尘，拉开差距了，比如谷歌，比如百度。
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。
而事实上，甚至在人工智能未成显学之时，为了让搜索结果更快、更精准、更个性化，搜索领域的巨头们就已经着手将机器学习的方法引入到搜索引擎中。
谷歌就在2016年上线了基于反向传播技术的RankBrain算法。该算法可以基于语义分析和词库联想，帮助用户更快地搜索冷门的搜索结果。
而如今在NLP领域大火的BERT，也已被部署到谷歌搜索当中。有了预训练语言模型的加持，即使你输入的是一大段文字，搜索引擎也能够get到你想查什么。
根据谷歌的数据，BERT的引入为至少10%的搜索结果带来了改善。
国内，百度同样是最早投入人工智能技术研发的科技公司，在2010年就成立了单独的NLP部门。
以搜索引擎技术为核心，在过去十余年中，百度演化出了语音、图像、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术。这些长期的技术积累，甚至在今天进一步拓展到了自动驾驶、AI芯片等领域。
这也是为什么，在今天，搜索引擎不仅仅能按照你输入的文字进行搜索，甚至直接给一张图、一段音乐，AI也能理解你想要获取怎样的信息。
