自瀏覽器誕生之日起，搜索引擎就與瀏覽器形影不離，有時甚至讓人忘記了二者的區(qū)別。瀏覽器似乎生來就是讓我們查找和搜索資源用的。實際上，瀏覽器本身只是用于加載HTML文件或網(wǎng)頁，它可以展現(xiàn)網(wǎng)站的內(nèi)容，也可以顯示搜索引擎的結果。搜索和查閱的幕后工作，是由搜索引擎來完成的，通過爬蟲、索引和搜索算法，幫我們找到需要的結果。

在谷歌、雅虎、百度等各種搜索引擎的強大支持下，互聯(lián)網(wǎng)時代的人們獲取知識的途徑變得前所未有地簡單。打開瀏覽器，輸入關鍵詞，點點鼠標，就能得到需要的結果，而這在互聯(lián)網(wǎng)風暴產(chǎn)生之前，可能需要我們泡在圖書館孜孜不倦地翻閱多日。

于是乎，很多人開始以為，知識不需要費力學習了，需要的時候，通過搜索引擎就可以得到了——有問題，問度娘。于是乎，“谷歌大學”誕生，他們以為網(wǎng)絡是萬能的，并產(chǎn)生依賴。但是別忘了，搜索的結果，還有一個信息甄別的問題。搜索引擎只負責找到相關結果，這些內(nèi)容是否正確，它是無法判斷的，最終還是需要我們來篩選。

而且，搜索也不是一件簡單的事情，很多時候我們通過搜索引擎也并不能順利找到需要的東西。人們發(fā)現(xiàn)，要讓并不智能的搜索引擎理解我們的意圖其實很難。于是，搜索引擎中又引入了各種復雜的正則表達式，通過類似于程序的語言規(guī)則，讓它盡可能地理解搜索需求，或者說，讓用戶用程序員的思維，試圖與搜索引擎溝通。

就算如此，也未必能在茫茫網(wǎng)海中找到我們需要的資源，因為人們的搜索需求也是多樣化的，于是，各種特殊的專用搜索引擎出現(xiàn)了，如谷歌的信息資產(chǎn)搜索，可以搜索到網(wǎng)絡上的攝像頭并查看；百度的按圖搜索，可以查到圖片對應的人物、建筑、植物、物品的信息，以及類似功能的小程序：識花君，可以拍照識花識植物；作業(yè)幫，可以上傳題目圖片找到解題答案；等等。當然，在智能手機的面前，一個“掃一掃”就能識萬物了，它背后其實也是一種搜索引擎。甚至，移動終端上的地圖、導航，也是一種搜索引擎。

有信息就有搜索，搜索無處不在。然而，搜索無法代替思考，也無法代替我們的知識積累，以及由這些積累產(chǎn)生的經(jīng)驗。在海量的信息面前，搜索引擎無法給我們提供思維的引擎。如何獲取信息、梳理信息、利用信息、創(chuàng)造信息，都需要人來未完成。思維的引擎在人身上，無法替代。

移動互聯(lián)網(wǎng)的普及和移動通信帶寬的飛速增長，在產(chǎn)生大量文字信息的同時，也產(chǎn)生了更多的圖像、聲音和視頻信息，全媒體的接觸，使人們獲得信息的方式和速度都發(fā)生了巨大的變化。文字信息的傳播效率已經(jīng)被視頻信息遠遠拋在后面，各種短視頻平臺成為更普及和更親民的舞臺，也成為大眾獲取知識的重要渠道。然而，良莠不齊和無法甄別的視頻造成了大量的信息污染，“谷歌大學”的現(xiàn)象又在“抖音大學”中重演，直播的博主甚至成了各個領域的導師……

從主動搜索到智能推送，不能不說是一個進步。然而推送的算法，往往是“猜你喜歡”，是一種興趣引擎。如果跳不出自己的“喜歡”，也就跳不出軟件推送的信息繭房，最終只能是坐井觀天，并怡然自得。

人工智能的快速發(fā)展也豐富了AI搜索的能力，可以有效地梳理、總結和判別搜索的結果，減少誤導。在AI頭頭是道的條分縷析中，是否有了思考的影子呢？估計更多的是思考的假象——機器學習在訓練之后給出的判斷和分析結果。