随着人工智能技术的发展，AI搜索逐渐成为了一个重要的研究领域。AI搜索是指使用机器学习算法对海量信息进行自动分类、组织和排序的过程。这项技术的应用范围广泛，包括搜索引擎、知识图谱、推荐系统等。

近年来，深度学习作为一种新兴的人工智能技术，在AI搜索中得到了广泛应用。深度学习能够从大量数据中提取出特征，从而提高搜索结果的质量和效率。Google使用的BERT模型就是一种基于Transformer架构的深度语言编码器，它通过多层神经网络将文本输入转化为向量表示，可以有效地处理自然语言处理任务，如情感分析、问答系统等。

AI搜索还结合了强化学习的思想。强化学习是一种让机器通过试错来不断优化自身的行为过程的技术。在这种技术的驱动下，AI搜索可以根据用户的交互行为，调整搜索策略，提供更符合用户需求的结果。

尽管深度学习和强化学习在AI搜索中发挥着重要作用，但目前仍然存在一些挑战。如何处理大规模的数据集是一个难题。如何保证搜索结果的真实性和可靠性也是一个问题。如何实现搜索的可解释性也是一个亟待解决的问题。

深度学习与强化学习在AI搜索中的应用正在逐步深入，未来有望进一步提升搜索的准确度和用户体验。为了确保这些技术的有效发展，还需要在理论基础、实际应用场景等方面做出更多的探索和努力。