估計大多人都沒想過！
首先， 蘋果的Siri為什麼叫Siri？在挪威語中， Siri表示指引你走向勝利的美人兒。
現在Siri可能已經是一個家喻戶曉的名字，
是Siri的共同創始人戴格•凱特勒斯。 凱特勒斯原本打算參考一個前同事的名字， 為女兒取名為Siri， 甚至還註冊了功能變數名稱siri.com。 但後來他妻子生了一個兒子， 該網站也就被擱置。 但當凱特勒斯準備推出他引人注目的語音辨識技術時， 他重新啟用了Siri。 他說：“消費品公司需要讓產品的名字易於讀寫。 ”
Siri公司三位創始人Adam Cheyer, Dag Kittlaus， 以及Tom Gruber
蘋果是怎麼加入的？Siri公司成立於2007， 2010年初他們在蘋果商店推出了iOS應用程式；後續的工作計畫是使軟體能夠應用于黑莓和安卓手機。 但當凱特勒斯接到約伯斯電話三周後， 事情變了。
約伯斯帶凱特勒斯飛到自己在三藩市庫比蒂諾的家中， 在壁爐前， 兩個人就未來科技問題聊了三個小時。 凱特勒斯說：“他談到為什麼蘋果會贏， 我們也談了未來Siri將如何發展。 他認為我們抓住了未來發展的方向。
為什麼約伯斯沒有換名字？
凱特勒斯在蘋果公司工作到2011年10月份， 期間他一直試圖說服頑固的約伯斯接受， Siri是一個偉大的名字。 但最終， 蘋果公司因為一個更直接的理由而保留了這個名字：沒有人能想到一個更好的。 （根據維琪百科的資料表明， 這個名字現在也用來代指“語音解釋和識別介面”。 ）《電腦世界》雜誌的萊斯利•何恩說： “約伯斯同樣對iMac和iPod的名字不夠滿意， 但未能找到更好的選擇”。 現在看來， 似乎凱特勒斯是對的。 如今， Siri已經成為流行文化中不可或缺的一部分， 變成了其他公司都在努力超越的基準。
那麼， 跟Siri聊天的時候， 你想過人為何能與機器交流嗎？
首先， 我們為什麼需要符號語言？生活中廣泛存在著各種各樣的語言， 但是這些語言能讓我們有效交流嗎？
恐怕不行。
比如你熱心地向正在學習中文的外國人打招呼：吃了嗎， 請問這時老外正確理解你的意思並回答的概率有多大？那如果你用溫州話閩南話問他呢？
使用自然語言交流的時候往往會碰到各種各樣的問題。 比如和別人使用英語交流時， 很多人是將對方說的英語轉換成漢語來理解， 之後再將想說的漢語翻譯成英語說出來， 可想而知， 這樣的交流方式效率很低；即使是兩個中國人用漢語交流， 也可能因為地方方言、文化習慣而產生很多的交流障礙。
那麼， 在自然語言之外， 是否存在一種“通用語言”， 各個國家間的人們都能理解同時又能避免誤解， 甚至連不具備任何智慧的機器也能明白呢？
答案是肯定的。 這種連機器都能懂的“通用語言”也被稱為是符號語言。
但是並不是所有人都會選擇語音交互。例如在日本，人們會避免在公眾場合進行語音交談，因此Siri在上班時間使用率較低，但在晚上和週末比較高。語音技術的發展是件好事，用戶不用打字就可以寫作，老年人可能也會發現用語音輸入比在小鍵盤上打字更加容易一些。而不會打字的幼兒現在也可以和機器說話了。
打字困難的殘障人士也將從中受益。微軟的一款新設備可以説明肌萎縮性側索硬化（ALS，病人身體幾乎不能動，但頭腦正常）患者用他們的眼睛在螢幕上選擇字母的方式“說話”。其中的關鍵是預測文本、學習使用者的習慣，並且改進預測方式。有經驗的用戶每分鐘可以說大約15個單詞。
人們甚至會尋求機器的陪伴。微軟在中國推出的聊天機器人小冰學會了如何回話可以讓交談持續得更久。沒有人會認為小冰是人類，但它確實能讓用戶變得比較“暢所欲言”。
自然語言技術的興起存在兩個重大問題：一是影響隱私，二是會顛覆很多工種。
越來越多的設備總是處在“聆聽”狀態。數位助理（比如Alexa、小娜、Siri和谷歌助理）會被預設設置為等待提示狀態，你說“Hey，Siri”或“OK，穀歌”，就可以啟動它們。但是，衣服口袋裡有這樣一個永遠線上的麥克風，不免會讓注重隱私的人感到困擾。而用具體某個使用者的語音、詞彙、書面文檔和習慣來訓練語言軟體，改進它的效果，也存在著類似的問題。
每家大公司的位置服務——就聯手機中檢測微小位置變化的加速度計——都在不斷改進它們猜測“用戶的需求是什麼”的準確性。如果一個數字助理的行為讓人感到驚訝（“藥劑師就在附近——你想買更多的痔瘡膏嗎，史蒂夫？”）可能很多人都想要重新思考一下，是新服務的方便性更可取呢，還是保護隱私更重要。科技公司可以在這方面發揮一些作用，為用戶提供更多的選擇；最新的iPhone面朝下放在桌子上的時候，語音助理就不會被啟動。但是駭客肯定也會找到一些方法來突破這類關卡。
另一個大問題是工作崗位。只要一個工作是例行性的，它就會有可能被自動化。一個很好的例子是客戶支援服務。當人們聯繫公司，尋求幫助的時候，最初的對話常常都是一些例行問答。員工需要驗證客戶的身份，然後按照既定程式處理問題。而語言技術現在已經足夠成熟，可以承擔大量這樣的任務。
在一段很長的過渡時期中，仍然是需要人類參與這些工作的，但他們所做的事情不再是例行公事。 Nuance是一家銷售自動化網上/電話説明系統的公司，它對語音生物識別技術（客戶說一句“我的聲音就是我的密碼”就能識別身份）非常看好。該公司的高級經理佈雷特 博蘭尼克（Brett Beranek）說，這種系統使用約200個參數來識別說話者身份，可能比指紋識別系統更安全。它也不像客戶和支援人員使用PIN、密碼和安全問題進行多步驟識別那麼乏味。英國銀行巴克萊向常客推出了這種客戶支援服務後，五個月內的註冊率達到了84%。
Datalingvo公司道德尼基塔 伊萬諾夫（Nikita Ivanov）說，智慧手機上的數位助理犯一些錯誤無傷大雅，但商業應用對錯誤的容忍度接近於零。
機器可以幫人們做一些苦差事，讓大家有時間和精力去做更有趣的事情，不僅如此，它們甚至可以創造一些額外的工作機會。但是，對於不能適應這種變化的人來說，這也是非常痛苦的過渡。社會變革（婦女解放，勞動力市場的全球化等）帶來了動盪，一些人因此陷入了困境。當催生這些變化時的是機器時，而且當這些機器看起來越來越像人類的時候，事情也會變得越發艱難。人們對待沒有生命的東西已經很擬人化了：你肯定看到過一些人對著電腦大喊大叫。機器說得越多，它們就越是給人一種善解人意的感覺，用戶就越容易將把它們當作人來看待。
這提出了一個深層次問題：語言被廣泛視為人類最獨特的特徵之一，人工智慧研究人員堅持說智慧型機器的思維方式和人不一樣，但如果它們能像人一樣傾聽和談話，那麼它們算是什麼呢？當人類教會機器使用語言的時候，人和機器之間曾經明顯的界限就會變得模糊。
本文由全國最大的數碼零售平臺——京東數碼為您推送，愛看數碼更愛玩數碼，關注京東3C數碼頭條號吧！但是並不是所有人都會選擇語音交互。例如在日本，人們會避免在公眾場合進行語音交談，因此Siri在上班時間使用率較低，但在晚上和週末比較高。語音技術的發展是件好事，用戶不用打字就可以寫作，老年人可能也會發現用語音輸入比在小鍵盤上打字更加容易一些。而不會打字的幼兒現在也可以和機器說話了。
打字困難的殘障人士也將從中受益。微軟的一款新設備可以説明肌萎縮性側索硬化（ALS，病人身體幾乎不能動，但頭腦正常）患者用他們的眼睛在螢幕上選擇字母的方式“說話”。其中的關鍵是預測文本、學習使用者的習慣，並且改進預測方式。有經驗的用戶每分鐘可以說大約15個單詞。
人們甚至會尋求機器的陪伴。微軟在中國推出的聊天機器人小冰學會了如何回話可以讓交談持續得更久。沒有人會認為小冰是人類，但它確實能讓用戶變得比較“暢所欲言”。
自然語言技術的興起存在兩個重大問題：一是影響隱私，二是會顛覆很多工種。
越來越多的設備總是處在“聆聽”狀態。數位助理（比如Alexa、小娜、Siri和谷歌助理）會被預設設置為等待提示狀態，你說“Hey，Siri”或“OK，穀歌”，就可以啟動它們。但是，衣服口袋裡有這樣一個永遠線上的麥克風，不免會讓注重隱私的人感到困擾。而用具體某個使用者的語音、詞彙、書面文檔和習慣來訓練語言軟體，改進它的效果，也存在著類似的問題。
每家大公司的位置服務——就聯手機中檢測微小位置變化的加速度計——都在不斷改進它們猜測“用戶的需求是什麼”的準確性。如果一個數字助理的行為讓人感到驚訝（“藥劑師就在附近——你想買更多的痔瘡膏嗎，史蒂夫？”）可能很多人都想要重新思考一下，是新服務的方便性更可取呢，還是保護隱私更重要。科技公司可以在這方面發揮一些作用，為用戶提供更多的選擇；最新的iPhone面朝下放在桌子上的時候，語音助理就不會被啟動。但是駭客肯定也會找到一些方法來突破這類關卡。
另一個大問題是工作崗位。只要一個工作是例行性的，它就會有可能被自動化。一個很好的例子是客戶支援服務。當人們聯繫公司，尋求幫助的時候，最初的對話常常都是一些例行問答。員工需要驗證客戶的身份，然後按照既定程式處理問題。而語言技術現在已經足夠成熟，可以承擔大量這樣的任務。
在一段很長的過渡時期中，仍然是需要人類參與這些工作的，但他們所做的事情不再是例行公事。 Nuance是一家銷售自動化網上/電話説明系統的公司，它對語音生物識別技術（客戶說一句“我的聲音就是我的密碼”就能識別身份）非常看好。該公司的高級經理佈雷特 博蘭尼克（Brett Beranek）說，這種系統使用約200個參數來識別說話者身份，可能比指紋識別系統更安全。它也不像客戶和支援人員使用PIN、密碼和安全問題進行多步驟識別那麼乏味。英國銀行巴克萊向常客推出了這種客戶支援服務後，五個月內的註冊率達到了84%。
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機器可以幫人們做一些苦差事，讓大家有時間和精力去做更有趣的事情，不僅如此，它們甚至可以創造一些額外的工作機會。但是，對於不能適應這種變化的人來說，這也是非常痛苦的過渡。社會變革（婦女解放，勞動力市場的全球化等）帶來了動盪，一些人因此陷入了困境。當催生這些變化時的是機器時，而且當這些機器看起來越來越像人類的時候，事情也會變得越發艱難。人們對待沒有生命的東西已經很擬人化了：你肯定看到過一些人對著電腦大喊大叫。機器說得越多，它們就越是給人一種善解人意的感覺，用戶就越容易將把它們當作人來看待。
這提出了一個深層次問題：語言被廣泛視為人類最獨特的特徵之一，人工智慧研究人員堅持說智慧型機器的思維方式和人不一樣，但如果它們能像人一樣傾聽和談話，那麼它們算是什麼呢？當人類教會機器使用語言的時候，人和機器之間曾經明顯的界限就會變得模糊。
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