距離Siri推出已經兩年后的日子，它是否真的成為了你生活中的“智能助手”？

 

　　有多少人的答案是，他們只在按錯鍵的情況下才會意外啟動這個曾被喻為是革命性意義的產品。

 

　　在一份“你應該放棄使用的十個產品”評選文章中，蘋果旗下的兩個產品榜上有名，一個是蘋果地圖，另一個不幸者則是Siri。

 

　　曾經那些將Siri喻為“開啟新一代人機交互時代”的贊美之聲還猶然在耳，如今，語音的主要用途依舊停留于人與人的溝通交流。

 

　　當然，蘋果所期待的語音控制時代并沒有錯。問題的背后卻是這個時代所需要的參與者們是否真的已經準備好？

 

　　誰來為Siri提供數據支持？

 

　　Siri完成相應任務時需要三個步驟：將語音轉化成文字指令；理解文字指令背后的需求；完成指令并給出結果。對于Siri，甚至大部分的語音助手而言，他們現在差不多已經擁有不錯的“聽力”，即語音轉化成文字的準確率已經可以高達90%。但在理解用戶的指令需求方面卻始終進步緩慢。

 

　　任何智能的產品背后都需要強大的數據支持，擺在Siri面前的問題是，它能調動多大的數據庫？這些數據庫又是否有足夠的能力和動力為Siri服務？

 

　　曾有媒體認為，如果Siri能成為新一代智能助手，那么它將成為智能機器真正的入口。但對于Siri而言，它的入口功能能否實現卻首先取決于背后提供數據的服務商。

 

　　舉一個例子，當你問Siri“《無人區》在豆瓣的評分是多少時？”，它的第一反應如果僅僅是調動搜索引擎Bing，并將這些文字放在搜索框后獲得的結果呈現給你時，屏幕上所展現的也無非是一條條的文字鏈。這樣的結果與用戶所期待的智能相去甚遠。

 

　　如果想在結果中直接調取豆瓣的評分，Siri所需要的解決方法是，作為搜索引擎的Bing可以直接智能化地處理這個請求，或者Siri能夠連接豆瓣的數據庫。但實際結果是，豆瓣并沒有為Siri提供這個數據輸出的API，而Bing所能做的也僅僅是提供搜索該信息的結果。

 

　　因此，在Siri所要迎接的智能化時代，需要付出努力的不僅僅是Siri背后的蘋果公司，而是整個科技生態中生產并貢獻數據的所有參與者們。

 

　　就像當你問Siri，喬布斯是誰時？它已經知道你問的是蘋果的創始人，可它卻依舊無法用一段文字來向你講解喬布斯的個人經歷，而是告訴你，“你可以在蘋果官網上獲得這個信息”。因為在Siri的數據庫中，它并沒有更豐富的數據提取能力。

 

　　不過這個問題對于Google而言，解決起來卻簡單了很多。其長期積累的數據庫和計算能力，已經使其擁有了“知識圖譜”，讓用戶在搜索結果的右側直接獲取該問題的最優答案。

 

　　對于長期在硬件服務上不斷完善的蘋果公司而言，Siri所需要是一個強大的網絡數據生態建設，在這個前提下，蘋果依舊處于弱勢。

 

　　蘋果犯了哪些錯誤？

 

　　如果缺少強大的網絡數據庫是蘋果的先天弱勢，那么在彌補該弱勢的不足上，蘋果也被自己所倡導的“完美”限制住了手腳。

 

　　“語音識別準確度和算法的關系不大，而是取決于其是否獲得足夠多的數據。Siri同樣適用于這個原理。為了改善功能，工程師必須知道它不能理解什么樣的問題，然后提出解決方案。”這是語音識別專家在解釋Siri為什么在其未準備好時就推出的原因。

 

　　可問題是，蘋果實際上并未讓Siri擁有獲得更多數據的路徑。比如用戶想要調取Siri，他們必須長按Home鍵，這樣隱蔽的功能，讓很多用戶在非刻意使用的情況下很難想起來要調取它。當然，網絡上時不時流傳的“調戲Siri”的文章會激起用戶使用Siri的欲望，但這種需求始終是短暫的。

 

　　蘋果公司當然知道，以Siri目前的能力很難完成用戶的大多數需求，但如果始終將Siri藏于幕后，那么又如何讓其擁有提升數據處理的能力。

 

　　對于網絡服務而言，不斷優化的前提是讓用戶能夠接觸到產品，通過用戶的大量反饋來提升服務的質量。讓Siri跳出現在的操作路徑，也許是蘋果首先需要考慮的問題。

 

　　相比于Google的智能助手產品，Siri的另一個問題是“過于被動”。

 

　　以Google Now為例，其最明顯的優勢是，在用戶下命令之前就能為用戶提供服務。比如當Google了解到用戶每天上下班的路徑后，它會主動告知用戶當天的路況。而Siri卻始終是一個需要用戶主動去尋求服務，才能給予幫助的產品。

 

　　對于蘋果而言，它的考慮可能是盡量減少對用戶的主動騷擾，但Siri如果想成為一個真正的個性化智能服務產品，前提條件是它必須通過更多地方式去了解自己所服務的用戶是誰，這個用戶會在何時何地需要什么樣的服務。這才是通往“智能”之路的另一套解決方式。

 

　　也許在打造Siri的方式上，蘋果需要更像一個互聯網公司。