【Inside】iPhone 4s的Siri到底將會有多犀利?這次蘋果出的是大絕招!
【Inside】iPhone 4s的Siri到底將會有多犀利?這次蘋果出的是大絕招!

在上週,iPhone 4S正式亮相,大部份媒體都關注在硬體規格上的改變以及失望,但從蘋果過去的硬體升級經驗來說,不管是從iPhone 初代到iPhone 3G以及iPhone 3GS,不只是外觀上沒有大幅度改變,硬體的部份也都像是限定升級,出現如iPhone 4S般的結果,其實是很不令人意外的,實際上以目前媒體的評測結果,速度比前代iPhone 4大幅增加的狀況下,耗電量不變,而相機的效果亦大幅提升,這些都還是很驚人的。

硬體是其次,重點其實在Siri,在官方的iPhone 4S片長約5分鐘的宣傳影片中,Siri的介紹占了1/5強的時間,可見其重要性一般。那麼到底Siri的重要性在哪?為什麼他可能是改變遊戲規則的重量型服務呢?我昨天睡不著無聊在 Quora 上翻看文章,找到了這篇「Why is Siri important?」,相當的令人瞠目結舌的答案,相當推薦將原文看過一遍,並把裡頭的連結全部看一次,由於這個領域對我來說相當的陌生,如果有理解錯誤,歡迎高手留言指正:)

這不是傳統的語音辨識或命令系統

有很多人會把多年前的拉麵機或者是近來Google 的語音命令拿來跟Siri相提並論,再說一次,這些不是同一個層次的東西,他是人工智慧、自動學習(continual learning)加上情境感知系統(contextual awareness system)的綜合體,Siri可以被視為真正的「綜效」(定義是:兩個或更多事物並放在一起,產生新的結果,中文在Wikipedia被解釋為 1加 1大於 2的結果),幾個沒有新意的東西加在一起,產生Siri這個前所未聞的產品。

電腦科學研究者們的聖杯之一,就是有一天,可以創造出一個裝置,它可以像人類般的進行有智慧的對話。我們可能有過一些很好笑語音辨識系統經驗,但直到近年來的科技不斷演進,Siri就是它的副產品。

Siri的歷史以及DARPA

DARPA,中文可以被翻為美國國防部高級研究規劃局(這名字聽起來就很威),這個單位最著名的發明就是網際網路,而這個單位也促成了Siri的發明,DARPA資助史丹佛研究學院(SRI)的國際人工智慧中心的相關計劃,而這個單位獨立出來後則成為了Siri Inc.。

最初的Siri是1960年代被美國國防部作為「在複雜情境下的電腦智慧能力發展」計劃,在多年的研究後,史丹佛研究學院在透過一堆超強人才的協助下,開創了一條創新之路。這個研究計劃一共被資助了長達40年以上,而蘋果買的就是這個研究成果,其中包含了一狗票頂尖大學的研究團隊結果,內容包括了對話以及自然語言理解、機器學習等等一堆高深技術。

對的時間與對的科技

早年的語音辨識以及人工智慧失敗已經有許多的突破點,主要因為電腦的運算能力以及作業系統的工作能力有大幅成長,摩爾定律加上網際網路以及蘋果的硬體能力,配上40年的研究成果,組合出了Siri今日的結果,Siri主要專注在此一科技的3大重點:

  • 對話介面 (Conversational Interface)
  • 個人情境感知 (Personal Context Awareness)
  • 服務層 (Service Delegation)

第4代電腦介面

Siri將成為第4代,也許也是最重要的與裝置互動的方式。鍵盤、滑鼠與手勢仍然會常見,不會立刻消失。但人類最有效的溝通方式就是透過說話,最大的障礙就在於,如果把一個簡單的問題轉換成裝置理解的方式,並有對應的回答,古老的一個蘿蔔一個坑的問答方式不會立刻不見,但是想像如果你對機器問個簡單問題,就好像是對圖書館管理員或者是朋友般自然,這將會非常、非常的強大。

**

**裝置小需要更聰明

螢幕永遠是不夠大的,跟搜尋引擎不一樣的是,Siri更專注在行動使用的情境模組,比如說地點、時間、個人歷史以及限定的情境,使其能夠發揮強大的智慧助手功能。小螢幕、行動情境以及有限的手機頻寬,使得聲音成為最好的問題溝通介面,提供適當的細節並給予適當的問題。

在行動環境下,你沒很多時間翻閱一堆頁面來找連結、在介面裡頭切換或者是打開應用程式來找到答案,一個簡單的語音問題解決使用者20個手動工作,這就是Siri的威力。

完成工作是終極目標

傳統的輸入系統,我們可能要花很多時間搜尋以及步驟才會找到結果,而且要全部做完才能找到結果,透過Siri,他會幫你直接略過中間所有步驟直接到結果。

  • 幫你把事情作完

**- 垂直以及水平搜尋

  • 即時同時結合多重資訊來源

  • 即時以動態標準編輯資訊

  • 介接終端,比如說購買票券等等**

  • **理解你說什麼 **- 對話意向

**- 地點情境 Location context

  • 時間情境 Time context

  • 任務情境 Task context

  • 對話情境 Dialog context**

  • 了解你- 學習個人化資訊並執行行動

**- 你的朋友/家人有誰

  • 你住哪
  • 你的年齡
  • 你喜歡什麼**

透過雲端要產出可接受的結果,這要包含以下的東西:

  • 地點感知
  • 時間感知
  • 任務感知
  • 語意資料
  • 雲端API連接
  • 任務以及主控模組
  • 對話介面
  • 文字轉換為意向
  • 語音轉化為文字
  • 文字轉化為語音
  • 對話流程
  • 個人資訊以及人口統計資訊
  • 社交圖譜 (Social Graph)
  • 設交資料 (Social Data)

當然蘋果的A5 雙核心處理器處理的許多前端的工作,但主要的感知資料都在雲端,並準備用來處理語音辨識完的資訊。

實際使用

在蘋果的發表會上,Siri的操作是「按鈕然後問」,但實際上他能夠長時間放著被問問題,不需要按鈕啟動,但要被優化還要等到強大的噪音過慮以及啟動辨識技術被開發出來,同時間Siri也可以被與Bluetooth 4耳機最佳化,可想而知的是,這樣就能夠連續的語音辨識以及偵測問題。

未來,Siri將可以常時間的處於啟動狀態,並視情境來確定是否回答問題(這不就是霹靂車的夥計嗎?),這將使得這個介面更像是與朋友互動。

新的經濟生態系,雲端上的APIs

當理解人們如何使用Siri,接下來就不難知道應用程式將會有多麼熱門,而某些商業模式將會慢慢失去效用。或者未來我們不稱之為應用程式,而是提供給雲端使用的連結API,Siri將創造出新的一種生態圈,就好像iTunes app store創造出來的效果一樣。

未來,透過API,Siri將可以取得這些API所提供的資訊。未來蘋果最大的挑戰就是,怎麼樣從網路上找到資料,整合回到Siri並提供給使用者有意義的東西,這將會一片廣大的新商機,但蘋果是否會開放API仍在未定之天,但是透過某種的審核機制,來確保資料的品質,看起來很像是蘋果一貫的作風。你可以想像在合適API的提供下,你可以問下面的問題:

  • 我的帳戶還有多少錢?
  • 下一班307公車離我這裡還多遠?
  • 聽(朋友)fOx 正在聽的歌。
  • 鋼鐵擂台在美麗華是不是有演?幾點?幫我訂兩張成人票。
  • 對面的房子是不是有出租?平均一坪價格多少錢?
  • 給我宮保雞丁的食譜,幫我把食材丟到備忘錄去,當我經過頂好時提醒我買。

這只是開始

與裝置互動的革命,現在才開始,我們已知道的所有介面,包含鍵盤、滑鼠等進入App以及網路的方式都不會消失。而Siri對於裝置互動會不會有巨大影響,也尚不得而知。

但這會從iPhone 4S開始,接下來會是iPad 3,接著是Apple TV,再加上Bluetooth 4以及Bluetooth低耗能(BLE),將會大大改變互動關係,裝上BLE的門,透過Siri就可以說「Siri,幫我開門」或者是「當Amber來的時候,把鎖打開」。

NFC?也許會被直接略過…..(可以參考原作者的另一篇文章

還有待觀察

當然,所有的科技以及研究都還在開展中,也有一大堆問題等著被解決,也許5年後我們就可以真的看見這類型科技所帶來的衝擊,這將是一場鬧劇?還是終極的改變我們與裝置互動的方式?時間會證明一切。

TechCrunch的MG Siegler,在他實測iPhone 4S之後的心得是

我們一直在科幻影集與電影中看到人們對電腦說話,就好像跟人類說話般自然,而電腦也理解他們。那個未來就是現在。

We’ve all seen the science fiction television shows and films where people talk to their computers like human beings and the computer understands them. That future is now.

出自Inside部落格

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不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?
不只投廣告!在 AI 時代,無限創意行銷如何從企業營運出發,放大行銷成效?

一家連續十年營收 700 萬元的健身業者,如何在一年內將業績推升至 3,500 萬元,成長整整 5 倍?答案可能和多數人想的不一樣。

這家健身品牌不是一開始就加碼投放廣告,而是先從調整組織架構與薪酬制度著手,透過明確分工改善團隊運作,進而建立「全員銷售」文化,這並不是要求每位員工都成為業務員,而是讓團隊理解與認同品牌理念,確保從服務、回覆、教學到售後過程中的每一個顧客接觸點,都能傳遞一致的訊息與體驗,從而建立顧客對品牌的信任感,甚至願意主動購買與持續回購。而規劃這套成長策略的幕後推手,正是無限創意行銷。

AI 讓行銷變簡單,為何行銷公司反而更難做出成效?

雖然公司名稱裡有「行銷」兩個字,但無限創意行銷並非只從行銷工具出發,而是以顧問式行銷的角色,先理解企業經營問題,再決定應採取哪些行銷與營運解方。「我們不會一開始就告訴企業該採用哪些行銷策略,而是根據企業真的需求來提供適合解方」,無限創意行銷創辦人翁小五一語道出公司的獨特定位。

通常,企業在面對營收成長瓶頸時,第一個念頭就是做行銷,然而,翁小五從過往的工作與創業經驗中發現,限制企業營收成長的原因有很多,不一定與行銷有關,背後可能還有其他問題,若沒有釐清真正的問題所在,就急著投入廣告或其他行銷資源,很可能只是治標不治本。

基於這樣的觀察,無限創意行銷決定採取反向思考邏輯:先回到企業經營本身,找出造成「成長趨緩」的真正原因,再據此制定策略、優化營運流程,最後透過行銷放大企業優勢。當每一筆行銷投入都建立在更健康的企業體質與更精準的策略判斷之上,行銷才不只是「有做」,而是真正能為企業帶來成長。

這套「先找問題、再選工具」的服務模式,在生成式 AI 工具普及後,也成為拉開行銷成效差距的關鍵。

過去,行銷公司的價值建立在製作能力、投放技術與媒體資源;但當 AI 逐步降低文案、素材與分析的執行成本,單純提供「做內容、下廣告、做報表」的服務,差異化將快速縮小。此時真正考驗的,反而是行銷人的理解力和判斷力:能否看懂消費者真正需要什麼?能否找出限制企業營收成長的關鍵環節?而這正是無限創意行銷長期深耕企業經營現場、不斷透過數據與市場驗證所累積的核心能力。

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無限創意行銷創辦人 翁小五
圖/ 數位時代

AI 拆解營收黑洞,讓數據為企業成長導航

在無限創意行銷的顧問式服務流程中,數據是相當重要的依據。翁小五進一步說明,無限創意行銷的數據應用可以分為三個層次:從檢視行銷活動成效、拆解顧客旅程中的問題節點,再進一步延伸至年度營運規劃,讓企業不只知道「過去發生了什麼」,更能判斷「下一步該怎麼走」。

首先,是檢視行銷活動成效,其中最重要的原則在於,根據行銷目標去解讀數據。舉例來說,如果目標是增加首購顧客,除了檢視素材吸引力與點擊率,還要持續追蹤到站、詢問、成交、新客占比與首購成本;如果目標是擴大營收規模,則應進一步檢視回購率、客單價與顧客終身價值。

數據應用的第二層價值,是拆解從「廣告投入」到「營收產出」之間的過程,理解每一個節點的數據分別反映什麼問題,再針對問題逐一修正。

至於第三個層次,則是讓數據成為企業經營與資源配置的依據。無限創意行銷會從年度營收目標出發,結合產業特性、淡旺季變化與過往行銷成果,拆解每一季、每個月的業績任務,再將過去有效的策略放大、成效不佳的做法修正,據此安排下一年度的行銷資源與營運節奏。

不急著加碼廣告,從企業體質出發找出 5 倍成長解方

對無限創意行銷來說,數據是找出問題、配置資源與規劃成長路徑的關鍵,文章開頭提到的健身業者,正是此套方法論的最佳印證。當初,翁小五深入診斷後發現,這家企業真正的問題在於組織結構過度扁平,老闆長期忙於處理日常事務,難以專注在營運規劃;此外,組織缺乏真正負責營運管理的中階主管、教練流動過高導致學員缺乏安全感等,皆是影響回購率的因素。

因此,無限創意行銷先從組織架構著手,設立專責店長一職,並重新設計薪酬制度,藉此讓教練、店長與老闆皆可專注在自身工作上。之後,再透過前期廣告數據與顧客洞察,找出消費者選擇品牌的真正原因,並運用行銷活動與口碑經營持續放大。同時,翁小五也在過程中導入「全員銷售」概念,確保顧客在各個接觸點都享有一致的體驗,品牌才能逐步累積顧客信任。

最終,這家企業的營收一年就成長至 3,500 萬元,達到原先的 5 倍。這個案例也說明了無限創意行銷的方法論:行銷不是企業成長的起點,而是放大企業優勢的槓桿;企業體質愈健全,這支槓桿所能放大的成長效益也愈大。

從「會做」到「會判斷」,AI 時代,無限創意行銷正在重新定義行銷公司的價值

隨著 AI 能力越來越強大,下一代行銷公司的價值,不只是比誰更懂得運用 AI,而是行銷人的市場理解力與專業判斷力,知道 AI 產出的內容哪些值得留下、哪些應該捨棄,或是該如何持續修正,才能打造出能夠被消費者感受到的品牌體驗。

因此,無限創意行銷未來將積極建立團隊與 AI 協作的方法論,將過往的專案判斷、提問框架與數據檢核邏輯,轉化為 AI 協作流程。團隊在面對新專案時,不是直接要求 AI 給答案,而是先定義目標、限制條件與判斷標準,再去檢查 AI 產出是否符合商業情境。

對翁小五而言,AI 時代真正稀缺的,不是工具,而是定義問題、理解消費者與判斷品質的能力。未來無限創意行銷的競爭力,也不在於使用多少 AI,而是持續將人的品味、市場理解與產業 Know-how,透過 AI 放大,協助企業打造更精準的品牌體驗與更高品質的決策。

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