【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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從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手
從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手

對已經成熟發展的企業來說,最大的挑戰不是如何創新,而是經驗無法有效傳承,而生成式 AI 的價值正在於此,它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」,使組織得以在既有經驗之上,持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE,正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範,但做法比較像是集中在倉庫裡,雖然找得到,卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷(James)形容。

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浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」
圖/ 數位時代

為此,浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」,讓經驗不再只是被保存,而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明,這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,故能真正融入浪LIVE使用場景,提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速,回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台,浪LIVE 不僅市占率超過 50%,每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績,除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色,快速更新的內容與密集的行銷活動,同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

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旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷表示,透過NAVI能夠有效提升文章產出與活動企劃的效率。
圖/ 數位時代

黎欣捷表示,浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動,不僅內容產出量龐大,對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後,必須在最短時間內產出文章,且要符合品牌的風格和版型,而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法,還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率,以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性,還容易使團隊感到疲憊。因此,浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率,而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1:文章產製,不再從零開始

吳炳鈞進一步說明,網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看,網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI,由系統學習品牌文章的語氣與編排方式,及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後,編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材,並指定想要的文章風格,NAVI 便可依此生成初稿,再由編輯進行調整與潤飾,大幅加快整體產出速度,也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘,用快速更新而主題有趣的文章,吸引會員持續留在平台。

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網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明, NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,才能真正融入浪LIVE使用場景。
圖/ 數位時代

吳炳鈞強調,NAVI 不是憑空寫文章,而是根據企業過去累積的內容與規範來生成,這樣的產出結果,才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是,網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如,NAVI 可以整合圖片和文字,生成一篇圖文並茂的文章,並同步輸出對應的 HTML 程式碼,浪LIVE 編輯只需貼至後台系統,就能完成上稿作業,不必再花費大量時間去調整版面配置。

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網創資訊業務經理Hailey Ouyang表示,NAVI 在產出文章的同時,可以同步輸出對應的 HTML 程式碼,減輕浪LIVE 編輯的上稿作業負擔。
圖/ 數位時代

應用場景2:活動規劃,從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看,網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI,由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡,之後,團隊成員只要輸入關鍵字,NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合,作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為,NAVI 就像一位資深顧問,不僅提供更多元的視角與玩法建議,縮短活動規劃所需的時間和心力,也能即時調閱過往經驗,協助團隊跳脫個人思考盲點,避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例,說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配,因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物,這使得團隊成員在規劃活動時,常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後,系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。

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NAVI可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助浪LIVE團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。
圖/ 網創資訊

不只生成內容:NAVI 三大特色,讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外,網創資訊也從企業管理需求出發,規劃出以下 3 大系統特色,使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一,NAVI 支援至少 20種大型語言模型,能因應不同使用需求,處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二,系統可部署於私有雲或地端環境,讓資料能留在企業內部,降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三,整合 AD 身份驗證與授權機制,可依部門和角色別去設定資料存取權限,確保 AI 在回應問題或產生內容時,只會引用該使用者可存取的資料範圍,避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充,由於系統可進行部門切割,也能進一步統計各單位的使用量,方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI,而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出,因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統,從而發展上述系統設計。近年來,因應 AI Agent 趨勢,網創資訊亦將相關概念融入 NAVI,使系統具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。

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網創資訊PM Keith Hsu指出,NAVI 融入 AI Agent 概念後,具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。
圖/ 數位時代

未來,網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作,逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中,共同發掘更多具體的應用靈感,並視需求開發對應功能,持續放大知識與經驗的價值,讓技術不只停留在工具層次,而能真正轉化為企業成長的動能。

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