当美国在年卷入中东战争时，其国防部试图投资并发展下一代战场技术。其中一个关键举措是建立一个复杂的虚拟助手，它可以识别语音指令。美国国防部为此编列了1.5亿美元预算，并责成位于硅谷的斯坦福研究所(SRI，StanfordResearchInstitute)实验室开发这一应用程序。尽管该实验室是非营利性的，但它仍然被允许将其技术(如喷墨打印机)授权给初创企业。
同样的场景发生在“虚拟助理”技术中。Siri的一些初创成员——达格·基特劳斯(DagKittlaus)、汤姆·格鲁伯(TomGruber)和亚当·切尔(AdamCheyer)——把它叫作Siri，并利用这一机会创办了自己的公司。他们在年创办了这家公司，当时苹果公司刚刚推出了iPhone。
但要让Siri产品对消费者有用，还需要进行更多的研发。创始人必须开发一个系统来处理实时数据，建立一个地理信息搜索引擎，并建立信用卡和个人数据的安全性，但NLP才是最艰巨的挑战。
在一次采访中，Cheyer指出：
Siri面临的最大技术挑战是如何处理人类语言中大量的歧义。想想这个短语“在波士顿预订四星级餐厅”——似乎非常简单易懂。我们的原型系统可以很容易地处理这个问题。然而，当我们将数千万个企业名称和数十万个城市作为词汇(英语中几乎每个单词都是企业名称)加载到系统中时，候选解释的数量激增。
但该团队能够解决这些问题，并将Siri打造成一个强大的系统，该系统于年2月在苹果应用商店发布。“这是迄今为止出现在智能手机上最复杂的语音识别系统，”Wired.
转载请注明：http://www.0431gb208.com/sjszlff/2200.html
