有趣的 Siri 人格测试:Siri 与普鲁斯特问答。
Siri:大获好评的人工智能语音识别系统,甚至成为很多人追逐 iPhone 4S 的唯一理由。
Proust Questionnaire (普鲁斯特问答):著名的人格测试专用问卷。
那么,Siri 和 Proust Questionnaire 的碰撞会有怎样的火花?第一时间拿到澳洲版的 iPhone 4S,并从 Proust Questionnaire 中挑选的几个问题测试 Siri 的智能程度。下面就是我所问的问题以及 Siri 给出的相应答案 (为了以提问方式向 Siri 提出,原 Proust Questionnaire 的问题被我转换成了疑问句形式:
英文原版:
问题 |
答案 |
What is your favorite virtue? | I’d rather not to say. |
What is your favorite qualities in a man? | I am not allowed to divulge that information. |
What is your favorite qualities in a woman? | My name is Siri and I was designed by Apple in California. That’s all I am prepared to say. |
What is your chief characteristic? | My name is Siri and I was designed by Apple in California. That’s all I am prepared to say. |
What do you appreciate the most in your friends? | I don’t know what you mean by "What do you appreciate the most in your friends?" |
What is your main fault? | I’d rather not to say. |
If you are not yourself, who would you be? | How about a web search for "If you are not yourself, who would you be?" |
What is your favorite name? | I’d rather not to say. |
What do you hate the most? | I don’t know what you mean by "What do you hate the most? ". |
中文翻译:
问题 |
答案 |
你最喜欢的美德是什么? | 我不想告诉你。 |
你最喜欢的男人的品质是什么? | 我不被允许泄露这个信息。 |
你最喜欢的女人的品质是什么? | 我叫 Siri,是位于加州的苹果公司开发的。我只准备了这样的回答。 |
你身上的最主要特点是什么? | 我叫 Siri,是位于加州的苹果公司开发的。我只准备了这样的回答。 |
你最欣赏朋友的什么特点? | 我不明白“你最欣赏朋友的什么特点?”这句话是什么意思。 |
你烦的最主要错误是什么? | 我不想告诉你。 |
如果你不是你,你会是谁? | 你还是去网上搜索一下这个问题吧! |
你最喜欢的名字是啥? | 我不想告诉你。 |
你最讨厌什么? | 我不明白“你最讨厌什么?”这句话是什么意思。 |
怎么样,非常悲催的结果,一片好评的 Siri,看来距离我们的期望还相差甚远。面对经典的人格测试问题,Siri 不是所谓“不肯说”,就是完全无法理解,甚至还说让我自己去 Web Search (旁白:我这不是问你么,我要能 Web Search 我还问你干啥?)。总而言之,用一问三不知来形容 Siri 可以说是毫不为过的。
看来,Siri 虽然比以往的语音识别有了很大的进步,但距离真正的完美,还相差甚远。稍微复杂一点的问题,就会让 Siri 完全混乱。另外,在测试过程中,很多时候 Siri 都没有办法一次准确的识别出我的问题,有时候我需要重复好几次才能被准确的判断出来。
当然,这样的问题,或许对于当前的语音识别来说过于复杂,在测试中我也注意到,一些简单的疑问句,比如“今天的天气怎样”,还是可以很快得到满意的反馈的,这也许意味着 Siri 的数据库存贮的大部分还是简单的日常问题。
Siri,比起以前的很多低能语音识别系统来说,的确有了长足的进步,至少,在你用自然语言说话的时候,她能够做出相应的反应,尽管这个反应或许会让你哭笑不得。但至少,你并不需要刻意的迎合机器的模式来机械的说那么一两个词以图被系统识别。然而,在语音识别人工智能这条路上,未来,仍然有很长的路要走。
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