siri的人工智能原理

99ANYc3cd6 人工智能 2026-02-02 6

可以把Siri想象成一个分工明确的团队，它背后是一整套复杂但协同工作的AI技术栈，整个过程可以分为几个核心步骤：语音识别 -> 自然语言理解 -> 意图识别与实体提取 -> 对话管理 -> 任务执行。

下面我们逐一拆解每个环节所用的AI技术。

第一阶段：语音识别 - 把声音变成文字

这是Siri与你交互的第一步，也是整个流程的基础，当你对着手机说“Hey Siri,今天天气怎么样？”时,Siri首先要做的就是把你说的语音信号转换成它能理解的文字。

核心AI技术：深度学习，特别是循环神经网络和卷积神经网络。
- 过去： 早期的语音识别更多依赖于高斯混合模型和隐马尔可夫模型，这些方法需要语言专家手动编写复杂的语音规则，效果有限，且对口音、噪音非常敏感。
- 苹果已经全面转向基于深度学习的端到端模型，最著名的是Transformer架构，它也是GPT等大型语言模型的基础，这种模型可以直接从原始的音频特征中学习，自动发现语音的规律,而不需要人工设定规则。
- 如何工作：
  1. 特征提取： 你的声音被转换成一种计算机能理解的数学表示，通常是梅尔频率倒谱系数，这就像把声音的“指纹”提取出来。
  2. 模型解码： 强大的神经网络模型（如Transformer）会分析这个“声音指纹”，并预测出最有可能的文字序列，它不仅考虑单个音节，还会结合上下文来判断，比如在“我想吃苹_”之后，下一个词最可能是“果”而不是“果酱”。
挑战：
- 噪音环境： 在嘈杂的地铁里,如何从背景噪音中分离出你的声音。
- 口音和方言： 理解不同地区、不同年龄、不同说话习惯的人。
- 唤醒词“Hey Siri”： 这是一个特殊的语音识别模型，它需要极其高效，并且能在设备端（iPhone）实时运行,同时保持极低的误唤醒率。

当Siri得到一串文字后（今天天气怎么样？”），它并不知道这是什么意思，NLU的任务就是让机器“读懂”人类的语言。

核心AI技术：自然语言处理，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。
1. 分词： 把连续的文字切分成有意义的词语。“今天天气怎么样？” -> “/ 天气 / 怎么样 / ？”
2. 命名实体识别： 识别出文字中的关键信息点，在“帮我订一张去北京的机票”中，“北京”被识别为一个地点实体。
3. 句法分析： 分析句子的语法结构，搞清楚词语之间的关系，是“北京的天气”还是“去北京”这个动作。

这是Siri的“大脑中枢”，它需要从理解后的文字中抽取出两个核心信息：意图和实体。

核心AI技术：机器学习分类模型。
- 意图识别： 判断用户想要执行的操作是什么。
  - 输入：“今天天气怎么样？”
  - 输出：意图 = GetWeather (查询天气)
- 实体提取： 提取执行该操作所需的关键信息。
  - 输入：“今天天气怎么样？”
  - 输出：实体 = time=", location=(未指定,默认为当前位置)
- 另一个例子：
  - 输入：“提醒我下午三点开会”
  - 输出：意图 = SetReminder (设置提醒)
  - 输出：实体 = time="下午三点", event="开会"
技术实现：
- 苹果使用大量的标注数据来训练这些模型，工程师会成千上万地给不同的句子打上“意图”和“实体”的标签。
- 模型（如支持向量机、逻辑回归，或更复杂的深度学习网络）通过学习这些标注数据,从而掌握如何对新句子进行分类和提取。

在简单的查询中，NLU之后Siri可以直接执行任务，但在复杂的对话中,DM就派上用场了。

核心AI技术：对话状态跟踪、对话策略。
- 对话状态跟踪： 记录对话到目前为止的所有信息，比如你先问“附近有什么好吃的？”，Siri返回几家餐厅，然后你说“第一家怎么样？”，DM就知道“第一家”指的是刚刚返回列表中的第一个。
- 对话策略： 决定Siri下一步应该做什么，是回答问题？请求更多信息？还是执行一个操作？
- 例子：
  - 用户：“帮我给妈妈打电话。”
  - Siri：“好的，打给哪个号码的妈妈？”
  - DM在这里的策略就是：识别到意图是MakeCall，但缺少关键实体PhoneNumber，因此决定生成一个“请求更多信息”的回应。

这是最后一步，Siri根据前面分析出的意图和实体,调用相应的应用程序或API来完成你的请求。

核心技术：API调用和系统集成。
- 意图 = GetWeather： Siri会调用苹果自家的天气服务API，把“和当前位置作为参数传过去，获取天气数据,然后再把数据返回给你。
- 意图 = SetReminder： Siri会调用iOS的“提醒事项”应用的API,创建一个新的提醒事项。
- 意图 = PlayMusic： Siri会调用Apple Music或Spotify的API来播放音乐。

近年来，Siri的AI原理正在经历一场深刻的变革，核心驱动力是大型语言模型的引入。

过去的Siri（基于规则和分类）：
- 特点： “刻板”，它只能理解它被明确训练过的意图，你说“今天天气怎么样”它能懂，但说“今天外面热不热”可能就不行了，因为它没有被训练过这个“问法”。
- 局限： 无法处理复杂、模糊、多轮的对话。
现在的Siri（融合生成式AI）：
- 特点： “灵活”，LLM（如苹果自家的Ajax模型）像一个超级大脑,被集成在Siri的后端。
- 作用1： 意图识别和NLU能力飞跃。 LLM能更好地理解语言的细微差别、上下文和隐含意图，即使你用一种全新的、没被训练过的问法,LLM也能推断出你的真实意图。
- 作用2： 自然语言生成。 Siri的回答不再是从预设的模板库里挑选，而是由LLM根据任务执行的结果“实时生成”的，这使得回答更加自然、流畅，甚至带有一点“个性”。
- 作用3： 工具使用。 这是最新Siri（Siri with Generative AI）的核心能力，LLM可以被看作一个“大脑”，它理解了你的请求后，会自己决定需要调用哪些“工具”（API）来完成这个任务，你问“把我昨天的健身记录发给我朋友”，LLM可能会分解为：1. 调用健康API获取数据；2. 调用通讯API发送消息,这大大扩展了Siri的能力边界。