Come è stata fatta la programmazione di Siri visto che ha la risposta di quasi tutte le domande?

A questa domanda si può rispondere su due livelli. Livello basso: come può un programma software capire il parlato, anche se c'è rumore di fondo, persone che parlano con un bleso, uomini che parlano basso profundissimo e donne che parlano soprano e così via? Questo è diabolicamente difficile e mi sarebbe difficile dare una risposta concisa su Quora.

Alto livello: una volta che si ha un motore funzionante per il testo scritto (e viceversa), come si insegna a Siri a rispondere a domande come "mi ami? Questo è significativamente più facile, tanto che intorno al 1983 ho scritto un programma primitivo sul mio Apple II che fingeva la conversazione - non ero nemmeno uno studente di CS all'epoca. Naturalmente il mio programma accettava solo input digitati e rispondeva sullo schermo.

Oggi c'è un modo standardizzato per fare una cosa del genere e, sì, assomiglia molto a "scrivere ogni singola domanda possibile" purtroppo. Il motore può gestire sinonimi e variazioni nell'ordine del mondo. C'è un modo per dargli - e/o fargli ricordare - il contesto. Ma non molto altro.

Se siete interessati, andate a cercare su Google AIML - l'Artificial Intelligence Markup Language che è usato da Apple per aggiungere capacità a Siri. Se volete dilettarvi un po', potete andare a visitare Dialogflow - originariamente un'impresa startup che Google ha acquisito - e mettere su un assistente che sarà disponibile su Skype, un'interfaccia web o un telefono.

Se lo mettete in contatto con una popolazione generale di interrogatori, Dialogflow vi darà anche un rapporto delle domande che gli sono state poste ma a cui non è stato in grado di rispondere. Sarete quindi in grado di tornare indietro e aggiungere più conoscenza, più regole, al motore.