不过似乎没有加钱居士出场机会了。
李雪宁一句话就堵死了。
“大哥，你可能高估我的权限了，我刚刚入职Apple不久，就算算上实习时间也没有很久，还没有权限查看整个Siri的底层架构。”
呃，好吧，林枫太投入技术本身了，忘了这茬了。
涉及到核心技术的内容，哪怕是内部员工也不可能轻易查看，何况林枫这个外人了。
当然，林枫知道也可能只是委婉地拒绝。
Siri作为苹果的重要产品之一，其底层架构和核心技术绝对属于公司的“商业机密”，不可能随便展示给外界的。
不能查看底层代码就不能查看吧，也无所谓。
林枫前世已经接触过不少AI的核心技术，即便不看底层架构，只凭表面的功能表现，结合他对技术发展的经验，也能推测出Siri可能的问题所在。
“没事，不看底层架构也无所谓。”林枫笑了笑。
其实林枫刚才看了李雪宁那些训练方向。
也有了大致的猜测。
“当前Siri最大的问题不在于执行，而在于理解。
因为理解方面总是出问题，才会显得执行很呆？”林枫说道。
这话得到了李雪宁的认可。
林枫心说，看来想的没错。
至于林枫为什么知道，语义理解薄弱，这个问题在2014年还是普遍现象。
Siri的主要问题之一是它依赖于预设的规则和关键词匹配系统，这种方式在应对复杂或含义多样的自然语言时显得力不从心。
而上下文关联推理的缺乏，使得它无法形成连续的对话逻辑。
这类问题并不需要看代码，只凭使用体验就能感知到。
“你们团队是不是还在用那种基于模板的回复模式？关键词匹配做得有点简单了吧。”林枫故作随意地问道。
李雪宁微微一愣，她没想到林枫能够凭借短暂的接触，就猜出一些项目背后的技术细节。
这种基于模板的匹配模式确实是他们目前的主要方式。
这种方式虽然在某些领域足够应付，但面对复杂问题时显得十分笨拙。
“嗯，这个……可能有些这方面的原因吧。”李雪宁有些犹豫，她知道不能透露太多细节，但也无法完全否认林枫的判断。
林枫见她的神情，心中更加笃定。他微微一笑，林枫再度唤出工程机里的Siri，故意提出了一些多层次的问题。
“Hey Siri，我想知道今天的天气情况，同时提醒我下午三点有个会议，并告诉我有什么餐厅推荐？”
Siri又是一番呆板的回应。
就差直接说出：“对不起，我无法同时执行多个任务。”
林枫轻轻一笑，这类问题的多任务处理能力正是当前Siri的一大短板。
虽然在单一任务上还能勉强应付，但一旦涉及复杂情境，Siri就完全无法处理。
“其实你们可以试着优化一下任务管理系统和语义理解模块，比如加个任务分解的机制。”林枫继续漫不经心地说道，“用户提出多个请求时，系统可以先将问题拆分，再逐一执行，这样至少表面上不会显得Siri无能为力。”
李雪宁听着。
有种眼熟的感觉。
前不久他们内部也有这种声音出现。
这种思路虽然不是特别新颖，但却是很实际的优化方向。
她忍不住问：“你……之前是不是做过这方面的工作？”
林枫笑而不答，随手摆弄着手中的工程机：“早就说了嘛，略懂一二。”
他知道李雪宁心里已经开始揣测他的能力，林枫也不急着解释。
林枫没有意图参与过多。
至于现在随口提的建议，正是基于前世经历的简单推理。
当前的技术条件下，要想真正提高Siri的智能程度，还需要时间。
至少得学术层面先突破，才有应用方面实操的可能。
不然直接莫名其妙拿出一些高科技，估计要不了多久林枫就会被请到FBI了。
同时要想真正让Siri聪明起来，光软件层面玩花活是不行的，也得有硬件上的支持。
印象中，一直到iPhone X时期那代处理器才正式集成了神经网络学习引擎。
在此之前的就是从软件上搞再多骚操作，估计也收效甚微。
软件和硬件是相辅相成的。
软件一定程度上可以先于硬件。
但硬件过于拉垮也会制约软件。
“你刚才说的这个建议，要‘用户提出多个请求时，系统将问题拆分，再逐一执行’倒是挺有道理的，不过恐怕不行，先前我们内部也有这种声音，但被否定了，理由是这有悖于我们的设计理念。
我们对于Siri的想法是足够轻，你明白我的意思吧？就是很轻盈的那种感觉。
而你这样虽然会让Siri变得强大，但也会让Siri变得笨重。
这和苹果的理念相悖。”
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