Gartner称，“到2020年，智能代理将完成40%的手机交互，以语音助手形式出现的智能代理技术，将与基于云计算的神经网络监测用户内容和行为，以建立和维持数据模型。根据这些信息收集和建模努力，语音助手能预测用户的需求，建立信任，并代表用户执行动作。”
中存储网消息，据国外媒体报道，市场研究公司Gartner最近发表报告预测，到2020年，人们与智能手机近半数的交互将通过苹果Siri、微软Cortana和谷歌Google Now等语音助手完成。
Gartner称，“到2020年，智能代理将完成40%的手机交互，智能代理将在后应用时代占有主导地位。以语音助手形式出现的智能代理技术，将与基于云计算的神经网络监测用户内容和行为，以建立和维持数据模型。根据这些信息收集和建模努力，语音助手能预测用户的需求，建立信任，并代表用户执行动作。”
使手机能预测用户需要的信息、需要信息的时间，已经成为各大科技公司的努力方向。各家公司在扩展语音助手方面取得了重大进展。
苹果Siri
在被发现涉足神经网络领域后，去年苹果受到广泛关注。神经网络技术会使Siri更智能。
苹果最近一系列的收购会使Siri更上一层楼。10月，苹果收购了自然语言语音识别技术公司VocalIQ，后者的技术有助于提高Siri理解用户语义的能力。苹果最近还收购了深度学习技术厂商Perceptio，其人工智能技术不需要收集大量的用户数据。Perceptio在开发能对照片分类的人工智能技术。
除收购外，苹果最近还招聘了数名人工智能大腕，其中包括英伟达的一名深度学习专家。当然了，并非苹果所有人工智能努力都是为了Siri，但是，鉴于iPhone占到其营收的63%，苹果肯定会努力使Siri比其他语音助手更聪明。
谷歌Google Now
谷歌已经在Google Translate等应用中部署神经网络处理技术，这使得Google Translate能把一种语言即时翻译为另外一种语言，而无须上网获取信息。
Google Photos应用利用名为TensorFlow的深度学习系统，对应用中的照片进行分类，使用户能更快速地发现要找的照片。
但谷歌并非仅仅对深度学习和神经网络技术感兴趣，它还利用人工智能系统预测用户的需求。谷歌严重依赖通过其他应用、Gmail和搜索服务收集的信息，然后通过Google Now提供预测性信息。
博客网站SearchEngineLand最近刊文称，“Google Now完全基于云计算技术。谷歌通过任何设备和服务收集的信息，都会统一存储在云计算环境中。”
谷歌利用基于云计算的信息为Google Now提供支撑。随着谷歌更多地涉足基于云计算的神经网络，Google Now的预测能力会进一步提高。
微软 小娜Cortana
微软已经将神经网络技术用于Skype应用，有助于翻译用户实时对话中的不同语言。微软语音助手Cortana也利用神经网络技术完成语音识别功能。
但微软在继续扩大人工智能技术的应用范围。今年早些时候，微软研究院披露，其深度学习系统在识别图像方面的表现好于人类。微软深度学习系统的失误率为4.94%，人为5.1%。
苹果、谷歌和微软希望利用神经网络和深度学习技术，推断用户在移动设备上需要哪些信息。
Cortana利用基于云计算的信息帮助它理解用户的问题，从必应搜索引擎、电子邮件和Web浏览历史中收集信息，帮助它理解用户的需求。随着微软研究院的更多研究成果被用于Cortana，微软将能够提高语音助手预测用户需求的能力。
尚未分出胜负
目前还很难估计哪个平台在扩大神经网络应用方面做得更好。语音助手给人的感觉是一项“有则更好”的特性，在帮助用户完成日常任务方面并非是必须的。如果这些科技公司继续研发神经网络、深度学习等人工智能技术，语音助手可能成为未来设备中最重要的部分之一。
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