在2013年的电影“她”中，一位寂寞的作家西奥多·吐姆尼，爱上了一位数字助手，旨在满足他的每一个需要。她排版电子邮件，帮助读书，提供个人意见，最终成为他的女朋友。助手Samantha是能够以惊人的速度学习的赢咖4软件。
萨曼莎至少将继续在科幻领域进行十年，但功能不全的数字助理（称为赢咖4）已经在这里。这将是2017年我们在家中看到的最惊人的技术进步。
节日季节的畅销书是亚马逊的回声和Google首页。这些赢咖4通过扬声器与他们的用户交谈，他们的内置麦克风从一个房间里听到。当回声听到“Alexa”的名字时，其LED指示灯会向用户的方向发光，以确认它正在收听。它回答问题，播放音乐，订购亚马逊的产品并讲笑话。 Google的家庭还可以管理Google帐户，阅读和撰写电子邮件，并跟踪日历和笔记。
谷歌和亚马逊都向第三方开发者开放了他们的设备 - 反过来又增加了订购比萨饼，预订门票，开灯和拨打电话的能力。我们很快就会看到这些赢咖4与健康和健身设备相关，以便他们能够帮助人们制定更好的运动方案，并记住服用他们的药物。他们将控制洗碗机和微波炉，跟踪冰箱中剩下的东西，并在紧急情况下订购救护车。
很久以前，我们的家电已经电气化了。不久之后，他们将被“认知”：集成到通过语音命令访问的赢咖4系统中。我们将能够以一种似乎自然的方式与我们的机器进行交谈。微软开发了一种语音识别技术，可以转录语言和人类，并将其翻译成多种语言。 Google已经展示了一种难以与人类区分的语音合成功能。我们的赢咖4会告诉我们的烤箱我们如何要我们的食物煮熟，并代我们问我们的问题。
由于赢咖4或赢咖4的进步，这已经成为可能。特别地，称为深度学习的领域允许机器通过神经网络学习，其中信息被层次化处理，并且基于经验加强这些层之间的连接。总之，他们学得很像一个人的大脑。孩子学会识别父母，玩具和动物等对象，神经网络也可以通过观察实例和形成关联来学习。 Google的赢咖4软件在看了1000万例猫之后，学会了识别一只猫，两只眼睛和胡须的毛茸茸的斑点。
关于数据和例子这就是机器和人类的学习方式。这就是为什么科技行业正在急于将其赢咖4进入市场，并以150美元或更少的价格对其进行定价：使用的设备越多，集体学习越多，技术越聪明。每当您在YouTube上搜索可爱的猫视频并选择观看时，Google会了解您认为可爱的内容。每次你问Alexa一个问题并接受答案，它会了解你的兴趣是什么，也是最好的回答你的问题的方法。
通过听你家里发生的一切事情，就像这些赢咖4一样，他们会学习我们的想法，生活，工作和娱乐。他们正在收集大量关于我们的数据。而这种技术暗示了技术公司的隐私风险和可能的误用。亚马逊和Google都不知道它所收集的所有数据正在做什么，以及如何保护我们免受黑客攻击的基础设施的弱点。
更关心的是我们正在依靠这些技术：我们开始依赖于他们的知识和建议，甚至情绪支持。
Theodore Twombly和Samantha之间的关系并不是很好。她在情报和成熟中长大了他。她承认与成千上万的人之间的关系，然后放弃Twombly为一个优越的数字生活形式。
我们当然不需要担心，我们的赢咖4比我们更聪明。 但我们已经有理由担心片面的关系。 多年来，人们一直承认对他们的Roomba真空吸尘器有感觉 - 这不会造成谈话的错觉。 2007年的一项研究表明，有些人与“室内人士”形成了一种联系，“通过清洗幸福感，人性化的幸福感以及在促进和保护方面的参与而表现出来”。根据新科学家最近的一份报告 每天有成千上万的人对Alexa说“早安”，有五百万人自称喜欢，有超过25万人提出婚姻。
我期望我们都将成为我们的数位朋友的吮吸者。 在您回答您的问题后，您是否有义务在您的iPhone上感谢Siri？ 我做了，已经这样做了。
