为什么 Siri 听懂了我的话，还是不能做出有效的回答或准确的操作？

这确实是个让人有点抓狂的体验，明明听得懂你的话，结果要么给你个驴头不对马嘴的答案，要么就是干脆“办不到”。这背后其实藏着不少门道，远不止是简单的“听懂”那么简单。

你想想，我们人跟人交流，有时候也会出现这种情况，对吧？你说一句，我虽然听清了你的发音和词语，但就是理解不了你真正的意图，或者觉得你说的这件事我没法马上办。Siri 也是类似的，它在努力模仿人类的交流方式，但终究是个程序，它背后的逻辑和我们大脑的复杂性还有很大差距。

咱们就来一层层拆解一下，为什么会出现这种“听懂了却答不上来”的情况：

第一层：语音识别的极限与歧义处理

口音、语速、背景噪音： 这是最基础也最常见的障碍。Siri 的语音识别模型虽然已经很强大，但终究不是万能的。你的口音、说话的习惯（比如吞音、连读）、语速的快慢，甚至是周围环境的噪音（比如汽车声、交谈声、音乐声），都会影响它准确捕捉你说的每一个词。有时候，它可能把一个词听错了，但因为上下文勉强还能猜个大概，但这个“大概”可能就偏离了你真实的意图。
举个例子： 你说“提醒我下午三点买药”，如果背景噪音很大，它可能把“药”听成了“猫”。语音识别层面它觉得是“猫”了，但后续处理就不知道怎么“买猫”这个操作了，或者给个无关的回复。
同音异义词和多义词： 汉语里同音字、同音词太多了，同一个发音可能代表完全不同的意思。即使 Siri 把词都识别对了，它也需要根据上下文来判断你到底指的是哪个意思。而人类的上下文理解能力是极其强大的，我们可以通过过往的经历、说话人的语气、以及对当前情境的认知来快速判断。Siri 的上下文理解能力还在发展中，尤其是在处理复杂或模糊的句子时，很容易选错意思。
例子： 你说“我要去‘集市’”，如果它没能正确理解“集市”是你常去的某个具体地方，或者它把它和“市场”混淆了，可能会给你一些关于“市场”的通用信息，而不是你想去的那个特定地点。
“听懂”是基于统计模型的猜测： Siri 的语音识别和自然语言理解 (NLU) 是基于海量数据的机器学习模型。它实际上是在不断地“猜测”你最有可能想表达的意思。这种猜测的准确率很高，但在一些边缘情况或者它没遇到过的数据模式下，就容易出错。它可能识别出了你说的词，但这个词的组合方式超出了它训练模型中常见的模式。

第二层：自然语言理解的瓶颈与意图识别的模糊性

句法结构的复杂性与非标准表达： 我们说话很少完全符合语法规则，经常会有省略、倒装、插入语等等。Siri 的 NLU 系统需要解析这些复杂的句子结构，并提取出核心的“意图”和“实体”（比如时间、地点、人物等）。如果你的句子结构特别，或者用词非常口语化、非标准，它就可能解析失败，或者解析出错误的信息。
例如： 你说“给我找个能去海边的，明天出发，要住两天那种酒店”，这里的“那种酒店”就比较模糊，Siri 需要将它和“能去海边”、“明天出发”、“住两天”这些信息关联起来，才能找到合适的酒店。如果它没能准确地把这些信息链接起来，就可能无法完成操作。
隐含信息和常识： 人类交流大量依赖隐含信息和共享的常识。我们说“给我买一杯咖啡”，对方就知道是哪种咖啡、在哪儿买，因为我们有共同的经验和常识。Siri 不具备人类的常识和对你个人偏好的深刻理解。它只能根据你明确说出的信息，或者它系统里存储的、通过你授权获取的少量信息来工作。很多时候，它无法“脑补”你未说出口但对你很关键的信息。
例子： 你问“附近有什么好吃的？”，它可能会给你列出一些餐厅，但它不知道你今天想吃什么口味的，或者你不想去太远的地方。而你可能只是随口一问，期望它能给你点“惊喜”。
意图的模糊性： 有些指令本身就比较模糊，比如“给我放点音乐”，你指的是什么风格？什么心情？Siri 无法猜测你的心情。它只能给你一个通用的回答，或者让你做进一步的选择。
再比如： 你对 Siri 说“帮我查查今天的天气”，这很直接。但如果你说“今天天气不错，适合出去走走”，Siri 听到“天气不错”可能就没后续操作了，因为你没有明确发出指令，只是在陈述。

第三层：操作执行的局限性与权限与生态的限制

Siri 的“能力边界”： Siri 作为一个数字助手，它能够执行的操作是有限的。它连接的是苹果的生态系统和其他经过授权的第三方服务。如果你的指令涉及到它无法访问的系统、没有授权的第三方应用、或者需要进行复杂决策的操作，它就无法完成。
例如： 你让 Siri 帮你“给我的朋友发一条关于我们上次旅行有多开心的消息”，它可能能识别出“朋友”是谁，“上次旅行”是哪个事件，但它无法理解“有多开心”的具体情感内容，也不知道你希望具体写什么内容。它能做的最多是打开你的信息应用，让你自己输入。
第三方应用的集成问题： 很多时候，Siri 需要通过调用第三方应用来完成任务。这就涉及到两个层面的问题：
1. Siri 对应用的调用能力： 有些应用可能没有提供 Siri 快捷指令的接口，或者 Siri 对其接口的支持不够完善。
2. 应用自身的功能限制： 即使 Siri 能调用应用，但应用本身可能也无法完成你期望的复杂操作。
例子： 你让 Siri “帮我预订一家明天晚上七点两人在市中心那家意大利餐厅的位子”，如果这家餐厅没有集成到支持 Siri 预订的系统里，或者 Siri 无法准确识别出“市中心那家意大利餐厅”是你常用的那家，那么它就无能为力。
安全与隐私的考量： 涉及到个人信息、支付、或者一些敏感操作时，系统出于安全和隐私的考虑，往往会设置权限，让 Siri 无法直接执行，而是需要你进行二次确认，或者直接打开相关应用由你来操作。
比如： 你让 Siri “帮我转账一万块钱”，它会拒绝，因为它不能在没有你授权和确认的情况下进行如此重大的金融操作。它最多会帮你打开银行应用。
理解的深度不够，无法提供有价值的“智能”建议： 有时候，你并不是要它执行一个死板的指令，而是希望它能提供一些智能的建议或服务。比如你问“今天有什么新鲜事？”，Siri 可能只能给你一些新闻标题，而无法像一个信息过滤师那样，根据你过往的兴趣和需求，给你推荐真正有价值或感兴趣的内容。它的“智能”更多体现在对指令的执行，而不是真正的理解和判断。

打个比方：

你可以把 Siri 想象成一个刚入职的新助理。他很努力，也学了不少东西（语音识别和基本的指令），你能告诉他做什么，他也能把听到的词儿念给你听（语音识别）。但他不知道你上次旅行具体有多开心（隐含信息），不了解你今天具体想吃什么（常识和偏好），也无法直接动用公司的财务（权限限制）。而且，他能操作的工具（第三方应用集成）也有限，有些工具根本用不了。

所以，下次 Siri 没听懂你的话或者没按你意愿办事，别急着生气，想想是不是它遇到了上面这些“墙”。有时候，换一种更直接、更清晰、更明确的说法，或者拆解一下指令，它就能更好地为你服务了。当然，我们也期待着它越来越聪明，越来越懂我们。

网友意见

Siri其实说白了是两个子部分构成，一个就是语音识别，另一个就是识别后的自动问答。而自动问答最主要依赖的技术就是自然语言处理（NLP）。自然语言处理说白了就是让机器跟人一样读懂语言，并且依据此生成必要的输出。楼主说的两个问题其实都是机器在自然语言理解上出了问题。（当然，针对题主所遇到的第一个情况，更大的可能还是滴滴没有提供相应接口导致siri压根就没理解滴滴打车是个什么鬼）

自然语言处理所有的困难，归根结底就是一个问题：二义性（ambiguity）。

这种二义性，体现在语法、句法、语义的各个方面。

举个最经典的栗子，也是英文NLP算是最常被引用的一个二义性例子：

I saw her duck with a telescope

请大家先努力的读三遍这个句子，确保明白了它的含义。

然后我们开始讲故事。

按照天朝人民的平均英语能力，大多会自然的理解成：

I saw her duck with a telescope

我用望远镜看到了她的鸭子

也就是介个样子：

英语稍微好一点的童鞋，会知道saw还有“锯”的意思，于是这个句子就变成了类似这样的意思：

不过，和这个图不同的地方在于，锯鸭子用的不是锯子，而是一把望远镜。

I saw her duck with a telescope

我用望远镜锯她的鸭子。

到这里内心已经能感受到一丝丝凌乱和狰狞。

想象力再丰富一点的童鞋，可能还会畅想一种伟大的场景同样也符合这个句子的描述。那就是这个鸭子是个神鸭子，是个会拿望远镜的鸭子。于是就衍生出了NLP界最著名的句法二义性问题pp attachment问题，也就是介词性短语（with a telescope）到底修饰的是谓语saw还是宾语duck。如果修饰的是duck，那么上述的两种情形就会变成：

I saw her duck with a telescope

我看到她的鸭子拿着一个望远镜。

以及

I saw her duck with a telescope

我锯了她的一只拿着望远镜的鸭子。

脊背发凉啊我勒个去

不过这还远远没有完。。。

考过GRE的童鞋会跳出来指出，其实就连duck在这里都可以还有另一个合理的意思，来来来一起查词典：

也即是“弯腰”的意思。

这下好，上面已经提到的四种意思，一下子又能各自出现一个变种。其中前两个还算正常：

I saw her duck with a telescope

我用望远镜看到她弯下了腰

I saw her duck with a telescope

我看到她拿着一个望远镜弯下了腰

然后就越来越丧心病狂：

I saw her duck with a telescope

我用望远镜把她锯得弯下了腰。

I saw her duck with a telescope

我把拿着望远镜的她锯得弯下了腰。

尼玛，人家姑娘只不过拿了个望远镜，招你惹你了。

各位可以发现，每一个二义性，都会使得句子的可能意义的数量指数级上升。虽然其中大多数意义极少被使用，但对于机器来说，是很难做出有效判断的。就上述例子而言，我用望远镜看到她弯下了腰和我用望远镜看到了她的鸭子，都是英文文本中非常可能出现的意义。而这种二义性只有通过上下文才能够消解。而人类是因为拥有一些常识（所谓priori或者common sense），所以能排除掉那些明显不合理的可能。

同理，如果我们搞的再复杂一点：

I saw her duck with a telescope in the garden.

二义性会指数级的爆炸。因为in the garden可能修饰的是I，可能是her，可能是duck，可能是telescope。最荒谬的意义可能就是：我把拿着花园里的望远镜的她锯得弯下了腰。

到这里大家应该可以看到，pp attachment问题是英文二义性问题的重要来源。从NLP的角度来说，很多时候就会导致所谓non-projective dependency的场景（请自行参阅相关论文）。在中文中，由于介词短语通常都会紧紧的attach在被修饰对象之前，因此这个问题可以说几乎不存在。所以在中文NLP中，更多的还是词性和词义本身的二义性造成的。

比如题主所举的两个例子，一个是词性理解差错（以为回家是名词；如果不是没理解什么是滴滴打车的话），一个是语义理解差错（以为出租车是一个日程安排）。在缺乏上下文，只有一个单独的问题，又缺乏相应使用历史的时候，这种二义性是极其难以被消解的。

所以大家真的不要为难siri了，她是真的不了解你啊。

最后说说我所从事的医疗NLP。我们天天打交道的，就是大家一直觉得跟天书一样的病历：

。。。。

其实，手写病历的识别是个计算机视觉问题，并不属于自然语言处理范畴。医院的电子化，给我们这些NLP狗带来了重大利好。终于有美丽整齐的文本可以处理啦：

看到这里，NLP汪们深深的松了一口气。

可惜，想象和现实总是有差距的。医生不会因为放下笔头、拿起电脑，就变成圣人。该NLP买单的，还是得买。

“唇稍绀”是什么鬼？

“臂丛+腰硬”是什么黑科技？

还有离谱的

主诉：尿尿尿不出尿来3天

动不动还能搞出这种：

全身浅表淋巴结未触及肿大，头颅无，五官端正

头都没了你还治个什么鬼？

一般而言，病历NLP是不需要做句法分析的，因为医生的用语往往都简单异常，掐头去尾，用大量的并列短语来简介的概括一段事实。没有必要识别什么主谓宾定状补。

于是NLP汪们兴高采烈：不用做parsing啦！

直到有一天遇到这么个病历：

主任冒着漫天大雪，一步一步的走入病房，紧紧的握住病人的双手，亲切的问道：好点了没？

#教你如何用尽量长的句子表达尽可能少的意思#

NLP汪们也经常会说，病历语义明确，不需要做共指代消歧义！（共指代消歧义就是说在类似“奥巴马上了车，他头很痛”这样的句子中，识别出“他”指代的对象是奥巴马）

直到有一天遇到这么个病历：

今查房，症状同前，体查同前，治疗同前

好啦，话归正题，其实医学NLP和前面说的普通NLP一样，最主要要解决的就是二义性问题。比如，呼吸音粗和小腿变粗，虽然都是粗，但是临床意义是完全不同的。

另一种二义性的反向体现，就是一个意义有无数种表达，比如巴宾斯基症这么一个体征，我们可爱的医生们就能写出五百种写法：

巴林斯基征、巴氏征、巴宾斯基征、巴宾斯基、babinski征、巴彬斯基征、babinskisign…

#我知道你们忙，但你们能不能稍微认真点。。#

事实上，我们医学NLP汪，就是想帮中国的医生们，一方面不用再忍受写病历的折磨。你们随心所欲，我们来收拾烂摊！另一方面，你们写了这么多病历，总要产生点价值吧？有了NLP，你们埋藏在病历中的知识宝藏（希望不是糟粕。。），就都能被挖出来咯！

P.S. 感谢osu的黄亮老师，I saw her duck这个例子最初就是很多年前从黄老师的PPT里看到的。

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