沟通人与机器

Android之父评Siri:与人沟通而非机器
Android之父Andy Rubin在AllThingsDAsia上谈到了他对苹果Siri的看法,他认为人们使用手机本意是与人交流,而非与机器对话。他指出,在没有真正尝试与他人联系的情况下与手机交流还有待观察。文章还提到了智能手机作为信息终端的作用,以及与人交流的方式已经多样化,包括文本消息、图片、视频等。同时,文章对比了智能手机与传统秘书的服务,并探讨了Siri操作与人交流之间的区别。

临睡前看到“Android之父抨击Siri:和人沟通而非机器http://mobile.youkuaiyun.com/a/20111021/306190.html”,又来了感觉。查了下,9to5mac.com/2011/10/19/andy-rubin-talks-apple-after-steve-jobs-siri-and-the-competition/ 这里有详细背景,他是在AllThingsD Asia上说到这个的,有录相http://allthingsd.com/20111019/andy-rubin-video-highlights-from-asiad-video/ 。


原话:

“To some degree it is natural for you to talk to your phone,” Rubin said, but historically that has meant talking to another person. As for talking to your phone without actually trying to connect to another person, Rubin says he’s not so sure. “We’ll see how pervasive it gets.”


从某个角度看,他说得一点也不错,我们拿着手机本意是要与人交流,大部分人也更喜欢用自然语言跟人交流。我也越来越喜欢打电话跟人聊。不过,在聊之前,先得建立一个连接,这样就得输入手机号或者到通讯录里查。不知道有多少人能靠瞬间记忆把11位的手机号记住,反正我一般在纸条和手机屏之间来回移动视线3回,时不时还会敲错。唉,要是有个人在旁边帮忙,只要对他说,把13981726354加到通讯录时并拨通电话就好了。这才叫与人交流嘛,不知道Rubin先生是不是配有秘书?

另外,交流的载体现在可不只有语音了,还可以是文本消息、图片、视频或者更复杂的。相应的操作也复杂起来。比如教会Nemo爷爷收email之后,我时不时就会想把小Nemo画的画、搭的积木啥的发给他欣赏,这需要1先调出相机应用,2拍照,3切换到相册,4点击分享,5点击email,6输入email收件人(点地址栏,可能需要切换软键盘,输入头几个字母回车,选择自动提示的完整地址),7写标题,8点发送,9选择文件大小(iPhone)。要是有个人在旁边随时侍候着,只要说一声拍照并发给老爷子,那该多好呀,这才叫跟人交流呢。

而智能手机并不只是通信工具,还是随身信息终端。不过即使以iPhone用户体验之佳,在日历上加个有提醒的事项之烦琐,也经常让我放弃用它。说到这个,联想的乐助理真是个不错的点子,非常爽。在没有乐助理之前,很多老板都是靠秘书帮忙搞定的吧。不过Rubin先生应该能自己搞定的。

窃以为Siri玩家对着手机说话,并不是Rubin意义上的交流,而是一种操作界面。虽然,现在众多玩家和媒体竞相以逗Siri为乐,大家都明白只是玩笑吧,就像许多司机都有遛GPS的恶趣味。

Rubin说手机不应该成为人们的助理,当然了,这个小玩艺还远远不如职业秘书好用,不过不是每个人都请得起秘书的!智能手机应该也必然成为人们的助手,或许Rubin先生应该认真读一下Steve Jobs 1985年说过一段话:

We’re living in the wake of the petrochemical revolution of 100 years ago. The petrochemical revolution gave us free energy—free mechanical energy, in this case. It changed the texture of society in most ways. This revolution, the information revolution, is a revolution of free energy as well, but of another kind: free intellectual energy. It’s very crude today, yet our Macintosh computer takes less power than a 100-watt light bulb to run and it can save you hours a day. What will it be able to do ten or 20 years from now, or 50 years from now? This revolution will dwarf the petrochemical revolution. We’re on the forefront.Steve Jobs Interview - 1985 Playboy Magazine

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研员及从事电能质量监测分析的工程技术员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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