Todo el proceso conceptual que impulsa a Siri es información pública.
Siri es el resultado de más de 40 años de investigación financiada por DARPA (http://www.darpa.mil/) a través del Centro de Inteligencia Artificial de SRI International (http://www.ai.sri.com/ Siri Inc. fue un giro fuera de SRI Intencional) a través del Programa de Asistente Personalizado que Aprende (PAL, https://pal.sri.com) y el Programa de Agente Cognitivo que Aprende y Organiza (CALO). RADAR de la Universidad Carnegie Mellon es parte del programa PAL. Aquí se puede encontrar más historia: ¿por qué es importante Siri?
Aunque los procesos conceptuales son públicos, las aplicaciones de lo que hace Siri están en proceso de ser cubiertas por varias patentes. Se puede encontrar más aquí: ¿Apple tiene patentes que pueden mostrar el futuro de Siri?
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Papeles academicos
Se han presentado cientos de documentos académicos. La mayoría de ellos se encuentran fácilmente en estos sitios. Los más aplicables son los documentos RADAR:
- https://pal.sri.com/Plone/public…
- http://www.radar.cs.cmu.edu/
Aquí hay algunos ejemplos de lo que uno puede encontrar:
- Diseño de aplicaciones para informática portátil, D. Siewiorek, A. Smailagic, T. Starner, Text Book, Morgan & Claypool Publishers, marzo de 2008.
- RADAR: Un asistente personal que aprende a reducir la sobrecarga de correo electrónico, Freed M., Carbonell, J., G. Gordon, J. Hayes, B. Myers, SF Smith, D. Seiwiorek, A. Steinfeld y A. Tomasic, Proceedings 23rd Conferencia anual de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI 2008), Chicago, IL, julio de 2008.
- Programación con recursos inciertos: Aprendiendo a hacer suposiciones razonables, Steven Gardiner, Eugene Fink y Jaime G. Carbonell, en Actas de la Conferencia IEEE sobre Sistemas, Hombre y Cibernética, 2008.
- Programación con recursos inciertos: Aprendiendo a hacer las preguntas correctas, Alexander Carpentier, Mehrbod Sharifi, Eugene Fink y Jaime G. Carbonell, en Actas de la Conferencia IEEE sobre Sistemas, Hombre y Cibernética, 2008.
- Qué hacer cuando falla la búsqueda: Búsqueda de información por asociación, Duen Horng Chau, Brad Myers y Andrew Faulring, en Actas de la Conferencia sobre Factores Humanos en Sistemas de Computación (CHI 2008). Florencia, Italia. 5–10 de abril de 2008. 999–1008.
- Algunos buenos agentes: Aprendizaje social de múltiples agentes, J. Oh y SF Smith, en Actas de la Séptima Conferencia Internacional Conjunta sobre Agentes Autónomos y Sistemas de Multi-Agentes (AAMAS 07), Estoril Portugal, mayo de 2008
- Técnicas de relajación lineal para la gestión de tareas en entornos inciertos, Varakantham, P. y SF Smith, en la 18ª Conferencia internacional sobre planificación y programación automatizadas, Sydney, Australia, septiembre de 2008.
- Aprendizaje activo personalizado para filtrado colaborativo, A. Harpale, Y. Yang, ACM SIGIR 2008.
- Modelos variables flexibles latentes para el aprendizaje multitarea, J. Zhang, Z. Ghahramani e Y. Yang, Machine Learning, 2008.
- Optimización de la reducción estimada de pérdidas para el muestreo activo en el aprendizaje por rango, P. Donmez y J. Carbonell, en Actas de la Conferencia Internacional de Aprendizaje Automático, 2008.
- Descubrimiento de clases raras basado en el aprendizaje activo, J. He y J. Carbonell, en Actas del 10º Simposio Internacional sobre Inteligencia Artificial y Matemáticas ”, Florida, 2008.
- Muestreo emparejado en aprendizaje activo sensible a la densidad, P. Donmez y J. Carbonell, en Actas del 10º Simposio Internacional sobre Inteligencia Artificial y Matemáticas ”, Florida, 2008.
