著名的物理學家史蒂芬·霍金在科學研究上獲得了極高的成就，但不幸的是由于年輕時患上了嚴重的運動神經(jīng)元疾病，所以多年來只能坐在輪椅上用一套定制的通信系統(tǒng)與別人交流?，F(xiàn)在，為了提高交流效率，霍金教授也開始用智能輸入法了。

由于史蒂芬·霍金使用的通信系統(tǒng)是定制的，所以把智能輸入法布置到這個通信系統(tǒng)中并不是安裝一個軟件包這樣簡單。借著英特爾對霍金的通信系統(tǒng)進行全面檢修的機會，輸入法廠商SwiftKey才得以把自己的技術集成到這個系統(tǒng)中。
由于現(xiàn)在市場上的輸入法產(chǎn)品很多，所以每個輸入法也都會努力給自己找個“賣點”，SwiftKey給自己定的“賣點”就是它會學習用戶的輸入習慣，然后構建對應的語言模型以提升效率。在SwiftKey被集成到霍金教授的通信系統(tǒng)里之前，SwiftKey的技術團隊先讓它學習了一下史蒂芬·霍金已經(jīng)發(fā)表和尚未發(fā)表的作品集。在這個過程中，機器學習技術也就構建了一套史蒂芬·霍金風格的語言模型。

就像我們平常講話都會有自己的口頭禪和常用詞那樣，在使用鍵盤輸入時我們一樣遵循著腦子中已經(jīng)成型的語言風格。這樣以來，當電腦學會了這種風格之后，它當然就可以預測用戶接下來想輸入的是什么、出錯的地方在哪里。

那么把這套智能輸入法集成到史蒂芬·霍金的通信系統(tǒng)中，最大的難點在哪里呢？在SwiftKey的技術主管喬·奧斯本看來，最大的問題恐怕就是霍金教授的拼寫太過準確。和那些經(jīng)常在手機上打錯字的用戶不同，由于史蒂芬·霍金的拼寫不怎么出錯，這在某種程度上導致了SwiftKey的糾錯技術有些無處可用。對SwiftKey來說這肯定是一個特例。

喬·奧斯本認為，技術應該能夠為了滿足用戶需求進行調(diào)整，而不是讓用戶需求去遷就技術，所以SwiftKey會考慮用戶與鍵盤交互的準確率、用戶最重視是預測技術還是糾錯功能、用戶如何以自己的方式使用語言。當基于用戶需求的技術可調(diào)整型越強，技術的輔助性自然就越會強。

有了這套智能化的輸入預測和糾錯系統(tǒng)之后，史蒂芬·霍金的講話速度自然也就跟著變快了，測試結(jié)果表明整體速度差不多提高了一倍，而機器學習模式還將繼續(xù)優(yōu)化這個過程。