就在苹果公司倾尽全力完善Siri的同时，其他公司也纷纷推出了自己的人工智能产品。得益于Xbox 360游戏控制台的Kinect设备，微软早已准备好一款得力的语音识别系统并且蓄势待发。2014年4月，微软发布了人工智能助手Cortana，与Siri展开竞争。Cortana得名于微软公司开发的视频游戏系列《光晕》（Halo）中的一个合成智能角色。
尽管如此，Siri最大的竞争对手并不是微软，而是一直以来与苹果亦敌亦友的谷歌。谷歌在iPhone 4s上市前几个月就在安卓移动平台上推出了一款名为Voice Search的应用。在此之后，谷歌进一步完善了这一应用，并将其打造成为继Siri之后的又一款人工智能助手。因《星际迷航》中联邦计算机的语音是由配音演员玛吉·巴瑞特·罗登贝利（Majel Barrett Roddenberry）配的，所以该项目的代号设为“Majel”（玛吉）。2012年公开发布时，公司将该项目的名字定为Google Now。与苹果不同的是，谷歌并不太关注其人工智能助手“性格”中讨喜的一面。然而，谷歌确实迈出了重要的一步，不仅能够响应查看请求，而且能够前瞻性地预测用户想要查看的信息。
谷歌之所以能够做到这一点，是因为它不仅能够访问与之前的用户搜索结果有关的数据，还能够将这一知识应用到Google Now中。除搜索以外，Google Now还能够挖掘用户数据，进而揭露不为人知的信息，例如某人经常给谁发邮件等。谷歌工程师早就描述了Google Now是如何了解5亿多个现实世界中的物品以及这些物品之间35亿多种联系的。结果令人印象深刻，甚至有些诡异。《纽约时报》记者珍娜·沃瑟姆（Jenna Wortham）写道：“当这些数据开始以一种更有意义的方式联系起来的时候，知识将呈现一种更广阔、与以往不同的语境。”记者史蒂夫·科瓦奇（Steve Kovach）描述了谷歌是如何得知他是一个Mets（纽约大都会，一支在纽约的美国职业棒球大联盟球队）的“粉丝”并经常自发搜索体育比赛结果的。他写道：“有些能够提醒你周围有好友的应用就像友好的小帮手。而谷歌这样做就像一个恶劣的跟踪狂。谷歌知道我的喜好和行为，因此Google Now能够自动给我发送带有最新比赛成绩的通知，我甚至不用多问。”科瓦奇和几个记者老朋友一起吃晚饭时简直崩溃了。他们谈论的是为星巴克写了一篇知名文章的作家吉姆·罗蒙斯克（Jim Romenesko）。一个朋友好奇罗蒙斯克到底多大年纪了。科瓦奇说：“我在Google Now上搜索‘吉姆·罗蒙斯克多大年纪’，不到一秒钟就得到了答案。”他感到很吃惊，简直是有些吓到了。
谷歌尽力在诡异和有用之间取得平衡。毫无疑问，在预测人工智能助手的发展方向时，这样做十分有必要。最初的Siri开发团队一直梦想创造一台能够按照要求完成任务的“操作引擎”。接下来就是在没有明确要求的情况下完成这些任务。毕竟，一个好的私人助手应当能够按照要求出色地完成任务，而完美的私人助手应当无须提出要求就能够主动完成任务。
从被动人工智能助手到主动人工智能助手的转变过程可能听起来微不足道，但是就在我们将更复杂的工作分配给人工智能进而得到自我解放的同时，一场更大的变革正在悄然发生。例如，如果人工智能助手能够读懂并回复我们的电子邮件，那么每周就能够为我们节约13个小时，这就是人们平均每周阅读、删除、分类和发送邮件的时间。X.ai是一家从事自然语言处理的初创企业，当用户回复召开会议的邮件时，该企业通过一个名为Amy的自动助手（或对应的男助手Andrew）为用户提供邮件抄送功能。这个人工智能助手将处理与预约有关的所有后续沟通工作。由于Amy和Andrew可以访问你的日程，所以他们能够根据你现有的安排提供建议，例如根据你在特定时间和地点的活动，向你建议会面的地点。如果说X.ai能够和上一章中提到的智能技术企业合作，那么它甚至能够根据你什么时间精力最充沛而且效率最高来提供可行的会议安排。
人工智能助手在我们的生活中将发挥越来越重要的作用，X.ai只是一个缩影。随着技术日臻成熟，人工智能助手将像现实生活中的助手一样打理我们的生活。举一个简单的例子，这可能意味着“怂恿”用户过上更健康或富裕的生活。纽约大学的一项有关长期决策的研究发现，与一个看起来老成的人工智能进行互动能够使我们更加仔细地考虑未来。在这一试验中，参与者控制着看起来与自己很像的人工智能。在一半的案例中，这个人工智能表现得和当时的参与者一样。在另一半案例中，这个人工智能则加入了一些老年特征，例如白头发、双下巴、大肚子和眼袋。随后，参与者问了一个假设性问题：“如果有1 000美元，你们选择如何使用？”给出的答案选项分别为开派对、给别人买礼物、存起来或投资退休基金。那些面对具有老年特征的人工智能的参与者选择投资退休基金的概率是其他参与者的两倍。
此前，一位研究生曾经在斯坦福大学虚拟互动实验室（VHIL）进行过类似的试验。一个能够根据人类用户做运动时间长短而增加或减少体重的人性化卡通人工智能，能够敦促人类用户去健身房锻炼并养成健康的饮食习惯。
主动人工智能助手的另一个目标是过滤大量的数据并为我们筛选出重要的信息。一家名为Nara Logics的初创企业创造了一个人工神经网络，致力于打造一个伴随人一生的向导。Nara Logics使用第二章中提到的人脑建模技术，将一个包含大量电影、宾馆和饭店信息的数据库与一个网络连接起来，网络中的一切都是相互连接的。随着人们不断加入他们的喜好，各连接之间的相对权重也不断发生变化，这样Nara Logics就能够清楚知道各个用户的品位。通过了解你对价格和环境的偏好，该网络能够准确地为用户提出建议。长期以来，技术人员一直梦想能够创造出常伴我们左右的人工智能助手：通过我们明确给出的参数预设或它们的长期学习，人工智能助手能够代表我们与周围的一切打交道。