Google Now可以算是谷歌最神奇，也是最具人工智能一款產品了，從某種意義上來說也的確如此，但是如果換一種角度來看，它也是谷歌所開發的“最手工的”一款產品。Google Now所熟知的每個范疇，以及為用戶做出的神奇推薦，其實都是人為編輯選擇，去創建那個范疇的結果。Google Now獲得板球比分，不是因為它“精通”板球，而是因為有人已經在谷歌編輯好了板球的相關信息。

　　顯然，你不可能把世界上所有知識、內容都提前編輯好，Google Now也無法覆蓋整個互聯網。雖然它能做的事情已經很多了，但如果想要成為一款偉大的產品，明顯還不夠，Google Now不是萬能的，除非我們能夠擁有真正的“HAL 9000”人工智能電腦(注：該電腦出自電影《2001太空漫游》，號稱有完美記錄從不犯錯的HAL9000是影片里人類最高科技的結晶，是目前人類科技文明發展的頂端。在富蘭克描述HAL9000的時候，我們可以看到背后隱藏著導演的疑慮：HAL9000能夠表現出情感，這是因為人類的設計，但是到底HAL9000是否具有情感，沒有人知道。)，但要真正實現這樣的人工智能，我們還有很長很長的路要走。

　　事實上，人工智能可以覆蓋的潛在領域并不是無限的，但正如同“Borges的圖書館”，就算是再牛逼的人工智能，依然是一個需要人工編輯的項目。雅虎的人工編輯目錄在最高峰時覆蓋了320萬個站點，如此長的站點列表實在是略顯荒謬。所以，我們不難發現這里有一個鴻溝，那就是我們貌似在做一些類似人工智能的事情，但其實并不是真正意義上的人工智能。Google Now低調的填補了這個鴻溝，Siri有時會和你開開玩笑，但其實也填補了類似的鴻溝(Siri玩笑式的回復可能是一種更好的產品管理決策，舉個例子，如果你“調戲”下Siri，說不定會遭到它的白眼或是嘲笑，但是如果你“調戲”Google Now，天知道會得到什么樣的回復。)

　　下面再來看看谷歌地圖，它其實也算是一種半手工產品。成百上千個人開著谷歌街景車去“壓馬路”，成百上千個人去核查圖像，編輯地圖。當然，谷歌地圖也利用了大量計算機視覺，也采用了眾包模式，但說實在的，這些還不是得花錢請員工來做嘛，為什么會這樣呢?還不是因為他們的智能算法還不夠強大嘛。如果說依靠人工來手工編輯整個互聯網上的內容，絕對是一件無比龐大的工作，但是編輯地圖則相對輕松的多了，唯一的問題就是，成本太高。當然，對于谷歌來說，他們根本不差錢。(蘋果也不差錢，因此他們也自己開發了地圖應用)

　　所以，手工編輯、籌劃整個互聯網內容是不可能實現的，你必須要依靠算法。但是，僅僅依靠算法去編輯、籌劃整個世界，也是不可能實現的，因為你依然需要依靠人工去觀察、監測數據。

　　蘋果音樂似乎正屬于上述第二類范疇之中，他們通過人工管理來擴大規模。而這里有一個問題需要蘋果去解決，那就是這個音樂流媒體服務提供的“搜索框+3000萬首音樂”，很難讓用戶找到自己喜歡的音樂，也無法確定究竟哪些音樂是已經聽過了，還是沒聽過。用戶需要從某處得到自己想要的，個性化的建議。但是，多達3000萬首音樂里，你又該如何做推薦呢?原則上，可以很容易找到一些人們喜歡的音樂類型數據，因為人們聽音樂的時候，都會有行為記錄，比如他們會一直聽哪些歌曲，或是聽了一次歌曲之后就不聽了，數據不會說謊。但是，你又如何能夠知道哪些是符合個人音樂喜好的個性化數據呢?

　　音樂流媒體服務提供商Pandora采用了算法，嘗試解決上述問題。而蘋果音樂采用的方法，卻和谷歌地圖很相似，那就是使用了半人工操作的解決方案。正如谷歌在原始地圖里面添加元數據(比如街道名稱，單行線/雙行線，公司名稱，等等)一樣，蘋果也在音樂播放列表里面手工添加音樂的元數據信息。之后，蘋果公司會針對一個用戶篩選出他們喜歡的數據，然后推薦10個，20個，或是30個音樂播放列表。真希望蘋果這么做是個正確的選擇，而且也能滿足用戶收聽音樂的需要。(Siri用“玩笑”的方式填補了人工和人工智能之間的鴻溝，Google Now保持低調，也是依靠半人工的方式填補了類似的鴻溝。或許蘋果音樂這么做也不錯，如果15個推薦音樂播放列表讓用戶覺得不夠精準，那么10個推薦音樂列表說不定剛好)。

　　那么，你需要多少個音樂播放列表呢?五千個?一萬個?對于蘋果手下幾百個音樂編輯來說，這真是個大挑戰。一個犬儒學派的人可能會建議，對于絕大多數音樂收聽者來說，你真的只需要幾百個音樂播放列表就足夠了，當然，前提是人工編輯們選的音樂要對得上音樂收聽者們的胃口。