就在蘋果公司傾盡全力完善Siri的同時，其他公司也紛紛推出了自己的人工智能產品。得益於Xbox 360遊戲控制台的Kinect設備，微軟早已準備好一款得力的語音識別系統並且蓄勢待發。2014年4月，微軟發佈了人工智能助手Cortana，與Siri展開競爭。Cortana得名於微軟公司開發的視頻遊戲系列《光暈》（Halo）中的一個合成智能角色。
儘管如此，Siri最大的競爭對手並不是微軟，而是一直以來與蘋果亦敵亦友的谷歌。谷歌在iPhone 4s上市前幾個月就在安卓移動平台上推出了一款名為Voice Search的應用。在此之後，谷歌進一步完善了這一應用，並將其打造成為繼Siri之後的又一款人工智能助手。因《星際迷航》中聯邦計算機的語音是由配音演員瑪吉·巴瑞特·羅登貝利（Majel Barrett Roddenberry）配的，所以該項目的代號設為「Majel」（瑪吉）。2012年公開發佈時，公司將該項目的名字定為Google Now。與蘋果不同的是，谷歌並不太關注其人工智能助手「性格」中討喜的一面。然而，谷歌確實邁出了重要的一步，不僅能夠響應查看請求，而且能夠前瞻性地預測用戶想要查看的信息。
谷歌之所以能夠做到這一點，是因為它不僅能夠訪問與之前的用戶搜索結果有關的數據，還能夠將這一知識應用到Google Now中。除搜索以外，Google Now還能夠挖掘用戶數據，進而揭露不為人知的信息，例如某人經常給誰發郵件等。谷歌工程師早就描述了Google Now是如何瞭解5億多個現實世界中的物品以及這些物品之間35億多種聯繫的。結果令人印象深刻，甚至有些詭異。《紐約時報》記者珍娜·沃瑟姆（Jenna Wortham）寫道：「當這些數據開始以一種更有意義的方式聯繫起來的時候，知識將呈現一種更廣闊、與以往不同的語境。」記者史蒂夫·科瓦奇（Steve Kovach）描述了谷歌是如何得知他是一個Mets（紐約大都會，一支在紐約的美國職業棒球大聯盟球隊）的「粉絲」並經常自發搜索體育比賽結果的。他寫道：「有些能夠提醒你周圍有好友的應用就像友好的小幫手。而谷歌這樣做就像一個惡劣的跟蹤狂。谷歌知道我的喜好和行為，因此Google Now能夠自動給我發送帶有最新比賽成績的通知，我甚至不用多問。」科瓦奇和幾個記者老朋友一起吃晚飯時簡直崩潰了。他們談論的是為星巴克寫了一篇知名文章的作家吉姆·羅蒙斯克（Jim Romenesko）。一個朋友好奇羅蒙斯克到底多大年紀了。科瓦奇說：「我在Google Now上搜索『吉姆·羅蒙斯克多大年紀』，不到一秒鐘就得到了答案。」他感到很吃驚，簡直是有些嚇到了。
谷歌盡力在詭異和有用之間取得平衡。毫無疑問，在預測人工智能助手的發展方向時，這樣做十分有必要。最初的Siri開發團隊一直夢想創造一台能夠按照要求完成任務的「操作引擎」。接下來就是在沒有明確要求的情況下完成這些任務。畢竟，一個好的私人助手應當能夠按照要求出色地完成任務，而完美的私人助手應當無須提出要求就能夠主動完成任務。
從被動人工智能助手到主動人工智能助手的轉變過程可能聽起來微不足道，但是就在我們將更複雜的工作分配給人工智能進而得到自我解放的同時，一場更大的變革正在悄然發生。例如，如果人工智能助手能夠讀懂並回復我們的電子郵件，那麼每週就能夠為我們節約13個小時，這就是人們平均每週閱讀、刪除、分類和發送郵件的時間。X.ai是一家從事自然語言處理的初創企業，當用戶回復召開會議的郵件時，該企業通過一個名為Amy的自動助手（或對應的男助手Andrew）為用戶提供郵件抄送功能。這個人工智能助手將處理與預約有關的所有後續溝通工作。由於Amy和Andrew可以訪問你的日程，所以他們能夠根據你現有的安排提供建議，例如根據你在特定時間和地點的活動，向你建議會面的地點。如果說X.ai能夠和上一章中提到的智能技術企業合作，那麼它甚至能夠根據你什麼時間精力最充沛而且效率最高來提供可行的會議安排。
人工智能助手在我們的生活中將發揮越來越重要的作用，X.ai只是一個縮影。隨著技術日臻成熟，人工智能助手將像現實生活中的助手一樣打理我們的生活。舉一個簡單的例子，這可能意味著「慫恿」用戶過上更健康或富裕的生活。紐約大學的一項有關長期決策的研究發現，與一個看起來老成的人工智能進行互動能夠使我們更加仔細地考慮未來。在這一試驗中，參與者控制著看起來與自己很像的人工智能。在一半的案例中，這個人工智能表現得和當時的參與者一樣。在另一半案例中，這個人工智能則加入了一些老年特徵，例如白頭髮、雙下巴、大肚子和眼袋。隨後，參與者問了一個假設性問題：「如果有1 000美元，你們選擇如何使用？」給出的答案選項分別為開派對、給別人買禮物、存起來或投資退休基金。那些面對具有老年特徵的人工智能的參與者選擇投資退休基金的概率是其他參與者的兩倍。
此前，一位研究生曾經在斯坦福大學虛擬互動實驗室（VHIL）進行過類似的試驗。一個能夠根據人類用戶做運動時間長短而增加或減少體重的人性化卡通人工智能，能夠敦促人類用戶去健身房鍛煉並養成健康的飲食習慣。
主動人工智能助手的另一個目標是過濾大量的數據並為我們篩選出重要的信息。一家名為Nara Logics的初創企業創造了一個人工神經網絡，致力於打造一個伴隨人一生的嚮導。Nara Logics使用第二章中提到的人腦建模技術，將一個包含大量電影、賓館和飯店信息的數據庫與一個網絡連接起來，網絡中的一切都是相互連接的。隨著人們不斷加入他們的喜好，各連接之間的相對權重也不斷發生變化，這樣Nara Logics就能夠清楚知道各個用戶的品位。通過瞭解你對價格和環境的偏好，該網絡能夠準確地為用戶提出建議。長期以來，技術人員一直夢想能夠創造出常伴我們左右的人工智能助手：通過我們明確給出的參數預設或它們的長期學習，人工智能助手能夠代表我們與周圍的一切打交道。