知名物理學家史蒂芬·霍金在科學研究上獲得了極高的成就，但不幸的是由於年輕時患上了嚴重的運動神經疾病，所以多年來只能坐在輪椅上，用一套特殊的通信系統與別人交流。現在，為了提高交流效率，霍金教授也開始用智慧輸入法了。
史蒂芬·霍金使用的通信系統是特別設計的，所以把智慧輸入法融入到這個通信系統中，並不像傳統電腦安裝一個套裝軟體這樣簡單。而之前藉由Intel對霍金的通信系統進行全面檢修的機會，輸入法廠商SwiftKey 才得以把自己的技術融合到這個系統中。
由於現在市場上的輸入法產品很多，所以每個輸入法也都會努力給自己找個「賣點」，其中SwiftKey 給自己定的「賣點」就是它會學習用戶的輸入習慣，然後構建對應的語言模型以提升效率。
當 SwiftKey 被融合到霍金教授的通信系統之前，SwiftKey 的技術團隊已經先讓它學習了一下史蒂芬·霍金已經發表和尚未發表的作品集。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成型的語言風格。當電腦學會了我們的這種語言風格之後，它當然就可以預測用戶接下來想輸入的是什麼、出錯的地方在哪裡。
把這套智慧輸入法，融合到史蒂芬·霍金的通信系統中，最大的難點在哪裡呢？在 SwiftKey 的研發主管喬·奧斯本來說，最大的問題卻是「霍金教授的拼寫太過準確」。
因為與一般使用者不同，一般使用者經常在輸入的時候，相同的輸入錯誤總是一再發生。但是史蒂芬·霍金的拼寫不怎麼出錯，導致了 SwiftKey 引以為傲的糾錯技術無用武之地，對 SwiftKey 來說這肯定是一個特例。
喬·奧斯本表示，在他看來，技術應該能夠為了滿足用戶需求而進行調整，而不該讓用戶需求來遷就技術。所以 SwiftKey 會考慮使用者與鍵盤之間互動的準確率、使用者最重視是預測技術還是糾錯功能、使用者如何以自己的方式使用語言。
當基於上述這些用戶需求的技術可調整性越強，技術的輔助性自然就越會強。有了這套智慧化的輸入預測和糾錯系統之後，史蒂芬·霍金的講話速度自然也就跟著變快了，測試結果表明，霍金教授整體輸入速度差不多提高了一倍，而機器學習模式還將繼續最佳化這個過程。
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