亚马逊推出自主学习系统,使Alexa自动检测错误的理解并及时纠正

编译:chux

出品:ATYUN订阅号

亚马逊的Alexa变得更具响应性,知识丰富,并且具有上下文感知能力。Alexa AI应用科学主管Ruhi Sarikaya详细介绍了亚马逊在全年的会话AI领域取得的进展,以及最近的一些改进。

目前,Alexa依赖于许多语境线索来解决歧义,包括历史活动,偏好,记忆,第三方技能评级和使用,会话语境和物理语境。为了进一步提高其精确度,亚马逊本周推出了一个自主学习系统,利用用户隐含的或明确的语境信号,检测Alexa理解中的错误并自动从这些错误中恢复,而无需人为干预。

Sarikaya表示,在今年早些时候的测试期间,AI系统自动学会将命令“播放Good for What”与“播放Nice for What”相关联,自动纠正歌曲名的错误。

Sarikaya提出,“此AI目前正在对每天对大量音乐相关的语句进行更正,帮助减少用户在使用最流行的Alexa兼容设备时的互动障碍。我们将在未来几个月扩大这种自主学习能力的使用。”

Alexa的进步不仅限于语言理解。今年秋天,亚马逊推出了一种AI模型,可以执行无名称技能交互,允许用户在Alexa Skills Store中查找和启动技能,而无需记住它们的确切标题或名称。正如Sarikaya解释的那样,它使客户能够发出命令,例如“Alexa,get me a car”,而不是像Uber或Lyft那样指定特定的乘车服务。

该模型于今年早些时候在美国首次亮相,最近扩展到英国,加拿大,澳大利亚,印度,德国和日本。当德国的客户说“Alexa,welche stationen kennst du?(Alexa,你知道哪些电台?)”, Alexa将回复“Der Skill Radio Brocken kann dir dabei helfen。Möchtestduihn aktivieren?(布雷肯广播电台的技能可以提供帮助。你想启用它吗?)”。

在对话方面,Alexa现在能够通过几轮对话更好地跟踪参考情境,这个问题称为时段遗留(slot carryover)。后续模式由AI驱动,可以将后续请求与后台会话或音频噪音区分开来,用户发出命令而不必重复唤醒词“Alexa”,它能够更自然地进行交谈。

Sarikaya写道,“例如,当Alexa对波士顿天气进行回应之后,用户问道,‘那里有好餐馆吗’,Alexa会推断客户在询问波士顿的餐馆。”

这两项改进措施今年早些时候都在美国上市,并且已经扩展到加拿大,英国,澳大利亚,新西兰,印度和德国。

亚马逊本周还推出了Alexa Answers,这项功能可以让客户提交不寻常问题的答案,然后可以将这些问题分享给全球数百万Alexa用户。

“我们]正在进行多年的基本改变人机交互的旅程,”Sarikaya说。“它仍然是第一天,与互联网早期的情况不同,当时一些人认为市场的比喻最能描述技术的未来。近四分之一世纪之后,围绕Alexa形成了一个细分市场,很明显,为了使该细分市场蓬勃发展,我们必须扩大对情境信号的使用,以减少模糊和摩擦,提高客户满意度。“

Sarikaya说:“我们正处于从根本上改变人机交互的历程中。很明显,要想让市场蓬勃发展,我们必须扩大语境信号的使用,以减少歧义和摩擦,提高用户满意度。”

原文发布于微信公众号 - ATYUN订阅号(atyun_com)

原文发表时间:2018-12-10

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券