Alexa, nauč ma ma hovoriť s tebou tim bajarin

Keď spoločnosť Apple predstavila v roku 1992 svojho prvého osobného digitálneho asistenta (PDA), Newton, od začiatku bolo jasné, že pre tento svet netrvalo dlho.

Ako koncept, Newton bol hlavným obracačom, ale jeho dizajn a funkcie boli prinajmenšom slabé.

Jeho najväčším problémom bola hlboko chybná technológia rozpoznávania rukopisu. Mobilné procesory, ktoré boli v tom čase k dispozícii, neboli schopné zvládnuť túto úlohu s akoukoľvek úrovňou presnosti alebo presnosti, zatiaľ čo softvér bol zle vykonaný.

Pamätám si, že lietam do Chicaga na spustenie Newtonu na žiadosť vtedajšieho generálneho riaditeľa spoločnosti Apple Johna Sculleyho, ktorý riadil tento projekt od začiatku. Počas demonštrácie na pódiu sa však písanie rukou opakovane nepodarilo. Dozvedeli sme sa, že ide o skorú verziu softvéru, ale mal som silný pocit, že spoločnosť Apple bola prehnaná.

Počas prvých rokov Newtonu začal zakladateľ spoločnosti Palm Computing Jeff Hawkins pracovať na svojej vlastnej verzii PDA. Zatiaľ čo sa toto zariadenie stále vyvíjalo, Hawkins ma pozval do svojej kancelárie, aby som videl maketu, čo bol drevený blok vyrezávaný tak, aby vyzeral ako to, čo by sa nakoniec stalo PalmPilotom.

Opýtal som sa Hawkinsa, prečo si myslel, že Newton zlyhal. Poukázal na svoj čas v spoločnosti Grid Systems, ktorá v roku 1989 uviedla na trh prvý skutočný prenosný počítač typu pen pen s názvom GridPad. Tiež mal nízkoúrovňový procesor a nedokázal spracovať rozpoznávanie pravých znakov. Ale Hawkinsa to naučilo, že čo sa týka zadávania pera a rozpoznávania znakov, je potrebné riadiť sa presným vzorcom a písať znaky, ako je uvedené v príručke.

Preto PalmPilot obsahoval písací systém Graffiti, ktorý poučil používateľa, ako napísať číslo, písmeno abecedy alebo konkrétne znaky (napríklad #, $) spôsobom, ktorému PalmPilot rozumel. Bol som jedným z prvých, ktorý testoval PalmPilot a zistil, že Graffiti je veľmi intuitívny. Dalo by sa to nazvať formou spätného programovania, pretože ma stroj učil, ako ho používať v jazyku, ktorému rozumie.

Rýchly posun vpred do dnešného dňa a myslím si, že s digitálnymi asistentmi sa deje niečo podobné.

Jedným z veľkých rozdielov, ktorý sa tentokrát týka, je to, že vďaka spracovateľskému výkonu spolu s výučbou umelých inteligencií a strojového učenia sú títo digitálni asistenti omnoho inteligentnejší, ale nie vždy presný.

V rámci toho, čo považujem za ťah podobný Graffiti, mi Amazon posiela týždenné e-maily, ktoré obsahujú viac ako tucet nových otázok, na ktoré môže Alexa odpovedať. Toto je tiež druh spätného programovania, pretože ma to učí, aby som sa Alexovi pýtal správne otázky.

Z nedávneho e-mailu sú tu niektoré z nových vecí, na ktoré môže Alexa odpovedať:

• „Alexa, čo máš na mysli?“

• „Alexa, čo je iné slovo pre„ šťastného? ““

• „Alexa, čo môžem urobiť s kuracím mäsom a špenátom?“

• „Alexa, zavolaj mame.“

• „Alexa, vyskúšaj moje pravopisné zručnosti.“

• „Alexa, zobuď ma ráno.“

• „Alexa, ako dlho je film Black Panther ?“

• „Alexa, hovorte iambickým pentameterom.“

• „Alexa, koľko dní do Memorial Day?“

Tieto týždenné výzvy umožňujú mne a ďalším vlastníkom Echo pochopiť správny spôsob, ako položiť Alexovi otázku, a budujú našu dôveru v interakciu s platformou.

Nepochybujem o tom, že čím rýchlejšie sa procesory, strojové učenie a umelá inteligencia aplikujú na digitálnych asistentov, dostanú sa inteligentnejšie. Mám však podozrenie, že stále viac a viac spoločností, ktoré vytvárajú digitálnych asistentov, začnú používať model Amazonu pre výučbu ľudí, ako klásť otázky, ktoré sú viac v súlade s tým, ako chcú ich digitálni asistenti uviesť otázku.