Alexo, nauč mě, jak s tebou mluvit tim bajarin

Když Apple představil svého prvního osobního digitálního asistenta (PDA), Newtona, v roce 1992, bylo od začátku jasné, že pro tento svět to nebylo dlouho.

Jako koncept, Newton byl hlavou-soustružník, ale jeho design a funkce byly slabé, přinejmenším.

Jeho největším problémem byla hluboce chybná technologie rozpoznávání rukopisu. Mobilní procesory, které byly v té době k dispozici, nebyly schopny zvládnout tento úkol s jakoukoli přesností nebo přesností, zatímco software byl špatně proveden.

Pamatuji si, že jsem letěl do Chicaga na zahájení Newtonu na žádost tehdejšího generálního ředitele Apple Johna Sculleyho, který tento projekt řídil od začátku. Během předvádění na scéně se však rozpoznávání rukopisu opakovaně nezdařilo. Bylo nám řečeno, že se jedná o ranou verzi softwaru, ale měl jsem silný pocit, že Apple přehnal.

Během prvních let Newtonu začal zakladatel Palm Computing Jeff Hawkins pracovat na své vlastní verzi PDA. Zatímco toto zařízení bylo stále ve vývoji, Hawkins mě pozval do své kanceláře, abych viděl maketu, což byl dřevěný blok vyřezávaný tak, aby vypadal, jako by se nakonec stal PalmPilotem.

Zeptal jsem se Hawkese, proč si myslel, že Newton selhal. Poukázal na svůj čas ve společnosti Grid Systems, která v roce 1989 představila první skutečný přenosný počítač s perem, nazvaný GridPad. Také měl nízkoúrovňový procesor a nebyl schopen zpracovat skutečné rozpoznávání znaků. Ale Hawkinsa to naučilo, že pokud jde o zadávání perem a rozpoznávání znaků, je třeba dodržovat přesný vzorec a psát znaky, jak je uvedeno v manuálu.

Proto PalmPilot obsahoval systém psaní Graffiti, který uživatele naučil, jak psát číslo, písmeno abecedy nebo specifické znaky (jako #, $) způsobem, kterému PalmPilot rozuměl. Byl jsem jedním z prvních, kdo testoval PalmPilot a zjistil, že Graffiti je velmi intuitivní. Dalo by se to nazvat formou reverzního programování, protože mě stroj učil, jak je používat v jazyce, kterému rozumí.

Rychle vpřed do dneška a věřím, že s digitálními asistenty máme podobnou věc.

Jedním velkým rozdílem, který se tentokrát týká, je to, že výpočetní výkon spolu s umělou inteligencí a strojovým učením tyto digitální asistenty mnohem chytřejší, ale ne vždy přesné.

V tom, co považuji za tah podobný Graffiti, mi Amazon zasílá týdenní e-maily, které obsahují více než tucet nových otázek, na které může Alexa odpovědět. I to je druh zpětného programování, protože mě to učí ptát se Alexy na správné otázky.

Z nedávného e-mailu uvádíme několik nových věcí, na které může Alexa reagovat:

• „Alexo, co máš na mysli?“

• „Alexo, co je další slovo pro„ šťastné? ““

• „Alexo, co si mohu udělat s kuřecím masem a špenátem?“

• „Alexo, zavolej mami.“

• „Alexo, vyzkoušejte si pravopisné dovednosti.“

• „Alexo, probuď mě ráno.“

• „Alexo, jak dlouho je film Black Panther ?“

• „Alexo, mluvte iambickým pentametrem.“

• „Alexo, kolik dní do Memorial Day?“

Tyto týdenní výzvy umožňují mně a dalším majitelům Echo pochopit správný způsob, jak položit Alexovi otázku, a budovat naši důvěru v interakci s platformou.

Nepochybuji o tom, že jak rychlejší procesory, strojové učení a umělá inteligence jsou aplikovány na digitální asistenty, budou chytřejší. Mám však podezření, že stále více společností, které vytvářejí digitální asistenty, začnou používat Amazonův model výuky lidí, jak klást otázky, které jsou více v souladu s tím, jak jejich digitální asistenti chtějí, aby byl uveden dotaz.