亚马逊的Alexa变得更具响应性，知识渊博，并且具有上下文能力。在举行的NeurIPS 2018会议邀请之前的博客文章中，Alexa AI应用科学主管Ruhi Sarikaya详细介绍了亚马逊在全年的会话人工智能（AI）领域取得的进展，以及最近的一些改进，它已推广到支持Alexa的智能扬声器，电视机，机顶黑木奈奈盒和其他设备。
“这十年间，会话人工智能系统取得了显着进步，这在很大程度上要归功于云计算的强大功能，培训人工智能系统所需的大量数据，以及基础人工智能算法的改进，”Sarikaya写道。“机器学习技术的大量进步使得这一点得以实现，允许像Alexa这样的系统通过将语音翻译成文本，然后将该文本翻译成动作来满足客户要求。”
目前，Alexa依赖于许多上下文线索来解决歧义，包括历史活动，偏好，记忆，第三方技能评级和使用，会话上下文和物理上下文（即支持Alexa的设备的）。为了进一步提高其精确度，亚马逊本周推出了一个自学系统，“检测Alexa理解中的缺陷并自动从这些错误中恢复”，而无需人为干预“[利用]客户隐含或明确的上下文信号“。
Sarikaya表示，在今年早些时候的测试期间，人工智能系统自动学会将命令“PlayGood for What”与“PlayNice for What”相关联，以纠正用户对Drake歌曲的错误请求。
“此[AI]目前正在对每天与大量音乐相关的话语进行更正，有助于减少客户互动摩擦，以最常用的Alexa兼容设备，”Sarikaya说。“我们将在未来几个月内扩大这种自学能力的使用范围。”
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，而无需记住他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，给我一辆车”，而不是像Uber或Lyft那样指定特定的乘车共享服务。
在对话方面，Alexa现在能够通过几轮对话更好地引用，这个问题称为时段遗留。后续模式由人工智能驱动，可以将后续请求与后台会话或音频的噪音区分开来，通过允许用户发出命令而不必重复词“Alexa”，它能够更自然地进行交谈。 ”
“例如，如果客户说西雅图天气怎么样？ 在Alexa回应“波士顿怎么样？”后，Alexa推断客户询问波士顿的天气，“Sarikaya写道。“如果在Alexa对波士顿天气的回应之后，客户问道，那里有好餐馆吗？，Alexa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海岸上市，并且已经扩展到，英国，，，印度和的客户。
他们遵循对话驱动音乐播放列表功能的推出，允许用户通过语音找到新的播放列表，以及更加个性化的亚马逊音乐推荐系统，根据收听习惯，跟随艺术家，喜爱的流派和其他因素。亚马逊本周还宣布了 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发给全球数百万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。“返回搜狐，查看更多
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