「讀心」技能飛躍！亞馬遜首次展示Alexa Conversations：更自然的多任務互動切換

亞馬遜今天在re:MARS大會上首次展示了Alexa Conversations預覽版，基於新的深度學習模型，其語音助手Alexa如今可以通過更自然的多任務對話自然銜接，使Alexa技能與其他技能互連，完成「聯動操作」。

（截圖自亞馬遜Alexa官網）

Alexa副總裁兼首席科學家Rohit Prasad在會議上表示，對話縮減了創建語音應用程序所需的代碼行，從5,500行縮短至1,700行代碼（減少大約三分之一）。除了代碼行，相應的培訓數據也變少了。

開發人員創建Alexa Skills，可通過單個對話生成對客戶問題和請求的響應，最後完成多項任務。也就是說，依靠一個新的對話系統，就可以預測下一步行動，並輕鬆地在不同的Alexa技能之間切換。「現在，我們已經提升了我們的機器學習能力，以便Alexa可以從對話的方向預測客戶的真正目標，並主動實現跨技能的對話流程，」亞馬遜解釋說。

這減少了一系列交互，這些交互可能使得與Alexa技能的40次個人交換減少到大約12次。開發人員給出API訪問和API可訪問的實體列表等內容——如電影或餐館名稱，然後Conversations就可以接下去處理其餘的事情，非常「高能高效」。

與Alexa的多轉互動已經有一段時間了，但Alexa Conversations旨在幫助人們通過AI助手的超過90,000 Alexa技能快速完成更多工作。該體驗旨在幫助人們下訂單購買，因此如果您訂購電影票，後續可能會通過讓您與OpenTable互動，以便進行晚餐預訂或Uber打車。Uber和OpenTable都是Alexa Conversations的早期採用者，賣電影票的Atom Tickets也是重要的合作品牌。

（截圖自亞馬遜Alexa官網）

這種方法與其他對話系統的不同之處在於，它對整個系統進行端到端建模，系統將語音文本作為輸入，並將動作作為輸出。Alexa將從對話的方向預測客戶的潛在目標，並主動實現跨主題和技能的對話流程。「這是會話AI的一次重大飛躍。我們的目標是將認知負擔從客戶轉移到Alexa。」Prasad說道。

Alexa Conversations建立在亞馬遜的工作基礎上，將文字應用與語音應用相匹配，它融合了諸如能夠為智能家居設備（如Roomba機器人）開始清潔地板的「Alexa，開始清潔」等功能。它還借鑒了最近幾個月推出的主動功能，例如Hunches和Alexa Guard的家庭安全功能。

Alexa Presentation Language於去年秋季在公共測試版中推出，旨在幫助Alexa技能開發人員提供更多視覺體驗。Alexa Conversations將使用AI來更好地理解用戶意圖，這樣製作語音應用程序的開發人員就不需要去力求涵蓋一個人提出問題的所有意圖或方式，以進行相應的複雜應對。

這種方法看起來類似於微軟用Cortana和Semantic Machines開發的類型，以及Google Assistant希望通過Continued Conversations實現的方法。

它帶來了不需要像「Alexa」或「嘿，谷歌」這樣的喚醒詞就可以導致更自然的互動和直觀地完成更多工作的能力，就像你可以用人類助手完成任務一樣。隨著時間的推移，它還將學習現實世界用戶如何與系統交互。

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