Alexa, nauči me kako razgovarati s tobom | tim bajarin

Kad je Apple 1992. predstavio svog prvog osobnog digitalnog asistenta (PDA), Newtona, od početka je bilo jasno da za ovaj svijet nije dugo.

Newton je, kao koncept, bio okretnik glave, ali njegov dizajn i funkcije su, u najmanju ruku, slabi.

Njegov najveći problem bila je duboko pogrešna tehnologija prepoznavanja rukopisa. Tada pokretni procesori bili su nesposobni nositi se s bilo kojom razinom točnosti ili preciznosti, dok je softver bio slabo izveden.

Sjećam se kako sam letio u Chicago za lansiranje Newtona na zahtjev tadašnjeg predsjednika Applea Johna Sculleya, koji je ovaj projekt vozio od početka. No, tijekom demonstracije na pozornici, prepoznavanje rukopisa više puta nije uspijevalo. Rečeno nam je da se radi o ranoj verziji softvera, ali imao sam snažan osjećaj da Apple pretjerano troši.

Tijekom prvih godina Newtona, osnivač Palm Computinga, Jeff Hawkins, počeo je raditi na vlastitoj verziji PDA-a. Dok je taj uređaj još bio u razvoju, Hawkins me pozvao u svoj ured da vidim maketu, koja je bila izrađena od drvenog bloka kako bi izgledala kao što će s vremenom postati PalmPilot.

Pitao sam Hawkinsa zašto misli da Newton nije uspio. Ukazao je na svoje vrijeme u Grid Systems, koji je 1989. predstavio prvi pravi računalni prijenosnik s olovkom, nazvan GridPad. Također je imao niži CPU i nije se mogao nositi s istinskim prepoznavanjem znakova. Ali naučio je Hawkinsa da, kada je u pitanju olovka i prepoznavanje znakova, treba slijediti točnu formulu i napisati znakove kao što je navedeno u priručniku.

Zbog toga je PalmPilot uključio sustav za pisanje grafita, koji je učio korisnika kako napisati broj, slovo abecede ili određene znakove (poput #, $) na način koji PalmPilot može razumjeti. Bio sam jedan od prvih koji je testirao PalmPilot i otkrio da je Graffiti vrlo intuitivan. Mogli bismo to nazvati obratnim programiranjem budući da me je stroj učio kako ga koristiti na jeziku koji razumije.

Naprijed, danas, a vjerujem da se slična stvar događa s digitalnim pomoćnicima.

Velika razlika ovoga puta je ta što moć obrade, zajedno s AI-om i strojnim učenjem, čini ove digitalne pomoćnike mnogo pametnijima, ali ne uvijek preciznima.

Na što mislim kao na grafititi potez, Amazon mi šalje tjedne e-mailove koji uključuju preko desetak novih pitanja na koja Alexa može odgovoriti. Ovo je također obrnuto programiranje, jer me uči postavljati Alexa odgovarajuća pitanja.

Evo nedavnih e-poruka na koje je Alexa mogla odgovoriti:

• "Alexa, što ti je na umu?"

• "Alexa, koja je druga riječ za" sretna? "

• "Alexa, što mogu napraviti s piletinom i špinatom?"

• "Alexa, nazovi mamu."

• "Alexa, testiraj moje pravopisno znanje."

• "Alexa, probudi me ujutro."

• "Alexa, koliko traje film Crna pantera ?"

• "Alexa, govori na jamskom pentametru."

• "Alexa, koliko dana do Dana sjećanja?"

Ove tjedne upute omogućuju meni i drugim vlasnicima odjeka Echo da razumem pravi način postavljanja Alexa pitanja i izgrađujemo naše povjerenje u interakciju s platformom.

Ne sumnjam da će kao brži procesori, strojno učenje i AI primijenjeni na digitalne pomoćnike postati pametniji. Ali sumnjam da će sve više tvrtki koje stvaraju digitalne pomoćnike također početi koristiti Amazonov model učenja ljudi kako postavljati pitanja koja su više u skladu s načinom na koji njihovi digitalni asistenti žele postaviti upit.