Alexa, dạy tôi cách nói chuyện với bạn | tim bajarin

Khi Apple giới thiệu trợ lý kỹ thuật số cá nhân đầu tiên (PDA), Newton, vào năm 1992, rõ ràng ngay từ đầu rằng nó không còn dài cho thế giới này.

Như một khái niệm, Newton là một người quay đầu, nhưng thiết kế và chức năng của nó là yếu, để nói rằng ít nhất.

Vấn đề lớn nhất của nó là công nghệ nhận dạng chữ viết thiếu sót sâu sắc. Các bộ xử lý di động có sẵn tại thời điểm đó không có khả năng xử lý tác vụ này với bất kỳ mức độ chính xác hoặc độ chính xác nào, trong khi phần mềm được thực thi kém.

Tôi nhớ chuyến bay tới Chicago để ra mắt Newton theo yêu cầu của Giám đốc điều hành của Apple lúc đó là John Sculley, người đã lái dự án này ngay từ đầu. Nhưng trong bản demo trên sân khấu, nhận dạng chữ viết tay đã thất bại nhiều lần. Chúng tôi đã nói rằng đây là phiên bản đầu tiên của phần mềm, nhưng tôi có cảm giác mạnh mẽ rằng Apple đang hoạt động quá mức.

Trong những năm đầu của Newton, Jeff Hawkins, người sáng lập Palm Computing đã bắt đầu làm việc với phiên bản PDA của riêng mình. Trong khi thiết bị đó vẫn đang được phát triển, Hawkins đã mời tôi đến văn phòng của anh ấy để xem một bản mô phỏng, đó là một khối gỗ được điêu khắc để trông giống như những gì cuối cùng sẽ trở thành PalmPilot.

Tôi hỏi Hawkins tại sao anh ta nghĩ rằng Newton đã thất bại. Ông đã chỉ thời gian của mình tại Grid Systems, nơi giới thiệu máy tính xách tay điện toán thực sự đầu tiên vào năm 1989 được gọi là GridPad. Nó cũng có CPU cấp thấp và không thể xử lý nhận dạng ký tự thực sự. Nhưng nó đã dạy Hawkins rằng khi nói đến đầu vào bút và nhận dạng ký tự, người ta cần phải tuân theo một công thức chính xác và viết các ký tự như được nêu trong hướng dẫn.

Đó là lý do tại sao PalmPilot bao gồm hệ thống viết Graffiti, hướng dẫn người dùng cách viết một số, chữ cái của bảng chữ cái hoặc các ký tự cụ thể (như #, $) theo cách mà PalmPilot có thể hiểu. Tôi là một trong những người đầu tiên thử nghiệm PalmPilot và thấy Graffiti rất trực quan. Người ta có thể gọi đây là một hình thức lập trình ngược vì máy đang dạy tôi cách sử dụng nó trong ngôn ngữ mà nó hiểu.

Chuyển nhanh đến ngày hôm nay, và tôi tin rằng chúng ta có một điều tương tự đang diễn ra với các trợ lý kỹ thuật số.

Một sự khác biệt lớn trong lần này là khả năng xử lý, cùng với AI và máy học, giúp những trợ lý kỹ thuật số này thông minh hơn nhiều, nhưng không phải lúc nào cũng chính xác.

Trong những gì tôi nghĩ là một động thái giống như Graffiti, Amazon gửi cho tôi các email hàng tuần bao gồm hơn một chục câu hỏi mới mà Alexa có thể trả lời. Đây cũng là một loại lập trình ngược, vì nó dạy tôi hỏi Alexa những câu hỏi thích hợp.

Từ một email gần đây, đây là một số điều mới mà Alexa có thể đáp ứng:

• "Alexa, bạn đang nghĩ gì vậy?"

• "Alexa, một từ khác cho" hạnh phúc? ""

• "Alexa, tôi có thể làm gì với thịt gà và rau bina?"

• "Alexa, gọi cho mẹ."

• "Alexa, kiểm tra kỹ năng đánh vần của tôi."

• "Alexa, đánh thức tôi dậy vào buổi sáng."

• "Alexa, bộ phim Black Panther dài bao lâu?"

• "Alexa, nói theo thông số iambic."

• "Alexa, bao nhiêu ngày cho đến Ngày Tưởng niệm?"

Những lời nhắc hàng tuần này cho phép tôi và các chủ sở hữu Echo khác hiểu cách thích hợp để hỏi Alexa một câu hỏi và xây dựng sự tự tin của chúng tôi khi tương tác với nền tảng.

Tôi chắc chắn rằng khi bộ xử lý nhanh hơn, học máy và AI được áp dụng cho các trợ lý kỹ thuật số, họ sẽ trở nên thông minh hơn. Nhưng tôi nghi ngờ rằng ngày càng nhiều công ty tạo ra trợ lý kỹ thuật số cũng sẽ bắt đầu sử dụng mô hình dạy người của Amazon cách đặt câu hỏi phù hợp hơn với cách trợ lý kỹ thuật số của họ muốn truy vấn.