像Alexa、googleassistant和Siri這樣的語音助手在過去的幾年裡取得了長足的進步。但是,儘管他們做了很多改進,但有一件事阻礙了他們:他們不理解你。他們過於依賴特定的語音命令。
語音助理聽不懂你的話。反正也不是。當你與googlehome或amazoneecho交談時,它基本上將你的單詞轉換成文字字串,然後將其與預期的命令進行比較。如果它找到一個完全匹配的,那麼它遵循一組指令。如果沒有,它會根據它擁有的資訊來尋找一個替代方法,如果這個方法不起作用,你會得到一個失敗的資訊,比如“對不起,但我不知道。”這只不過是耍花招,讓你以為它能理解。
它不能使用上下文線索來做出最好的猜測,甚至不能使用對類似主題的理解來告知自己的決定。搞錯語音助手也不難。你可以問Alexa“你在國安局工作嗎?如果你問“你是****局的祕密成員嗎?”?你會得到一個“我不知道那一個”的回答(至少在寫這篇文章的時候)。
真正理解語言的人類不會這樣工作。假設你問一個人,“天空中的克拉文是什麼?”?一個是拱形的,充滿了紅色、橙色、黃色和藍色等條紋的顏色。“儘管Klarvan是一個虛構的詞,你問的人可能會從上下文中看出你在描述彩虹。
雖然你可能會說人類正在把語言轉化為思想,但人類可以運用知識和理解得出答案。如果你問一個人是否祕密為****局工作,他們會給你一個肯定或否定的答案,即使這個答案是謊言。人類不會對這樣的問題說“我不知道那個”。人類可以撒謊,這是真正的理解。
語音助理最終只限於程式設計設定的預期引數,在這些引數之外徘徊會破壞這個過程。這一事實表明,當第三方裝置進入遊戲時。通常,與之互動的命令非常笨拙,相當於“告訴裝置**商命令可選引數”。一個確切的例子是:“告訴惠而浦暫停烘**。”對於一個更難記住的例子,Geneva Alexa skill控制一些GE烤箱。該技能的使用者需要記住“告訴日內瓦”而不是“告訴通用”,然後是命令的其餘部分。雖然你可以要求它把烤箱預熱到350度,但你不能再要求把溫度再提高50度。不過,人類可以按照這些要求行事。
亞馬遜和谷歌已經非常努力地克服這些障礙,它表明。以前你必須按照上面的順序來控制智慧鎖,現在你可以說“鎖前門”。Alexa以前被“給我講個狗笑話”搞糊塗了,但今天要一個,它就會奏效。它們為您使用的命令添加了變體,但最終您仍然需要知道正確的命令。你需要以正確的順序使用正確的語法。
如果你覺得這聽起來很像命令列,你沒有錯。
命令列被狹義地定義為執行簡單任務,但前提是您知道正確的語法。如果您脫離了正確的語法,鍵入dyr而不是dir,那麼命令提示符將給您一條錯誤訊息。您可以使用別名來更容易記住命令,但是您必須瞭解原始命令是什麼,它們是如何工作的,以及如何有效地使用別名。如果您不花時間學習命令列的內部和外部,您將永遠不會從中得到什麼。
語音助手也一樣。你需要知道說命令或問問題的正確方法。你需要知道如何為Google和Alexa設定分組,為什麼分組你的裝置是必要的,以及如何命名你的智慧裝置。如果你不遵循這些必要的步驟,你會感到沮喪,要求你的語音助手關掉學習,結果被問到,“哪個學習”應該關掉。
即使您以正確的順序使用正確的語法,該過程也可能失敗。要麼是錯誤的迴應,要麼是令人驚訝的結果。同一個房子裡的兩個Google主頁可能會為稍微不同的地點提供天氣資訊,儘管它們可以訪問相同的使用者帳戶資訊和網際網路連線。
在上面的例子中,給出了“設定半小時計時器”的命令。googlehomehub建立了一個名為“Hour”的計時器,然後詢問計時器應該有多長。然而,重複同一個命令三次其他工作正常,創造了一個30分鐘的計時器。使用“為30分鐘設定計時器”命令可以在更一致的基礎上正確工作。
雖然與googlehome或Echo通話可能更流暢,但幕後語音助手和命令列的工作方式是相同的。你也許不需要學習一門新的語言,但你需要學習一種新的方言。
這些都不能阻止像googleassistant和Alexa這樣的語音助手工作得足夠好(儘管Cortana是另一回事)。googleassistant和Alexa可以在網上體面地搜尋問題,儘管並不奇怪Google在搜尋方面做得更好,而且可以回答一些基本的問題,比如測量轉換和簡單的數學。有了正確設定的智慧家居和訓練有素的使用者,大多數智慧家居命令將按預期工作。但這是工作和努力的結果,而不是理智的理解。
計時器和警報器過去過於簡單。隨著時間的推移,添加了命名,然後可以向計時器新增時間。他們從簡單化走向複雜化。語音助手可以回答更多的問題,每天都會帶來新的技能和功能。但這並不是來自學習和理解的自我成長的產物。
所有這些都不能提供內在的能力去使用已知的東西去到達未知的地方。對於每一個命令和問題,總是有三個不起作用。如果人工智慧沒有突破,賦予人類一樣的理解能力,語音助手根本就不是助手。它們只是語音命令列,在正確的場景中很有用,但僅限於那些他們被程式設計來理解的場景。
換句話說:機器是在學習東西,但卻不能理解它們。
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