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智能助手行业渐成熟Siri们今年迎来哪些

来源: 作者: 2019-05-14 22:10:31

2月15日消息,据科技站venturebeat报道,智能助手市场研究公司Opus Research的创始人兼首席分析师丹米勒(Dan Miller)日前刊发文章,对这一领域目前的发展进行了概括,并展望了它的未来。

文章翻译如下:

自从四年前苹果Siri开启了智能助手(IA)时期以来,微软、谷歌,以及Facebook纷纷效仿。评论人士则抱怨称,智能助手技术没能履行当初的承诺。

事情的真相是,和所有科技领域的创新一样,这1领域的创新也要经历周期,而这个周期是可预测的。此外,这个行业其实不局限于科技巨头,还包括细分市场上的参与者(例如诺基亚的智能地图与导航服务Here,数月前宝马、奥迪与戴姆勒联合出资31亿美元将其收入囊中)。由于参与其中的公司有数百家之多,跟踪这类创新具有很大的挑战性,不过下面这张图表对市面上的产品进行了总结。

到目前为止,就智能助手这个行业来讲,我们可以得出几个关键性质的结论:

智能助手正处在逐渐成熟的进程中,不过发展较慢

在2015年,智能助手领域开始加速推出、整合新功能。随着大众逐渐习惯用自己的方式与机器沟通,需求也在逐渐增长。从供给的角度来讲,技术提供商从API经济中获益。良好定义的界面与集成点(指软件中设计好的一种功能,可以让新编写的代码或第三方代码得到执行),允许今天的智能助手快速有效地添加新任务和新功能。例如亚马逊Echo的智能助手Alexa,不但能大声朗读出电子书,而且现在还可以订披萨叫Uber。

虽然苹果Siri要封闭得多,但用户依然可以通过它在Facebook上发帖、在附近的餐馆订位、播放音视频、预约活动。谷歌那款尚未公布名称的智能助手可以提供逐向导航(turn-by-turn);微软的Cortana会给出路程所需的大概时间供人参考。Facebook那款基于短消息的助手M,现在则可以给出穿衣购物的推荐,并可以把这些内容分享给好友。

不过,正像上图指出的那样,这种演变的过程才刚刚起步。开发相关技术的许多公司还很年轻,这可以从近的早期融资交易中看出来。从这些公司的角度来讲,支持数字化商贸的企业用智能助手,无疑表明了行业目前的发展阶段。虽然这些应用能够很快理解或预测顾客的意图,让顾客高兴,但其中八成应用只是回答问题,或是帮助访问者前往正确的站页面。下一阶段应该是实时地吸纳更多数据,从而提供建议并完成任务。依照这种思路发展下去,我们就有望看到能真正进行交换和交易的智能助手。

理解,依靠的是机器学习以及消化个性化信息例如支付偏好、青睐的品牌、情绪状态、过去的活动从这些信息中得出反应,并协助完成任务。

智能助手领域的创新

2015年的几项进展如下:

1. 机器人程序的增多:几近每周都有新的机器人程序面世。Evia就是其中之一,她可以帮助用户购买车险,判断依据是用户汽车牌照的一张照片。

2. 自然语言处理的大面积普及:我们不用再狂喊指令或搜索词,而是可以用平常的语句来发问沟通。

3. 向短信息迁移:WhatsApp、、Facebook Messenger,和类似的产品都在增加机器人程序,而且正在演化为电商生态系统。

4. 情绪侦测的出现: Emobase和Heartbeat这样的公司正在想办法识别人们言语中的情绪,并相应地做出回复。

2016年我们将会看到:

1. 智能认证(IAuth)带来信任:智能认证可以让智能助手确认,正在与之交换的人是不是真身。它还能够帮助智能助手保存背景,更好地掌握交换的节奏。

2. 交换带来生意:今天的智能助手会依照惯例回答问题,然后再进行下一步工作。未来的智能助手会知道,因为你问的是附近的餐馆,所以你很有可能要订一个位置。而且,如果你打算订位,或许你会与朋友和家人分享其中的经验。

3. 能移情的智能助手:语言分析已经可以侦测出人什么时候会生气并打算换一个商家。新一代的解决方案提供商则讲求情绪侦测,可以回应更复杂的感情。

4. 智能助手无处不在:亚马逊的Echo开放了API,可以不断添加功能。现在它的大多数功能都与厨房有关,不过也有不少走进了起居室,可以操控电视机。下一步则是在汽车和报摊上添加流畅的、可交流的界面。

想要发挥智能助手的真正潜力,行业需要更多的新进入者。他们会提供语言辨认、自然语言理解,以及机器学习之外的技术。公司想做到这一点,就要从多渠道聚合并吸收数据(知识管理),而且要引入模式识别与模式分析,从而实现人机间的实时交流。

这种未来真正实现需要差不多10年的时间。到那时,物联中的一切物,都可以理解我们在说什么。人类本身则会充分适应与设备和物体交流,而不只是局限在智能、平板电脑、台式机这些今天的个人设备上。汽车、电视机,和厨房或起居室中的音箱,都可以。

当然,这样的未来也许会提前很多年到来。几乎每天我们都能见证机器胜过人的例子。三周前,谷歌母公司Alphabet展现了DeepMind业务部的AlphaGo。这个下棋机器人能在围棋比赛中击败欧洲选手,而且比分是5:0。这在几天前还被认为是一项根本不可能做到的事情。如今,技术已经具备,产品化即将到来。我们(人类)要做的事情是不断开发,和按计划开发,完成该做的工作,解决该解决的问题。

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