2013年7月5日 星期五

Siri開發團隊打造新一代智能助手:或未蔔先知






  導語:國外媒體近日撰文稱,曾經打造出 Apple 公司智能語音助手Siri的研發團隊,如今又面向辦公人員開發一款名為“Bright”的新應用,未來有一天,它可能會具有某種“未蔔先知”的能力,在用戶提問之前,就已知道他們需要哪方面信息。

  以下為文章全文:
  預測能力顯著提升

  在矽穀一個龐大的建築群內,有一條長長的走廊,走廊的盡頭是一個黑暗的小房間,四周到處是平板顯示屏和鏡頭,它們正監視著格利特‧丹克爾(Grit Denker)的一舉一動。丹克爾是非盈利研發機構SRI的高級計算機科學家,她正在房間里演示Bright──這個智能助手將來有一天會具有未蔔先知的能力:用戶還沒有提出問題,它就已知道用戶需要哪方面信息。

  一開始,Bright主要用於減少用戶在高度壓力、數據密集型的工作環境下的認知超載(cognitive overload),這些工作環境包括應急處理以及網絡安全等。例如,通過快速提供重要的感染信息,Bright可以幫助網絡管理人員及時阻止病毒的擴散,或者讓911接線員向事故現場人員進行正確的指導。

  同誕生自SRI的諸多技術一樣,如Siri等數字個人助理,Bright最終也會應用於智能手機和筆記本電腦上。它可能以某種軟件的面貌出現,當用戶準備坐下來看電視時,會自動彈出他們最喜歡的節目列表,或者從網上自動搜索與用戶最新研究項目有關的信息。

  Google Now之類的助理應用也試圖自動為用戶提供他們需要的信息。舉例說,一旦發現用戶在公交車站等車,它就會向他們的智能手機發送相應的公交時刻表。Bright的目標是,開發出能廣泛應用於辦公環境下的更先進、更強大的功能。但Bright和類似研究項目面臨的最大挑戰是:如何從相對較少的樣本數據里提取有價值的信息。

  實時記錄用戶行為

  SRI總部設在加州門羅帕克,由斯坦福大學在1946年創立,最初是個研究機構,從1970年開始獨立運營,迄今開發出了多款重要科技設備,如電腦鼠標、LCD,甚至是互聯網的雛形ARPAnet。近年來,SRI在人工智能領域頗有建樹,比如Siri就脫胎於該機構為美國國防高級研究計劃署(DARPA)打造的“CALO”項目。

  丹克爾將Bright稱為是“認知桌面”(cognitive desktop),以及“一個能真正理解用戶行為的桌面,不僅僅是為一個人,還為了周圍整個群體。”在當前設置下,有三台桌面電腦始終盯著丹克爾;一台呈現她目光所及的地方,還有一台將她的一舉一動實時記錄下來,第三台看上去與我們經常用到的台式機非常相似。

  例如,當丹克爾通過她前面的桌面電腦打開富國銀行邀請會面的一封電子郵件,Bright就會借助於左邊桌面電腦監控她的一舉一動,將所有細節記錄下來,如如何打開郵件,花多長時間閱讀郵件,怎樣關閉郵件等等。

  根據丹克爾在現場演示的Bright初始功能,這項技術應該會緩解用戶的一切工作壓力,從安排任務時間到網上搜索信息。丹克爾解釋說,她的團隊正試圖採用現有電腦技術,通過預想接下來需要的具體信息,以及提前測試不同活動以加快反應時間,提升整個系統的效率。

  丹克爾表示,Bright利用相同的創意,預測用戶的下一步動作,所以它還需要額外的設備來監控用戶。例如,一台可以追蹤手指活動的觸控顯示屏。

  抓取有價值信息

  雖然Bright開發的初衷是為了應對網絡安全和應急處理,但這款應用也適用於其他類型的用戶。例如,Bright在校園里可以確定哪個學生成績不佳,然後自我調節以更好地滿足他或她的需要。

  然而,Bright未來還有很長的路要走。這套系統目前專注於“認知索引”,即將各種線索整合在一起,從中找出最為重要的線索。Bright的開發團隊還需要進一步提升Bright的功能,令其可以預測用戶興趣愛好,自動執行任務。此外,在正式推出之前,Bright還需要瞭解用戶通過電腦學習的能力。

  SRI信息與計算科學部門副總裁、CALO項目首席科學家比爾‧馬克(Bill Mark)表示,瞭解用戶行為並非易事。馬克將這一過程稱為是“小數據問題”,因為相對於從海量數據提取有用信息的“大數據”項目來說,Bright之類的系統則需要從數量更少的數據樣本中找出行為模式,這顯然是一個非常棘手的挑戰。

  馬克指出,由於數據集有限,加上用戶行為往往會發生改變,在這種情況下,分析出某種模式的算法的難度非常大:“我們沒有更多的數據可供參考,而這些機器學習算法卻需要海量數據來找出某種模式。”

  未來面臨諸多挑戰

  除此之外,Bright還面臨著其他大量挑戰。哈佛大學計算機科學助理教授剋日什托夫‧加若斯(Krzysztof Gajos)指出,在創建智能交互系統的過程中,一個挑戰是如何分辨出強制任務和自願任務的區別,前者如辦公室里的工作,後者如玩遊戲。

  加若斯曾在CALO項目團隊工作過一年。他表示,在辦公相關任務中,很難以讓用戶覺得可以自控的方式,設計出一種自動化程式。加若斯說,“如果你回過頭來看一看微軟Clippy之類的系統,就會發現有些系統根本做不到這一點。即便失敗次數並不多,但仍然會讓人十分懊惱,最終掩蓋了這套系統或許能為許多用戶帶來的益處。”(清辰)



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