Alexa正在实施自我学习技术以更好地了解用户

Alexa 会理解您的意思是说玩得好而不是玩得好

在今天发布的一篇开发者博客文章中，Alexa AI 应用科学主管 Ruhi Sarikaya 详细介绍了机器学习技术的进步，这些技术使 Alexa 能够通过上下文线索更好地理解用户据 Sarikaya 称，这些改进在减少用户摩擦和使 Alexa 更具会话性方面发挥了作用

自今年秋天以来，亚马逊一直在研究自学技术，教 Alexa 自动从自己的错误中恢复该系统到目前为止一直处于测试阶段，并于本周在美国推出它不需要任何人工注释，而且根据 Sarikaya 的说法，它使用客户的隐式或显式上下文信号来检测不令人满意的交互或理解失败上下文信号的范围从客户的历史活动，偏好，他们使用的 Alexa 技能到 Alexa 设备在家中的位置以及它是什么类型的 Alexa 设备

例如，在测试阶段，Alexa 学会了理解客户对Play 'Good for What'的错误命令，并通过播放 Drake 的歌曲Nice for What来纠正它们这具有减少用户交互摩擦的巨大潜力亚马逊表示，新系统目前每天都在对与音乐相关的请求进行更正

还有执行无名称技能交互的能力，通过更自然的过程引导客户使用 Alexa 技能你可以说，Alexa，给我一辆车，语音助手会理解这个命令，而无需你指定拼车服务的名称如今，无名称交互功能已从美国扩展到英国，加拿大，澳大利亚，印度，德国和日本

今天，智能家居相关技能的无名称交互也在美国推出客户可以将命令简化为Alexa，开始清洁，而以前，他们必须通过说Alexa，让 Roomba 开始清洁来指定并记住技能

最后，还有改进的上下文遗留功能，允许 Alexa 在整个对话轮次中跟踪引用。Sarikaya写道:

例如，如果客户说西雅图的天气怎么样 并且，在 Alexa 回复说波士顿怎么样之后，Alexa 推断客户正在询问波士顿的天气如果在 Alexa 对波士顿的天气做出回应后，顾客问:那里有什么好吃的餐馆吗，Alexa 推断顾客正在询问波士顿的餐馆

结合将背景噪音与您的后续请求区分开来的后续模式，您现在可以与 Alexa 进行更自然的对话，而无需重复Alexa唤醒词或担心 Alexa 理解它们时需要仔细措辞的命令Context Carryover 和 Follow—Up Mode 将在今天从美国扩展到加拿大，英国，澳大利亚，新西兰，印度和德国

彭博社查看了亚马逊的内部规划文件，其中反复出现了对维系用户和提高参与度的担忧。这些涵盖2018年至2021年的文件也详细说明了亚马逊对Alexa产品的信心，包括计划添加更多摄像头和传感器，使设备能够识别不同的声音，确定用户在每次与语音助手互动期间所在的房间位置。