Alexa, nauči me, kako naj govorim s tabo | tim bajarin

Ko je Apple leta 1992 predstavil svoj prvi osebni digitalni asistent (PDA), Newton, je bilo že na začetku jasno, da za ta svet ni dolgo.

Newton je bil sicer zasnovan na glavi, vendar so bili njegov dizajn in funkcije, vsaj rečeno, šibki.

Njegova največja težava je bila globoko napačna tehnologija prepoznavanja rokopisa. Takrat so bili na voljo mobilni procesorji, ki niso mogli natančno ali natančno reševati te naloge, programska oprema pa je bila slabo izvedena.

Spomnim se, da sem letel v Chicago zaradi lansiranja Newtona na prošnjo takratnega izvršnega direktorja Apple Johna Sculleyja, ki je ta projekt vodil od začetka. Toda med predstavitvijo na odru ni bilo večkrat uspešno prepoznavanje rokopisa. Povedali so nam, da gre za zgodnjo različico programske opreme, toda močno sem imel občutek, da Apple preveč ceni.

V prvih letih Newtona je ustanovitelj Palm Computinga Jeff Hawkins začel delati na svoji različici dlančnika. Medtem ko je bila ta naprava še v razvoju, me je Hawkins povabil v svojo pisarno, da bi si ogledal model, ki je bil izrezan leseni blok, da bi bil videti, kot bi na koncu postal PalmPilot.

Vprašala sem Hawkinsa, zakaj se mu zdi, da Newton ni uspel. Svoj čas je opozoril na Grid Systems, ki je leta 1989 predstavil prvi pravi prenosnik za računalništvo s peresi, imenovan GridPad. Prav tako je imel procesor na nizki ravni in ni mogel prenesti pravega prepoznavanja znakov. Vendar je Hawkinsa naučil, da je treba pri vnosu peresa in prepoznavanju znakov slediti natančni formuli in napisati znake, kot je navedeno v priročniku.

Zato je PalmPilot vključil sistem za pisanje grafitov, ki je uporabnika učil, kako naj napiše številko, črko abecede ali določene znake (na primer #, $) na način, kako lahko PalmPilot razume. Bil sem eden prvih, ki je preizkusil PalmPilot in ugotovil, da je Graffiti zelo intuitiven. Temu bi lahko rekli oblika obratnega programiranja, saj me je stroj učil, kako naj ga uporabljam v jeziku, ki ga razume.

Hitro naprej, in verjamem, da se podobno dogaja tudi z digitalnimi pomočniki.

Velika razlika v tem času je, da zmogljivost obdelave, skupaj z AI in strojnim učenjem, naredi te digitalne pomočnike veliko pametnejše, vendar ne vedno natančne.

V tem, kar se mi zdi grafično podobno, Amazon mi pošilja tedenska e-poštna sporočila, ki vsebujejo več kot ducat novih vprašanj, na katera lahko odgovori Alexa. Tudi to je nekakšno obratno programiranje, saj me nauči, da postavljam Alexa pravilna vprašanja.

V zadnjem e-poštnem sporočilu je nekaj novih stvari, na katere lahko Alexa odgovori:

• "Alexa, kaj misliš?"

• "Alexa, kaj je še ena beseda za" vesel? "

• "Alexa, kaj lahko naredim s piščancem in špinačo?"

• "Alexa, pokliči mamo."

• "Alexa, preizkusi moje pravopisne sposobnosti."

• "Alexa, zbudi me zjutraj."

• "Alexa, kako dolgo traja film Črni panter ?"

• "Alexa, govori v iambičnem pentametru."

• "Alexa, koliko dni do spominskega dne?"

Ti tedenski pozivi omogočajo meni in drugim lastnikom Echo-a, da razumem pravilen način, da postavim Alexa vprašanje, in si še bolj zaupam v interakcijo s platformo.

Ne dvomim, da bodo hitrejši procesorji, strojno učenje in AI uporabljeni za digitalne pomočnike. Sumim pa, da bo vse več podjetij, ki ustvarjajo digitalne pomočnike, tudi začelo uporabljati Amazonov model učenja ljudi, kako postavljati vprašanja, ki so bolj v skladu s tem, kako njihovi digitalni pomočniki želijo, da se navede poizvedba.