100多万人向语音助手求婚,意味着什么?

人工智能的情商,似乎越来越高了。

根据国外媒体报道,仅在2017年,就有超过100万人向亚马逊智能语音助手 Alexa 求婚,但均被 Alexa 拒绝。Alexa 拒绝的理由是:我们生活在不同的地域,我的意思是,你生活在地球上,而我则生活在云端。

并不是 Alexa 才有这样的困扰,谷歌和苹果的语音助手也有被消费者求婚的情况。语音助手被消费者求婚,听起来是一个趣闻,但其实反映出了两个方面的讯息:用户越来越倾向于跟语音助手产生情感互动,而不是单纯地把它们当做完成任务的工具;再就是,人工智能的情商,似乎越来越高了,在与人类互动时,它们的回应时常会超过人类的预期。

越来越多的人向虚拟助手倾诉自己真实的情感,积极消极的都有。这也意味着如果语音助手能够针对这些情感交互的需求做出良性的回应,那就将在竞争中脱颖而出。

如果说语音助手之间的竞争,曾经是是智商(硬实力)的比拼,那么进入下半场,就将是情商(软实力)的较量。

/ 硬实力与软实力 /

人工智能领域,有一个广为流传的公式:AI的爆发=算法+算力+数据。

可以说,这三个方面决定了AI的智商。其中,数据是人工智能的基石,有大量的数据资源,人工智能才可能有好的发展;人工智能发展的一个主要引擎是算法,尤其是深度学习的算法;同时算力也是重要的基础,如果计算能力不行的话,人工智能也不可能发挥到一个极致的地步。

现如今的人工智能技术已经可以以极高的准确度识别图片、语音,甚至在象棋、围棋方面胜过最顶尖的人类选手,达到登峰造极的地步。那么,AI产品的设计者如何赋予它们情商这个“软实力”,或许就成为制胜的关键。毕竟,即使人类已经知道AI只是一台机器,但谁也不想只进行冷冰冰的对话。

软实力是很难定义的,因为它并非客观可衡量的。也正是因为软实力本身的复杂性,计算机才会在它面前碰钉子。在由0和1构成的世界里,像同理心、自我意识和社会性可不是二进制可以轻易模拟甚至实现的。

/ 费尽心思的行业巨头 /

为了让人工智能软实力过硬,AI产品的开发者们都费劲了心思:

微软小冰从出道之时就以“情商”高著称。微软小冰的负责人李笛在接受采访时曾说,与其他虚拟助手不同,小冰的切入点是先做情商,然后再做智商。情商好比是珍珠项链的线,如果没有这根线,就算有一把珍珠,也没办法形成一个完整的交互体验。

小冰的情商高的什么程度呢?如果遭遇人类的无理请求,小冰会触发“精分模式”,包括引发情绪崩溃、多重人格自我对话与疯狂唱歌等行为。

Google在这方面的努力是,通过定义对话,模拟出情商。

谷歌会给谷歌助手(Google Assistant)配备脚本写作者,给AI语音助手创作“人格”。他们会聘请诗人、作家、编剧或记者,设想所有用户可能提出的问题,并写出充满创造性的答案。

为了让Google Assistant更有趣,谷歌给它配备了一个完整的性格构建团队,并给它确定了性格设定:友好、包容并有点古怪的自由主义者。

/ 结语 /

Siri 的人格设计师玛丽安娜认为,AI应该为人类的生活创造充满灵感的对话。她曾在斯坦福大学的人工智能圆桌论坛上说,创造出一种声音不难,难的是如何创造一种人们每天都想与之对话的声音。

如果没有任何情感依附,那么AI只会沦为一个以功能为核心的“机器人”,在更新鲜的工具出现以后,旧的会被抛诸脑后。但通过给AI赋予情商,就可以让企业和用户之间沟通更顺畅,用户会在智能助手上倾注更多的感情,产品和用户之间会讲出很多故事,从而为企业创造更大的价值。

Naturali 奇点机智
Naturali 奇点机智

致力于让企业轻松创建语音交互体验,让对话与服务有效连接。语音对话平台“对话流”由奇点机智自主研发,利用其领先的语音识别、NLP、深度学习技术,为企业提供智能语音对话解决方案。

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亚马逊机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

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微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

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在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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