اليكسا ، علمني كيف أتحدث إليكم | تيم باجارين

عندما قدمت شركة Apple مساعدتها الرقمية الأولى (PDA) ، Newton ، في عام 1992 ، كان من الواضح منذ البداية أنها لم تكن طويلة لهذا العالم.

كمفهوم ، كان نيوتن دور رئيس ، ولكن تصميمه ووظائفه كانت ضعيفة ، على أقل تقدير.

كانت أكبر مشكلة في تقنية التعرف على خط اليد معيبة للغاية. لم تكن معالجات المحمول المتاحة في ذلك الوقت قادرة على التعامل مع هذه المهمة بأي مستوى من الدقة أو الدقة ، بينما تم تنفيذ البرنامج بشكل سيء.

أتذكر السفر إلى شيكاغو لإطلاق نيوتن بناءً على طلب الرئيس التنفيذي آنذاك جون سكولي ، الذي قاد هذا المشروع من البداية. ولكن أثناء العرض التوضيحي على خشبة المسرح ، فشل التعرف على خط اليد بشكل متكرر. قيل لنا إنها نسخة مبكرة من البرنامج ، لكن كان لدي شعور قوي بأن شركة آبل تبالغ في تقديرها.

خلال السنوات الأولى من نيوتن ، بدأ مؤسس Palm Computing Jeff Hawkins العمل على نسخته الخاصة من المساعد الشخصي الرقمي. بينما كان هذا الجهاز لا يزال قيد التطوير ، دعاني هوكينز إلى مكتبه لرؤية نموذج بالحجم الطبيعي ، وكان عبارة عن كتلة خشبية منحوتة لتبدو كما كان سيصبح في النهاية PalmPilot.

سألت هوكينز عن سبب اعتقاده أن نيوتن قد فشل. وأشار إلى وقته في Grid Systems ، التي أدخلت أول حاسوب محمول حقيقي للقلم في عام 1989 يسمى GridPad. كان يحتوي أيضًا على وحدة المعالجة المركزية ذات المستوى المنخفض ولم يكن قادرًا على التعامل مع التعرف على الأحرف الحقيقي. لكنها علّمت هوكينز أنه عندما يتعلق الأمر بمدخلات القلم والتعرف على الحروف ، يحتاج المرء إلى اتباع صيغة دقيقة وكتابة الأحرف كما هو مذكور في الدليل.

هذا هو السبب في أن PalmPilot تضمن نظام الكتابة على الجدران ، الذي علم المستخدم كيفية كتابة رقم أو حرف من الحروف الأبجدية أو أحرف معينة (مثل # ، $) بطرق يفهمها PalmPilot. كنت واحداً من أوائل من قاموا باختبار PalmPilot ووجدت أن الكتابة على الجدران سهلة الاستخدام للغاية. يمكن للمرء أن يسمي هذا شكلاً من أشكال البرمجة العكسية لأن الآلة كانت تعلمني كيفية استخدامها باللغة التي يفهمها.

بسرعة إلى الأمام اليوم ، وأعتقد أن لدينا شيء مماثل يحدث مع المساعدين الرقميين.

أحد الاختلافات الكبيرة هذه المرة هو أن قوة المعالجة ، بالإضافة إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، تجعل هؤلاء المساعدين الرقميين أكثر ذكاءً ، لكن ليسوا دقيقين دائمًا.

في ما أعتقد أنه خطوة تشبه الكتابة على الجدران ، ترسل أمازون لي رسائل بريد إلكتروني أسبوعية تتضمن أكثر من عشرة أسئلة جديدة يمكن لـ Alexa الإجابة عليها. هذا أيضًا نوع من البرمجة العكسية ، لأنه يعلمني أن أطرح على أليكسا الأسئلة المناسبة.

من رسالة بريد إلكتروني حديثة ، إليك بعض الأشياء الجديدة التي يمكن لـ Alexa الرد عليها:

• "أليكسا ، ما الذي يدور في ذهنك؟"

• "أليكسا ، ما هي الكلمة الأخرى لـ" سعيد؟ "

• "أليكسا ، ما الذي يمكنني صنعه مع الدجاج والسبانخ؟"

• "أليكسا ، اتصل بأمي".

• "أليكسا ، اختبار مهارات الإملاء الخاصة بي."

• "أليكسا ، أيقظني في الصباح."

• "أليكسا ، كم من الوقت فيلم النمر الأسود ؟"

• "أليكسا ، تكلم بلغم خماسي."

• "أليكسا ، كم يوما حتى يوم الذكرى؟"

تتيح لي هذه المطالبات الأسبوعية وغيرها من مالكي Echo فهم الطريقة الصحيحة لطرح سؤال Alexa ، وبناء ثقتنا في التفاعل مع النظام الأساسي.

ليس لدي أدنى شك في أنه كلما تم تطبيق معالجات أسرع والتعلم الآلي و الذكاء الاصطناعي على المساعدين الرقميين ، سوف يصبحون أكثر ذكاءً. لكنني أظن أن المزيد والمزيد من الشركات التي تنشئ مساعدين رقميين ستبدأ أيضًا في استخدام نموذج أمازون لتعليم الناس كيفية طرح الأسئلة الأكثر انسجاما مع الطريقة التي يريد بها المساعدون الرقميون أن يتم ذكر الاستعلام.