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Amazon Echo 背后的故事

文章作者:互联网金融 上传时间:2019-11-28

原标题:以Echo为例,从锂矿厂到数据矿厂的人工智能产业全景地图是这样的

Amazon Echo 背后的故事

1 Amazon Echo 原来的名字叫 Amazon Flash, Bezos 一开始准备用 Amazon 当唤醒词,后来经团队提意见,假如用 Amazon 当唤醒词的话,有可能会因为听到亚马逊的广告被唤醒从而产生一些不必要的麻烦,Bezos 这才妥协。据两名前员工所述, Lab126 实验室的员工都非常讨厌取名字,然而 Bezos 却恰恰相反。直到产品发货前几周, Bezos 才对名字做出妥协,唤醒词可以是 Alexa, 但是产品名字得叫 Echo。

2 Lab126 实验室在 2004 年建立,1 代表字幕 A ,26 代表字母 Z。大获成功的 kindle 就是该实验室的项目,被称之为项目 A,Fire Phone 被称为项目 B,而 Echo 则是项目 D ,开始于 2011 年,当时已经有几百个员工参与到这个项目里。

3 当时有几个问题困扰着工程师们。音箱要具备同时具备发音和拾音的能力,如何让音箱在音乐声足够大的情况下依旧可以被唤起?在研发的早期阶段,工程师们为了解决这个问题研发了一个小型设备,可以放置在房间内任意地方,即使用户远离主音箱,用户也可以唤醒设备。但是为了聚焦产品,研发团队最后将这一想法搁置一旁。最后这款小设备演化成了 Echo Dot。

4 在 14 年秋,团队对 Ehco 的拾音/处理能力是否足够好仍旧有分歧。Bezos 拒绝在 Echo 上使用除声音以外的任何控制/交互方式,他认为这是在作弊,而一些工程师则不这么想,他们觉得得给音箱配一个遥控器以便用户能够在家庭任意的地方控制音箱。幸运的是,之前为 Fire TV 已经开发了一款遥控器,最终两边达成妥协。第一批送达用户手中的音箱产品里包含了遥控器。经过一段时间观察数据后发现,用户几乎不使用遥控器,因此这款遥控器在之后的产品里就被去掉了。

5 一位曾经在项目组里工作过的员工回忆道,一开始团队的设立的目标是 17 美金的成本,卖 50 美金,而如今 Echo 的售价是 180 美金。加上开发费用、市场费用,每卖出一个音箱,亚马逊都有一定的亏损,但亚马逊拒绝回应。

6 语音技术储备上,亚马逊起步的有些晚,但是目标清晰明确。2011年收购语音识别公司Yap,这家公司成立于2006年,主攻语音转换文本的技术。2012年,亚马逊又收购了语音技术公司Evi,其在商品搜索的语音识别上有独特技术。后来亚马逊又收购Ivona Software,做文本语音转换技术。

7 响应速度是当时研发团队最关注的问题之一。当时的语音技术普遍的响应时间是 2.5 ~ 3 秒之间,研发团队将目标设为 2 秒。当团队把项目计划放到 Bezos 面前时,Bezos 认为响应时间应该在 1 秒。最终团队将响应时间压缩到了 1.5 秒。

8 就练 Echo 团队也为这个产品的定位头疼不已。最终他们在用户数据里找到了答案,超过 40% 的测试者表明他们的主要用途还是跟音乐相关。但 Bezons 却十分担心用户只关注音乐方面而忽略了 Echo 其他功能。他可以理解音乐是进入消费者视野的一个重要入口,但他有时候很纳闷为什么团队要花费纳闷大的力气在音乐上面。「主要是 Bezos 缺乏音乐素养」一个前团队成员如是说。

9 2015 年 6 月,亚马逊正式宣布面向开发者全面开放 Alexa;而当时,Echo 音箱的销售仍然处于邀请内测阶段,还没有正式发售。亚马逊对 Alexa 的开放分为两个方面:一个是允许第三方服务提供商在 Alexa 中加入更多的技能,这些技能完全是基于语音互动并直接面向消费者的,比如说透过 Alexa,可以让用户使用 Uber 提供的叫车服务。针对这一类开发者,亚马逊提供了一个名为 Alexa Skills Kit(简称 ASK)的开发包。

Alexa 另外一个层面的开放是允许第三方设备商在自己生产的设备中加入对 Alexa 语音互动功能的支持;基本上,所有具备听筒和音响的设备都能够得到支持,比如说智能手机、智能手表、音箱、汽车、电视机等。
而这些设备一旦支持 Alexa,就可以使用它所拥有的所有技能。针对这一类开发者,亚马逊提供了一个名为 Alexa Voice Service (简称 AVS)的开发包。

10 发布 ASK 和 AVS 的同时,亚马逊也同时宣布推出 1 亿美元的投资基金 Alexa Fund,以此来鼓励开发者参与到基于 Alexa 的语音技能开发中。

11 2016 年 6 月,在亚马逊发布 ASK 一周年之际,Alexa 技能数量突破 1000 大关。到了 2016 年底,这个数字涨了 5 倍。2017 年第一季度,Alexa 技能量首次打破了四位数的局面,突破 10000 并成为一个重要的里程碑。

导读:Kate Crawford是一位引领性的研究员,学者和作家,她在过去十年中一直在研究数据系统,机器学习和人工智能对社会的影响。她是纽约大学杰出研究教授,纽约微软研究院首席研究员,也是麻省理工学院媒体实验室客座教授。她最近的出版物涉及数据偏见和公平性,人工智能的社会影响,预测分析和正当程序,以及算法问责制和透明度。

Kate带领的AI Now研究所近期发表了一篇以Amazon Echo为分析起点的研究报告,试图让读者理解蕴含在智能产品背后的复杂知识内容,其中包含开采制造这些智能设备的材料、到收集用于训练设备内部智能对话模型的海量数据。

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也许你在生活中已经亲身体验过这个场景: 一个圆形的物体放在房间的一个角落里,它的外形小巧流畅,如果没人跟它讲话,它就默默地待在角落里,对周围无动于衷。

正在这个时候,房间的女主人,怀里抱着一个熟睡的孩子,她对着圆筒这样说道,“ Alexa,打开大厅的灯”,圆筒马上回复了她,“好的。”

随后不到一秒钟,房间亮了。女主人微微点头,将孩子带到楼上。

这就是用户与Amazon Echo智能设备的交互场景。这种简短的命令和快速的响应是当前智能音箱消费者与支持语音交互的AI设备之间最常见的互动情景。

但是,为了完成发生在这个瞬间的互动,我们需要一个庞大的知识矩阵:跨越采矿,物流,分配,预测和优化整个产业网络的资源提取、人工和算法处理等交错链条。这个系统的规模几乎超出了人类的想象。

我们怎样才能开始理解它,把它作为一种无限连接的网络结构?我们首先从一张单一的AI系统解剖图说起。

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《人工智能系统的剖析》

Anatomy of an AI System

“我们需要就大规模建设人工智能进行深入而复杂的对话。”

我们都朦胧地,不安地意识到我们的生活陷入了我们无法完全理解的系统中。你吃的最后一餐可能包含来自另外一个遥远国家的农产品,这些农产品经过收获、加工、包装、运输,然后卖到你的餐桌上。我们手中的手机则是一个更加复杂链条的最终产品:从一个非洲矿山的人工,到中国的生产装配线,再到旧金山的办公室里的设计人员。

解释这些系统如何连接以及它们对世界的影响并非易事。

凯特克劳福德和弗拉丹乔勒教授在最近的一个展览中,主要艺术作品是一张巨大的地图,高2米,宽5米,用于展示追踪一款现代最复杂产品之一的人工智能小工具:亚马逊Echo。

它是一堆乱七八糟的黑色和白色的分支线,看起来更像核反应堆的原理图而不是日常的小工具。该全景图被称为人工智能系统解剖图,但其副标题解释了其讨论的范围:“亚马逊Echo作为人类劳动力、知识与数据和行星上的资源结合产物的解剖图。”

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“解剖”的第一部分显示了Amazon Echo如何收集人类用户的数据和反馈

在报告发表之前,科技资讯网站The Verge的记者采访了纽约大学教授Kate Crawford,也是AI Now人工智能研究所的联合创始人,该研究所负责研究开发人工智能的社会影响。克劳福德(Crawford)和她的合作者,诺维萨德大学艺术学院教授乔勒说,由于缺乏对现代小工具、特别是人工智能的结构的认识,所以创作了这张解剖图。

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由Kate Crawford发起成立的AI Now Institute, 是一家测试人工智能对社会影响的研究机构

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