Gli ingegneri di Amazon stanno modificando l’algoritmo di Alexa per aiutare l’assistente virtuale a indovinare le richieste degli utenti e offrirsi di risolverle, prima ancora che la domanda venga posta. Dopo che le è stato chiesto, ad esempio, per quanto tempo deve restare in infusione una bustina di tè, Alexa potrà suggerire di impostare un timer per il numero di minuti consigliati.
Gli ingegneri di Alexa Anjishnu Kumar e Anand Rathi hanno spiegato in un post sul blog che questo miglioramento è la continuazione degli sforzi per rendere le interazioni con l’assistente virtuale più naturali possibile. Chiacchierare con Alexa dovrebbe essere naturale come parlare con un altro essere umano, hanno affermato gli ingegneri, e consentire alla tecnologia di anticipare ciò che verrà dopo nella conversazione è la chiave per consentire un flusso di dialogo regolare.
“Ora, stiamo facendo un altro passo verso l’interazione naturale con una capacità che consente ad Alexa di dedurre gli obiettivi latenti dei clienti, obiettivi impliciti nelle richieste dei clienti ma non espressi direttamente”, hanno scritto Kumar e Rathi.
Raggiungere questo grado di intelligenza per un assistente virtuale è difficile e richiede una serie di algoritmi sofisticati. Per capire quale potrebbe essere l’obiettivo latente, Alexa deve analizzare più funzionalità nelle richieste degli utenti e confrontarle con i precedenti modelli di interazione. Il modello deve imparare dai comportamenti dei clienti, ricordando ad esempio che gli utenti che chiedono “per quanto tempo deve restare in infusione il tè” spesso richiedono successivamente un timer da impostare per quel periodo di tempo.
Non meno impegnativo è il processo di creazione di un suggerimento di follow-up basato sulle informazioni che Alexa ha identificato nella prima richiesta. L’algoritmo deve raccogliere una comprensione contestuale delle parole pronunciate dall’utente, al fine di trasferire le informazioni in modo strutturato per l’abilità successiva da utilizzare. Gli ingegneri di Amazon hanno sviluppato un cosiddetto “modello di trasferimento del contesto” per consentire la transizione. Uno dei compiti più difficili era capire se l’assistente virtuale dovesse indovinare le intenzioni degli utenti. “I nostri primi esperimenti hanno mostrato che non tutti i contesti di dialogo sono adatti alla scoperta di obiettivi latenti”, hanno detto Kumar e Rathi. “Quando un utente chiedeva ‘ricette per il pollo’, ad esempio, uno dei nostri prototipi iniziali eseguiva erroneamente la domanda: “Vuoi ascoltare il verso del pollo?”
Gli ingegneri hanno utilizzato un modello di apprendimento approfondito che tiene conto di vari elementi nel dialogo con l’utente, prima di decidere se attivare o meno un suggerimento. L’algoritmo effettua una valutazione in base a fattori che vanno dal testo del dialogo ai comportamenti precedenti degli utenti nei confronti dell’assistente virtuale, inclusa la frequenza con cui interagiscono con i suggerimenti multi-abilità di Alexa.
“Siamo entusiasti di questa invenzione in quanto aiuta a scoprire le capacità di Alexa e fornisce maggiore utilità ai nostri clienti”, hanno affermato gli ingegneri di Amazon.
Ma sebbene gli ingegneri di Alexa abbiano insistito sul fatto che l’algoritmo debba suggerire un follow-up solo quando trova il contesto adatto, è facile immaginare quanto potrebbe diventare invasiva Alexa se la tecnologia dovesse risultare difettosa. Se Alexa sbaglia il contesto delle domande dei clienti e inizia a indovinare richieste irrilevanti, la tecnologia potrebbe diventare un fastidio, più che un vantaggio.
Per ora, la nuova funzionalità è disponibile per i clienti Alexa in inglese negli Stati Uniti e non richiede ulteriori sforzi da parte degli sviluppatori di abilità per l’attivazione.
Fonte Fastweb.it