亚马逊希望将房屋的明智家用设备配置为非接触式专业知识
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明智的居住设备市场有望蓬勃发展。简单地问一下IDC分析师，他们预测出货量将从一个12个月到2019年的下一个季度增长26.9%，以成功实现8.327亿美元的收入。楷模。作为对IDC的回应，到2023年，全球将有近16亿个单位交付给客户的物业
。
亚马逊依靠她。在Dashbot的最新调查中，有75%的受访者至少每天使用过Alexa之类的语音助手，其中23%的受访者表示，他们会通过助手管理明智的居住单位。在这一组中，每天有63%的人使用居住自动化助手。
因此，Alexa在控制轻度灯泡，储物门开启器，灵敏的锁和其他灵敏的组件方面更健康，可能并不令人惊讶。十月份，在亚马逊发布了一个API，使Alexa可以灵活地与运动和门传感器进行对话之后，这家总部位于西雅图的公司推出了用于连接灵敏相机和视频相机的改进工具。响起回声单位。在全新的Echo Present 5上，发现面板突出显示了与明智的住宅家用设备相关的最常见职责。不久前，亚马逊推出了Alexa Conversations，以实现清晰的多轮互动，将类似于“ Alexa，开始清洗”的易于记忆的说明带给类似于Roomba机器人的装置。
为了提高人们对Alexa在亚马逊智能住宅生态系统中的认知度，我们采访了Nathan Smith，后者领导购物者专业知识人员为客户创造了新的选择。Alexa明智的住所客户。这是我们对话的笔录。
VentureBeat：我相信我们可能会首先从总体上概述亚马逊的“明智居住”和语音交互策略，然后深入研究您和您的员工为处理相关部门而开发的概念。使用Alexa更简单。这听起来不错?
内森·史密斯：毕竟。我们希望明智的房子现在处于巨大的采用和成长的间隔中。基本上，在拥有卓越专业知识之前，采用者的人数已经增加了很多，但是我们已经超越了这个阶段。如今，来自7,400个完全不同的生产商的超过60,000种与Alexa兼容的商品都来自该公司，而目前的发展是让Alexa民主化那些部门的管理。
这是我最近12个月中最兴奋的问题之一，它是一项崭新的功能，它利用机器学习和综合智能功能来帮助Alexa不仅感知您所说的内容，而且还感知您真正需要说的内容，在此之后，您可以轻松实现消费者专业知识可以解决这一问题。
我们正在解决的问题是买家的建议，因为我们一直在互联网上托管个人，这些人本质上并没有能够识别住所的明智单位。我们反复碰到这一缺点-个人一直在努力地重新寻找单位的名称，一旦他们向自己的物业中添加了新单位，这种情况就更加恶化了。
我们所做的是使Alexa更具人性化。如果您问Alexa一件事，例如“嘿，Alexa，激活沙发灯”，但是您正在尝试用柔和的名称命名Dwelling Room Lights，而Alexa可能不知道您的意思，她会说， “哦，你学到了吗，你暗示休息室里有灯吗?”
这种专业知识使个人可以在住所时安静地讲话，并超越了Alexa事先理解的严格语法，在许多现实生活中的使用实例中提供了帮助。其中一个由具有可比转录本的短语组成，而相反则由混合字符组成，类似于当个人在自己的[自己的]或系统名称(在Alexa智能手机应用程序中)添加表情符号时。它可以纠正短语，而对实际发音没有严格要求，甚至可以帮助多语言实例。如果您混合使用各种语言的名称，Alexa可以从中学习。
上下文是，我们试图构建一个世界，让Alexa通过这种世界以一种更纯粹的方式来理解您，而不是指导个人以Alexa的方式说话。如果我们对“您所说的话”有一个很好的考虑，那么我们将仅进行假设的活动，但是我们正在朝着使Alexa能够从客户那里获取真相的时装模特的方向转变。 。如果我们不是对某件事不是100%肯定的，我们就不需要询问购物者的能力就可以消除购物者的能力，但是我们还需要Alexa在模棱两可的情况下有用。
我们从12月下旬开始在美国部署此功能，最近又将其扩展到了加拿大，澳大利亚，英国和印度。作为初步结果，当Alexa要求购物者将其提供给他时，在80%至90%的情况下，他通常都会接受。
VentureBeat：Alexa在弄清楚如何回复订单时，要记住哪些不同的组件?
史密斯(Smith)：收集地面真理并以语义和行为方式将其吸收，以一种真正的人类方法来教育您-婴儿提出有关世界的问题的方式-奠定了[Alexa]自动学习的基础。实际上，我们的时尚通过系统的状态和习惯(例如，什么时间打开了什么单位)以及环境指标(类似于日期和时间)来叠加指标。时装使用所有这些要素来产生想法。
尽管如此，可能仍有大量工作要做，我们预计我们将针对不同情况开发这种实用程序的范围。Alexa看到越来越多来自完全不同的技术背景和完全不同的技术背景的客户利用房屋中的敏感部件。这是利用卓越专业知识并简化购物者专业知识的第一步。
VentureBeat：从他的语言治疗到他的理解，通过他巧妙地将指令传递给Alexa的强大能力的方式，合成智能和机器研究都在Alexa的冠状动脉心脏上。您和员工使用AI应对的挑战是什么?你得到了什么?
史密斯：在功能阶段，可能会有Hunches，这是Alexa主要根据他对传感器或相关单元的了解而提供信息的地方。当您说出类似“ Alexa，晚上好”的命令时，它会检查存储中的灯是否仍然打开并且在一天中的某个时刻通常不亮，从而通知您答复。Alexa会说一句类似“晚安。您了解，顺便说一下，我观察到您的存储中的灯亮了。您想让我为您炫耀一下吗?”并在确定的阶段为客户提供有用的信息明智的居住程序，而不必强迫他们深入一堆公用设施屏幕。
这些选项使用Amazon Internet Companies启用的机器学习策略。我们正在SageMaker平台上大规模利用这些实时选项，这使我们可以在更短的时间内进行迭代。
VentureBeat：就像您在过去提到的那样，明智的房屋的采用率显然在上升，这可能部分是由于相关单位的价格较低，例如因为Philips最近采用了合适的蓝牙序列。您还如何简化首次使用者的集成?
史密斯：我们在这个空间上已经花了很长时间了，最令我们兴奋的许多问题之一是非接触式设置的灵活性。在最后的12个月中，我们推出了Wi-Fi简易设置，可让您快速配置类似于Amazon Sensible Plug的Amazon Wi-Fi装置。主要是将其插入，然后Alexa会说：“嘿，我发现了您的新系统。” 无需其他配置。我们传达了与低功耗蓝牙低功耗灯泡相同的专业知识，例如全新的飞利浦Hue商品，并且我们实际上正在努力使用这些专业知识进行开发。
通过设置后的设置，当您有一个与Alexa对话的工具时，我们会在最后12个月结束时启动一些选项，以帮助您在可能需要的不同配置和上下文实现操作之间进行。与Alexa完全互动。我们希望客户能够处理一些问题，例如将其房间放置在房间中，以便一旦他们与多个房间中的一个肯定地商定后，Alexa就会锁定适当的系统。
这就是为什么我们在最后的12个月内部署了额外的上下文相关配置专家。如果您说“ Alexa，激活电灯”，她将能够通过安装房间并安装电灯的声音进行说明。我们已经发现客户实际上对此很在意，因为它在主要时间就不会干扰系统的管理。
VentureBeat：我很肯定您需要记住Alexa系统的完全不同类型的组件，不是吗?我说的是与当前回声相反的回声水平。
史密斯：我们将它视为许多完全不同的模式之间的一个网格-许多公用事业，语音和显示屏之间的网格-由于每种模式都有完全不同的优势。当您尝试在免提模式下做一件事时，声音实际上是不错的，但是当您尝试无声地做一件事时，声音却不太好。那是我们依赖屏幕上交互的地方。
实际上，我们追求的是确保随着越来越多样化的购买者开始使用Alexa，我们能够满足他们的需求，而不会尝试返回并说：“好吧，您如何教育他们以前的模特?作为替代品，我们使用类似于机器学习的专业知识来期待和学习。
重要的因素是利用针对不利因素的量身定制的方法，无论是查看习惯还是尝试建立与底层事实的语义相似性，然后根据这些特殊情况来调节元模型。人为指标，产生有用的消费者专业知识，作为创建假设的替代方法。