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亚马逊是如何建设Alexa生态系统的,背后的故事韦

2019-10-07 18:47

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

一直在人工智能领域领先的Google,家庭智能小管家这块却让亚马逊夺得先机。研调机构估计,Amazon Echo从2014年推出至今已热销超过300万,俨然是最新一代的科技宠儿。面对Amazon Echo,Google于4日发表Google Home,将于11月4日正式发售。

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。

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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。

不过令人好奇的是,同样都是可连网喇叭、都内建人工智能,Google Home和Amazon Echo到底有什么不同?

亚马逊Alexa如果仅作为亚马逊购物网站的入口,走封闭的老路,只怕也难逃Amazon Fire 智能手机失败的命运。

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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Alexa就是人工智能(AI),是放置在云端的个人助手,通过许多外部物理设备,接收用户发出的语音指令。这些设备就包括Amazon Echo。

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硬件:Google Home较便宜、多种颜色可选

Echo在2014年末集成了Alexa。在Alexa早期,技术专家们纷纷嘲笑这个设备无非是让你用语音告诉她想要在亚马逊上买什么。

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。

价钱部分,Google Home定价129美元,较Amazon Echo定价180美元便宜,不过亚马逊也有推出较低阶、但同样装载亚马逊人工智能Alexa的Echo Dot和Amazon Tap,售价分别为50美元和100美元。

笑声还没停,消费者却开始购买并爱上了Echo。Echo不过是包含一些麦克风,一只扬声器的设备,人们真正爱上的是Alexa。有些人会买两三个,在家里搭建小环境。产品获得好评如潮,直至今日。

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。”

硬件上,Amazon Echo内建7个麦克风用来接收语音,Google Home则仅内建2个麦克风。不过Google指出,他们通过机器学习算法,让2个麦克风的语音识别能力就跟7个麦克风相同。

在厨房里Alexa表现得简单又实用。她能够为你朗读菜谱或者新闻;可以为你设定to-do list。当然啦,也可以为你在亚马逊下订单。

韦德国际1946手机版官网,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。

不过亚马逊推出Amazon Echo至今2年,只有黑白两色可选择。而Google Home则是一口气推出7种颜色,可替换白色圆筒机身的底座,有灰、橘、绿、紫、黑、白、铜色,消费者可依家中摆设订制化外观。

Alexa 的聪明和功能虽然比不上其他的个人助手,比如Apple的Siri,Google的Google Now,但是她的倾听能力更佳,并且她没有局限在一只手机里,也没有局限在一些平台的围墙之内。亚马逊让第三方开发者和设备制造商很容易地集成 Alexa。这些早期战略选择将使得Alexa的智能在未来扩大优势。

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。

软件:Google Home集结人工智能、自然语意理解和搜寻强项

Alexa 是开放的

亚马逊称呼Alexa所做的数字化小差事为“技能”,包含了从阅读新闻到关闭客厅照明的任何事情。亚马逊创造了一些“技能”,但是更多的“技能”是由第三方的开发者创造的。在Alexa app里,现在有100多种技能,有些非常实用。

亚马逊同样开放了平台,连接智能家居制造商。几天前,Amazon发布了一款API,开发者能够用它向Alexa发布指令,来控制他们的产品。这样,任何智能照明公司都能够教会Alexa听懂并且执行一条来自用户的语音命令,“Alexa,把厨房的灯光调暗点”。

亚马逊去年夏天和一些著名的合作伙伴开始了API的beta测试,包括Nest,Ecobee,Sensi,Samsung SmartThings,Wink。当更多的应用制造者参与进来,Alexa将变得更有用。

亚马逊的另一项将Alexa扩展到更多第三方设备的方法是通过Alexa 语音服务(Alexa Voice Service,AVS)。这项服务允许任何连接设备制造商把Alexa的“大脑”置入他们的产品,只要它有一个麦克风和扬声器。因此,一台联入的闹钟可以立即获得播放音乐、回答问题和控制智能家庭产品的能力。

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。

由于Google有强大的服务生态系,可整合自家行事历、email等服务,比起亚马逊,更能掌握用户信息。例如,Google Home的My Day功能,可以在一早告诉你目前时间、天气、出行所需时间以及摘要当日行程。

Alexa 是基于语音的

Alexa 的基础是语音。消费技术领域中很多最聪明的人欣然承认,相比在屏幕上触击按钮,语音对话是更自然的交互方式。亚马逊花费了很多时间和资源,让Alexa清楚地听见和领悟房间中人们话语,并理解当时的上下文。简而言之,亚马逊正在教会Alexa不仅理解用户的语言,更重要的是他们的意图。

这是音频工程和机器学习两方面的挑战。比如,Echo设备在它的顶部一圈有六只麦克风。当Alexa了解到哪一只麦克风距离声源最近,其他的麦克风就退避,让位给这一目标麦克来收听。这就是Alexa即使从她自己的扬声器里大声播放音乐,也还能够听清你的声音的原因之一。

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。

Google拿手的搜寻功能也在Google Home展露无遗。例如,就算不记得歌名,只要给Google Assistant够多线索,她还是能猜出你想听的歌。Google在大会中demo时,“播放《动物方程式》里夏奇拉的歌”,Google Home便自动拨放夏奇拉的《Try Everything》。

Alexa 没有锁在手机里

Alexa是一个独立的家庭应用,可以听见来自房间里,甚至是来自其他房间的命令和指令,而Apple的Siri和Google Now在大多数情况下束缚在一只手机里。作为家庭互联实际上的大脑,Alexa看上去更像一个合理的选择。

微软也宣布了Build上的语音平台。与Alexa相似,它允许开发者将语音和个人助手特性快速构建进他们的app和设备。

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Alexa的中国对手

提到语音平台,就不能不提国内智能语音技术领头羊科大讯飞。科大讯飞和IBM、微软等一样,已在人工智能行业开始了提前布局:2014年,科大讯飞发布了攻 关人工智能的“讯飞超脑”计划;2015年,科大讯飞重新定义了万物互联时代的人机交互标准,发布了人工智能的人机交互界面——AIUI。

除了坚持源头创新,科大讯飞还积极把自己的科研成果分享给合作伙伴,希望和合作伙伴们做大做强产业生态。目前讯飞开放平台不仅为客户提供了世界领先的人工智能技术,还让更多的创业者可以免费借此进行语音产品的研发和测试。目前科大讯飞开放平台已有7亿用户,创业项目达13万家,日访问量超过15亿人次。 (via讯飞官网)

7亿用户、15亿日访问量简直是难以置信的天文数字。不过只要看看讯飞语音技术参与的移动端应用,也就不讶异了。讯飞官网上一共公布了150款移动端应用,这里面包括新浪微博,高德地图,携程旅行,米聊,PPTV聚力……

这或许是讯飞的尴尬之处。拥护如此庞大的用户群体,却没有获得多少存在感。尽管讯飞也有自己的语音硬件——麦克风阵列,但是相比亚马逊,距离最终消费者太远。这当然源自讯飞对于自身优势的认知和“软件公司”这一自我定位,但也反映出在软硬件产品体系和行业生态建设上,即便是国内顶尖公司与国际独角兽相比也还存在着不小的差距。

不论是亚马逊,还是谷歌,或者是亚洲近邻三星,在构建产品生态系统方面都为我们做出了表率。例如三星的一款虚拟现实头显Gear VR,就是由Oculus为其定制。而Oculus是一家2014年被Facebook收购的沉浸式虚拟现实技术公司。这样的合作模式值得我们借鉴。

至此我们可以得出三点结论:

1. 人工智能在家庭场景中展现出巨大的应用空间,巨头们已经开始布局,并投入了实验性产品,国内的高科技企业必须把握住这一市场机会。

2. 要与国际巨头争夺智能家居市场,必须有自己完整的软硬件生态系统。适时地以爆款产品冲到前台很重要。

3. 开放的心态是构建生态系统的关键。在硬件开发能力不足时,需要放低姿态,合纵连横才可共赢,固步自封必然没有出路。

《人工智能系统的剖析》

专注发展人工智能,也让Google Home可以进行更自然的对话,而不是机械式的一问一答。

Anatomy of an AI System

例如,虽然Alexa可以协助在亚马逊上购物,但却需要通过一来一往、回答许多问题,才能让Alexa理解你想买什么。而Google Home则是可以理解整个对话脉络、而非仅只于单一问题,让对话更自然。Google在发表会上demo,当问完Adele的真实姓名后,可以再接着问“她得了多少座葛莱美奖?”Google可以理解问题中的“她”就是“Adele”,答出正解。

“我们需要就大规模建设人工智能进行深入而复杂的对话。”

平台:亚马逊会超过3千项技能、Google有跨平台优势

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。

当然,Amazon Echo能掀起智能小管家旋风不是没有原因。亚马逊和第三方应用整合,拥有超过3,000项技能,包办Uber叫车、订Pizza等任务;同时,Amazon Echo也是智能家电控制中枢,可以控制灯、门锁、恒温器、电扇等,亚马逊还成立1亿美元的Alexa基金,用来投资合作的智能家电硬件厂商。

解释这些系统如何连接以及它们对世界的影响并非易事。

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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。

亚马逊抢先两年布局服务生态系,Google要追赶上势必还需要一段时间。不过,有了过去开发Android系统、和app开发者合作的经验,Google对建立生态系并不陌生。

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。”

此外,原属Google母公司Alphabet旗下的智能家居公司Nest,也将并入Google物联网部门,产品包括恒温器、烟雾警报器和监视器等。

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而在跨设备上,Google还有一项极大的优势,只要家中任何电视内建Google Cast或装有Google Chromecast,便可直接请Google Home在电视播放YouTube影片。反观Amazon Echo,需经过繁琐步骤才能做到相同的事:电视必须装载无线接收器,再通过跨平台工具IFTTT连上Alexa。除了电视,只要手机有装Google Assistant,Google Home便能将信息传给手机,不过目前这项功能仅限于Google Pixel和Pixel XL。

“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

Google Home下一步:不同人的语音识别

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。

Google和亚马逊都希望它们的产品可以成为“个人化助理”,不过目前两者一次都只能连上一个账户。

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Google产品管理负责人Mario Queiroz接受《The Verge》采访时曾说,Google Home最终目标是可成功识别屋内不同人,如此一来,就算是不同人请Google Home告知当日行程,都能获得来自个人账户的订制化答案。

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

“我们需要就大规模建立人工智能的影响进行深入而复杂的对话,”Crawford说。“通过‘解剖学’,你可以看到它,并开始理解为更大的一部分。”

TheVerge:首先,为什么选择Amazon Echo作为该项目的重点?

Kate Crawford : 我对这些系统中基于语音的简单交互非常感兴趣。Echo坐落在你的房子里,看起来非常简单和小巧,但它有很大的根源,可以连接到庞大的生产系统:物流,采矿,数据采集和AI网络培训。这是你从未见过的整个基础设施堆栈。你只需要一个简单的声音命令 -:

“Alexa,打开灯”

它就像变魔术一样将灯打开。

但是,试图深入调查并理解这种魔法如何运作的,是这个项目的意义所在。从这个角度看,Echo是强大的,因为它为用户提供了这种方便感,但是当你打开盖子时,你可以看到为了生产它所需要的巨大成本。

有人会说,技术一直都是如此。当大家谈到在19世纪,因为要收获天然乳胶为海底电缆做绝缘包装的需求,导致了巨大的森林砍伐,这又和如今有什么不同?

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19世纪英国船只在大西洋海面上向海底铺设电缆

在此之前,我们经历过许多技术繁荣,同时提取资源以实现这一目标。这当然是一种趋势。但我会说,转向人工智能是非常非常重要的原因。首先,它的运作水平开始改变社会本身的运作方式,因为人工智能系统正在建立在对我们最重要的机构中,从医疗保健到刑事司法,这些系统真正改变了大家与世界互动的方式。

Echo采用多种矿物质建造,包括从玻利维亚的乌尤尼盐沼收获的锂。 摄影:Dean Mouhtaropoulos / Getty Images

TheVerge:解剖本身分为三个广泛的系统,每个系统都称为“提取过程”。其中一个物质资源的提取过程,分为用于数据和用于人工两种。为什么你认为以这种方式构建这些系统是有用的,如“提取”?

Crawford:所有这些过程都以不同的方式提取价值。当你想到煤炭开采时,举一个例子,你可能会想到一个行业推动了猖獗的增长,高利润,但这也产生了最初在经济体系中被忽视和不计数的成本。资源开采的真实情况可能需要数十年才能出现。数据挖掘是否具有超出我们当前经济框架的类似未知成本?

“人工智能系统正在从各种人类活动中提取剩余价值。”

由于像Frank Pasquale(作家)这样的学术界人士的重要工作,算法黑盒子的概念现在已经众所周知了。我们的项目对如何与其他种类的黑匣子联系感兴趣。Echo本身是一种非常难以检查的盒子:用户无法看到它是如何工作的,它如何记录数据,或者如何训练其算法。然后是通过多层承包商,分销商和下游组件制造商围绕如何收集和冶炼和组装其中的简单组件的隐藏物流。

在这篇文章中,Crawford写了一个例子,说明英特尔多年来如何才能很好地了解自己的供应链,以确保其微处理器中不含刚果产的金属钽。想象一下,公司资源充足,拥有高技能的员工,以及完善的记录保存和数据库,并且需要花费数年才能了解自己的采购模式!

这表明这些流程在公司内部进行调查和分析的难度,更不用说在外部工作的研究人员和记者了。但是,讲述生产故事的过程非常重要,而且需要:我们如何开始看到全球技术产品生产的令人眼花缭乱的复杂性。

在文章中,Crawford还谈到世界资源配置复杂链式结构,会导致财富积累方式的再次转变,系统顶端有一些亿万富翁,他们提取最大价值,你越往物流和生产链,越接近原材料,差距就越大。例如像亚马逊CEO杰夫贝索斯(Jeff Bezos),通过机器学习算法和现代电子商务的结合,在2018年,亚马逊销量、盈利以及股价的飙升,股价在三年内上涨了270%,在过去的12个月中上涨了103%。而现在,亚马逊正在逐步逼近苹果,有望成为世界上市值最高的公司。贝索斯的个人净资产则接近1600亿美元,并成为这个星球上目前为止最富有的人。

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首席执行官杰夫贝索斯在2018年的前五个月平均每天赚取2.75亿美元。这显然是一个很大的数字,但是你把它与下游更远的工人形成鲜明对比,才能真正理解这种差距。

大赦国际组织发布了一份刚果矿区童工的调查报告,其中钴被追踪用于锂离子电池。在这种情况下,其中一个钴矿的孩子需要连续工作大约700,000年才能获得与Bezos一天收入相同的金额。

这种不平等在整个工业历史中都会重演,并不是人工智能时代所特有的现象。但是大规模的人工智能系统需要大量的数据,基础设施和维护,因此很少有公司能够构建和运营它们。如果我们能够很好地管理这些系统,那么随着时间的推移思考这意味着什么是重要的。返回搜狐,查看更多

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