記者按：研究機構 IDC 曾預計，智能家居設備的市場將迎來強勁的增長；2019 年， 智能家居設備出貨量將同比增長 26.9%，達到 8.327 億臺；到 2023 年，這一數(shù)字將達到 16 億臺。
而根據(jù) Dashbot 之前的一項調(diào)查研究顯示，他們采訪了 1019 名 Amazon Echo 和 Google Home 用戶，其中，75% 的受訪者每天至少使用一次語音助手，23% 的人用語音助手來控制智能家居設備。
為了更好地了解亞馬遜在智能家居設備以及在 Alexa 相關方面的工作布局，VentureBeat 采訪了 Alexa 用戶體驗團隊的負責人 Nathan Smith，他的團隊專注于為 Alexa 設計更好的功能。記者在不改變原意的基礎上做了編譯。
以下是 VentureBeat 采訪 Nathan Smith 的對話實錄，記者編譯：
問：您可以先從總體上概述一下亞馬遜的智能家居和語音交互，然后再詳細介紹一下，您的團隊為了讓 Alexa 更好地管理聯(lián)網(wǎng)設備，做的什么樣的努力呢？
答：當然。我們認為智能家居目前正處于大規(guī)模使用和擴展的階段。現(xiàn)在有超過 60000 種產(chǎn)品和 7400 個不同的制造商與 Alexa 合作，我們可以清楚地看到的這樣一個趨勢：Alexa 讓控制智能家居設備的變得自由。
今年，讓我最振奮的是一個新功能，這個功能可以借助機器學習和人工智能來幫助 Alexa 來理解你用戶真正的意思，優(yōu)化用戶體驗。比如，隨著人們越來越多地往家里添置智能設備，他們很有可能會弄混這些設備的名字，所以，我們要做的就是讓 Alexa 更像人類。如果用戶對 Alexa 發(fā)出指令，讓 Alexa 打開“Sofa Lights”（沙發(fā)燈），但實際上他是希望 Alexa 打開"Living Room Lights"（客廳燈），Alexa 則會建議性地詢問，弄明白用戶真正的需求。
從某種程度上來說，這項功能讓用戶在對 Alexa 發(fā)出指令時能夠更加隨意，因為 Alexa 不再嚴格受制于語法，也不再嚴格受制于發(fā)音，即便是多語言混合使用，Alexa 對其進行分析。實際上，這一切都基于亞馬遜試圖建立一個能讓 Alexa 更理解用戶的世界，而不是訓練人們適應 Alexa 的工作方式。如果 Alexa 非常清楚用戶在說什么，那么，它將簡單地執(zhí)行任務；但我們希望，如果 Alexa 對某件事不是 100% 確定，它能夠在模棱兩可的環(huán)境下有所幫助，而不是直接執(zhí)行任務。
這項功能將從 12 月底開始在美國推出，然后會擴展到加拿大、澳大利亞、英國和印度。
問：Alexa 在決定響應一個命令時，還考慮了哪些其他因素？
答：Alexa 會收集基本事實，并將它們吸收到語義和行為模型中，以一種非常人性化的方式進行學習，就像一個孩子會對世界感到好奇一樣；而我們的模型旨在根據(jù)設備狀態(tài)和行為信號，以及環(huán)境信號對信號進行分層，然后再生成建議。
除此之外，我們還有很多工作要做，這種工作方式可以擴展到其他場景。我們看到來自各行各業(yè)和擁有不同技術背景的客戶開始使用支持 Alexa 的智能家居設備，這是利用尖端技術來簡化客戶體驗的第一步。
問：人工智能和機器學習顯然是 Alexa 的核心。除了幫助 Alexa 進行語言處理，智能理解指令，正確無誤地完成任務，您的團隊還在用人工智能解決其他挑戰(zhàn)嗎，有何進展呢？
答：在功能層面，Alexa 會根據(jù)它所連接的傳感器或設備上獲得的信息來提出建議。當用戶對 Alexa 說“晚安”時，Alexa 會檢查用戶車庫的燈是否還亮著，然后在模型中搜尋車庫燈平時的開關狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)異常后它就會提出建議。比如，“我注意到您車庫的燈開著，要不要我?guī)湍P燈？”
我們希望，隨著越來越多的用戶開始使用 Alexa，我們能夠跟上他們的需求，所以，我們使用機器學習等技術來展望未來，并從中學習。
問：就像您剛才說的，智能家居的使用率似乎在上升，這可能有一部分原因是聯(lián)網(wǎng)設備變得越來越便宜了。您還有哪些方法可以讓人們在入住時感到更便捷？
答：我們已經(jīng)在這方面做了很長時間的努力，其中最讓我們興奮的一件事就是，我們有了能夠?qū)崿F(xiàn)這種“零觸控”的能力。去年，我們發(fā)布了 Wi-Fi 簡易設置，它可以讓用戶快速配置上亞馬遜的智能設備，比如亞馬遜智能插頭。一般來說，只要用戶插上電源，Alexa 就會說，“嘿，我找到你的新設備了?！拔覀冞€將同樣的體驗帶到了藍牙低能耗燈泡上，我們正在努力擴大這項技術的廣泛應用。
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