新Alexa功能：客户交互式教学技术解析

今天，某机构设备高级副总裁在西雅图公布了其组织的最新产品与服务。在演示中，某机构副总裁兼Alexa首席科学家介绍了Alexa科学团队的三项新进展。其中之一便是客户的交互式教学功能。

去年，推出了一项自学习功能，使Alexa能够根据客户重新表述请求或打断Alexa回应等线索，自动纠正理解错误。如今，数百万客户享受着这项功能带来的好处。但是，如果客户说了Alexa不知道如何理解的内容呢？为了允许客户直接帮助Alexa学习正确的解释，Alexa具备了与客户进行实时交互教学会话的能力，能够即时学习新概念，将这些概念推广到新的语境中，并将其与客户账户关联。

例如，如果客户说：“Alexa，把客厅灯设为学习模式”，Alexa现在可能会回应：“我不知道什么是学习模式。你能教我吗？”Alexa会从客户的回答中提取定义，当客户后来提出相同或类似的请求时，Alexa会执行学习到的操作。

与客户使用Alexa应用程序将操作与口头触发器关联的Alexa Routines不同，交互式教学允许Alexa通过对话询问未知或未解决的概念，以完成原本会失败的任务。交互式教学使Alexa能够学习两种不同类型的概念。一种是实体概念：在上面的例子中，“学习模式”是Alexa必须学习的新实体。另一种类型是声明式概念。通过声明式概念，Alexa学习如何解释伪装成声明的指令，例如“Alexa，这个房间太暗了”。

交互式教学是一种对话式AI解决方案，它使用多个深度学习模型的预测来决定教学会话中的下一个输出。这些模型有四个主要功能：

1. 理解差距检测：自动识别话语中Alexa不理解的部分；
2. 概念解释：从与客户的互动中引出并提取概念的定义；
3. 对话管理：确保关于新概念的对话保持在正轨上；
4. 声明式推理：评估Alexa可用的操作，为声明式指令找到最佳匹配。

Alexa的自然语言理解模型根据领域和意图对客户话语进行分类。它们还识别话语中的槽位和槽位值，即意图应操作的具体实体和实体类型。例如，在话语“Alexa，播放The Weeknd的《Blinding Lights》”中，“Blinding Lights”是槽位Song_Name的值，“The Weeknd”是槽位Artist_Name的值。

当排名靠前的槽位概率较低时，理解差距检测模型会识别出学习新槽位概念的机会。该模型也经过训练，能够拒绝某些话语。一旦客户参与教学会话，概念解释模型会从客户的自由形式语音中引出并提取新概念的解释。

例如，客户可以这样回答“你所说的‘学习模式’是什么意思？”这个问题：“嗯，你知道，我通常在晚上学习，把灯光亮度设为50%”。概念解释模型会从该话语中提取短语“50%亮度”，并将其存储为“学习模式”的定义。

对话管理模型检查客户对问题的回答是否在问题范围内。例如，当Alexa问“你所说的‘学习模式’是什么意思？”时，客户可能回答：“把它调到适合阅读的亮度水平”。该模型会识别出该回答没有提供合适的概念定义。

每次尝试引出定义失败后，对话管理器会降低后续问题的复杂度。例如，如果概念提取模型在一轮提问后未能提取“学习模式”的定义，对话管理器可能会问更直接的问题“你能给我一个亮度或颜色的值吗？”

最后，声明式推理模型结合机器学习和机器推理来预测与客户声明式话语相对应的操作。该模型还有助于在决定存储所选择的操作用于未来重用之前，验证所选操作在声明式话语的语境中是否语义合适。

成功的教学会话后，先前学到的概念可以在相关语境中重复使用。例如，当客户教会Alexa在客厅中“学习模式”意味着将灯光设为50%时，Alexa知道在办公室中也应用相同的概念。同样，如果客户教会Alexa通过开灯来回应“这里太暗了”这样的声明式话语，Alexa知道后续的话语“我在这里什么也看不见”应触发相同的操作。

除了自动推广已教授的概念外，可教学AI功能还允许客户明确指示Alexa忘记最近学习的或所有已学习的概念。推出时，客户交互式教学功能将适用于Alexa智能家居设备，并会逐步扩展到其他功能。这不仅是Alexa向前迈出的激动人心的一步，也是AI服务由终端用户明确教学的重要进展。
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