アレクサ、あなたと話す方法を教えて| ティム・バジャリン

1992年にAppleが最初のパーソナルデジタルアシスタント（PDA）であるNewtonを導入したとき、この世界が長くないことは最初から明らかでした。

概念として、ニュートンはヘッドターナーでしたが、そのデザインと機能は控えめに言っても弱かったです。

最大の問題は、深刻な欠陥のある手書き認識技術でした。 当時利用できたモバイルプロセッサは、このタスクをどのレベルの精度や精度でも処理できませんでしたが、ソフトウェアの実行は不十分でした。

当時AppleのCEOであったジョン・スカリーの依頼でニュートンの打ち上げのためにシカゴに飛んだことを覚えています。 しかし、ステージ上のデモ中に、手書き認識が繰り返し失敗しました。 それはソフトウェアの初期バージョンであると言われましたが、私はAppleが期待を裏切っているという強い感覚がありました。

ニュートンの初期に、Palm Computingの創設者であるジェフ・ホーキンスは自分のバージョンのPDAの開発を始めました。 そのデバイスがまだ開発中である間、ホーキンスは私を彼のオフィスに招待してモックアップを見せました。モックアップは最終的にPalmPilotになるものに見えるように彫刻された木製のブロックです。

ホーキンスに、なぜニュートンが失敗したと思ったのか尋ねた。 彼は、1989年にGridPadと呼ばれる最初の実際のペンコンピューティングラップトップを導入したGrid Systemsでの時間を指摘しました。 また、CPUのレベルが低く、真の文字認識を処理できませんでした。 しかし、ペン入力と文字認識に関しては、マニュアルに記載されているとおりに正確な式に従って文字を書く必要があることをホーキンスに教えました。

そのため、PalmPilotにはGraffitiライティングシステムが含まれており、PalmPilotが理解できる方法で、数字、アルファベットの文字、または特定の文字（#、$など）を書く方法をユーザーに教えました。 私はPalmPilotをテストした最初の一人であり、Graffitiは非常に直感的であることがわかりました。 機械が理解した言語でそれを使用する方法を教えてくれたので、これを逆プログラミングの形式と呼ぶことができます。

今日は早速です。デジタルアシスタントでも同様のことが起こっていると思います。

今回の大きな違いの1つは、処理能力とAIおよび機械学習により、これらのデジタルアシスタントがよりスマートになりますが、常に正確ではないことです。

私はグラフィティのような動きだと思うので、AmazonはAlexaが答えることができるダース以上の新しい質問を含むメールを毎週送ってきます。 Alexaに適切な質問をすることを教えてくれるので、これも一種の逆プログラミングです。

最近のメールから、Alexaが応答できる新しいものの一部を以下に示します。

•「アレクサ、心に何がありますか？」

•「アレクサ、「ハッピー」の別の言葉は何ですか？」

•「アレクサ、チキンとほうれん草で何が作れますか？」

•「アレクサ、ママに電話して」

•「アレクサ、スペルスキルをテストしてください。」

•「アレクサ、朝起きて。」

•「アレクサ、映画 ブラックパンサーの 長さは？」

•「アレクサ、イアンビックペンタメーターで話す。」

•「アレクサ、記念日まであと何日？」

これらの毎週のプロンプトは、私と他のEcho所有者がAlexaに質問する適切な方法を理解することを可能にし、プラットフォームとの相互作用に対する自信を高めます。

より高速なプロセッサ、機械学習、AIがデジタルアシスタントに適用されると、よりスマートになることは間違いありません。 しかし、デジタルアシスタントを作成する企業も、デジタルアシスタントがクエリの記述方法に合った質問をする方法を人々に教えるAmazonのモデルを使用し始めると思います。