Алиса Голосовой помощник - современного человека не удивишь тем, что можно задавать компьютеру или мобильному девайсу вопрос, а после получать логичный, разумный голосовой ответ. Но Яндекс удивили тем, что решили выпустить своего голосового помощника, который сейчас активно рекламируется самыми различными методами.
Говорить о полноценном управлении компьютером с помощью голоса и Алисы пока абсолютно бессмысленно. Даже Siri, которая модернизируется годами, пока решает не так много задач на макбуках. А приложение Алиса и вовсе в какой-то мере является голосовым справочником и мелким помощником. Но давайте не забывать, что старт искусственного интеллекта состоялся только в мае 2017 года. Яндекс очевидно будет всячески развивать Алису.
Нейронные сети - это будущее. За счет данного будущего существует и Алиса Яндекс. Преимущество нейронных сетей в том, что реакция на ваши вопросы от Алисы всегда будет весьма оригинальна. Именно по этой причине многие используют Алису просто в перерывах от работы, пытаясь общаться с голосовым помощником на различные темы, попутно задавая глупые вопросы. Поболтать с Алисой действительно можно. Причем разговор не будет ничуть абсурдным. Логичный вопрос - логичный ответ. Алиса голосовой помощник скачать на Андроид бесплатно можно в конце описания на русском и без регистрации.
Так что же стоит ожидать от помощницы? Помощник Алиса для Windows способна определенный ряд приложений закрыть или запустить. Она отлично справляется с серфингом в сети. Легко выстроит маршрут и выступит в роли продуманного навигатора. Расскажет, какая погода за окном и какая температура на улице будет в ближайшие часы. В основном, это все возможности приложения. Поэтому большинство пользователей решают скачать Алису исключительно для того, чтобы упростить серфинг в сети. Когда нет желания вписывать в поисковую строку длинный запрос, гораздо проще проговорить слова и получить выдачу с поисковой системы. Скачать Алиса Яндекс на компьютер для Windows 7/10 бесплатный голосовой помощник от Яндекс на русском рекомендуем по ссылке в конце обзора.
Алиса голосовой помощник - серьезный конкурент Siri? На сегодняшний день конкурировать с эппловским продуктом искусственный интеллект не способен. Опять же, потому что большинство возможностей Алисы ограничиваются серфингом в сети. Но, стоит понимать, что Siri существует кучу лет и на начальном этапе также практически не приносила никакой пользы пользователям. Яндекс обещает расширять функционал своего «детища», но что конкретно стоит ждать от искусственного интеллекта, нам не сообщают. Голосовой помощник Алиса от Яндекс скачать на русском можно по ссылке ниже.
В будущем, как нам кажется, люди будут взаимодействовать с устройствами с помощью голоса. Уже сейчас приложения распознают точные голосовые команды, заложенные в них разработчиками, но с развитием технологий искусственного интеллекта они научатся понимать смысл произвольных фраз и даже поддерживать разговор на любые темы. Сегодня мы расскажем читателям Хабра о том, как мы приближаем это будущее на примере Алисы – первого голосового помощника, который не ограничивается набором заранее заданных ответов и использует для общения нейронные сети.
Несмотря на кажущуюся простоту, голосовой помощник – один из самых масштабных технологических проектов Яндекса. Из этого поста вы узнаете, с какими сложностями сталкиваются разработчики голосовых интерфейсов, кто на самом деле пишет ответы для виртуальных помощников, и что общего у Алисы с искусственным интеллектом из фильма «Она».
На заре своего существования компьютеры в основном применялись на крупных научных или оборонных предприятиях. Про голосовое управление тогда размышляли лишь фантасты, а в реальности операторы загружали программы и данные с помощью куска картона. Не самый удобный способ: одна ошибка, и все нужно начинать сначала.
С годами компьютеры становятся доступнее и начинают применяться в компаниях поменьше. Специалисты управляют ими с помощью текстовых команд, вводимых в терминале. Хороший, надежный способ – он применяется в профессиональной среде и по сей день, но требует подготовки. Поэтому когда компьютеры стали появляться в домах обычных пользователей, инженеры принялись искать более простые способы взаимодействия машины и человека.
В лаборатории компании Xerox зарождается концепция графического интерфейса WIMP (Windows, Icons, Menus, Point-n-Click) – массовое применение она нашла в продуктах уже других компаний. Заучивать текстовые команды для управления домашним компьютером больше не требовалось - им на смену пришли жесты и клики мышью. Для своего времени это было настоящей революцией. И теперь мир приближается к следующей.
Теперь почти у каждого в кармане лежит смартфон, вычислительных мощностей которого достаточно, чтобы посадить корабль на Луну. Мышь и клавиатуру заменили пальцы, но ими мы совершаем все те же жесты и клики. Это удобно делать, сидя на диване, но не в дороге или на ходу. В прошлом для взаимодействия с компьютерными интерфейсами человеку приходилось осваивать язык машин. Мы верим, что сейчас пришло время научить устройства и приложения общаться на языке людей. Именно эта идея легла в основу голосового помощника Алиса.
У Алисы можно спросить [Где поблизости выпить кофе?], а не диктовать что-то вроде [кофейня улица космонавтов]. Алиса заглянет в Яндекс и предложит подходящее место, а на вопрос [Отлично, а как туда пройти?] - даст ссылку на уже построенный маршрут в Яндекс.Картах. Она умеет отличать точные фактовые вопросы от желания увидеть классическую поисковую выдачу, хамство – от вежливой просьбы, команду открыть сайт – от желания просто поболтать.
Может даже показаться, что где-то в облаке работает нейронная чудо-сеть, которая в одиночку решает любые задачи. Но в реальности за любым ответом Алисы скрывается целая цепочка технологических задач, решать которые мы учимся уже 5 лет. И начнем мы свой экскурс с самого первого звена – со способности слушать.
Привет, Алиса
Искусственный интеллект из научной фантастики умеет слушать – людям не приходится нажимать на специальные кнопки, чтобы включить «режим записи». А для этого нужна голосовая активация – приложение должно понимать, что человек к нему обращается. Сделать это не так легко, как может показаться.
Если вы просто начнете записывать и обрабатывать на сервере весь входящий звуковой поток, то очень быстро разрядите батарейку устройства и потратите весь мобильный трафик. В нашем случае это решается с помощью специальной нейронной сети, которая обучена исключительно на распознавание ключевых фраз («Привет, Алиса», «Слушай, Яндекс» и некоторых других). Поддержка ограниченного числа таких фраз позволяет выполнять эту работу локально и без обращения к серверу.
Если сеть обучается понимать лишь несколько фраз, вы могли бы подумать, что сделать это достаточно просто и быстро. Но нет. Люди произносят фразы далеко не в идеальных условиях, а в окружении совершенно непредсказуемого шума. Да и голоса у всех разные. Поэтому для понимания лишь одной фразы необходимы тысячи обучающих записей.
Даже небольшая локальная нейронная сеть потребляет ресурсы: нельзя просто взять и начать обрабатывать весь поток с микрофона. Поэтому на передовой применяется менее тяжеловесный алгоритм, который дешево и быстро распознает событие «началась речь». Именно он включает нейросетевой движок распознавания ключевых фраз, который в свою очередь запускает самую тяжелую часть – распознавание речи.
Если для обучения лишь одной фразе необходимы тысячи примеров, то вы можете себе представить, насколько трудоемко обучить нейросеть распознаванию любых слов и фраз. По этой же причине распознавание выполняется в облаке, куда передается звуковой поток, и откуда возвращаются уже готовые ответы. Точность ответов напрямую зависит от качества распознавания. Именно поэтому главный вызов – научиться распознавать речь настолько же качественно, насколько это делает человек. Кстати, люди тоже совершают ошибки. Считается, что человек распознает 96-98% речи (метрика WER). Нам удалось добиться точности в 89-95%, что уже не только сопоставимо с уровнем живого собеседника, но и уникально для русского языка.
Но даже идеально преобразованная в текст речь ничего не будет значить, если мы не сможем понять смысл сказанного.
Какая погода завтра в Питере?
Если вы хотите, чтобы ваше приложение выводило прогноз погоды в ответ на голосовой запрос [погода], то здесь все просто – сравниваете распознанный текст со словом «погода» и если получаете совпадение, выводите ответ. И это очень примитивный способ взаимодействия, потому что в реальной жизни люди задают вопросы иначе. Человек может спросить у помощника [Какая погода завтра в Питере?], и тот не должен растеряться.
Первое, что делает Алиса при получении вопроса, это распознает сценарий. Отправить запрос в поиск и показать классическую выдачу с 10 результатами? Поискать один точный ответ и сразу выдать его пользователю? Совершить действие, например открыть сайт? А, может, просто поговорить? Невероятно сложно научить машину безошибочно распознавать сценарии поведения. И любая ошибка здесь малоприятна. К счастью, у нас есть вся мощь поисковой машины Яндекса, которая каждый день сталкивается с миллионами запросов, ищет миллионы ответов и учится понимать, какие из них хорошие, а какие – нет. Это огромная база знаний, на основе которых можно обучить еще одну нейронную сеть – такую, которая бы с высокой вероятностью «понимала», чего именно хочет человек. Ошибки, конечно же, неизбежны, но их совершают и люди.
С помощью машинного обучения Алиса «понимает», что фраза [Какая погода завтра в Питере?] – это запрос погоды (кстати, это заведомо простой пример для наглядности). Но о каком городе идет речь? На какую дату? Здесь начинается этап извлечения из пользовательских реплик именованных объектов (Named Entity Recognition). В нашем случае важную информацию несут два таких объекта: «Питер» и «завтра». И Алиса, у которой за плечами стоят поисковые технологии, «понимает», что «Питер» – синоним «Санкт-Петербурга», а «завтра» – «текущая дата + 1».
Естественный язык – не только внешняя форма наших реплик, но и их связность. В жизни мы не обмениваемся короткими фразами, а ведем диалог – он невозможен, если не помнить контекст. Алиса его помнит – это помогает ей разбираться со сложными лингвистическими явлениями: например, справляться с эллипсисом (восстанавливать пропущенные слова) или разрешать кореференции (определять объект по местоимению). Так, если спросить [Где находится Эльбрус?], а потом уточнить [А какая у него высота?], то помощник в обоих случаях найдет верные ответы. А если после запроса [Какая погода сегодня?] спросить [А завтра?], Алиса поймет, что это продолжение диалога про погоду.
И кое-что еще. Помощник должен не только понимать естественный язык, но и уметь говорить на нем – как человек, а не как робот. Для Алисы мы синтезируем голос, в оригинале принадлежащий актрисе дубляжа Татьяне Шитовой (официальный голос Скарлетт Йоханссон в России). Она озвучивала искусственный интеллект в фильме «Она» , хотя вы могли запомнить ее и по озвучке чародейки Йеннифэр в «Ведьмаке». Причем речь идет о достаточно глубоком синтезе с применением нейронных сетей, а не о нарезке готовых фраз – записать все их многообразие заранее невозможно.
Выше мы описали особенности естественного общения (непредсказуемая форма реплик, отсутствующие слова, местоимения, ошибки, шум, голос), с которыми нужно уметь работать. Но у живого общения есть еще одно свойство – мы далеко не всегда требуем от собеседника конкретного ответа или действия, иногда нам просто хочется поговорить. Если приложение будет отправлять такие запросы в поиск, то вся магия разрушится. Именно поэтому популярные голосовые ассистенты используют базу редакторских ответов на популярные фразы и вопросы. Но мы пошли еще дальше.
А поболтать?
Мы научили машину отвечать на наши вопросы, вести диалог в контексте определённых сценариев и решать задачи пользователя. Это хорошо, но можно ли сделать ее менее бездушной и наделить человеческими свойствами: дать ей имя, научить рассказывать о себе, поддерживать разговор на свободные темы?
В индустрии голосовых помощников эта задача решается с помощью редакторских ответов. Специальная команда авторов берет сотни наиболее популярных у пользователей вопросов и пишет по несколько вариантов ответов на каждый. В идеале это нужно делать в едином стиле, чтобы из всех ответов складывалась цельная личность помощника. Для Алисы мы тоже пишем ответы – но у нас есть кое-что еще. Кое-что особенное.
Помимо топа популярных вопросов существует длинный хвост из низкочастотных или даже уникальных фраз, на которые заранее подготовить ответ невозможно. Вы уже догадались, с помощью чего мы решаем эту проблему, не так ли? С помощью еще одной нейросетевой модели. Для ответов на неизвестные ей вопросы и реплики Алиса использует нейросеть, обученную на огромной базе текстов из интернета, книг и фильмов. Знатоков машинного обучения, возможно, заинтересует то, что начинали мы с 3-слойной нейронной сети, а теперь экспериментируем с огромной 120-слойной. Детали прибережем для специализированных постов, а здесь скажем, что уже текущая версия Алисы старается отвечать на произвольные фразы с помощью «нейросетевой болталки» – так мы ее называем внутри.
Алиса учится на огромном количестве самых разных текстов, в которых люди и персонажи далеко не всегда ведут себя вежливо. Нейросеть может научиться совсем не тому, чему мы хотим ее научить.
– Закажи мне сэндвич.
– Обойдетесь.
Бывает так, что сама по себе реплика Алисы вполне нейтральна, но вот в контексте, заданном пользователем, ответ перестаёт быть безобидным. Однажды, еще во время закрытого тестирования, мы попросили пользователя найти какие-то заведения – кафе или что-то подобное. Он сказал: «Найди другое такое же». И в этот момент в Алисе случился баг, и она вместо запуска сценария поиска организации дала довольно дерзкий ответ – что-то вроде «на карте поищи». И не стала ничего искать. Пользователь сначала удивился, а потом удивил и нас, похвалив поведение Алисы.
Когда Алиса использует «нейросетевую болталку», в ней может проявиться миллион разных личностей, так как нейросеть вобрала в себя немного от автора каждой реплики из обучающей выборки. В зависимости от контекста Алиса может быть вежливой или грубой, жизнерадостной или депрессивной. Мы же хотим, чтобы персональный помощник представлял собой целостную личность со вполне определенным набором качеств. Здесь на помощь приходят наши редакторские тексты. Их особенность в том, что они изначально написаны от лица той личности, которую мы хотим воссоздать в Алисе. Получается, что можно продолжать обучать Алису на миллионах строк случайных текстов, но отвечать она будет с оглядкой на эталон поведения, заложенный в редакторских ответах. И это то, над чем мы уже работаем.
Алиса стала первым известным нам голосовым помощником, который старается поддерживать общение не только с помощью редакторских ответов, но и используя обученную нейронную сеть. Конечно же, мы еще очень далеки от того, что изображают в современной фантастике. Алиса не всегда точно распознает суть реплики, что влияет на точность ответа. Поэтому работы у нас еще много.
Мы планируем сделать Алису самым человекоподобным помощником в мире. Привить ей эмпатию и любознательность. Сделать её проактивной – научить ставить цели в диалоге, проявлять инициативу и вовлекать собеседника в разговор. Сейчас мы одновременно и в самом начале пути, и на переднем крае наук, изучающих эту область. Чтобы двигаться дальше, придется этот край подвинуть.
К 2017 году своих голосовых помощников представили крупнейшие мировые ИТ-компании: на англоязычном рынке работает Siri от Apple, Assistant от Google, Alexa от Amazon, M от Facebook, Cortana от Microsoft. На азиатском - Duer от Baidu и Bixby от Samsung.
За создание «Алисы» компания принялась в конце 2016 года. Сервис начали разрабатывать потому, что вся индустрия движется в этом направлении: пользователь хочет и готов решать свои задачи в форме диалога с виртуальным помощником, готовы к этому и алгоритмы, - и можно переходить от голосового ввода к осмысленному диалогу.
Когда у пользователя появляется возможность задать вопрос голосом, он начинает говорить по-человечески. Вместо «Лада калина 2007 карданный вал дёшево купить» спрашивает: «Где мне купить карданный вал на "Ладу Калину" 2007 года»? Не выдумывает поисковый запрос, не формулирует его, как он привык это делать, а просто спрашивает.
В этом направлении параллельно движутся и поисковые алгоритмы, и диалоговые интерфейсы. Но в голосовом помощнике есть привязка к контексту - то есть способность удерживать смысл реплик и понимать, связаны ли с ними последующие высказывания.
Скажем, вы спросили «Алису»: «Какая завтра погода?» - она ответила вам: «+7 и ясно». Следующий вопрос может оказаться: «А на выходных?» Его легко понять человеку, но сложно машине - ведь в нём нет даже ключевого слова «погода». Диалоговый помощник умеет сопоставлять реплики и понимать, что вы всё ещё говорите о погоде.
Илья Субботин
Руководитель продукта «Алиса»
По словам разработчиков, пользователи «Яндекса» уже умеют обращаться к сервисам компании голосом - команда «Слушай, Яндекс» работает и в «Поиске», и в «Навигаторе», и в других приложениях. Так что привыкать к новому интерфейсу им не придётся.
Илья Субботин, руководитель продукта «Алиса»
С пользовательской точки зрения, говорит команда проекта, с появлением «Алисы» меняется несколько вещей. Помимо диалогового интерфейса, помощник обрёл личность - «Алиса» проявляет эмоции, умеет шутить и «не терпит унизительного обращения в свой адрес». К ней теперь можно обращаться по имени: «Слушай, Алиса».
С технологической - за работу помощника теперь отвечает многослойная нейросеть, которая учится на массивах текстов, понимает смысл запроса и самостоятельно синтезирует речь.
«Алиса» встроена в поисковое приложение «Яндекса». Общаться с ассистентом можно как голосом, так и вводя запросы с клавиатуры. При возможности «Алиса» отвечает на заданный вопрос прямо в диалоговом интерфейсе, в других случаях - показывает поисковую выдачу по запросу или нужное приложение.
В основе «Алисы» - нейронные сети: они распознают речь, анализируют её, определяют тематику диалога, выделяют полезную для поиска информацию, синтезируют ответы помощника.
Почти все вычисления, помимо голосовой активации (распознавания фразы «Слушай, Алиса»), проводятся в облаке. «Конечно, было бы интересно перенести часть вычислений на смартфон, чтобы "Алиса" иногда могла работать и без интернета, - говорит Илья Субботин. - Но вычислительная мощность смартфонов слишком низкая для таких задач».
Технологии машинного обучения дошли до уровня, когда пользователь может просто говорить с приложением и видеть, что то его понимает, - а синтезированный голос приобретает звучание, близкое к естественному.
Команда «Алисы»
При этом мировое научное и технологическое сообщество находится лишь в начале пути - алгоритмы будут совершенствоваться и дальше. Распознавание речи, синтез, определение тематики беседы - всё это должно работать ещё лучше.
Есть общие продуктовые метрики, по которым можно оценивать работу помощника, - удовлетворенность пользователя, частота использования приложения. Но есть и более сложные параметры, объясняет Субботин. Например, умение находиться в контексте беседы: помощник должен помнить, о чём его спросил пользователь, уметь верно интерпретировать дополнительные вопросы и давать релевантные ответы.
«От релевантности одного конкретного диалога в будущем можно будет переходить к персонализации и мультизадачности: в идеале, когда я собираюсь на работу, я смогу спросить, что надеть, "Алиса" посмотрит погоду, маршрут до офиса, решит, на чем лучше доехать, и исходя из этого посоветует мне, что надеть».
Как объективно оценивать способность системы вести диалог, пока не ясно. Длина диалога мало говорит о его содержательности: беседа может затянуться, если пользователю интересно обсудить что-то с ассистентом или если помощник долго не может решить его задачу. Но и короткий диалог не всегда говорит об успешном решении проблемы.
Разработчики голосового помощника Siri от Apple намеренно наращивают количество диалоговых сценариев - чтобы не демонстрировать пользователю поисковую выдачу. Перед командой «Алисы» такой задачи не стоит, потому что «Алиса» - другой продукт.
Apple поступает так не от богатства выбора. Просто это не поисковая компания. Мы абсолютно другие. Для нас поиск на первом месте - это лучший продукт, который у нас есть.
Загадывать, как интегрированный с поиском помощник будет адаптирован для работы на других устройствах, пока рано, считает руководитель продукта «Алиса»: индустрия пока не выяснила, какие именно устройства окажутся востребованы у аудитории, а кроме того, такие устройства будут предполагать разные сценарии взаимодействия, под которые можно будет адаптировать систему.
«У пользователя в любом случае есть задача, которую он хочет решить - взаимодействуя с голосовой колонкой или, допустим, системой управления автомобилем. В случае с колонкой упор будет сделан, вероятно, на музыке или новостях - и у нас есть музыкальный и новостной сервисы. В автомобиле водителя интересуют карты. Вряд ли он будет спрашивать у машины: "пластиковые окна купить дёшево"».
Крупные технологические компании делают ставку на экосистем «умных» устройств - и это расширяет возможности взаимодействия с помощником. Если для ответа на вопрос устройству без экрана понадобится показать поисковую выдачу или открыть приложение, помощник сможет запустить нужный сервис на другом - например, на смартфоне.
«Это лишь вопрос адаптации под устройство, - продолжает Субботин. Но, по-честному, мы пока ничего не знаем. Один из лидеров отрасли - Amazon, - до сих пор экспериментирует с форматами: у компании есть колонка Echo, мини-версия Echo Dot, варианты с камерой, с экраном».
Личность «Алисы», считают разработчики, - одно из её главных конкурентных преимуществ. Проекты, рассчитанные на англоязычную аудиторию, не пытаются создать сильную эмоциональную связь с пользователем, а наоборот, скорее от него отстраняются.
Чтобы дать ассистенту личность, команде нужно было определиться с полом, возрастом, именем и чертами характера персонажа, описать поведение и составить реплики, которые помощник будет использовать для диалога с пользователем - «редакторские» ответы.
Вместе с журналистом, писателем и бывшим руководителем группы маркетинга поиска «Яндекса» Владимиром Гуриевым разработчики описали характер персонажа и выбрали для него подходящие реплики.
Всего команда описала около 320 сценариев, в которых помощник отвечает редакторскими репликами. Для каждого из таких сценариев заложено от двух до семи ответов, которые система выбирает случайным образом. «Этого достаточно, чтобы сформировать личность, но недостаточно, чтобы потрепаться обо всём на свете», - говорит Субботин.
Разработчики решили, что ассистент будет молодой девушкой, которая всегда готова помочь владельцу смартфона, но при этом не допускает панибратского отношения. Она корректна и держит дистанцию, когда её пытаются оскорбить, но не высокомерна и не кичится своими знаниями.
Помощник также должен быть ироничным и - это важно в контексте систем искусственного интеллекта - самоироничным. «Дело в том, что наш алгоритм речевого синтеза, - да и все алгоритмы конкурентов, - не очень-то хороши в эмоциях. "Алиса" немножечко над собой посмеивается, добавляя слова "шутка" или "сарказм", где это нужно. Потому что она знает про себя, что пока не может хорошо интонировать», - объясняют разработчики.
Команда составила список имён, которые, как показалось сотрудникам, лучше всего подходили к выбранным чертам характера. К имени предъявлялись также технические требования: например, в нём не должно было быть буквы «р» - её не выговаривают маленькие дети.
Кроме того, имя не должно было входить в другие слова или фразы. В качестве одного из вариантов разработчики рассматривали имя Майя - но оно могло спровоцировать ошибки распознавания на фразах вроде «Девятое мая». Важно было также, чтобы имя не входило в список наиболее популярных женских имён в России - чтобы сократить количество ложных активаций. Алиса в такой список не входит, но для тех пользователей, у кого в семье есть Алиса, останется возможность активировать помощника командой «Слушай, Яндекс».
Определившись с вариантами, разработчики вместе с социологами и аналитиками «Яндекса» составили опрос для пользователей сервиса «Толока». В нём компания просила определить черты характера девушки по имени. «Пользователей нельзя спросить прямо, какое имя больше подходит ассистенту, и мы спросили хитро. Взяли нужные нам характеристики - и наоборот, совсем неподходящие, и стали спрашивать: если у девушки вот такое имя, то она скорее, например, добрая или агрессивная?».
С большим отрывом, говорит Субботин, в опросе победило имя «Алиса». «И никто за время тестирования ни разу не сказал нам, что это плохое имя».
Всего в тестировании ассистента приняло участие несколько десятков тысяч человек, а продлилось оно пять месяцев.
Главное, что мы выяснили за это время, - что двигаемся в верную сторону. И что те вопросы, которые, как мы думали, должны волновать пользователей, действительно их интересуют.
Перед запуском тестирования было важно определить наиболее вероятные сценарии взаимодействия: вопросы, которые пользователи будут задавать «Алисе», - а также понять, как именно они будут их задавать.
«Мы понимали, что людей волнует, к примеру, погода. Отлично, чтобы рассказать о погоде, надо на что-то среагировать - на какие-то пользовательские фразы», - рассказывает Субботин. Определившись с темой, разработчики описали самые простые сценарии: например, когда пользователь просто спрашивает: «Какая сейчас погода?». Затем добавили более сложные варианты: прогноз погоды на конкретное число, на несколько дней, на несколько дней в следующем месяце.
Ещё одна популярная тематика - определение местоположения. Изначально команда «Алисы» собрала несколько реплик, которыми пользователи могли бы активировать сценарий, но выяснилось, что зачастую люди задают вопросы совсем не так, как могли предположить разработчики. «Мы включили: "где я", "где я нахожусь", "какое моё местоположение", "какой у меня сейчас адрес". А пользователь спрашивает: "Подскажи, пожалуйста, где моя геолокация". Такое мы не могли предусмотреть».
Разработчики отслеживают типы запросов пользователей и релевантность ответов помощника и добавляют в ассистента новые сценарии, которые не были заложены в него изначально.
Команда также занимается разработкой специальной диалоговой модели - внутри компании её называют «болталкой», - которая в будущем может взять на себя всё общение с пользователем на отвлечённые темы и обучаться новым репликам самостоятельно.
«Болталка» обучается на больших массивах текстов, в том числе диалогов. Порой, говорят создатели, они не могут предугадать ответы «Алисы» - настолько человечными они оказываются, - а иногда она может и нахамить собеседнику. Но разработчики отслеживают некорректные реплики и удаляют их из системы.
С середины мая ленты порталов, посвящённых мобильной электронике, запестрели новостями о том, что «Яндекс» проводит испытания собственного голосового помощника — аналога «яблочного» ассистента Siri . Голосовому помощнику от «Яндекс» дали имя «Алиса» — разработчики утверждают, что в честь Алисы Селезнёвой, героини советских фильмов. Сейчас «Алиса» уже доступна всем обладателям мобильного приложения «Яндекс».
Существует весьма красноречивая статистика (собранная порталом SEO-Auditor), утверждающая, что свыше 90% отечественных юзеров ищут информацию в одной из 2-х поисковых систем – Google или «Яндекс». Системам Mail.ru и Рамблер остаются жалкие крохи внимания пользователей, а о существовании Bing и Yahoo многие российские юзеры и вовсе не подозревают.
При этом по рейтингу SEO-Auditor можно понять, что «Яндекс», существенно опережавший Google в середине 2016-го года, в 2017-ом близок к тому, что отдать «пальму первенства». Почему «Яндекс» становится слабее? Ответ прост: потому что всё больше людей лезут в интернет с мобильных устройств, и всё меньше – с ПК. На многих ли гаджетах браузер по умолчанию работает с «Яндекс»? Нет — любой Android-смартфон сразу заходит в Google.
Дабы не допустить монополии на российском рынке поисковых систем и не проиграть Google конкуренцию вчистую, «Яндекс» пытается предложить пользователям нечто, чего не дал им ещё «заморский гигант». Этим «нечто» и должен стать толковый голосовой помощник, понимающий русский язык. Google Assistant хорош, но с русским у него пока туго; Google Now весьма примитивен по сравнению, скажем, c Siri и Alexa от Amazon. «Алиса» нужна «Яндексу», чтобы поддержать популярность.
Российской компании удалось выпустить своего голосового помощника на массовый рынок раньше, чем Google Assistant заговорил на русском — а это значимая победа.
Компания «Яндекс» официально представила «Алису» 10 октября 2017 года . Прибегнуть к услугам «Алисы» могут владельцы всех устройств с iOS и Android. На ПК с «операционкой» Windows помощник продолжает работать в бета-версии. На других ОС поисковой гигант запускать интеллектуального ассистента не спешит.
«Алиса» хорошо распознаёт речь — более того, она понимает пользователя с полуслова. Как сообщает «Яндекс», ассистентка обучена на огромном массиве текстов, а потому является настоящим эрудитом — она способна распознавать даже незавершённые вопросы, учитывая контекст сказанного ранее. В отличие от бета-версии официальная «Алиса» не имеет проблем с интонацией – говорит она голосом Татьяны Шитовой, актрисы, озвучивающей Скарлетт Йоханссон. В «Яндекс» любят привлекать к озвучке сервисов звёзд — навигатор этой компании, например, способен говорить голосом рэпера Басты.
Ожидается, что со временем многие другие крупные компании тоже дадут «Алисе» доступ к своим приложениям.
Разработчики здорово постарались, чтобы максимально «очеловечить» «Алису» — поэтому голосовой ассистент от «Яндекс» способен юморить не хуже Siri, некоторые из перлов которой стали популярными мемами. Вот как «Алиса» объясняет, почему её так зовут:
Ответы «Алисы» действительно до крайности забавны, и голос помощника звучит вполне себе естественно (куда лучше, чем в бета-версии) — благодаря технологиям машинного обучения склейки почти незаметны. Те же, кого раздражают небольшие «дефекты речи», могут отключить голос и ответы «Алисы» читать.
Загрузить «Алису» на смартфон можно, скачав и установив официальное приложение «Яндекс» из Google Play или AppStore. Следует запустить приложение и нажать на синюю клавишу с изображением микрофона, расположенную точно посреди экрана.
Появится окно переписки, где будут отображаться старые запросы и ответы, данные на них «Алисой». Снова кликнув на кнопку с иконкой микрофона, юзер сможет сделать новый голосовой запрос.
Согласно статистике, в 2016 году в мире использовались 3.5 млрд различных устройств с голосовыми помощниками. По оценкам специалистов, к 2021 году число таких устройств может увеличиться двукратно. Статистика убеждает, что мы находимся на стадии становления мощного общемирового бренда – уже в скором времени компания, которая не подарила миру интеллектуального помощника, созданного собственноручно, будет считаться аутсайдером.
Все крупные разработчики ПО уже обзавелись голосовыми ассистентами, которые работают в разной степени эффективно: например, Apple радует своих поклонников «умницей» Siri, а Samsung , напротив, огорчает пользователей бестолковым (пока) Bixby . Компания «Яндекс» тоже не осталась в стороне – её помощник «Алиса» с точки зрения функциональности сопоставим с нынешним хитом Google Assistant.
