亚马逊的Alexa正变得越来越有反应力、知识渊博和对环境敏感。在蒙特利尔NeurIPS2018大会邀请演讲前的一篇博文中，AlexaA I应用科学总监RuhiSarikaya详细介绍了亚马逊一年来在会话式人工智能(A I)领域取得的进展，以及Alexa支持的智能音箱、电视、机顶盒等设备最近引入的一些改进。

Sarikaya写道：“在过去的十年里，会话式人工智能系统取得了显著的进步，这在很大程度上归功于云计算的力量、训练人工智能系统所需的大量数据以及基础人工智能算法的改进。”机器学习技术的巨大进步使这成为可能，使像Alexa这样的系统能够通过将语音转换为文本，然后将文本转换为操作来响应客户的请求。

目前，Alexa依靠一些上下文线索来解决歧义，包括历史活动、偏好、记忆、第三方技能的评估和使用、会话上下文和物理上下文(即支持Alexa的设备的位置)。为了进一步提高准确率，亚马逊本周推出了一个自我学习系统，“检测Alexa理解中的缺陷，并从这些错误中自动恢复”，无需人工干预，只需“[使用]客户的隐性或显性上下文信号”。

Sarica表示，在今年早些时候的测试版中，人工智能系统独立学会了将“播放‘对什么有好处’”的命令与“播放‘对什么有好处’”联系起来，以纠正用户对Drake歌曲的发音错误要求。

Sarikaya说：“目前，这种(人工智能)每天都会纠正大量与音乐相关的论述，这有助于减少客户交互摩擦，满足Alexa兼容设备最流行的使用需求。”在接下来的几个月里，我们将扩大这种自学能力的使用。