桑間濮上網(wǎng)蘋果Siri真的聽懂你說的話了嗎？智能語音搜索何去何從？
語音搜索，去何一個(gè)聽起來充滿了未來感的蘋果詞。
業(yè)界對(duì)語音搜索的聽懂發(fā)展前景一直抱持著極為關(guān)注的態(tài)度，互聯(lián)網(wǎng)巨鱷對(duì)該項(xiàng)業(yè)務(wù)幾乎皆有涉獵。說的索何此前全媒派編譯了美國商業(yè)新聞網(wǎng)站The 話智Manifest的調(diào)查分析，調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)53％的音搜語音搜索用戶，其使用語音搜索的去何頻次為每周至少一次。知名調(diào)研機(jī)構(gòu)Com Score則預(yù)測(cè)：2020年將有50%的蘋果搜索量通過語音完成。
這些數(shù)據(jù)似乎都指向了一個(gè)高頻次語音搜索的聽懂未來。誠然，說的索何無論是對(duì)于開車、做飯等空不出手的使用場(chǎng)景，還是對(duì)于老人、視力障礙等特殊人群來講，語音搜索都是一個(gè)值得期待的解決方案。但與此期待共生的，是上海長寧（找外圍）外圍大學(xué)生vx《189=4143》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)語音搜索“聽不懂人話”的用戶挫敗感。The Manifest的調(diào)查結(jié)果顯示，僅有5%的用戶表示“從未對(duì)語音搜索感到失望”。
Alexa和Google Home是承載語音搜索這一技術(shù)的主力選手，然而，它們捅的簍子也著實(shí)不少。一位Amazon Echo的用戶Oliver就曾有過很糟糕的體驗(yàn)。由于接到鄰居的噪音擾民投訴，警察在凌晨3點(diǎn)敲開Oliver的房門，但警察看到的并不是一場(chǎng)歡樂的派對(duì)，而是“獨(dú)自一人”的Alexa——它錯(cuò)誤地聽到了播放音樂的命令，并“盡職盡責(zé)”地照做了。雖然這并不是什么數(shù)據(jù)泄露的嚴(yán)重事件，但Oliver回家的時(shí)候確實(shí)簽了一筆換鎖賬單。
和擾民的情況相比，更讓人毛骨悚然的要數(shù)Alexa“凌晨的笑聲”了。多位Amazon Echo的用戶表示，Alexa錯(cuò)聽了類似于“Alexa, laugh”的命令，從而發(fā)出了笑聲。在這場(chǎng)公關(guān)危機(jī)下，亞馬遜迅速修改命令為“Alexa, can you laugh?”，以減少此類誤聽情況的發(fā)生。
由此可見，語音助手的智能不應(yīng)該只體現(xiàn)在能聽懂“播放音樂”的命令，而是應(yīng)該提供更人性化的用戶體驗(yàn)，畢竟凌晨3點(diǎn)用11檔音量播放音樂的命令并不合理。本期全媒派將聚焦語音搜索的“尷尬”癥結(jié)，以期呈現(xiàn)語音搜索的多面圖景，以及探索可行的技術(shù)方向。
語音搜索難解復(fù)雜問題
同任何一種搜索工具一樣，語音搜索并非完美。目前語音搜索能解決的領(lǐng)域主要集中在：何人（who）、何事（what）、何時(shí)（when）、何地（where）等有具體答案的問題，但難以搞定為什么（why）和怎么樣（how）等抽象問題。
復(fù)雜問題仍回歸文字搜索
舉例，如果Sneh Ratna想知道珠穆朗瑪峰有多高、在印度班加羅爾哪里可以買到梳子。但她患有腕關(guān)節(jié)疾病，為了減少手機(jī)鍵入，因此她求助了語音助手。對(duì)于她的第一個(gè)問題，谷歌助手會(huì)立即回答“8848米”，但對(duì)于第二個(gè)問題，她得到了無關(guān)的答案：谷歌助手顯示了她附近的化妝品店和美容沙龍，Siri顯示了附近的藥店，然而這些都不是她要找的。
“當(dāng)問題變長時(shí)，語音助手就不理解我的話了。我試著把話說慢、說清楚，但話又說回來，有這個(gè)時(shí)間的話，我早就手動(dòng)輸入查找問題了，這樣找到答案的速度要快得多。”
語音搜索擅長簡單主題：瑣事、天氣和新聞
Manifest的研究發(fā)現(xiàn)，用戶使用語音搜索查找的前三類信息包括：瑣事和術(shù)語定義（67％）、天氣（46％）和新聞（32％）等事實(shí)類信息。例如：雜貨店?duì)I業(yè)至幾點(diǎn)？從我家到醫(yī)院診室要花多長時(shí)間？電視節(jié)目中的這位女演員是誰？電影什么時(shí)候上映？周日球賽的最終成績是多少？邁克爾·喬丹有多高？室外的溫度是多少？
健康服務(wù)機(jī)構(gòu)PHS的數(shù)字營銷經(jīng)理James Watkins認(rèn)為，用戶通常使用語音搜索來查找所謂的“非重要信息”，例如天氣或附近的咖啡店。如果答案不正確，那也不會(huì)帶來太大的不便和損失。向語音助手詢問天氣是一種低風(fēng)險(xiǎn)的搜索，如果答案有誤，可以使用傳統(tǒng)的搜索方法進(jìn)行驗(yàn)證。
出其不意的誤解和回應(yīng)
盡管稱其為“人工智能”，但語音搜索作為一個(gè)程序，仍然在問題的理解上有著固定的程式，產(chǎn)生的誤解也層出不窮。在Reddit論壇上，“Alexa不懂我（Alexa misunderstanding me）”的主題下面有著眾多吐槽，附議跟帖的用戶也不在少數(shù)，讀來頗讓人有些哭笑不得。
我（悄悄）：Alexa，我明天的鬧鐘設(shè)的幾點(diǎn)？
Alexa（最大音量）：我認(rèn)為你剛才在對(duì)我說悄悄話，從現(xiàn)在開始當(dāng)你對(duì)我悄悄說話時(shí)我也會(huì)用悄悄話回應(yīng)，你可以說“關(guān)閉悄悄話模式”來關(guān)閉這一功能。（悄悄）明天沒有設(shè)鬧鐘。
（差點(diǎn)把我全家都吵醒了？？？）
Twitter上的此類吐槽也是常態(tài)，甚至有人會(huì)在語音助手的話題詞后面打上#stupid的標(biāo)簽。
——有趣，我剛讓Siri把我的導(dǎo)航APP關(guān)了，結(jié)果她回復(fù)我怎么手動(dòng)關(guān)掉APP……（要關(guān)閉一個(gè)APP，請(qǐng)從手機(jī)底部向上滑……）Siri，我在開車啊，你的工作難道不是直接關(guān)掉這個(gè)APP？
——我問Siri下一屆冬奧會(huì)是什么時(shí)候，它回復(fù)了我挪威在上一屆冬奧會(huì)獲得的獎(jiǎng)牌數(shù)。謝謝你。
語音助手的“迷之喚醒”
缺乏語境理解
Joshua Liljenquist是明尼蘇達(dá)州立大學(xué)的大四學(xué)生。他仍然記得大二那年，有一次教授走進(jìn)教室，正準(zhǔn)備開始講述教學(xué)大綱，這位教授禁止學(xué)生在上課期間拍照做筆記，否則要開除學(xué)生。Liljenquist很震驚，低聲對(duì)他旁邊的人說，“這家伙有點(diǎn)……”而就當(dāng)教室里一片寂靜時(shí)，突然，Liljenquist的Siri試圖“提供幫助”，它說：“我找不到關(guān)于‘這家伙有點(diǎn)……’的結(jié)果。”
“我牛仔褲上捏出的一條褶一定是Siri弄出來的。我的臉變得通紅，想抓起我的東西沖出教室，”Liljenquist表示，“Siri應(yīng)答的時(shí)機(jī)簡直不能再糟糕了。”
Liljenquist并不是特例——64%的語音搜索用戶都曾意外喚起過語音助手。
“雖然過去幾年深度學(xué)習(xí)取得了巨大進(jìn)步，軟件比以往任何時(shí)候都能更好地理解語音和圖像，但仍然存在很多限制。”社交軟件Conversocial的創(chuàng)始人Joshua表示，“雖然語音助手可以識(shí)別你說的話，但它們并不能真正理解背后的含義或意圖。人類世界很復(fù)雜，如今的人工智能系統(tǒng)都還只能處理非常具體、狹隘的問題。”
例如，我們?nèi)祟愑泻芏喾椒▉泶_定某句話是沖我們說的，比如語氣，或者說話人注視方向等視覺上的線索。然而，Alexa預(yù)設(shè)任何包含“A”字的句子都是在對(duì)它下指令，這也是用戶經(jīng)常意外觸發(fā)的原因。
語音搜索將何去何從？
前景預(yù)期&技術(shù)探索
1952年，貝爾實(shí)驗(yàn)室（Bell Labs）的語音識(shí)別系統(tǒng)奧德麗（Audrey）問世，這是第一臺(tái)能夠理解語音的機(jī)器，雖然只能識(shí)別0-9個(gè)數(shù)字。至今，語音搜索已經(jīng)取得了長足的進(jìn)步，但上述每一個(gè)或搞笑或無奈的故事都提醒著我們，這一技術(shù)仍有提升的空間。不過我們也可以看到，研究人員的優(yōu)化進(jìn)程正在迅速推進(jìn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)“更懂人話”
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)皆在進(jìn)步，這對(duì)我們與智能設(shè)備的交互、我們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上的搜索方式都產(chǎn)生了巨大的影響。谷歌的Rank Brain就是一個(gè)很好的例子，它重點(diǎn)在識(shí)別單詞和短語上，以期學(xué)習(xí)和更好地預(yù)測(cè)輸出。當(dāng)Rank Brain遇到一個(gè)它以前從未聽說過的短語時(shí)，它實(shí)際上會(huì)對(duì)搜索者的意思和意圖做出最好的“猜測(cè)”，然后提供適當(dāng)?shù)钠ヅ浯鸢浮＿@種“思考”的能力使諸如Rank Brain之類的AI，在處理意外搜索查詢方面更加有效。
當(dāng)AI驅(qū)動(dòng)的設(shè)備日益普及，這意味著語音搜索算法必須不斷發(fā)展，不僅要適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)，而且還要適應(yīng)我們?cè)谌粘Ｉ钪惺褂眠@些設(shè)備的獨(dú)特用語。
語音搜索改變SEO
Google的語音識(shí)別已經(jīng)具有95％的準(zhǔn)確率，而且Google并不是唯一一家致力于完善語音識(shí)別以利用語音搜索的科技公司，整個(gè)行業(yè)已發(fā)展得如火如荼。在這個(gè)鏈條里，與語音搜索緊密相連的除了C端的用戶，還有SEO（搜索引擎優(yōu)化）的營銷人員，他們需要定期調(diào)整其SEO策略，以針對(duì)語音搜索進(jìn)行優(yōu)化。
對(duì)于如何針對(duì)語音搜索進(jìn)行優(yōu)化，以下方法可供參考：
使用自然語言以及對(duì)特定問題提供直接答案；
架構(gòu)標(biāo)記和豐富的代碼段可以將查詢和答案保存在讓搜索引擎更容易理解的語境中；
由于語音搜索通常用于進(jìn)行本地搜索，因此對(duì)于商家來說，重要的是要在Google My Business列表和電商店鋪中，都使用最新的運(yùn)營信息；
刪除重復(fù)的頁面、過時(shí)的聯(lián)系信息和舊的營業(yè)時(shí)間，確保內(nèi)容是優(yōu)化后的最新版；
域名權(quán)重和傳統(tǒng)搜索排名對(duì)于出現(xiàn)在語音搜索結(jié)果中，起著重要作用。
1818年，一位叫德萊斯的德國看林人，借著一個(gè)偶然的想法制作了一輛木輪車。他在前輪上加上了一個(gè)控制方向的車把，可以改變前進(jìn)的方向，但是騎車時(shí)依然要用兩只腳蹬地，才能推動(dòng)車子向前滾動(dòng)。當(dāng)時(shí)的德萊斯騎著他的“小馬崽”上路試驗(yàn)時(shí)，遭到了不少人的嘲笑，而他們之中，誰又能料想到未來的發(fā)展。
如今，語音搜索的“笨拙”與“無知”也像極了這初生的“小馬崽”，但從中我們也不難瞥見研究者對(duì)未知世界的不懈探索和追求。語言搜索技術(shù)未來的發(fā)展將會(huì)走向何方，只有時(shí)間能夠驗(yàn)證。
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