Алиса - это голосовой помощник, который устанавливается в мобильный Яндекс.Браузер . Она поможет вам найти нужную информацию в интернете, расскажет о новостях и погоде, включит музыку, запустит программу или просто поболтает с вами на произвольную тему.
Также Алиса доступна в мобильном приложении Яндекс на базе Android , в Windows и в Яндекс.Браузере для компьютера .
Чтобы спросить Алису о чем-то:
Чтобы закончить общение с Алисой, в левом верхнем углу экрана нажмите значок .
Беседа с Алисой хранится на устройстве. Чтобы удалить ее, в правом верхнем углу экрана нажмите → Очистить историю .
Алиса - самообучающаяся программа, она находится в постоянном поиске подходящих ответов на самые разные вопросы. Вы сможете помочь Алисе, оценивая ответы значками или :
Если вы нажали по ошибке, нажмите кнопку Да нет, все хорошо .
Чтобы отвечать на вопросы, Алисе нужен стабильный доступ в интернет. Убедитесь, что интернет подключен. Затем проверьте ваше соединение, перезапустите программу и спросите еще раз.
Если после нескольких попыток проблема сохраняется, напишите нам через форму обратной связи.
Примечание. Для экономии ресурсов смартфона голосовая активация автоматически отключается на время, когда вы переходите в настройки браузера, запускаете видео или набираете текст на виртуальной клавиатуре.
Теперь Алиса будет активироваться только после того, как вы нажмете значок или . На фразы «Слушай, Алиса» или «Слушай, Яндекс» Алиса реагировать перестанет. Однако она будет отвечать на вопросы и команды, заданные голосом после активации.
Виртуальные голосовые помощники призваны упростить наше взаимодействие с устройствами и сервисами. Вместо того чтобы блуждать по графическому интерфейсу в поисках нужного пункта меню, вы можете просто скомандовать естественным языком «Включи музыку» или «Подскажи прогноз погоды». Идеальный помощник должен правильно понять команду и выполнить её.
Технологии, которые лежат в основе таких ассистентов, пока далеки от совершенства, но уже способны впечатлять. Вы могли наблюдать их в действии, если пользовались помощниками Google Assistant, Cortana или Siri. Теперь давайте посмотрим, чем нас может порадовать « », которая недавно поселилась в приложении «Яндекс».
Хотя в голосе помощника можно без труда расслышать искусственные нотки, он звучит на порядок естественнее своего ближайшего конкурента - русскоязычной версии Siri. Для озвучивания «Алисы» привлекли актрису Татьяну Шитову. К слову, именно её голосом говорила операционная система в фильме «Она».
В плане распознавания русской речи у помощника «Яндекса» пока тоже нет равных, ошибки встречаются относительно редко. Кроме того, ассистент не просто распознаёт фразы, но и учится правильно интерпретировать их. Поэтому вы можете использовать разные формулировки и задавать последующие вопросы в контексте предыдущих - скорее всего, сервис вас поймёт:
Но промахи в интерпретации запросов пока встречаются у всех голосовых ассистентов, и «Алиса» здесь не исключение:
Другая важная особенность «Алисы», на которой делают акцент создатели, это удобная интеграция с остальными сервисами «Яндекса».
К примеру, попросите ассистента включить песню, и она заиграет в «Яндекс.Музыке». Запросите перевод фразы на другой язык - помощник откроет «Яндекс.Переводчик»:
«Алиса» также умеет отображать прогноз погоды и строить маршруты благодаря метеосервису и картам «Яндекса». А если вам понадобится найти что-либо в Сети, поможет «Яндекс.Поиск».
Что касается интеграции со сторонними приложениями и службами на мобильных устройствах, то тут у «Алисы» не всё так хорошо.
Ассистент можно установить на Android и iOS, но пока «Алиса» слабо использует возможности этих платформ. Так, с её помощью вы даже не сможете быстро завести будильник, добавить напоминание или заметку. А вот Siri легко справится с этими задачами.
Хотя «Алиса» умеет открывать по запросу установленные на устройстве программы, эта функция срабатывает не всегда. Например, ассистент без проблем запускает «ВКонтакте» и Telegram, но если попросить его открыть Viber, то вместо приложения помощник направит вас на сайт этого мессенджера. На команду «открыть калькулятор» ассистент реагирует странно.
Кроме того, чтобы обратиться к «Алисе», нужно сначала войти в приложение «Яндекс» и нажать на кнопку помощника (или воспользоваться ярлыком для быстрого доступа, если у вас Android). Это не очень удобно, ведь одна из главных задач голосового ассистента - позволить вам управлять устройством без рук. Та же Siri за счёт глубокой интеграции с iOS может принимать команды, даже когда экран заблокирован.
Ассистент «Яндекса» также доступен для компьютеров под управлением Windows в виде отдельной программы. После её установки на панели задач появляется поисковая строка и кнопка для голосового взаимодействия с помощником.
Помимо функций, представленных в мобильной версии, «Алиса» для Windows умеет искать файлы на жёстком диске, запускать настольные программы, выключать компьютер или переводить его в спящий режим.
Новый шаг навстречу заокеанским конкурентам в ИТ-сфере совершила отечественная компания Яндекс. Русским аналогом Siri и Google Assistant является голосовой помощник «Алиса». По предварительным сведениям известно, что записанные ответы не ограничиваются на данный момент и будут обновляться в последующих версиях.
Компания заявила о том, что «Алиса» не только умеет отвечать на запросы пользователя вроде: «Где ближе всего находится банкомат?», но и может просто общаться с человеком. Именно это позиционирует искусственный интеллект не только как технологию с формальными подсказками, но и потенциал, который представляет собой имитацию людского диалога. Поэтому в дальнейшем такие системы будут использоваться дальнобойщиками, которые для того, чтобы бороться со сонливостью за рулём будут общаться с ботом.
Определение смысловых объектов также предусмотрено в ассистенте. Например если вы скажете: «Позвони Владимиру», то система поймёт, что это человек, а во фразе «Как проехать до Владимира» — что имеется ввиду город. Кроме всего прочего, с ассистентом можно просто говорить о жизни и морали. Стоит отметить, что разработанный Яндексом проект имеет хорошее чувство юмора.
Прежде всего ассистент может распознавать речь, когда фразы были выговорены пользователем не полностью или недостаточно внятно. Это было разработано не только с целью усовершенствования вполне конкурентоспособного продукта, но и в своем роде решает задачу для людей с имеющимися дефектами речи. ИИ импровизирует, в этом ему помогает анализ контекста раннее сказанной информации потребителем. Ещё это позволяет лучше понять человека и дать более точный ответ на его вопрос.
Несмотря на своё предназначение, подразумевающее возможность получить быстрые ответы на основе поисковика Яндекс, с «Алисой» можно поиграть в некоторые игры. Среди них «Угадай песню», «Сегодняшний день в истории» и несколько других. Для активации игры требуется произнести соответствующую фразу. При выборе игры ассистент в обязательном порядке оповестит о правилах.
SpeechKit – это технология для обработки потребительских запросов. В её основе вся запрашиваемая информация делится на два направления: общие вопросы и геоданные. Время распознавания равняется 1,1 секунды. Хотя эта инновация является встроенной в многие программы с 2014 года, её присутствие в новом приложении речевого управления незаменимо. Активация приложений голосом – новый подход к упрощению управления мобильными устройствами. Таким образом «Алиса», обработав запрос, привязывает фразу к конкретной команде на смартфоне и выполняет её, поскольку ИИ работает в фоне.
Ассистент использует голос актрисы Татьяны Шитовой. Интересный тот факт, что разработки включали различные звуки, подразумевающие изменение интонации. Тем самым общение становится более реалистичным, без понимания того, что говоришь с роботом.
Продукт от Яндекса в первую очередь отличается от своих аналогов тем, что он был разработан с целью понять человека и разговаривать на его языке, а не склонять к своему. Ведь идеально произнесённые запросы могут воспринимать и зарубежные альтернативы, чего не сказать об их обработке естественной речи, в чём преуспела «Алиса».
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.
