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把导游挂在耳朵上:人工智能在旅九龙心水,8112com游场景中的应用

把导游挂在耳朵上:人工智能在旅九龙心水,8112com游场景中的应用

2018-12-06 20:33

  语音交互被视为人工智能时代的重要入口,而家庭又是一个噪音较少、网络稳定、需求明确而有限的场景,所以各大厂商都想抢占这一入口。今年以来各大智能音箱促销大战此起彼伏,促销力度一浪接着一浪,从小爱mini的99元,九龙心水,8112com到天猫精灵方糖的89元,到叮咚mini的79元。低价新奇的智能音箱销量可观,教育了大众,更多的人也实实在在的接触到了人工智能。

  具备相应的旅游设施并提供相应的旅游服务的独立管理区。比如故宫,颐和园,天坛都是景区。

  景区内的一处景观。比如故宫中的太和殿,武英殿、坤宁宫、御花园都是一个个景点。一个景区内包含多个景点。

  一般景区,在入口处会有介绍整个景区的石板,里面的每个景点旁,有介绍每个景点的石板。九龙心水,8112com上面有名称以及简介,告诉你历史由来、相关的人和事,可你要多加了解就要站在那耐着性子读完。真实的场景是,游客已经走得很累了,晒得或冻得不行了,你还要让他在一个看不清字的石板上看故事,用户体验可想而知。

  更先进的方案是自动导览工具,近年来才开始在景区普及。大多为手机APP,可以根据地理位置判断你走到了哪个景点,一旦检测到你进了某个景点的触发范围,就可以自动触发语音讲解。这种方式能让游客将了解文化/故事这一需求通过听的方式满足,眼睛就集中在观赏上,两个感官得到的信息互相对照,比在石板上看故事好了很多。

  你不能对这种方式触发的讲解明确加以控制。你得明确的到某个景点的触发范围,但你又不知道具体的触发范围在哪,你又不知道一个景点会不会有语音导览(除非你掏出手机或讲解器看一下)。

  它每次触发就是从头到尾念一遍,根本不管你是不是正在和别人说话,如果哪里没听明白或是想重听,那就还要掏出手机,重新播放,或者去百度。在旅游中碰到不懂的地方再去动手查资料,想想就很烦。

  耳机:……明清两朝,太和殿均是用来举行各种典礼的场所,如皇帝登基、册立皇后、命将出征出征等。清初,太和殿还是举行殿试的场所,乾隆四十五年后改在保和殿……

  耳机:……先要由礼部的官员分别到天坛、先农坛、太庙告知祖先。“至时,鸣钟鼓,皇帝衮服御奉天门。九龙心水,8112com”明朝的皇帝只有在特别盛大的仪式中才穿黄色的衮服,他们日常所穿的是黑色绣龙形的常服……

  耳机:牌匾上是建极绥猷四个字,寓意为:天子承担上对皇天、下对庶民的双重神圣使命,既须承天而建立法则,又要抚民而顺应大道。

  因为同一个问题在不同的场景下用户想要的答案会很不同,比如上面那个“皇帝怎么登基啊?”,如果是一个学历史的学生问这个问题,那他是想得到一个详细的答案,可能包括详细的流程,细化到穿什么衣服,什么人要做什么事,为什么要做这些事,等等(当然要耳机提供这种答案是很扯的了,还是对一台TNT说靠谱)。

  在景区内,可以有语音版的贴吧、留言墙、弹幕墙,游客们可以抒发感想、说出游览趣事、吐槽,这些内容可以基于关键词或位置,其他人通过说出关键词,或走到相关位置,收听相关内容、语音点赞。其他比如歌曲、相声、有声书等内容,现在就可以满足。

  出门时,查到用户计划去的景区是否卖水和食物,甚至提前警告景区内的相关商品价格,让用户提前做好准备。

  开放域问题的解答对AI来说很难,短期内,我们可以做一个个skill,相当于手机上的APP,来满足旅游场景下的主要需求。这个skill可以专门针对旅游这一场景,把功能限制在四个主要的需求上,这样就可以把语言理解限制在有限的几个意图中,同样,每个意图下的关键词和话术的组合是有限的。

  通过穷尽这些组合,我们可以得到旅游场景下的有限域问答系统,这样,就可以较出色完成任务。

  一个skill内有所有的景区内容,智能耳机收到相关问题,并判断用户是在旅游场景下(可以根据地理位置和问题关键词判断),就会调用这个skill,去查找相关的回答。相当于你对小爱音箱说“红豆”,它会自动认为你想听这首歌,然后打开QQ音乐,为你播放这首歌。这种模式下,公司可以自己做内容,也可以做成平台,让用户或者第三方产生内容,问题是,怎么让平台上的内容生产者有动力持续输出优质内容。

  反馈时间会对语音交互体验造成很大影响。你问人工智能一句话,等了半天没有反应,过了好长时间突然说了句话,很是吓人。反馈时间受数据传输速度和计算速度影响。

  用户独自旅游的时候智能耳机最好一直处在这个skill中,这样能快速而准确的应答用户需求,而不是用户每问一个问题就要说一句唤醒词。但如果几个人结伴同行,互相聊天时智能耳机总是在搭茬,而且还都是它听不懂你在说啥,这时,每次单独唤醒会有更好的体验。那是否这个skill要有两种模式呢?

  旅游场景下应用人工智能有美好的前景,同时也有很多问题亟待解决。目前情况下,下个APP还是较好的解决方案。

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