Okuyucular MSpoweruser'ı desteklemeye yardımcı olur. Bağlantılarımız aracılığıyla satın alırsanız komisyon alabiliriz.
MSPoweruser'ın editör ekibini ayakta tutmasına nasıl yardımcı olabileceğinizi öğrenmek için açıklama sayfamızı okuyun. Daha fazla
Hepimiz Cortana dijital asistanını Windows Phone 8.1'de denemeyi beklerken, Microsoft Research, diğer insanlarla uğraşırken gerçek hayatta işinizi halledebilecek sanal asistanlar ve daha fazlası üzerinde çalışıyor. Microsoft Research'ün uzun vadeli hedefi Konumlandırılmış Etkileşim proje, etkileşimi ve hesaplamayı günlük görevlerin, etkinliklerin ve işbirliklerinin doğal akışına derinlemesine yerleştiren yeni nesil etkileşimli sistemleri mümkün kılmaktır. Örnek senaryolar arasında insan-robot etkileşimi, e-ev, etkileşimli reklam panoları, karmaşık görevler ve prosedürler aracılığıyla uzman ekiplerini izleyen, destekleyen ve koordine eden sistemler vb. sayılabilir.
Böyle bir asistan, diğer insanların asistanlarıyla koordine olabilir, sosyal angajmanları, iş taahhütlerini ve seyahati planlamaya yardımcı olabilir. Yemek yemekten keyif aldığınız yerler gibi geçmişteki faaliyetlere dayalı olarak ihtiyaçlarınızı tahmin edebilir ve özel fırsatlar sunan işletmelerle koordineli çalışabilir. Arkadaşlarınızın beğendiklerine göre bir film seçmenize yardımcı olabilir.
Horvitz, "İnsanlara yardımcı olan ve onları tamamlayan akıllı, destekleyici asistanlar bilgisayar biliminin temel amaçlarından biridir" diyor ve "bu alandaki temel araştırmalar, veri toplamayı ve insanları en iyi şekilde nasıl yapabileceğimizi öğrenebilmemiz için sohbet eden, işbirliği yapan ve birbirlerine yardım eden insanları gözlemlemeyi içeriyor. bu role hizmet edebilecek sistemler geliştirin.”
Microsoft'un mevcut Monica Virtual asistanı aşağıdaki etkileşim özelliklerine sahiptir.
Temel etkileşim: sistemle temel bir tek katılımcı etkileşimini gösterir. Sahne analizinin çeşitli katmanlarına (sistem kullanıcının yüzünü ve pozunu izler, giyim, ilişki, görev hedefleri vb. hakkında bilgi çıkarır) ve doğal katılım modeline (kullanıcı yaklaştıkça sistem devreye girer) dikkat edin.
Sahne çıkarımları ve topraklama: sistemler, sahne analizinden kullanıcı hedeflerini çıkarır (kullanıcı resmi olarak giyinir, bu nedenle büyük olasılıkla harici, dolayısıyla muhtemelen kayıt ister), ancak bu bilgiyi diyalog yoluyla temel alır. Bina numarasının topraklamasına da dikkat edin.
Dikkat modelleme ve katılım: sistemler kullanıcının dikkatini izler (yüz dedektörü ve poz izleyiciden gelen bilgileri kullanarak) ve kullanıcıyı buna göre meşgul eder.
Sırada bekleyen insanlarla ilgilenmek: sistem sahnedeki birden fazla kullanıcıyı izler ve bekleyen bir kullanıcının varlığını hızlı bir bakışla (kırmızı nokta sistemin bakışını gösterir) ve onları konuşmanın sonuna doğru geçici olarak devreye sokarak onaylar
Yeniden birleştirme: yukarıdakiyle aynı, yalnızca sistem geri döndüğünde ilk kullanıcı artık dikkat etmiyor. Sırada bir kişinin beklediğini anlayan sistem, kullanıcının dikkatini çeker ve “Affedersiniz!” diyerek yeniden devreye girer.
Çok katılımcılı iletişim kutusu: sistem, sahneden iki katılımcının birlikte bir grupta olduğu sonucunu çıkarır (ve diyalog yoluyla onaylar). Sistem daha sonra çok katılımcılı bir görüşmeye devam eder. Konuşan katılımcının kim olduğu bilgisi olan bakış modeline (kırmızı nokta) ve ayrıca söylem yapısındaki belirli unsurlara dikkat edin.
Yan konuşma ile çok katılımcılı diyalog: önceki etkileşime benzer; sonunda kullanıcılar bir yan sohbete girerler. Sistem, sözlerin kendisine yönelik olmadığını anlar ve bir süre sonra mekik bilgisini iletmek için iki kullanıcıyı keser. Konuşma tanımanın başarısız olduğu durumlar için yedek olarak kullanılan dokunmatik ekran etkileşimine de dikkat edin.
Pradeep Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği mezunudur. Aynı zamanda Microsoft Öğrenci Ortağıydı. Şu anda önde gelen bir bilişim şirketinde çalışmaktadır.
3 dk. okuman 
Yayınlandı
