没想到下一代AI助手，来得这么突然
卷友們好，我是rumor。
AI助手是一個老生常談的話題了，老到甚至在慢慢淡出資本和人們的視線，Siri、Alexa、Google Assistant、百度小度、天貓精靈、小米小愛等等，已經把市場、場景占有的差不多了，同時技術能力也到了一個瓶頸，NLP的對話水平不上不下，用戶的期待也慢慢被消磨掉了。
其實場景并沒有被占滿，只是技術還不夠通用罷了。對于助手這種任務型對話來說，每個任務都要定制化寫程序處理，比如定鬧鐘、看視頻。而復雜一點需要更多個性化的任務，比如幫用戶找個海淀區6千月租以內的三居室，人工寫程序也很難實現。
然而還是有那么一小撮人，在繼續攻克這個難題。
就在昨天，一個叫「Adept」的團隊，發布了他們理想中AI助手的樣子：Action Transformer(ACT-1)[1]，一個通用的、能幫助用戶在各種軟件上完成任務的助手。
在介紹這個通用的AI助手之前，讓我們先來了解一下大佬云集的Adept團隊[2]。
Adept應該是今年初剛成立，初始融了6500萬美元[3]。它的CEO David Luan，之前是OpenAI的VP Engineer，參與了GPT-2的研發，之后去了Google Brain當Director參與各種大模型的訓練。CTO Niki Parmar、首席科學家Ashish Vaswani，是「Attention is all you need」的共同一作。團隊里的其他人基本都是Google Brain、DeepMind、Google Research出來的，可以說是一個全員Googler的創始團隊。
他們這次放出的ACT-1，形態就是一個瀏覽器插件，輸入文本指令，插件對任務拆解并執行。
比如幫用戶找房子：
再比如幫用戶在Salesforce上找數據，人工則需要點10次以上才能找到：
連用戶自己不會的任務，它也能做。比如在表格中增加一列并高亮某些數據：
甚至需要瀏覽多個軟件的任務，它也可以。比如在二手網站上找個冰箱，并給賣家發郵件說明天過去拿。
問它事實類問題，它居然能自己去wiki查：
同時，在用戶的交互反饋下，它還能糾正自己的錯誤。
ACT-1解決的，正是現今大部分人面臨的復雜重復工作，比如表格處理、簡單郵件溝通，從理論上講確實有可能被替代。同時從采訪[4]中看出，Adept瞄準的正是辦公市場，根據研究顯示，到2026年，辦公流程自動化市場將增長到196億美元的規模，這蛋糕可不算小。拿智能音箱舉例，2020年全球的智能音箱市場規模則在120億美元[5]，這個規模，就催生了好幾家音箱公司。
遺憾的是，Adept這次只公布了產品視頻，具體的技術方案不知道是否公布，畢竟Adept的創立初衷是做產品而不是AGI技術。
最后，讓我們看看Adept對于未來幾年的幾點預測：
大部分與計算機的交互將由自然語言代替，而不是GUI
初學者在不需要培訓的情況下都能快速使用，同時在沒有GUI條條框框的限制下（比如menu長度），各類軟件將更強悍
人們再也不用看說明文檔了，而是模型看
與AI協同后，各領域的進展將被加速
AI助手，不僅是一個執行任務的工具，更是一種交互方式，在語音、語言的交互下，每個個體的能量都將被放大，正如Adept所認為的，AI與人不是替代與被替代的關系，而是由AI來做重復的工作，由人來創造更多可能性。
參考資料
[1]
Action Transformer: https://www.adept.ai/act
[2]Adept團隊介紹: https://www.adept.ai/about-us
[3]Adept aims to build AI that can automate any software process: https://techcrunch.com/2022/04/26/2304039/
[4]Adept aims to build AI that can automate any software process: https://techcrunch.com/2022/04/26/2304039/
[5]2020年全球智能音箱行業市場分析: https://bg.qianzhan.com/trends/detail/506/200420-c60a38e9.html
我是朋克又極客的AI算法小姐姐rumor
北航本碩，NLP算法工程師，谷歌開發者專家
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一起在人工智能時代旋轉跳躍眨巴眼
「快來替我煉丹吧」
總結
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