虚拟个人助手的基础技术

Six Building Blocks for a Virtual Personal Assistant 中列出了构建虚拟个人助手需要的6种基础技术：

• 自然语言处理
  VPA必须理解用户输入，而用户的反馈也能使用VPA更好的理解用户输入。
• 兴趣图谱
  虚拟个人助手会成为我们管理兴趣的主要方式。现在我们与各种不同的网站和服务打交道，它们保存了我们不同的兴趣。VPA会整合我们的兴趣图谱，并作为中介与各种网站和服务交互。
• 用户情感
  目前有两种方式来理解人的情感，一种是用LIWC等工具进行文本分析；另一种是通过语音分析和面部表情的视频分析检测用户情感。
• 传感器集成
  通过各种传感器，虚拟个人助手能帮助用户更好的知道他们的周围发生着什么。在午餐时间我们感兴趣的饭店是否在步行可以到达的距离内；这个公交站的下一趟班车是否正点？通过传感器，VPA也可以帮我们在真实世界与虚拟现实中建立桥梁。
• 社交图谱
  社交图谱告诉VPA谁对我们重要，也可以指导一个用户的VPA与其他人的VPA进行协作。
• 通过模式集成服务
  一旦VPA理解了我们需要什么，就需要与第三方服务沟通这些需求，就需要各方达成一致的模式，或者说图谱结构。

自然语言理解、兴趣图谱与用户情感用于用户的理解，传感器集成和社交图谱用于理解当前环境，而模式则用于组织其他服务。

除了6种构建虚拟个人助手的技术基础，这篇文章也包含了对虚拟个人助手的一些看法：

• 虚拟个人助手将作为中介把我们与各种服务进行连接。
• 虚拟个人助手需要大量的用户反馈，这些只有大公司才能得到。
• 虚拟个人助手最可能是通往人工通用智能的形式。