当我们在2014年11月推出Alexa时，她可以做13件事——她可以告诉你天气、播放音乐、回答基本问题、设置计时器，还可以了解新闻头条。客户告诉我们，这种体验很神奇——这是一种全新的、改进的与技术互动的方式。但我们的愿景是发明“星际迷航”式的计算机——在实现这一愿景之前，Alexa需要了解更多。我们一直在努力教Alexa更多东西——从新的语言，到更好的自然语言理解，再到添加新功能，让她更有用。我们还有很长的路要走，但我们对Alexa的进步感到兴奋，如果没有亚马逊的团队在幕后解决世界上一些最难的人工智能挑战，这是不可能的。
ADS团队和数据助理在让Alexa变得更智能方面发挥着关键作用。如果没有他们的辛勤工作，我们用Alexa取得的许多科学突破是不可能实现的。
在众多挑战中，教Alexa掌握人类语言的细微差别是最困难的之一，因为对人类来说容易理解的东西对计算机系统来说却很难理解。它需要一个专门的亚马逊人团队，他们有很高的判断力，不断训练机器学习模型，了解自然语言的细微差别。这是Alexa数据服务(ADS)团队的工作重点，该团队由数据助理、语言专家和科学家组成，他们每天都在一起工作，为Alexa AI的构建奠定基础。
Alexa AI副总裁兼首席科学家罗希特·普拉萨德(Rohit Prasad)表示:“在让Alexa变得更智能的过程中，ADS团队和数据助理发挥着关键作用。”“如果没有他们的辛勤工作，我们用Alexa取得的许多科学突破都是不可能的。”
为了训练Alexa更准确地解释请求，并在具体情况下为客户提供最佳响应，该团队只审查向Alexa提出的请求的百分之一的一小部分。在此过程中，数据助理无法访问客户帐户中的识别信息，这在保护客户隐私的同时仍然允许团队完成这项重要工作。例如，数据助理在审查奥斯汀的天气请求时，可以识别Alexa是否将其误解为波士顿的天气请求。或者，他们可以告诉Alexa，如果英国的客户询问马刺队什么时候比赛，他们很可能指的是伦敦的足球队，而不是圣安东尼奥的篮球队。该团队的工作还有助于教会Alexa更好地理解不同口音或独特说话模式的客户，所以她能很好地为每个人服务。这种反馈有助于Alexa理解客户请求的正确解释，并在未来提供适当的响应。
在从事令人兴奋的新兴技术工作的同时，许多广告团队成员还学习了宝贵的技能，这些技能有助于推动他们在亚马逊和其他地方的职业发展。
下面是他们的一些故事
Arman Sanentz，团队经理
“在ADS工作是一段具有挑战性和有益的经历。我经常回想起我作为团队经理担任数据助理的日子。作为一名助理，我有机会学习机器学习，并被授权创造解决方案，不仅解决眼前的问题，而且创建一个更可持续的机制来持续改进我们如何训练Alexa。
在我继续支持数据创建和分析的同时，现在我也开始思考提高质量和运营的新方法。在美国和海外ADS的支持下，我管理了负责监控设备行为和监督设备在新地区发布的同事。我很幸运能和这么优秀的团队一起工作。”
Faye Wix，流程负责人，Prime Air
“在Alexa做数据助理非常有动力，因为我知道我在帮助开发尖端技术。令人惊讶的是Alexa几年前甚至还不存在，现在她已经成为数百万人生活的一部分，播放音乐和讲笑话。
没有数据助手，这一切都不可能实现。在我入职期间，我就培训过程提供了一些诚实的反馈。培训经理不仅接受了我的反馈，还给了我发展和改进培训流程和资源的机会。这段经历帮助我自然而然地过渡到ADS的现场培训专家的下一个角色。与我一起工作的人都很积极、聪明，并专注于为客户提供最高质量的数据。”
Senthil Kumaran，开发运营工程师
“作为一名数据助理，我明白我永远不应该低估我们为进一步机器学习所做的工作，我们所有的工作都是相互关联的，并影响着Alexa的设计和开发。ADS为员工提供了证明自己技术专长的途径。
技能发展计划让员工有机会继续探索和试验。其中一个项目是发展业务人才(DOT)计划。我被选为四人小组之一，这个过程为我的技术梦想插上了翅膀。我致力于开发操作流程，建议自动化，并开始与印度海得拉巴的开发团队密切合作。当我获得ADS Tech的Dev Ops工程师职位并搬到Hyderabad后，我便能够继续打破沟通和细微差别方面的障碍。现在，我是我们人工智能机器学习平台的开发运营工程师。这一切都要感谢团队经理和ADS领导层的一贯支持。”
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