GPTVoiceTasker: 智能手机中LLM赋能的虚拟助理

虚拟助手（如Siri、Alexa）是人工智能在日常生活中的常见应用 #生活知识# #科技生活# #人工智能应用#

24年1月主要来自澳大利亚几所大学的论文“GPTVoiceTasker: LLM-Powered Virtual Assistant for Smartphone"。

虚拟助理有可能在帮助用户完成不同任务方面发挥重要作用。然而，这些系统在现实世界中的可用性面临挑战，其特点是效率低下，难以把握用户意图。利用大语言模型（LLM）的最新进展，推出GptVoiceTasker，一款虚拟助手，旨在增强移动设备上的用户体验和任务效率。GptVoiceTasker擅长智能破译用户命令和执行相关设备交互，简化任务完成。该系统不断从历史用户命令中学习，自动化后续使用，进一步提高执行效率。实验证实了GptVoiceTasker卓越的命令解释能力及其任务自动化模块的准确性。

如图所示家庭训练应用程序中的一个示例用例，当用户由于身体繁忙而需要免提与智能手机交互时。在执行屏幕交互时，GptVoiceTasker反复提示LLM使用当前UI信息预测屏幕上的动作，并执行响应以实现用户任务。然后保存执行信息以简化后续类似任务的执行。

近年来，自然语言理解（NLU）的进步推动了语音助手跨各种平台的发展，包括无所不在（ubiquitous）系统[7，32]和家用电器[52]。在个人智能手机上，已经提出了许多语音助手，利用智能NLU模型来理解用户语音输入并将其映射到用户界面动作。智能手机语音控制界面的早期里程碑是JustSpike，它利用谷歌的自动语音识别（ASR）来记录用户命令，并引入了创新的话语（utterance）解析技术[71]。随后，智能语音助手扩展了JustSpike的功能，使用户能够通过语音命令管理呼叫和短信[11]。类似的努力，Weber在2016年的“VoiceNavigator”应用程序，专注于增强移动语音用户界面应用程序的可见性和可学习性[18]。然而，这些最初的方法虽然是基础性的，但由于严格的语言解析启发式和有限的用例而遇到了可用性问题，这激发了进一步开发智能手机虚拟助理的需求。

近年来，通过深度学习模型，语言解析能力取得了重大进步。SAVANT利用Dialogflow作为会话智体从话语中提取用户意图[4]，而DoThisHere则采用了预构建的Almond语言模型，实现了在Android中检索和设置UI内容的语音控制[69]。谷歌发布了语音访问[1]，旨在用语音命令取代手动交互，该命令在Google Play商店上的下载量超过1亿。最近，Vocify[60]引入了VocifyParser，这是一种高级的深度学习方法，用于将用户命令解析为屏幕交互，而AutoVCI[51]则专注于开发用于自动化移动UI任务的语音界面。然而，这些现有方法的交互模式仍然有些不自然，要求用户发出精确的机器式指令，例如“按下保存按钮”。这种限制意味着他们可能很难完全理解高级用户的意图，例如“我想保存这个笔记”。

生成人工智能的出现催生了创新的LLM，如GPT-4[50]和DALL-E[55]。这些LLM彻底改变了人工智能开发的格局，使开发人员能够通过少量的提示来完成复杂的任务，从而消除了对广泛的自定义模型训练的需求。它们非凡的多功能性促使人们在IT和非IT领域进行积极的研究，涉及软件测试[24，43]、高性能计算[15]、金融[65]和健康科学[25]等领域。LLM在增强现有方法的直观性方面尤其出色，如软件测试中所示，它们基于当前UI页面信息生成真实的文本输入，取代了传统的随机文本输入方法[43]。这证明了LLM在推动多个领域的研究和创新方面的变革潜力。

LLM的功能引发了其在辅助技术中的应用激增，革命性地将用户命令转换为跨不同系统的可执行任务。该领域的最新研究见证了人类自然语言命令转化为各种类型的任务，包括可视化任务[62]、操作系统任务[42]和机器人任务[38，57]。LLM使这些系统能够处理超出现有启发式方法范围的更复杂的命令。它们还表现出非凡的能力，能够理解意图相似但表达方式不同的命令变体。在LLM的支持下，这个开创性的框架为一种（半）自动化任务执行范式铺平了道路，消除了传统命令模式和直观命令模式之间的界限。

在移动助理领域，LLM已经成为一股变革力量，取代了先前相关工作中的传统机器学习模型[51，60]。这种范式的转变简化了将用户的自然语音命令转换为移动用户界面（UI）上可行操作的过程。Wang[61]利用LLM允许与移动UI进行类似对话的交互，这表明与传统的机器学习方法相比，LLM在理解屏幕元素方面具有更好的能力[37]。虽然Wang在智能手机虚拟助理开发中的方法值得注意，但其采用的提示策略仍然是基本的，影响了其解析自然用户命令的能力。

GptVoiceTasker，作为一个虚拟助手，它使用户能够使用语音命令在智能手机上高效地执行各种任务。通过应用不同的提示工程技术，GptVoiceTasker利用LLM的力量来执行不同的逻辑任务。在接收到用户命令后，GptVoiceTasker首先尝试使用保存的数据库自动执行任务。如果使用预存在的数据库证明任务不可行，GptVoiceTasker将执行一系列屏幕导航的逐步预测，以完成任务。同时，系统会记录这些交互，以便后续自动执行。

虽然由于响应的准确性和随机性低，为各种任务提示LLM的天真方法可能会产生次优结果[17]，但采用不同的提示工程技术，这些技术包括根据特定的规则和组成部分精心制作提示，从LLM中获得最佳响应[41]。作者创建了多个提示模板，这些模板应用于屏幕上交互和基于使用的执行。

收到用户的任务后，GptVoiceTasker将自动执行多个屏幕上的动作，直到任务完成。首先收集运行时UI元素，从用户命令中执行推理任务，并在用户设备上执行操作。GptVoiceTasker继续重复这个迭代过程，以执行每个操作来完成用户任务。

在移动应用程序中，特定应用程序页面上的UI元素是由开发人员在开发应用程序页面时预定义的。因此，屏幕上实现任务的一系列用户交互将在不同时间保持一致。基于此，GptVoiceTasker自动为每个用户命令创建一个保存的路径，允许GptVoiceTasker在接收到来自用户的类似命令时复制交互。与以前依赖手动任务创建过程来支持自动化的方法[35，51]不同，GptVoiceTasker通过屏幕导航自动记录应用程序转换。这种自动化过程不仅允许更广泛地覆盖自动化任务，而且消除了在预定义快捷任务时手动操作的需要。

作者用Java[21]在Android操作系统中使用辅助功能服务将GptVoiceTasker实现为Android应用程序。在Java代码中，GptVoiceTasker订阅typeWindowContentChanged辅助功能事件[21]，以便在屏幕上发生UI更改时接收通知。创建了一个动态流水线，从AccessibilityNodeInfo目标[20]中提取层次结构中的UI元素，这些目标用作Android辅助功能服务提供的屏幕UI元素的数据表示。此外，使用Android PackageManager类获取应用程序名称和活动名称。

为了与LLM通信，使用了OpenAI提供的API服务。作者选择了GPT-4模型，OpenAI训练的最新模型[49]。一旦收到LLM的响应，该工具就会利用performAction（）方法[20]对相应的元素执行操作。所有与个性化服务相关的数据，如屏幕描述和转换图，都存储在手机存储器中，以备将来使用。

网址：GPTVoiceTasker: 智能手机中LLM赋能的虚拟助理 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/508045

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