Swami:机器学习是亚马逊的DNA
2018-09-21 10:46:45
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来源:电影子百家号

作者:IT姐

亚马逊旗下的亚马逊网络服务公司 (亚马逊AWS)在2018世界人工智能大会上宣布,已经将中文普通话支持增加到Amazon Polly机器学习云服务,它可以将文本转成逼真的语音,让用户创建对话式应用程序,创造新品类的语音产品。

从2014年开始推出智能音箱,Alexa带来的智能语音人机对话服务,将亚马逊从一开始做电商,便积淀的人工智能技术能力以产品形式释放出来。2015年推出Amazon Machine Learning,打包推出机器学习的服务。2016年的图像识别服务 Rekognition以及之后的 video服务,应用人工智能进行人员对比、匹配和识别等。

去年年底亚马逊推出SageMaker,可以让数据科学家和开发人员快速、轻松地构建和训练机器学习模型,然后直接将模型部署到生产就绪托管环境中。亚马逊即将在上海建立人工智能研究院,亚马逊AWS副总裁Swami Sivasubramanian借此机会解读了机器学习和人工智能对于AWS的意义。

在上海建立的人工智能研究院会承担怎样的职能?

Swami:

首先我们在上海的人工智能研究院的规划是希望能够从中国本土的大学以及其他地方吸引和招聘到最优秀的人才来关注对开源技术、深度学习以及人工智能方面的研究,当然还包括其他的一些技术,比如说计算机视觉技术以及自然语言处理等技术。

通过创新的打造这些全新的技术,我们同时也希望和AWS的客户一起来进行合作,在深度学习、人工智能这些领域包括有一些什么更多的应用和更多的使用能够有更多的一些突破。

关注亚马逊未来发展规划,会发现90%到95%的新项目都是基于客户所给予的反馈。剩下来的5%的项目也是从客户角度出发做的创新的尝试。因此我们在考虑到底怎么来运用深度学习的技术,把它运用到数据库的结构上,把它运用在自然语言处理、运用在计算机视觉技术等,以及怎么能够把它做到更准确,更具有可拓展性。所以我对在上海的人工智能研究院未来的发展前景感到非常振奋。

之前亚马逊提出自身会踏入另一个创新的领域,用人工智能和机器学习,去优化公司的结构。请问从AWS的角度要怎么具体去做?

Swami:

首先对亚马逊而言,机器学习已经是完全深入到我们业务的方方面面,其实如果看一下我们每一年要做的年度规划,每一个事业部的负责人都必须要做一个六页的文件,来阐述自己在下一年业务发展的规划。在每一年的文件当中,我们必须要回答的一个问题就是“我怎么能够更好的去利用机器学习”,我们可以说每一个事业部门必须要考虑的问题就是,机器学习如何对我的事业部门有什么样的改变,以及我到底怎么来更好的使用机器学习。

所以创新和机器学习已经是亚马逊的DNA所在,是完全渗透到我们每一天的日常工作当中,而且已经是改变了我们整个公司的内部的架构。因此,我想整个公司可以说就是数字驱动或者是深度机器学习驱动的公司。

您是怎样看待AI技术民主化的问题?和云计算之间有怎样的关系?

Swami:

我觉得正是因为有云的存在,才使得人工智能更多的民主化,如果我们看历史的发展,人工智能和机器学习并不是一个全新的概念,可能最早在30年之前就已经有了深度学习的技术。但是为什么之前深度学习、机器学习没有大规模的被采纳或者说落地呢?可能也是因为几个原因。

首先,它需要非常大量的数据。另外,对于CPU、对于计算能力有非常高的要求。所以在以前可能就只有大型的互联网公司、大公司才可以在自己的数据库上、数据中心上跑这么大的一个系统,但以前可能初创企业是独立来负担或者来使用这样的人工智能解决方案。但是就是因为亚马逊云AWS的出现,改变了这样的状态。所以有了AWS之后,你不必是一个大公司,哪怕是一个小型的初创企业,也可以从头开始、从零开始去使用人工智能,而且它可以做到成本非常低,另外也可以使得我们整个的存储系统具有可扩展性,而且数据可以做到非常安全。另外也可以按需的来使用你所需要的服务和技术。

所以这就是为什么现在不仅仅是大企业,还有很多其他公司也是可以来使用,而且我们其实也有数据来证明云是促进了人工智能的民主化。

Gartner的统计表示只有4%的企业现在开始投资和开发AI的应用,因此您对这些正在准备或者正在观望的企业有什么样的技术和非技术方面的建议?

Swami:

如果我们来看一下人工智能技术的采纳和使用的情况,我觉得其实人工智能AI是一个革新性的或者是变革式的技术,通过使用这个技术可以帮助企业比如在客户体验上面有更进一步的提升,因为我们可以有更加个性化的解决方案,也可以使企业的供应链更加优化。通过这些举措,其实是可以让企业有更多的节省,这方面的潜力是非常大的。

另外,通过人工智能的技术也可以帮助公司收入提升,降低成本等等。其实这方面我们都已经有很多的例子,所以其实现在有很多公司的CEO或者CTO、CIO他们自己都会问这样的问题,就是我自己公司的AI战略到底是什么。所以现在并不是我用不用的问题,而是适合我企业的AI的战略到底是什么,我什么时候可以开始采纳AI的解决方案。

有很多公司的CEO和CIO都在问我,到底我们应该怎么样来开始AI的战略以及亚马逊AWS能够给予我们提供什么样的帮助。所以这就是为什么亚马逊AWS开发了很多工具,比如说SageMaker等。目的就是希望能够让企业只要非常简单的点击几下就可以来建成自己机器学习的模型,对于企业来讲,我们如果看企业使用了之后,对AWS的推荐的数量,是比其他任何云服务提供商要高两倍之多。这是因为我们其实一直非常努力的希望能够从客户的使用角度来讲,更进一步的便捷、更进一步的简化,来更好的帮助企业。但是我觉得最棒的消息就是,现在对我们来讲还仅仅只是一个开端,尽管我们一直不断地在简化自己的这些解决方案和流程,希望企业在自己的机器学习的模型方面能够更加方便,但是其实未来我们可以做的事情和空间还是非常巨大的。也就是说未来可以把它做得更加便捷、更加方便。只要有了这个数据,就可以自动生成模型。而且如果看应用的场景和行业,其实也是越来越多。刚才我提到了很多行业,包括医疗行业、时尚行业、房地产、零售、自动驾驶等,其实应用的场景是非常多的。

 
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