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雷鋒網(wǎng)按：雖然沒有谷歌、微軟、Facebook在AI上的名氣那么大，但亞馬遜的AI方面積累很深厚，一直在默默投入。到底亞馬遜在AI方面做了哪些事情，他們是如何與現(xiàn)有的業(yè)務(wù)，如云、電商相結(jié)合的呢？外媒siliconAngle對(duì)亞馬遜AWS的AI負(fù)責(zé)人Swami Subramanian進(jìn)行了專訪，雷鋒網(wǎng)將文章編譯如下。
亞馬遜通常不會(huì)和谷歌、微軟、Facebook以及IBM一同出現(xiàn)在人工智能領(lǐng)導(dǎo)者的名單上。不過這種情況即將發(fā)生變化。
亞馬遜首席執(zhí)行官杰夫·貝佐斯（Jeff Bezos）最近在他每年致股東的公開信中透露，他很看重機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，這項(xiàng)AI的分支技術(shù)能夠教會(huì)電腦在不需要明確的編程情況下即可完成學(xué)習(xí)，這是公司未來成敗的關(guān)鍵。
像今天的其他AI領(lǐng)導(dǎo)者一樣，亞馬遜專注于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在以原始方式模仿大腦學(xué)習(xí)的方式。在過去幾年中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)促使語音和圖像識(shí)別取得了巨大的進(jìn)步，使亞馬遜的Alexa語音助手和Google的無人駕駛汽車都變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。
Bezos指出，亞馬遜的一些工作是顯而易見的，例如Alexa，Prime Air快遞無人機(jī)以及使用機(jī)器學(xué)習(xí)來收費(fèi)的Amazon Go商店。其他機(jī)器學(xué)習(xí)工作主要在幕后，供電需求預(yù)測(cè)，產(chǎn)品建議等等，而Bezos希望它能夠產(chǎn)生最大的影響。
下一階段是使用Amazon Web Services云服務(wù)向開發(fā)者群體推廣機(jī)器學(xué)習(xí)，降低使用成本，提高易用性。亞馬遜去年秋天開始通過云服務(wù)，推出新的服務(wù)，例如Lex，Alexa，使得機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠配合開發(fā)人員進(jìn)行工作?？梢杂脕韯?chuàng)建會(huì)話界面，如機(jī)器人，以及文本轉(zhuǎn)語音的Polly和圖像分析及相關(guān)任務(wù)的Rekognition。
“客戶已經(jīng)開發(fā)出強(qiáng)大的系統(tǒng)，應(yīng)用領(lǐng)域從早期的疾病檢測(cè)到農(nóng)作物增產(chǎn)。”貝佐斯說。“看著這個(gè)領(lǐng)域。還有更多的事情會(huì)發(fā)生。”
機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)對(duì)于幫助亞馬遜在逐漸加劇的云計(jì)算戰(zhàn)爭(zhēng)中戰(zhàn)勝競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手具有重要意義，谷歌和微軟都希望在與這家西雅圖線上零售巨頭的較量中獲得成功。事實(shí)上，很明顯，亞馬遜想要成為未來智能應(yīng)用時(shí)代的主要技術(shù)供應(yīng)商。
“亞馬遜的下一個(gè)支柱可能是AI，”與其Prime會(huì)員免費(fèi)送貨服務(wù)和AWS本身一樣重要，CB Insights在新的報(bào)道中說?！皝嗰R遜比以往任何時(shí)候都有希望成為一家平臺(tái)公司?！?/p>
通過比較其他公司，如Gartner，它有一個(gè)辦法在云機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品方面趕上微軟和谷歌。過去一周在舊金山舉行的AWS Summit峰會(huì)上，該公司宣布了新的更新和功能，旨在開始補(bǔ)救這種情況。
亞馬遜AI副總裁Swami Sivasubramanian
為了更深入地了解亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃， silliconangel對(duì)負(fù)責(zé)Amazon Web Services（AWS）的亞馬遜AI副總裁Swami Sivasubramanian，在開發(fā)者會(huì)議上進(jìn)行了采訪。以下是對(duì)話的文字編輯版本：
問：請(qǐng)闡述亞馬遜在機(jī)器學(xué)習(xí)中所涉及的工作范圍。
答：有三層。頂層的應(yīng)用程序，如Lex，Polly和Rekognition是預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，提供應(yīng)用程序編程接口，適合于不想了解任何有關(guān)深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序開發(fā)人員，但希望構(gòu)建可以聽，說或看的智能應(yīng)用程序。
下一層是像亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的API平臺(tái)服務(wù)，還有EMR [Elastic MapReduce，用于分析大量數(shù)據(jù)]等各個(gè)部分，適合那些想要建立自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，基于Redshift的數(shù)據(jù)之上[ AWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)]或關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。而我的團(tuán)隊(duì)努力的下一個(gè)層面就是深度學(xué)習(xí)框架和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
我的團(tuán)隊(duì)的一大堆科學(xué)家正在研究核心深度學(xué)習(xí)框架。在AWS，我們非常開放，支持所有深度學(xué)習(xí)框架，如從Apache MXNet到TensorFlow到Caffe到Theano等等。
問：廣義而言，你想在這里達(dá)到什么目標(biāo)？
答：我們的目標(biāo)是基本上將人工智能AI技術(shù)民主化，使每個(gè)開發(fā)人員都可以使用AI。在很大程度上，即使在今天建立人工智能，在許多情況下需要在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域做得很好的博士研究人員。
我們希望能夠構(gòu)建新的智能應(yīng)用程序，實(shí)際上可以做人類能夠做的事情，例如能看、能聽或能說或能理解。而且我們使企業(yè)能夠根據(jù)自己存儲(chǔ)在AWS中的數(shù)據(jù)做出明智的決策。
問：我們?cè)谀睦锟梢钥吹较嚓P(guān)的行動(dòng)？
答：Netflix已經(jīng)建立了一個(gè)使用深度學(xué)習(xí)的推薦引擎來向客戶展示他們應(yīng)該看的內(nèi)容。 Pinterest已經(jīng)做了圖像識(shí)別。我們使用Amazon內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物流自動(dòng)化，所以當(dāng)您單擊訂單購(gòu)買某物時(shí)，機(jī)器人將使用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)來選擇和發(fā)送貨物。我們還使用它來增強(qiáng)現(xiàn)有產(chǎn)品，例如X-Ray，這是一款酷炫的亞馬遜即時(shí)視頻功能軟件，它使用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)，因此當(dāng)你暫停視頻時(shí)，它會(huì)告訴你頁(yè)面中所有演員是誰。
我們也在使用它來創(chuàng)建新的產(chǎn)品系列。大家現(xiàn)在都知道Alexa。我使用了兩年Alexa，它像是家里的真人一樣。而與亞馬遜Go一起，這項(xiàng)技術(shù)為部分無結(jié)帳體驗(yàn)提供支持，實(shí)際上我們可以看到誰正在走過去拿起一些東西或放下它。
問：亞馬遜最近在談?wù)揂I，但Google，微軟，F(xiàn)acebook等公司獲得了更多關(guān)注，亞馬遜希望改變這一點(diǎn)不？
答：在亞馬遜，我們傾向于更加專注于和客戶相關(guān)的事項(xiàng)。以亞馬遜Go為例，我們說：“這是一個(gè)無結(jié)賬的零售體驗(yàn)，可以幫助客戶更快地購(gòu)物?！蔽覀儾粫?huì)說，“嘿看這個(gè)，這是一個(gè)很棒的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，順便提一下它非常有用?！盇lexa也是一樣。我覺得我是一個(gè)科學(xué)家，但我更喜歡這個(gè)是因?yàn)槲业募胰讼矚g和Alexa交談。
也就是說，亞馬遜多年來一直在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面投入巨資，我們?cè)诳茖W(xué)界一直非常公開，做出了我們的貢獻(xiàn)，并且相當(dāng)開放。我們今年提交的多篇文章，研究論文等。在MXNet中，我們?cè)诖a提交方面貢獻(xiàn)了35％。
問：什么改變使得有大約20年歷史的深度學(xué)習(xí)算法如今變得好很多？
答：三件事。
一、現(xiàn)在，我們有能力以便宜的方式存儲(chǔ)所有這些數(shù)據(jù)，而無需為這些存儲(chǔ)供應(yīng)商支付大量資金。
二，使用專業(yè)計(jì)算設(shè)備。 GPU [圖形處理單元]和FPGA[現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列]芯片已經(jīng)解鎖并用于這些應(yīng)用。
最后一個(gè)方面是一旦建立和訓(xùn)練了這些東西，我們就可以通過預(yù)配置的模板輕松地將分布式培訓(xùn)基礎(chǔ)架構(gòu)擴(kuò)展到數(shù)百個(gè)GPU。多虧了云計(jì)算，現(xiàn)在編程工作變得非常簡(jiǎn)單。
問：亞馬遜多大程度會(huì)專注于應(yīng)用現(xiàn)有技術(shù)，而不是提出新的算法或技術(shù)？
答：我們?cè)谠S多領(lǐng)域進(jìn)行基礎(chǔ)創(chuàng)新研究 - 語言識(shí)別，自然語言理解，視覺理解。如果退回到十年之前，我們必須推動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，使其交到客戶手中后能夠正常使用。像Alexa，既便如此受歡迎，我們還是需要發(fā)明新的算法，以獲得我們想要的客戶體驗(yàn)。對(duì)于Amazon Go，我們必須大幅度提高深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的技術(shù)水平。
我們也在這里的核心引擎進(jìn)行基礎(chǔ)研究，如深度學(xué)習(xí)框架。我們有一個(gè)在深度學(xué)習(xí)引擎上工作的團(tuán)隊(duì)，繼續(xù)努力擴(kuò)展系統(tǒng)。我們的客戶有他們想要處理的PB級(jí)別的大量數(shù)據(jù) - 圖像，視頻等。隨著需要處理的數(shù)據(jù)量不斷增加，可擴(kuò)展性將成為未來幾年的主要區(qū)別之一。
問：您的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是否也可以在云服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的邊緣工作，例如等不及從中央云回復(fù)的無人駕駛汽車？
答：我們認(rèn)為，為云構(gòu)建的模型也可以在邊緣運(yùn)行。我們構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型可以在傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)環(huán)境中運(yùn)行，也可以運(yùn)行在EC2 [AWS的彈性計(jì)算云服務(wù)]或Lambda [AWS的自組織計(jì)算服務(wù)]中。Greengrass [允許離線操作和數(shù)據(jù)的本地處理的軟件，無需云服務(wù)]是在邊緣設(shè)備中運(yùn)行的良好環(huán)境。我的團(tuán)隊(duì)移植了一個(gè)MXNet深度學(xué)習(xí)模型，可以識(shí)別表中的對(duì)象，他們可以在Raspberry Pi相機(jī)上運(yùn)行[內(nèi)置一個(gè)小巧便宜的電腦]。
目標(biāo)是要有一個(gè)混合體，一些深度學(xué)習(xí)模型將在邊緣運(yùn)行，用于快速使用情況，一些在云中可用于更復(fù)雜的用例。這是Alexa工作的方式。這就是為什么我們看到這種新的混合模式的部署，可能在未來更有趣。
問：機(jī)器學(xué)習(xí)的下一步是什么？
答：我的女兒已經(jīng)兩歲了，她看到兩只西紅柿后，就能認(rèn)出西紅柿是什么樣子的。她不需要觀察一千個(gè)西紅柿。這就是為什么我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)還處于起步階段。實(shí)際上，今天存在的技術(shù)可以用非常有限的數(shù)據(jù)來提高深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性。
我們一直在嘗試這些東西。有時(shí)人們不需要絕對(duì)的準(zhǔn)確性。即使像視覺搜索這樣的東西，人們只要能夠獲得更好的覆蓋面，就愿意向更低的精度妥協(xié)。
所以接下來還有更多的事情會(huì)發(fā)生。如果這是在亞馬遜公司的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作的第一天，那我們則是剛剛醒來，甚至都沒有喝一杯咖啡。
Via silliconangel
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