不止Alexa和AWS，揭秘亚马逊人工智能发展史
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亚马逊从 2014 年开始面向Prime会员销售Echo。这一年，斯瓦米·西瓦苏布拉曼尼(Swami Sivasubramanian)也开始对机器学习发生兴趣。当时，负责AWS数据库和数据分析业务的西瓦苏布拉曼尼正和全家人回印度旅行。由于时差的关系和小女儿的吵闹，他不得不在半夜去工作。他尝试了谷歌的TensorFlow，以及Facebook和学术界支持的机器学习框架Caffe，发现将这些工具与亚马逊的云计算服务结合在一起可以创造巨大的价值。他认为，通过在云端运行机器学习算法，公司可以挖掘新的需求。他表示：“我们希望每月为数百万开发者提供服务。他们中的大部分人并不是麻省理工学院的教授，只是毫无机器学习专业背景的开发者。” 在下一次面见贝索斯时，他带着一份 6 页纸的计划书。从某种意义上来说，这是将机器学习服务添加至AWS的蓝图。不过西瓦苏布拉曼尼认为，实际意义还要更加广泛：这份计划说明了AWS如何成为机器学习研究核心的宏大愿景。 确实，向成千上万亚马逊云计算客户提供机器学习服务是不可避免的。AWS机器学习经理伍德表示：“在首次提出AWS的商业计划时，我们就确定了自己的使命，即充分利用只有财力雄厚的公司才能掌握的技术，并尽可能地去推广。我们在计算、存储、数据分析和数据库等方面已经取得成功，我们要用同样的方法去对待机器学习。”在这个过程中，AWS团队可以利用亚马逊其他团队积累的经验，这使得工作变得略微容易。 伍德表示，AWS的亚马逊机器学习服务最初于 2015 年推出，让类似C-Span的客户可以建立私有的头像目录。此外，Zillow使用该服务估计房价，而Pinterest则将其用于可视化搜索。多家自动驾驶创业公司也在利用AWS机器学习，通过数百万公里的上路测试来优化产品。 2016 年，AWS又发布了新的机器学习服务，更直接地利用Alexa的创新。这其中包括文本转语音组件Polly，以及自然语言处理引擎Lex。这些产品帮助AWS的客户，包括Pinterest、Netflix和多家小型创业公司开发属于自己的迷你Alexa。一款涉及可视化技术的第三方服务Rekognition就利用了此前Prime Photos取得的成果，尝试在谷歌、Facebook和苹果的照片产品中植入同样的深度学习功能。Prime Photos是亚马逊内部一个不太知名的团队。 这些机器学习服务既是强大的营收来源，也是亚马逊人工智能“飞轮”的关键。各类机构和公司，包括美国宇航局(NASA)和美国职业橄榄球大联盟(NFL)，都开始付费使用亚马逊的机器学习服务。如果企业在AWS平台内开发关键的机器学习工具，那么转移至云计算竞争对手平台的可能性就会大幅下降。(对不起，谷歌、微软和IBM。) 以一家规模数十亿美元的公司Infor为例。该公司为企业客户开发应用。近期，该公司发布了一款全新的应用Coleman(以NASA数学家的名字来命名)，通过会话式界面帮助客户实现各种流程的自动化，分析性能并与数据交互。该公司没有从头开发自主的会话机器人，而是使用了AWS的Lex技术。Infor副总裁马西莫·卡珀西亚(Massimo Capoccia)表示：“亚马逊已经在做这些事，所以我们为什么还要在这上面花时间?我们了解客户，应该做的是将这些技术应用于客户。” AWS在这个领域的主导地位也使其获得了相对于竞争对手，尤其是谷歌的优势。谷歌此前曾希望利用机器学习技术的领先优势，在云计算市场赶超AWS。是的，谷歌服务器或许向客户提供了超快速、针对机器学习优化的芯片。但使用AWS的企业能更方便地与其他也使用AWS的企业互动。DigitalGlobe首席技术官沃尔特·斯科特(Walter Scott)就解释了，他的公司为什么台使用亚马逊的技术。“这就像是威利·萨顿(Willie Sutton)所说的，抢银行是因为银行里有钱。我们使用AWS的机器学习技术是因为我们的客户也在这个平台上。” 去年 11 月，在AWS的re：Invent大会上，亚马逊发布了更全面的机器学习工具SageMaker。这是个非常强大，但也很易用的平台。SageMaker的开发者之一正是机器学习领域的超级明星埃里克斯·斯莫拉， 5 年前他曾拒绝亚马逊的邀请。当斯莫拉决定重回产业界时，他希望协助开发强大的工具，让所有普通软件开发者都可以用上机器学习技术。所以，他加入了他认为能带来最大影响力的公司。他表示：“亚马逊非常强，你不会放弃这样的机会。你可以写论文，但如果不实际开发，那么没有人会使用你漂亮的算法。” 斯莫拉曾对西瓦苏布拉曼尼说，开发工具，将机器学习技术传播给数百万人比新发表一篇论文更重要。当时，他得到了意外之喜。后者表示：“这也不会耽误你发表论文!”是的，在允许科学家发表论文方面，亚马逊正变得更开放。协助制定这方面指导原则的斯派罗斯·马特索卡斯表示：“这给招聘顶尖人才带来了巨大的帮助，同时也让外界更好地了解，亚马逊内部正在开展什么样的研究。” 目前还无法判断，AWS的数百万用户是否会用SageMaker，将机器学习集成至产品。然而这样做的开发者往往都会投入大笔资金，将亚马逊定位为机器学习服务提供商。此外，这个平台非常强大，就连亚马逊内部的人工智能团队，例如Alexa团队，也表示愿意成为SageMaker的客户，使用这些原计划提供给外部的工具。他们相信，这可以成为项目的基础，节约他们的时间，而他们自己可以将更多精力用于高级算法的研究。 尽管只有部分AWS客户使用SageMaker，但亚马逊发现，该公司已经掌握了关于系统性能的大量数据(当然，不包括客户自己保管的机密数据)。这将带来更好的算法、更棒的平台、更多的客户。“飞轮”正在加班加点地运转。 无所不在的人工智能 随着机器学习带来颠覆，亚马逊在人工智能领域的专业性已经渗透至许多团队，这令贝索斯和他的助手们感到高兴。虽然亚马逊并没有中心化的人工智能办公室，但有一个部门专门负责机器学习的推广和技术支持，而另一些部门则尝试应用研究成果，推动新科技进入亚马逊的项目。曾供职于微软必应团队和Facebook的拉尔夫·赫布里奇(Ralf Herbrich)与 2012 年加入亚马逊，目前负责“核心机器学习集团”。他表示：“重要的是在公司内部拥有这样的社区。”(同样的，他所在团队的使命也在 6 页纸计划书中列出，并获得了贝索斯的批准。) （编辑：孝感站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
