專訪亞馬遜AWS副總裁Swami：機器學習正經歷云上的復興

每經記者 張韻    每經編輯 宋思艱    

在這個時代，人工智能已經觸手可及，正成為引領未來的戰略性技術和推動產業變革的核心驅動力。

在2018世界人工智能大會期間，“亞馬遜AWS云上AI創新”等4個全球人工智能創新項目獲得了大賽最高榮譽SAIL獎，9月17日，亞馬遜AWS副總裁Swami Sivasubramanian就云上的機器學習、基礎研究等話題接受了《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）的專訪。

AI的云上復興

NBD：機器學習技術加上云服務，可以創造出怎樣的商業價值？

Swami：機器學習并不是一個全新的概念，可能最早在30年之前就已經有了深度學習的技術。但為什么之前深度學習、機器學習沒有大規模被采納或者說落地呢？可能有幾個原因：第一，機器學習需要很多的數據；第二，需要巨大的運算能力；第三，需要高技能的操作者。因此如今機器學習正在經歷一個云上的復興。

現在有了云服務，你可以很好地獲得海量數據，而且價格很低，每G只要幾美分的價格，還有隨需調用的計算能力。任何組織、任何類型的組織有了這樣的服務，通過云計算服務都可以很好地獲得AI技術。

事實上，越來越多的企業開始使用云計算的機器學習，僅僅從AWS的客戶群而言就可以看出，在云上使用機器學習服務的企業增長率與日俱增。現在我們已經有數以萬計的活躍開發者在AWS上訓練機器學習，就在去年同比增長了250%，超過80%的客戶都是跑在AWS的云計算上。

NBD：不同領域的企業如何通過調動云平臺改進企業的AI技術？

Swami：我舉幾個例子，比如機器醫療可以幫助企業調動機器學習的技術更好地洞察檢測成像，分析X光片，可以更快、更好地識別主要的癥狀和問題，甚至在它們成為嚴重的疾病之前就可以探測出來。

再比如運動領域，現在是美國橄欖球季，采用AI技術，可以從球員身上的傳感器或者是一些視頻中獲得數據從而進行跑動路線的研究，預測運動員將來可能會跑哪條路，以及背后的規律。

在金融服務、制藥、自動駕駛和教育領域同樣如此，企業可以在平臺上做數據和信息的提取、分析、預測。未來我們也在考慮，到底怎么把深度學習技術運用到數據庫的結構上，把它運用在自然語言處理、計算機視覺技術等領域，以及怎么能夠把它做到更準確，更具有可拓展性。

NBD：對于提供人工智能技術的服務商而言，機器學習是怎樣來優化公司內部結構的？

Swami：首先，對于客戶來說，擁有人工智能技術的云平臺所做的就是把機器學習的技術開放給了所有開發者，在云平臺上有廣泛的工具，可以支持所有的框架，提供專門的人工智能服務。

而對于亞馬遜來說，機器學習已經完全深入到我們業務的方方面面。亞馬遜的每一個事業部的負責人每一年會做6頁紙的年度規劃，在每一年的文件當中，我們必須要回答一個問題：怎么能夠更好地利用機器學習改善業務發展？所以，可以說創新和機器學習已經是亞馬遜的DNA所在，完全滲透到我們每一天的日常工作當中。

基礎研究推動AI廣泛應用

NBD：您對AI技術的推廣過程怎么看？

Swami：我覺得正是因為有云的存在，才使得人工智能有更廣泛的應用。以前可能就只有大型的互聯網公司和資本雄厚的企業才可以在自己的數據庫上、數據中心上跑這么大的系統，而小型的企業很少能夠獨立負擔。但就是因為云的出現改變了這樣的狀態。現在，哪怕是一個初創企業，也可以從零開始去按需使用人工智能，而且它可以做到成本非常低，數據可以做到非常安全。

另外，一些企業經常會遇到的挑戰是，它可能自己公司沒有足夠多的專業的人才、專業的人員可以來建機器學習的模型。所以對于我們來講，我們所能提供的就是，可以給客戶非常方便來使用我們解決方案的能力，幫助他們去打造并且對機器學習的模型可以來進行培訓。

NBD：現在越來越多的科技企業開始在全球建立研究院，意味著什么？

Swami：其實在研究方面還可以做太多的工作、太多的事情，包括到底怎樣打造和更好地利用人工智能的系統，以及怎么知道它已經開始在發揮作用、在啟動，包括相關的數據中心、數據庫的技術、可拓展的技術、機器學習的利用和部署等。所以我們覺得，現在只是未來發展的一個非常早期的階段，對未來的前景還有很多探索空間。

如果看一下人工智能技術的采納和使用情況，我認為AI是一個革新性技術，螚讓企業節省時間和成本，提高生產率，這方面潛力是非常大的。

現在有很多公司的CEO會問這樣一個問題：自己公司的AI戰略到底是什么？所以現在并不是用不用的問題，而是什么時候可以開始采納AI的解決方案。

現在平臺服務已經可以做到用鼠標點擊幾下就可以建成自己機器學習的模型，但我覺得最棒的消息是，平臺服務的提供商一直在不斷簡化自己的解決方案和流程，希望客戶企業在操作時更加方便，比如只要有了數據就可以自動生成模型。