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行业新闻

不止Alexa和AWS,揭秘亚马逊人工智能打开史

 时 间:2019-09-09

 

 

Alexa语音帮手和AWS云核算服务是亚马逊成绩的亮点。

《连线》杂志近日刊文,介绍了深度学习技术怎样赋能Alexa和AWS,以及亚马逊内部的简直悉数部分。

以下为腾讯科技(微信号ID:qqtech)编译收拾的文章概要:

2014年头,斯里坎斯·希鲁梅拉(Srikanth Thirumalai)面见亚马逊CEO杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)。希鲁梅拉是一名核算机科学家。他于2005年从IBM离任,成为亚马逊产品举荐团队的担任人。这一次,他提出了一项全面的新计划,将人工智能的最新作用应用至自己的部分。

在会议上,希鲁梅拉带来了一份6页纸的计划书。很久以前,贝索斯就提出要求,即陈述给他的产品和服务计划有必要限制在这一长度范围内,一起还要配上一份模拟的新闻稿,用于描绘毕竟作用。现在,贝索斯正在依靠自己的帮手们,将公司转型成人工智能发电站。在亚马逊的打开前期,产品举荐功用就已集成人工智能技术,发货调度和库房机器人也是如此。可是近年来,这个领域正在掀起一场改造:机器学习正变得越来越高效,尤其是在所谓“深度学习”技术的推进下。核算机视觉、语音辨认,以及自然语言处理等技术也都因此获得了飞速的打开。

在这个10年的起步阶段,亚马逊并没有大力投入这些技术。可是现在,亚马逊意识到,需求非常迫切。这个年代最要害的竞争将发生在人工智能领域:谷歌、Facebook、苹果和微软都在押注此类技术,而亚马逊现已落后。亚马逊设备和服务副总裁大卫·利普(David Limp)标明:“我们找到每个团队担任人,问他们,‘你要怎样运用这些技术,将这些技术嵌入自己的业务?’”

希鲁梅拉牢牢记住了这点,并在年度计划会议上找到贝索斯,向他提出了关于怎样更积极地打开机器学习技术的想象。他认为,亚马逊的中心业务已打开20多年,而机器学习技术的最佳应用场景是与亚马逊中心业务不相关的图像辨认和语音辨认,因此运用机器学习技术完全从头开发现有系统风险太大。他标明:“历来没有人真正将深度学习应用于产品举荐,并带来更好的成果。因此,我们自己需求有决心。”可是,贝索斯想要更多,而希鲁梅拉实际上并没有做好万全的准备。因此,他同享了一个更急进的挑选,即运用深度学习技术去推翻产品举荐的作业办法。这需求用到他团队尚不具有的才干,没有开发出的东西,以及从没有人想过的算法。贝索斯很喜爱这个挑选,所以希鲁梅拉重写了一份模拟新闻稿,并着手去做。

过去几年,大批亚马逊管理者都曾带着6页纸的计划书去找贝索斯,希鲁梅拉仅仅其间之一。他们提出的主意涉及到林林总总的产品和完全不同的客户。可是,他们每个人想象的都是希鲁梅拉计划的一个变种:用先进的机器学习技术来改造亚马逊的某个部分。其间部分涉及到对当时项目的从头考虑,例如机器人方面的作业及巨大的数据中心业务AWS。另一部分则是开发全新的业务,例如根据语音的家电,这随后打开成为Echo智能音箱。

毕竟成果的影响远远超出单个项目。希鲁梅拉标明,在他面见贝索斯时,亚马逊的人工智能人才仍是互相孤立的。“我们会交流,但不会同享许多东西,由于我们互相的经历不太简略直接转移。”他认为。在巨大的工程海洋里,这些是人工智能孤岛。在用机器学习去革新公司之后,这样的局面得到了改动。

虽然悉数这些6页纸计划书都属于亚马逊的“单线程”团队,即某个特定团队是技术的“具有者”,但亚马逊的团队之间已打开跨项目的合作。内部科学家检验处理难题,并与其他团队同享各自的处理计划。在整个公司里,人工智能孤岛初步互相连接起来。跟着亚马逊人工智能项目方针的扩展,应战的复杂性也成为了吸引顶尖人才的磁石,尤其是对那些希望自己的作业当即发挥影响力的人才来说。这改动了以往亚马逊对纯学术研讨的厌烦:亚马逊的公司文明要求悉数立异有必要以服务客户为中心。

亚马逊喜爱运用“飞轮”一词来描绘,业务的不同部分怎样作业,并构成一致的永动机。现在,亚马逊具有强壮的人工智能飞轮,来自某个团队的机器学习立异成为了赋能其他团队的利器,反过来这些团队开发产品、供给服务,然后影响其他团队,甚至整个公司。以付费服务的形式将机器学习途径供给给外界自身便是种能盈利的业务。在某些情况下,这还有助于搜集更多数据,进一步进步技术水平。

在亚马逊从深度学习门外汉打开成为职业重要力气的过程中,有许多这样的6页纸计划书出现。转型的作用在亚马逊公司内随处可见,例如根据机器学习基础架构的举荐系统。现在亚马逊正变得更聪明,能主张用户下面应该阅读什么,应该在购物清单上增加什么,以及今晚可以看什么电影。今年,希鲁梅拉打开了一项新作业,即担任亚马逊的查找服务。他希望将深度学习技术应用于查找服务的方方面面。

华盛顿大学顶尖的核算机科学教授佩德罗·多明格斯(Pedro Domingos)直言:“如果在七八年前问我,亚马逊在人工智能领域的影响力有多大,我或许会说,‘他们什么也不是’。但他们非常尽力。现在,他们已成为了这个领域的一股力气。”

或许,亚马逊现已是一股重要力气。

Alexa效应

亚马逊进军人工智能的旗舰产品是智能音箱Echo,以及基础性的Alexa语音途径。这些项目也来自于6页纸计划书。这样的计划于2011年通过名为“1号运营计划”的年度规划流程提交给贝索斯。其间的参与者之一是自2004年就初步就供职于亚马逊的阿尔·林赛(Al Lindsay)。当时,他被要求转而担任Prime技术团队,从事全新的项目。他还记得当时提出的概念:“一种低成本、无所不在的电脑,大脑位于云端,你可以用语音与之互动。你对它说话,它也对你说话。”

可是当时,开发这样的系统听起来就像科幻小说,产品好像就像《星际迷航》中的对话核算机。这需求强壮的人工智能才干,而当时亚马逊还没有掌握这样的技术。更糟糕的是,有才干开发此类系统的专家人才很稀缺,愿意在亚马逊作业的就愈加百里挑一。谷歌和Facebook正在争夺这个领域的顶尖人才。林赛标明:“我们是弱者。”他现在已晋升为副总裁。

华盛顿大学教授多明格斯标明:“亚马逊的形象有点不太好。在外界看来,该公司对以研讨为导向的人才不可友爱。”亚马逊完全专心于客户,而企业文明也崇尚好斗精力,这与学术界和竞争对手的风格完全不同。多明格斯标明:“谷歌会对你很宽恕。而在亚马逊,你需求自己从元件初步拼装电脑。”此外,亚马逊还有更欠好的形象:该公司的立异作业往往被视为企业秘要。

2014年,顶尖的机器学习专家延恩·勒昆(Yann LeCun)在内部会议上为亚马逊的科学家们做了一次讲座。在他被聘请参与此次活动以及活动举行之间,勒昆接受了Facebook的职位聘请,但他仍是来到了亚马逊的活动现场。勒昆回想,在一个大约可包容600人的礼堂里,他宣布了讲演。随后他被领进一间会议室,不同的小组一个接一个进来,向他提问。可是当勒昆向他们提问时,这些人的反响都很弛禁。这让他感觉欠好。他毕竟挑选Facebook的职位部分也是由于,Facebook赞同将人工智能团队的很大一部分作业开源。

由于短少内部人才,亚马逊动用强壮的财力去收购具有这方面专业性的公司。利普标明:“在Alexa的打开前期,我们收购了许多公司。”2011年9月,亚马逊收购了语音转文本技术公司Yap。该公司擅长于将语音转换为文字。2012年,亚马逊又将来自英国剑桥的Evi收入麾下。该公司的软件可以像Siri相同对语音指令做出呼应。2013年1月,亚马逊再次收购一家语音转文本技术公司,即来自波兰的Ivona。该公司的技术可以让Echo获得攀谈才干。

可是,亚马逊的保密文明仍然不利于顶尖人才的加盟。埃里克斯·斯莫拉(Alex Smola)曾是亚马逊的招聘提名人之一。他是职业明星,曾供职于yahoo和谷歌。AWS深度学习和人工智能总经理马特·伍德(Matt Wood)标明:“他实际上是深度学习的教父之一。”(谷歌学术查找上列出了9万多篇引用斯莫拉作用的论文。)亚马逊高管甚至不愿向提名人走漏他们未来的作业内容。斯莫拉回绝了亚马逊的聘请,挑选去带领卡耐基梅隆大学的一所实验室。

林赛说:“甚至是在我们即将发动之前,仍是有许多阻力。他们会说,‘为什么我要去亚马逊作业?我对卖别人东西不感兴趣。’”

亚马逊也有自己的办法。由于该公司从幻想中的毕竟产品去反推,所以蓝图中包括许多没有发明出来的功用。这些棘手的问题对雄心勃勃的科学家极具吸引力。语音功用需求必定水平的会话式人工智能,包括“唤醒词”(嘿,Alexa!)、监听和说明指令,给出合理的答案。这悉数都不存在。

即便亚马逊没有给出任何细节,这个项目也吸引了罗希特·普拉萨德(Rohit Prasad)。普拉萨德是一名遭到广泛认可的语音辨认科学家,来自波士顿的技术承包商雷神BBN。(亚马逊也因此让他在自己老家组成一支团队。)他认为,亚马逊相关专业才干的短少是系统性问题,而不只仅是小缺陷。他指出:“这儿是一片空白。谷歌和微软开发语音技术现已有几年时间。在亚马逊,我们从头初步去开发,去处理困难的问题。”在2013年参与之后,他就被分配至Alexa项目。他标明:“设备用硬件来完结,但语音技术在很早就现已起步。”

Echo项目中最棘手的部分在于远距离语音辨认。为了处理这个问题,亚马逊被逼进入新领域,并推进了机器学习整体的打开。远距离语音辨认是指在必定距离远处辨认语音,这样的语音指令或许被淹没在环境噪声中。应战之一是,设备不能浪费一丁点时间去考虑你毕竟说的是什么。它有必要把音频内容即时发送至云端,并迅速获得答案,给用户的感觉便是实时对话,而不会出现令人尴尬的冷场。开发机器学习系统,在喧闹环境中了解并呼应用户的语音指令,这需求许多数据,即用户与Echo互动的许多此类案例。当时并不清楚,亚马逊要从何处获得这样的数据。

作为亚马逊设备和服务副总裁的利普标明,远距离技术此前现已被完结,但当时是用在三叉戟潜艇的鼻锥上,研制耗资达到10亿美元。亚马逊希望将这种技术集成至一个可以放在厨房台面上的设备中,而价格有必要满足廉价,然后吸引用户的购买。普拉萨德标明:“在我的团队中,90%的人都认为这底子做不到。在亚马逊以外,我们也有技术咨询委员会。我们没有告知他们详细要做什么。但他们总是对我们提起,‘不论做什么,都不要碰远距离辨认技术。’”

可是,普拉萨德的经历给他带来了决心。他认为这是可完结的。可是,亚马逊并不具有工业级系统,将机器学习技术应用于产品开发。“我们有少数科学家正在研讨深度学习,但我们短少基础设施将这些技术应用于出产。”他说。好消息在于,亚马逊现已掌握了悉数模块:无与伦比的云核算服务,可运转机器学习算法、安装了许多GPU的数据中心,以及了解怎样移动数据的工程师。

他的团队运用这些模块开发了途径,而除了用于Echo项目之外,这个途径自身便是宝贵的财物。Alexa高档科学家斯派罗斯·马特索卡斯(Spyros Matsoukas)标明:“当我们在Echo上完结远距离语音辨认之后,就发现这儿的时机原来有这么大,我们可以将Alexa打开成为语音服务。”他此前曾在雷神BBN与普拉萨德共事,当时的作业包括从事美国国防部高档研讨计划局(DARPA)的项目Hub4,运用广播新闻节目和窃听的电话通话来打开语音辨认和自然语言了解技术,这对Alexa项目来说也很有用。推进Alexa打开的最直接办法是向第三方开放,让开发者开发根据语音技术的迷你应用,即“技术”,并在Echo途径上运转。可是,这才仅仅初步。

在Alexa突破Echo音箱的限制之后,亚马逊的人工智能文明初步构成合力。公司内的不同团队都初步意识到,Alexa可以为他们各自项目供给有用的语音服务。普拉萨德标明:“虽然我们的单线程悉数权形式现已很成熟,但仍然可以将悉数数据和技术交融在一起。”

最初步,亚马逊的其他产品初步集成Alexa:通过对Alexa设备的语音指令,你可以访问亚马逊音乐、Prime视频、获得亚马逊主站的产品举荐信息,以及运用其他服务。随后,这项技术初步推行至亚马逊的其他业务。林赛标明:“一旦我们掌握了最基本的语音才干,就可以将其集成至非Alexa产品,例如Fire TV、语音购物、亚马逊生鲜的Dash按钮,以及AWS。”

在这个过程中,亚马逊内部的人工智能孤岛初步逐渐挨近。

亚马逊转型的另一大要害在于,一旦数百万客户(亚马逊回绝走漏详细数字)初步运用Echo和其他Alexa设备,亚马逊就能掌握丰盛的数据。这或许是任何会话式设备所能堆集的规划最巨大的数据集。对人才招聘来说,这样的数据集也是极具吸引力的资源。突然之间,亚马逊就成了那些机器学习专家梦寐以求的雇主。上一年参与亚马逊的Alexa机器学习副总裁拉威·简恩(Ravi Jain)标明:“Alexa对我的最大吸引力之一在于,一旦你在市场上推出了一款设备,那么就掌握了获得信息反响的来历。不只仅是用户反响,这些实际数据是优化悉数悉数,尤其是底层途径的基础。”

因此,跟着越来越多用户运用Alexa,亚马逊获得的信息不只能让系统性能变得更好,也有利于自主机器学习东西和途径的加快打开,并成为该公司吸引机器学习科学家的重要兵器。

“飞轮”总算初步旋转起来。

 

 
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