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回顾亚马逊的AI蜕变路,Alexa和AWS云计算只是表象?

2018-02-05 20:04:40来源: eefocus 关键字:云计算  亚马逊  Alexa

亚马逊上公布了2017年第四季度财报,盈利接近20亿美元,创下历史纪录。

 

Alexa语音助手和AWS云计算服务是亚马逊业绩的亮点。

 

《连线》杂志近日刊文,介绍了深度学习技术如何赋能Alexa和AWS,以及亚马逊内部的几乎所有部门。

 

以下为记者编译整理的文章概要:

2014年初,斯里坎斯·希鲁梅拉(Srikanth Thirumalai)面见亚马逊CEO杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)。希鲁梅拉是一名计算机科学家。他于2005年从IBM离职,成为亚马逊商品推荐团队的负责人。这一次,他提出了一项全面的新计划,将人工智能的最新成果应用至自己的部门。

 

 

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,即汇报给他的产品和服务计划必须限制在这一长度范围内,同时还要配上一份模拟的新闻稿,用于描述最终成果。现在,贝索斯正在依靠自己的助手们,将公司转型成人工智能发电站。在亚马逊的发展早期,商品推荐功能就已集成人工智能技术,发货调度和仓库机器人也是如此。然而近年来,这个领域正在掀起一场革命:机器学习正变得越来越高效,尤其是在所谓“深度学习”技术的推动下。计算机视觉、语音识别,以及自然语言处理等技术也都因此获得了飞速的发展。

 

在这个10年的起步阶段,亚马逊并没有大力投入这些技术。然而现在,亚马逊意识到,需求非常迫切。这个时代最关键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,而亚马逊已经落后。亚马逊设备和服务副总裁大卫·利普(David Limp)表示:“我们找到每个团队负责人,问他们,‘你要如何利用这些技术,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,向他提出了关于如何更积极地发展机器学习技术的设想。他认为,亚马逊的核心业务已发展20多年,而机器学习技术的最佳应用场景是与亚马逊核心业务不相关的图像识别和语音识别,因此利用机器学习技术完全重新开发现有系统风险太大。他表示:“从来没有人真正将深度学习应用于商品推荐,并带来更好的结果。因此,我们自己需要有信心。”然而,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,他分享了一个更激进的选择,即利用深度学习技术去颠覆商品推荐的运转方式。这需要用到他团队尚不具备的能力,尚未开发出的工具,以及从没有人想过的算法。贝索斯很喜欢这个选择,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携带6页纸的计划书去找贝索斯,希鲁梅拉只是其中之一。他们提出的想法涉及到各式各样的产品和完全不同的客户。然而,他们每个人设想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。其中部分涉及到对当前项目的重新思考,例如机器人方面的工作及庞大的数据中心业务AWS。另一部分则是开发全新的业务,例如基于语音的家电,这随后发展成为Echo智能音箱。

 

最终结果的影响远远超出单个项目。希鲁梅拉表示,在他面见贝索斯时,亚马逊的人工智能人才还是相互孤立的。“我们会交流,但不会分享很多东西,因为我们彼此的经验不太容易直接转移。”他认为。在庞大的工程海洋里,这些是人工智能孤岛。在用机器学习去改革公司之后,这样的局面得到了改变。

 

尽管所有这些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“拥有者”,但亚马逊的团队之间已展开跨项目的合作。内部科学家尝试解决难题,并与其他团队分享各自的解决方案。在整个公司里,人工智能孤岛开始相互连接起来。随着亚马逊人工智能项目目标的扩大,挑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工作立即发挥影响力的人才来说。这改变了以往亚马逊对纯学术研究的厌恶:亚马逊的公司文化要求所有创新必须以服务客户为中心。

 

亚马逊喜欢使用“飞轮”一词来描述,业务的不同部分如何运转,并形成统一的永动机。现在,亚马逊拥有强大的人工智能飞轮,来自某个团队的机器学习创新成为了赋能其他团队的利器,反过来这些团队开发产品、提供服务,从而影响其他团队,甚至整个公司。以付费服务的形式将机器学习平台提供给外界本身就是种能盈利的业务。在某些情况下,这还有助于收集更多数据,进一步提高技术水平。

 

在亚马逊从深度学习门外汉发展成为行业重要力量的过程中,有许多这样的6页纸计划书出现。转型的成果在亚马逊公司内随处可见,例如基于机器学习基础架构的推荐系统。目前亚马逊正变得更聪明,能建议用户下面应该阅读什么,应该在购物清单上添加什么,以及今晚可以看什么电影。今年,希鲁梅拉开展了一项新工作,即负责亚马逊的搜索服务。他希望将深度学习技术应用于搜索服务的方方面面。

 

华盛顿大学顶尖的计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,我可能会说,‘他们什么也不是’。但他们非常努力。现在,他们已成为了这个领域的一股力量。”

 

或许,亚马逊已经是一股重要力量。

 

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语音平台。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。其中的参与者之一是自2004年就开始就供职于亚马逊的阿尔·林赛(Al Lindsay)。当时,他被要求转而负责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。”

 

然而当时,开发这样的系统听起来就像科幻小说,产品似乎就像《星际迷航》中的对话计算机。这需要强大的人工智能能力,而当时亚马逊还没有掌握这样的技术。更糟糕的是,有能力开发此类系统的专家人才很稀缺,愿意在亚马逊工作的就更加凤毛麟角。谷歌和Facebook正在争夺这个领域的顶尖人才。林赛表示:“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表示:“亚马逊的形象有点不太好。在外界看来,该公司对以研究为导向的人才不够友好。”亚马逊完全专注于客户,而企业文化也崇尚好斗精神,这与学术界和竞争对手的风格完全不同。多明格斯表示:“谷歌会对你很宽容。而在亚马逊,你需要自己从元件开始组装电脑。”此外,亚马逊还有更不好的形象:该公司的创新工作往往被视为企业机密。

 

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。在他被邀请参加此次活动以及活动举行之间,勒昆接受了Facebook的职位邀请,但他还是来到了亚马逊的活动现场。勒昆回忆,在一个大约可容纳600人的礼堂里,他发表了演讲。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。然而当勒昆向他们提问时,这些人的反应都很迟钝。这让他感觉不好。他最终选择Facebook的职位部分也是因为,Facebook同意将人工智能团队的很大一部分工作开源。

 

由于缺乏内部人才,亚马逊动用强大的财力去收购具有这方面专业性的公司。利普表示:“在Alexa的发展早期,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一样对语音命令做出响应。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获得交谈能力。

 

然而,亚马逊的保密文化仍然不利于顶尖人才的加盟。埃里克斯·斯莫拉(Alex Smola)曾是亚马逊的招聘候选人之一。他是行业明星,曾供职于雅虎和谷歌。AWS深度学习和人工智能总经理马特·伍德(Matt Wood)表示:“他实际上是深度学习的教父之一。”(谷歌学术搜索上列出了9万多篇引用斯莫拉成果的论文。)亚马逊高管甚至不愿向候选人透露他们未来的工作内容。斯莫拉拒绝了亚马逊的邀请,选择去带领卡耐基梅隆大学的一所实验室。

 

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

 

亚马逊也有自己的办法。由于该公司从想象中的最终产品去反推,所以蓝图中包括许多尚未发明出来的功能。这些棘手的问题对雄心勃勃的科学家极具吸引力。语音功能需要一定水平的会话式人工智能,包括“唤醒词”(嘿,Alexa!)、监听和解释命令,给出合理的答案。

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关键字:云计算  亚马逊  Alexa

编辑:什么鱼 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qrs/article_2018020544586.html
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