黄金时代|AWS副总裁:现在正处于机器学习的黄金时代

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黄金时代|AWS副总裁:现在正处于机器学习的黄金时代
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图片来源:彭新

采访人员 | 彭新
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在云计算市场 , 人工智能及其分支机器学习受到高度重视 , 成为各大科技公司的优先战略方向 , 包括微软、谷歌、阿里巴巴、华为均投入重资 。
在AI领域 , 亚马逊云计算部门AWS实力颇强 , 其在AI领域投入巨大 , 是驱动其业务的核心之一 。 其AI技术广泛应用于自家电商网站推荐、线下零售部门 。
市场研究机构Gartner称 , AWS身为最早问世的云平台提供商 , 市占率领先同业 , 并以Alexa AI产品而广为一般消费者所知 , 有着“老字号”的优势 。 AWS为开发人员提供培训课程来熟悉其所提供的AI服务 , 包含视觉、语音、自然语言和文本处理能力 , 还提供了大量数据和计算基础架构选项 。
作为人工智能技术应用的巨头 , 亚马逊乐于向外界展示其机器学习技术领先性并向外输出 , 认为技术最终应落地解决实际问题 , 其中Amazon SageMaker作为AWS机器学习服务的明星产品 , 可加速用户对机器学习的学习、建模、发展、实验整个过程 。
在行业应用端 , 机器学习模型的开发普遍被认为是一件非常繁琐、冗长的过程 。 首先要去开发机器学习的模型 , 然后再进行培训、调优、部署 , 整个流程会长达好几个月 。
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据AWS副总裁Swami Sivasubramanian向界面新闻透露 , SageMaker一方面可以提升提升开发人员的生产力 , 另一方面则是降低了建构机器学习系统总拥有成本(TCO) 。 “采用SageMaker的总拥有成本可以降低54% , 事实上SageMaker的平台能够更好的让人们聚焦于业务问题 。 ”
Swami是AWS内推动机器学习的关键人物 , 他在AWS将人工智能和机器学习构建为云服务产品 , 打造出机器学习服务的基础架构 。 "我们当时意识到 , 即使有了云 , 这些机器学习的算法仍然是只出现在那些比较高端的研究实验室里 , 因为它还是需要至少比如拥有研究生学位 , 甚至是博士学位的机器学习方面专属的人 , 才能够用机器学习的算法 。 "他回忆 , 随后意识到简化人工智能门槛刻不容缓 。
在中国 , SageMaker的案例也颇为广泛 , 无人驾驶初创公司图森未来利用SageMaker , 部署了超过100多个人工智能模型 , 解决无人驾驶地安全问题 。
“我们给那些想用机器学习的人去提供的这种资源是最底层的 。 第二层就是如果这些开发员想开发自己的人工智能机器学习模型 , 那么我们有Amazon SageMaker来帮助他们 。 然后是最顶层 , 第三层 , 我们提供了各种各样人工智能服务 , 比如说像语音识别、文字翻译等等 。 ”Swami介绍AWS机器学习能力称 。
Swami认为 , 对于初创公司而言 , AI可以帮助其深入到行业应用解决方案中 , 帮助实现创新自动化 。 ”比如在保险行业的理赔 , 这些初创公司就可以从数据的角度出发 , 让SageMaker这样的平台来帮他们完成建模、部署等一些苦活累活 , 而他们聚焦于行业化的一些具体的应用的开发和部署 。 ”
他强调 , 企业不应该把研发花在大量无意义的工作上 , 应该借助机器学习的工具 , 提升自己的创新能力 。
宏观来看 , 受新冠疫情影响 , 围绕科技行业支出情况的预期正在下调 , 但行业专家认为 , 人工智能(AI)工具的需求可能会保持坚挺 。 IDC全球AI研究主管Ritu Jyoti表示:“部分领域AI软件的支出势头实际上会增强 。 ”她说 , 这些领域包括客服代理、数字助理、自适应学习软件、诊断治疗系统和药品研发工具 。 在新冠疫情爆发前 , IDC预计今年全球AI支出会达到500亿美元 , 较去年增长30% 。
【黄金时代|AWS副总裁:现在正处于机器学习的黄金时代】Swami对人工智能领域的未来保持乐观 , 称整个世界正处于机器学习的黄金时代 。 “当我们谈到人工智能和机器学习的时候 , 不光只是从研究、研发的角度去看待 , 我们认为其实更重要的 , 是能够让开发人员和数据科学家在日常的工作中 , 也能够用到人工智能和机器学习 , 就是能够把机器学习的能力更多的教给人们 。 ”


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