亚马逊AWS副总裁:开源是AWS如何让人工智能赋能企业的关键

发表于 讨论求助 2022-02-03 14:57:45

智能制造亚马逊AWS发布文本转语音服务“Amazon Polly”,并在上海建立亚太地区首个人工智能研究院,将引入AWS全球人才资源,开展中文为主的研究。9月17日华东现场消息。

9月17日华东现场消息,2018世界人工智能大会在上海开幕,亚马逊AWS副总裁Sivasubramanian发表演讲。在现场他宣布了两项举措:

第一:发布了亚马逊AWS文本转语音服务“Amazon Polly”的全新普通话版女声,这一版本的中文语音服务将更加清晰自然,并即将在中国市场上线。

第二:在上海建立亚太地区首个人工智能研究院,将引入AWS全球人才资源,开展中文为主的研究,支持中国客户的应用落地。上海纽约大学教授张峥将负责该研究院。

近年来,AWS创新速度不断加快,仅今年上半年AWS就发布了超过130项人工智能相关发明。据悉,去年运用AWS云服务平台的技术项目同步比增长达250%,超过80%都是跑在AWS的云计算上。

Swami表示,开源是AWS上如何帮助企业实现人工智能赋能的关键。亚马逊在机器学习技术上拥有相当悠久的历史,无论面对的是一家拥有数万员工的大企业,还是一家在车库起步的初创企业,亚马逊的技术和数据都对所有企业开源。

AWS的用户已经包含英特尔等大企业和大量金融服务公司,通过平台研发出的应用可识别失踪儿童,或是提升马路交通系统。

以下为本次演讲速记,经编辑整理,供行业人士参考。


大家早上好,我非常荣幸能够来到这里,我非常高兴能够看到今天的场景,以及听到这么多精彩演讲。

今天我想介绍一下机器学习,一些企业和初创企业如何更好地利用AWS云服务来促进人类的创新。如果你看一看机器学习,以及人工智能有很多的宣传和很多的报道。为什么?因为机器学习正在经历一个云上的复兴,我们可以看看机器学习的历史,看看它的技术发展,它们已经有了60年的历史。大家都知道,其实第一次大概是在30年前的时候,我们就看到了机器学习很大的进展。它改变了三点:

第一,机器学习需要很多的数据;

第二,它需要巨大的运算能力;

第三,高技能的操作者。现在有了云服务,你可以很好地获得消费数据,而且可以获得海量数据,而且价格很低,每G只要几美分的价格,而且还有随需调用的计算能力。任何组织、任何类型的组织有了这样的服务,通过云计算服务都可以很好地获得AI技术。

其实,现在我们已经有数以万计的活跃开发者在AWS上训练机器学习,而这一实时的增长率与日俱增。去年同比增长了250%,就是利用我们云计算的机器学习,产品和服务去年同比增长了250%,超过80%都是跑在AWS的云计算上,为什么?你可以看到在数以万计的客户中,我们有的客户包括英特尔,还有一些金融服务公司,还有一些伏特系统,他们采用我们的机器学习来识别失踪的儿童,以及马路的交通系统。

今天,我想跟大家展示一下不同的客户如何来调动AWS来建造优越的改进性的AI技术。下面请看,第一,机器医疗。他们正在调动机器学习的技术在AWS上来获得更好的洞察,来了解医疗的成像。机器学习的知识可以帮助他们更好地分析X光片,发现不同的情况。甚至他们的水平超过了一些非常有经验的医疗专业人士,采用AI技术,他们可以更快、更好地识别主要的症状和问题。即使在他们成为严重的疾病之前就可以探测出来。

另外一个领域,完全不同的领域就是运动领域,现在是美国橄榄球季,美国的橄榄球联盟也是采用了AWS。他们从球员身上的传感器获得数据,以及从一些视频,他们可以获得跑动路线的研究,可以预测他们将来可能会跑哪条路,以及他们之间是有哪些规律。

另一方面,Tinder非常流行的社交软件。每次滑动一下、每次联动一下,都是由机器学习联动的,也是跑在AWS上面,所以很多连接都是通过机器学习实现的。

金融服务方面,穆迪的机器学习也是在AWS上跑的。如果你是金融服务行业的话,你肯定知道大部分公司都有很大的打印出来的文件、扫描的文件等等,它其实包含着一些重要的信息,比如说金融数据,还有资产组合的信息等等。通过和AWS机器学习实验室的合作,穆迪他们可以把这些信息提取,然后进行下一代的分析来更好地服务他们自己的客户。还有“流利说”,也是基于一个AI驱动的技术,这是一个人工智能的教育公司,它是通过AI来教英语,也是跑在AWS上。你看到机器学习的技术可以帮助人们打造个性化的、非常灵活的学习进度和学习材料,以及每个学生自己的情况。大家可以想一想,可以为每一个人设计一个专门的课程,基于每个人的技术水平,“流利说”可以通过机器学习为学生打造度身订做的学习进度和课程内容。

另一方面,还有方程式赛车。他们的机器学习工作流是跑在AWS上,你可以看看F1的赛车,他们有120个传感器,他们会生成超过1500个数据点,每一秒钟都这么多,大概是3G的数据,每一辆车在比赛中生成3G的数据。通过合作,他们可以分析在赛车行程中发生的问题和情况,他们可以追溯过去65年来找出一些问题所在,这样他们可以预测这个车在未来的比赛中会有怎样的表现等等。

最后,很多的制药公司,比如说BMS他们也采用机器学习的技术,比如说他们可以加速药品的研发。

在另外一个行业,(Tusilin)无人驾驶技术的公司,这是一个很受欢迎的企业,他们是完全打造无人驾驶车队,有计算机视觉的

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