作為人工智能領域一年一度的行業(yè)盛事，2019世界人工智能大會近日在上海召開。而在位于上海世博展覽館的眾多展臺之中，有一家參展商的現(xiàn)場展示給不少觀眾都留下了極為深刻的印象。
這家讓眾多與會嘉賓流連忘返的參展商，就是AWS。
世界人工智能大會，AWS再獲殊榮
在AWS的人工智能主題體驗區(qū)，從機器學習服務、智能媒體分析、施工現(xiàn)場智能監(jiān)控，到強化學習（RL）賽車、產(chǎn)品銷量預測、自動物流餐吧，再到AI醫(yī)療，AI閱讀，AI媒體……豐富的AI應用場景和行業(yè)案例，令許多參會的觀眾都目不暇接，嘖嘖稱奇。
不僅如此，AWS還在本屆世界人工智能大會上正式宣布，AWS旗下的自動語音識別服務Amazon Transcribe現(xiàn)已支持中文普通話的語音轉寫功能，用戶可以通過該服務創(chuàng)建中文電影字幕，或是生成中文普通話的客服中心記錄，以便進行客服分析。
與此同時，AWS最新的Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）G4實例，也將于今年部署到由光環(huán)新網(wǎng)運營的AWS中國（北京）區(qū)域，以及由西云數(shù)據(jù)運營的AWS中國（寧夏）區(qū)域。
另外值得一提的是，繼在去年的首屆世界人工智能大會上以云上AI創(chuàng)新榮獲“SAIL卓越獎”之后，今年AWS旗下一項使用機器學習技術自動發(fā)現(xiàn)、分類和保護AWS云中敏感數(shù)據(jù)的安全服務Amazon Macie，又再接再厲獲得了由大會組委會頒發(fā)的“十大最佳人工智能安全實踐獎”。AWS在人工智能、機器學習和數(shù)據(jù)安全領域的領先地位，也再一次得到了充分體現(xiàn)。
為行業(yè)用戶提供AI知識技能培訓
“目前AI仍然處于發(fā)展早期，但是AI在各行各業(yè)的接納程度、增長速度都非常快。包括金融、科技、自動駕駛、醫(yī)藥、營銷、教育、媒體、時尚行業(yè)等等，我們可以看到有非常多的細分行業(yè)都已經(jīng)開始將人工智能技術應用到各種場景。”在2019世界人工智能大會現(xiàn)場，AWS副總裁Swami Sivasubramanian（斯瓦米·西瓦蘇布拉曼尼）向趣味科技表示。
Swami指出，通過人工智能和機器學習技術，這些細分行業(yè)可以為客戶提供個性化的定制服務，譬如金融行業(yè)可以為客戶提供個性化的金融計劃，幫助他們減少納稅、或者自動填寫表格等。自動駕駛行業(yè)可以使用AWS的機器學習、數(shù)據(jù)存儲、分布式GPU計算等，包括把AI技術應用到無人駕駛卡車上。
“但是我們在這些細分行業(yè)上也看到一個共同的痛點，那就是普遍缺乏把AI技術落地的知識和技能。而AWS除了專注AI技術之外，還可以為各個細分行業(yè)提供AI知識技能和機器學習等方面的培訓，幫助他們更好地使用AI技術?！盨wami說道。
AI開發(fā)者選擇AWS的原因
“和其他云服務商相比，AWS有一個非常大的不同，那就是AWS并不會首先盯著市場上的競爭者，而是首先考慮客戶的需求是什么?！盨wami表示，“AI和機器學習就像是一塊蛋糕上的奶油，蛋糕底下還需要別的東西支撐，包括服務器、存儲、計算力、大數(shù)據(jù)等等。以前很多初創(chuàng)公司包括大中型企業(yè)，往往需要耗費50%甚至是70%的人力和時間，去做數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)籌備等工作，如今AWS為他們提供了很多計算、存儲、大數(shù)據(jù)的工具，讓這些工作變得更加容易，也讓更多的公司愿意采納機器學習?！?/p>
Swami舉例說，以前一家制藥公司要想建立一個機器學習模型，往往需要花費超過兩個月的時間。然而現(xiàn)在采用了AWS的工具之后，只需要花不到4個小時就能完成建模。包括在中國如今也有不少本地公司，正使用AWS實時分析工具和機器學習在本地進行部署，只要一位工程師就可以管理和部署機器學習這一整套內容。
“AWS旗下種類豐富和功能強大的工具，讓AI技術應用落地和構建機器學習模型都變得更加容易。這也為什么在AWS云上使用機器學習的開發(fā)者，會比其他地方都要更多的原因?！盨wami表示。
AI正在造福地球，造福人類
為了促進人工智能與深度學習的研究，同時也為了更好地服務中國客戶，特別是服務廣大的初創(chuàng)企業(yè)，AWS在去年的首屆世界人工智能大會期間正式宣布在上海成立AWS人工智能研究院。
時隔一年之后，AWS人工智能研究院取得了怎樣的成果？人工智能與機器學習的發(fā)展趨勢又出現(xiàn)了哪些新變化呢？
Swami介紹說，得益于AWS人工智能研究院構建的Deep Graph Library圖神經(jīng)網(wǎng)絡框架（簡稱DGL），廣大開發(fā)者可以比以前更快、更好地構建深度學習模型，用快速、可擴展的方式理解數(shù)據(jù)中的圖結構，從而讓機器學習可以被更好地應用到制藥公司的臨床測試與新藥開發(fā)、社交媒體上圖像資料的分析、服裝公司針對消費者的定制化服務等各個應用場景。
“與一年前相比，我們可以看到人工智能技術的發(fā)展非?？?，機器學習領域也出現(xiàn)了很多創(chuàng)新，很多傳統(tǒng)行業(yè)都在通過機器學習加快數(shù)據(jù)分析的速度，顯著減少項目建模和開發(fā)的時間?！盨wami表示，“如果要問在這個變化趨勢當中有什么讓我覺得激動，那就是人工智能和機器學習正在全世界范圍，創(chuàng)造更多對地球友好型和人類友好型的應用。譬如說打擊人口販賣、尋找失蹤兒童、消滅饑荒現(xiàn)象等等，這些應用都是通過機器學習來實現(xiàn)的。如今機器學習還在被全球越來越多的非營利性機構采用，從而誕生越來越多的創(chuàng)新應用。這些都讓我覺得非常激動?！?/p>
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