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這是阿晶的第一次AWS之行，在上海，2019世界人工智能大會(huì)。

一年前，同樣在上海，AWS成立其亞太地區(qū)首個(gè)人工智能研究院。還記得當(dāng)時(shí)振奮人心的官宣：AWS上海人工智能研究院將重點(diǎn)聚焦推進(jìn)和發(fā)展深度學(xué)習(xí)算法及其未來應(yīng)用。具體會(huì)為AWS中國(guó)開發(fā)者社區(qū)帶來不止于工具層面的突破，而是讓早已大熱的人工智能技術(shù)更快應(yīng)用在開發(fā)者手上，走入開發(fā)者心中。

如今，一樣的上海，AWS又發(fā)布了由上海人工智能研究院構(gòu)建的Deep Graph Library (DGL)，即圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。據(jù)悉該框架可以高效幫助開發(fā)者構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，以快速、可擴(kuò)展的方式理解數(shù)據(jù)中的圖結(jié)構(gòu)，從而讓機(jī)器學(xué)習(xí)更好地應(yīng)用到制藥公司的新藥開發(fā)，社交媒體的圖像資料分析等諸多領(lǐng)域，召集更多開發(fā)者開展深度學(xué)習(xí)，促進(jìn)初創(chuàng)企業(yè)采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

“按需所用”，AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)“劃重點(diǎn)”

以上講了人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等專有名詞概念，可能多少有些難于理解。談及AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，阿晶覺得總體來說可以概括為四個(gè)字“隨需所用”。

如圖所示，AWS提供了多層面多維度的服務(wù)：通常如果使用最底層服務(wù)，原則上需要IT工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)的科學(xué)家以及應(yīng)用開發(fā)人員協(xié)作才能開發(fā)出一個(gè)適用性較高的AI服務(wù)；相比而言，使用中間層并不需要IT工程師，只需機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家以及應(yīng)用開發(fā)人員這兩者就可以輕松hold住；如果選擇最上層服務(wù)，甚至不需要機(jī)器學(xué)習(xí)的科學(xué)家，僅僅是應(yīng)用開發(fā)人員就可高效利用。

三層“結(jié)構(gòu)”的機(jī)器學(xué)習(xí)堆棧

如此看來三個(gè)層面的服務(wù)，最大特點(diǎn)就是應(yīng)用開發(fā)人員的不可或缺性，這一點(diǎn)很像云基礎(chǔ)架構(gòu)中的IaaS、PaaS以及SaaS。逐一說來，最底層涉及到很多框架、接口與基礎(chǔ)服務(wù)，例如Tensorflow、MXnet、PyTorch等主流框架；Gluon、Keras等接口支持。據(jù)悉全球85%的機(jī)器學(xué)習(xí)框架Tensorflow的工作流都跑在AWS上。

所謂基礎(chǔ)服務(wù)，更多是那些提供強(qiáng)大運(yùn)算性能的服務(wù)器，例如Amazon EC2的P3DN實(shí)例類型。據(jù)阿晶了解，這是一個(gè)虛擬機(jī)類型，采用的GPU是NVIDIA的Tesla V100，一款在機(jī)器學(xué)習(xí)與推理方面表現(xiàn)十分強(qiáng)勁的加速卡。“P3DN后面的DN字綴則代表網(wǎng)絡(luò)，速度高達(dá)100GB/s，如此看P3DN非常適合分布式機(jī)器學(xué)習(xí)。”AWS方技術(shù)專家表示。

此外這一層還有可以支持通用計(jì)算的M5實(shí)例，適用于x86、AMD和ARM處理器的實(shí)例以及適用于高性能、非關(guān)系型計(jì)算的實(shí)例I3en。一句話概括：無論機(jī)器學(xué)習(xí)的工作負(fù)載如何，AWS都可以提供保證成本優(yōu)勢(shì)的高性能計(jì)算資源。

著眼中間層，其主要服務(wù)被稱為Amazon SageMaker，顯著特點(diǎn)為自動(dòng)化，即可以做到將一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型打標(biāo)記、訓(xùn)練、部署，最后成為高可用。簡(jiǎn)言之，使用本層服務(wù)只需要擁有大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，輸入并自選算法就可以很快出爐具備AI性質(zhì)的服務(wù)，過程中Amazon SageMaker會(huì)代替去管理底層需要用到的所有服務(wù)器與框架。

另外AWS也對(duì)主流的ML的模型算法進(jìn)行了提速，例如圖形分類、時(shí)間序列預(yù)測(cè)以及用于異常事件判斷的算法等。如果說到具體的使用效果，據(jù)了解此前一家制藥公司自身建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的模型至少需花費(fèi)超過兩個(gè)月的時(shí)間構(gòu)建，但憑借Amazon SageMaker等工具的幫助，耗時(shí)不超過4小時(shí)，簡(jiǎn)直又快又好的節(jié)奏，目前使用Amazon Sagemaker的企業(yè)已經(jīng)超過10000家。

聚焦最上層 ，我們發(fā)現(xiàn)主要是已有的AI服務(wù)，無需訓(xùn)練直接調(diào)用。例如視覺類服務(wù)：Amazon Rekognition主要是靜止圖片識(shí)別的，Amazon Rekognition Immage是視頻識(shí)別，Amazon Textract是從視頻里面提取文本。

此處需要補(bǔ)充的一點(diǎn)，阿晶進(jìn)一步了解到，于兩三月之前上線的Amazon Textract開發(fā)合作伙伴社區(qū)始終在蓬勃發(fā)展之中，基于深度學(xué)習(xí)讀取數(shù)據(jù)與分析數(shù)據(jù)技術(shù)，其中加拿大一家出版公司正在積極使用社區(qū)資源完成掃描文章的工作，另外還有部分機(jī)器自動(dòng)化處理供應(yīng)商用來讀取表格信息等，采納率正在不斷提高。

語音類服務(wù)：Amazon Polly工具可以做到將文字轉(zhuǎn)化成非常自然流暢的語音，區(qū)別于生硬的機(jī)器轉(zhuǎn)化。此外 ，Amazon Transcribe是一種自動(dòng)語音識(shí)別服務(wù)，使用它可以方便地為應(yīng)用程序添加語音轉(zhuǎn)文本的功能。此前Amazon Transcribe已經(jīng)支持的語言包括美國(guó)英語、英國(guó)英語、澳洲英語、印度英語、西班牙語、美國(guó)西班牙語、法語、加拿大法語、意大利語、德語、巴西葡萄牙語、印地語、韓語和現(xiàn)代標(biāo)準(zhǔn)阿拉伯語。

目前該服務(wù)已支持中文普通話的語音轉(zhuǎn)寫。這一新的語言集拓展了Amazon Transcribe所服務(wù)的領(lǐng)域，讓客服中心、媒體和娛樂、教育等領(lǐng)域的使用場(chǎng)景能夠觸達(dá)全球更廣泛的受眾。

語言類服務(wù)：Amazon Translate是幾國(guó)語言的互相翻譯，功能很實(shí)用；Amazon Comprehend是語言理解，類似于一段文字的中心思想提煉。

預(yù)測(cè)服務(wù)：Amazon Forecast是銷售預(yù)測(cè)服務(wù)，采用Amazon.com背后做銷售預(yù)測(cè)的模型，封裝給所有人使用。

聊天機(jī)器人服務(wù)：Amazon Lex是聊天機(jī)器人服務(wù)，即文本到文本的聊天形式。

在進(jìn)一步的智能媒體分析技術(shù)展示中，現(xiàn)場(chǎng)依照輸入的關(guān)鍵詞“男性”或“快樂”等，AI可以自動(dòng)搜索出包含這些關(guān)鍵詞的圖像、聲音、視頻內(nèi)容等，具體來說用戶可以用電腦或者手機(jī)來獲取圖片、聲音、視頻等，通過服務(wù)上傳到存儲(chǔ)服務(wù)Amazon S3上，觸發(fā)AWS Lambda服務(wù)，將圖像、影像、聲音文檔發(fā)送至AWS的人工智能API，只要文件到位之后就可以按照次序進(jìn)行分析對(duì)比，系統(tǒng)會(huì)先判斷屬于這三種文件中的哪一種，即Amazon Transcribe將聲音變成文本，Amazon Comprehend進(jìn)行語義分析等，所有的處理結(jié)果都會(huì)發(fā)送到Amazon Elasticsearch，這是一個(gè)搜索功能非常快的服務(wù)，該方案可用在智能零售、安防等場(chǎng)景。

談及發(fā)展，AWS更傾向于“這樣”

在很多公開場(chǎng)合，我們都習(xí)慣發(fā)問“目前的AI 究竟落地到什么程度？”對(duì)此，AWS副總裁Swami Sirasubramanian(斯瓦米·西瓦蘇布拉曼尼)表示，如今的AI還是處于發(fā)展早期，但可喜的是AI采納率上升速度、增長(zhǎng)速度非常快。

“它已經(jīng)不只是一兩個(gè)細(xì)分行業(yè)中被應(yīng)用的技術(shù)了，包括金融科技、自動(dòng)駕駛、醫(yī)藥行業(yè)，還有移動(dòng)端營(yíng)銷甚至?xí)r尚行業(yè)在內(nèi)都紛紛嘗試采用。例如，金融科技行業(yè)使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)行個(gè)性化定制，給客戶提供個(gè)性化的金融計(jì)劃，幫助減少納稅或者填表格的難度；自動(dòng)駕駛行業(yè)也不斷使用AWS機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，其中包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分布式GPU計(jì)算等，甚至還有一些自動(dòng)駕駛公司將AI 技術(shù)應(yīng)用在無人駕駛的卡車上。”

“AWS看到越來越多的細(xì)分行業(yè)，上云使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能服務(wù)”，Swami Sirasubramanian很開心，“此外我們還發(fā)現(xiàn)很多非盈利機(jī)構(gòu)使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來打擊人口販賣并消除饑餓。”

AWS副總裁Swami Sirasubramanian(斯瓦米·西瓦蘇布拉曼尼)

但我們從不同的細(xì)分行業(yè)應(yīng)用中也確實(shí)看到了很多共同屬性，例如更多情況下還是缺乏將AI技術(shù)主流化的技巧。因此 AWS不僅專注AI，更主張為細(xì)分行業(yè)提供有效的AI培訓(xùn)，例如免費(fèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)幫助完成訓(xùn)練并提供認(rèn)證等。此外，Swami認(rèn)為，目前全球范圍內(nèi)，包括中國(guó)，都處在一個(gè)AI加速落地的階段，但是依然有很多因素阻礙企業(yè)采納人工智能技術(shù)，其中很關(guān)鍵一項(xiàng)就是擁抱AI之前，被卡在數(shù)據(jù)處理階段。“AI或者機(jī)器學(xué)習(xí)就像一個(gè)蛋糕上的奶油，蛋糕底下一定要有其他的東西作為支撐，其中包括大數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)、計(jì)算等方面。機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于企業(yè)以及開發(fā)者們帶來的最大挑戰(zhàn)，就是為機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練所籌備的數(shù)據(jù)。如今50%到70%的人力和時(shí)間都花在數(shù)據(jù)籌備上。”Swami表示。

關(guān)于5G發(fā)展，Swami坦承IoT與邊緣計(jì)算技術(shù)，目前在AWS被作為優(yōu)先發(fā)展的內(nèi)容之一。“未來十年，如果你看到用戶部署線下服務(wù)器的數(shù)量降低，那是因?yàn)楦喽挤旁诹嗽粕?#xff0c;而這些屬于云上的溝通交流完全離不開5G基礎(chǔ)架構(gòu)。確切的說，5G出現(xiàn)不但改變了設(shè)備之間的溝通方式，甚至變革了連接性。”未來，AWS會(huì)加強(qiáng)IoT方面的資金投入。

近年來反觀AWS的發(fā)展，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)AWS的各項(xiàng)服務(wù)一直有條不紊地?cái)U(kuò)展到全球范圍內(nèi)各個(gè)不同的區(qū)域，截至目前已進(jìn)入全球22個(gè)區(qū)域、69個(gè)可用區(qū)，重要的是最新的Amazon EC2 G4實(shí)例也將于今年部署到AWS 中國(guó)（北京）和AWS中國(guó)（寧夏）兩個(gè)區(qū)域。關(guān)于業(yè)務(wù)拓展，Swami總結(jié)道，AWS有90%到95%的服務(wù)擴(kuò)展都是基于客戶反饋，另外5%到10%的變化也是基于AWS對(duì)客戶反饋的詮釋。

“我們從來不會(huì)發(fā)布所謂的擴(kuò)展路線圖或者擴(kuò)展計(jì)劃。因?yàn)槿绻麚屜劝l(fā)布了諸如此類的路線圖，卻不是用戶想要的，就很被動(dòng)。一直以來用戶很享受與我們之間的互動(dòng)，而我們也會(huì)隨時(shí)隨地傾聽他們的反饋并對(duì)其拓展，僅僅去年一年，AWS新推出的服務(wù)就多達(dá)1957個(gè)，是5年前的四倍。” Swami強(qiáng)調(diào)。

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總結(jié)

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