4 Boyutlu Uzun Metnin Yorumlanması: Amazon'un Yapay Zeka Devrimi
Lei Feng.com'a göre Amazon, yüksek teknolojili ürünlerle her zaman iletişimsiz görünüyordu, ancak son yıllarda AWS ve Alexa gibi yüksek teknolojili ürünler sık sık manşetlere taşındı.En son üç aylık kazanç raporunda Amazon 700 milyar dolara yaklaşan bir piyasa değeriyle iyi bir performans gösterdi. Bunun arkasında Amazon'un kendini yeniden keşfi var; özü, orijinal izole kültürü değiştirmek ve yapay zekayı şirketin her hücresine entegre etmektir. Son zamanlarda, "Wired" dergisi Amazon'un yapay zekayı kullanarak "altın gövdeyi yeniden şekillendirme" sürecini uzun bir makale ile anlattı. Lei Feng.com bunu şu şekilde derledi:
2014'ün başlarında Srikanth Thirumalai, Amazon CEO'su Jeff Bezos ile görüşmek için ofise gitti. Thirumalai, 2005 yılında Amazon'a katılmak için IBM'den ayrılan bir bilgisayar bilimcisi ve e-ticaret devlerinin öneri ekibine liderlik etmekten sorumlu. Thirumalai'nin getirdiği toplantı basit bir departman geliştirme problemi değil, iddialı bir yeni plandı ve en son AI teknolojisini departmanına entegre etmek istedi.
Geldiğinde sadece "altı sayfa kağıt" getirdi. Verimliliği artırmak için, Bezos uzun zaman önce kurallar koydu ve ona yeni ürün ve hizmetlerden bahsederken bu uzunlukta kalması gerekiyor. Buna ek olarak, bu altı sayfalık ince kağıda nihai ürün, hizmet veya projeyi açıklayan bir basın bülteni eşlik etmelidir.
Şimdi Bezos, Amazon'u bir yapay zeka devi haline getirmek için kendi seçkin askerlerine güveniyor.Şirket kurulduğunda, aslında yapay zeka (ürün önerileri, teslimat programları ve depo robotları) ile çözülemeyen bir bağları vardı. Ancak son yıllarda yapay zeka topluluğu başka bir devrim yaşadı ve makine öğrenimi daha verimli hale geldi. Özellikle, derin öğrenme, hesaplamalı görme, konuşma ve doğal dil işleme gibi teknolojilerin hızlı gelişimi için bir katalizör haline geldi.
21. yüzyılın ikinci on yılına girdikten sonra Amazon, aslında zamanında yapay zekadan yararlanmadı, ancak bu teknolojinin aciliyetinin farkına vardılar. Açıkçası, AI bu çağın en kritik savaş alanı olacak.Google, Facebook, Apple ve Microsoft gibi süper devlerin hepsi burada ağır güçler koydu, ancak Amazon zamanında yetişemedi. Amazon'un ekipman ve hizmetler işinden sorumlu başkan yardımcısı David Limp, "Her ekibin başına aynı soruyu sorduk:" Bu teknolojileri nasıl kullanacaksınız ve bunları işinize nasıl entegre edeceksiniz? "
Dikkatli Thirumalai bunu ciddiye aldı ve yıllık planlama toplantısında makine öğrenimi hakkındaki fikirlerini Bezos ile paylaştı. O zamanlar, mevcut sistemi yeniden yapmanın genel riskinin çok büyük olduğunu çok iyi biliyordu, ancak 20 yıllık ayarlamalardan sonra, makine öğrenimi teknolojisinin görüntü ve konuşma tanımada Amazon'un işiyle ilgili olmayan iki alanda başarıya ulaştığını da biliyordu. Mükemmel sonuçlar.
"Sektördeki hiç kimse ürün önerilerine derin öğrenmeyi gerçekten uygulamıyor ve Amazon'u çöpe atmıyor." Dedi. "Öyleyse önce kendimize güven vermeliyiz." Aslında, Thirumalai o sırada hazır değildi, ancak Bezos'un iştahı büyüktü. Bu nedenle, Thirumalai, tavsiye sisteminin derin öğrenme yardımıyla çalışma şeklini yeniden tanımlamak olan daha radikal planını doğrudan paylaştı. Bu süreçte, ekibinin hakim olmadığı teknolojileri, var olmayan araçları ve hatta kimsenin düşünmediği algoritmaları kullanabilir. Bezos bu bahsi beğendi, bu yüzden Thirumalai basın bültenini yeniden yazdı ve yoğun bir çalışmaya başladı.
Amazonun arama işinden sorumlu başkan yardımcısı Srikanth Thirumalai, Amazonun yazılımını iyileştirmek için makine öğreniminin kullanımına öncülük etti
Bu öngörüye sahip tek kişi Thirumalai değil, diğer bölüm başkanları da Bezos'a altı çarşaf getirdiler, tamamen farklı ürünlerden sorumlular ve hizmet verdikleri müşteriler bir grup insan değil. Ancak fikirleri, Amazon'un işinin bir bölümünü dönüştürmek için gelişmiş makine öğrenimi teknolojisini kullanan Thirumalai'ye benziyor. Bunların arasında, bazı yöneticiler robotik ve veri merkezi işi AWS gibi mevcut işletmeleri yeniden şekillendirmeyi önerdi. Bazı yöneticiler ayrıca ses tabanlı ev aletleri gibi yeni iş kolları oluşturmayı önerdiler ve bu fikir sonunda Echo'ya dönüştü.
Amazon'daki bu beyin fırtınasının etkisi, tek bir projenin kapsamını fazlasıyla aşıyor. Thirumalai, departmanı bir toplantıdayken Amazon'un yapay zeka yeteneklerinin mevcut olamayacağını söyledi. "İletişim kuracağız, ancak birbirimizle çok fazla ilerleme paylaşmayacağız, çünkü araştırma ve geliştirmedeki deneyim doğrudan uygulanamaz veya aktarılamaz." Engin mühendis okyanusunda yapay zeka adaları haline geldiler. Ancak, şirketi makine öğrenimiyle dönüştürme çabası her şeyi değiştirdi.
Amazon her zaman "tek iş parçacıklı" bir kültüre sahip olsa da, yapay zekanın eklenmesi çeşitli ekiplerin sınırları aşmasına izin verdi.Elde projelere katılmaya başladılar ve çözümleri diğer ekiplerle paylaşmak işte yeni normal hale geldi. Bu sayede Amazon'daki AI siloları birbirleriyle bağlantı kurmaya başladı. Amazon'un yapay zeka hırslarının artmasıyla birlikte, çeşitli projelerin karşılaştığı zorluklar gittikçe daha karmaşık hale geldi.Bu aynı zamanda Amazon'u sektörün en iyi yeteneklerini, özellikle de işlerinin sonuçlarını görmek isteyenleri getirdi. Her zaman müşteri hizmetleri odaklı olan Amazon gibi bir şirket için bu, saf araştırma yeteneklerini işe almak için de iyi bir fırsat haline geldi.
Amazon, devasa işinin her bir parçasının sürekli bir hareket makinesi gibi birlikte nasıl çalıştığını açıklarken, genellikle "volan" terimini kullanır. Şimdi, bu sürekli hareket makinesi, inovasyon yoluyla diğer ekipler için motivasyon sağlayabilen önemli bir volan olan AI ile donatılmıştır ve diğer ekipler yeni ürünler ve hizmetler geliştirmek için yeni teknolojileri kullanabilir, böylece diğer ekipleri ve hatta tüm şirketi etkileyerek bir Erdemli bir çember. Buna ek olarak Amazon, makine öğrenimi platformunu diğer şirketlere ücretli hizmetler sağlamak için de kullanabilir ve bir servet kazanırken tüm platformu daha fazla beslemek için daha fazla veri elde edebilir.
Derin öğrenme alanındaki bir takipçiden zorlu bir deve kadar, Amazon sayısız "altı sayfa" harcamış olabilir. Bununla birlikte, bu dönüşümün sonuçları tüm şirkete entegre edildi ve yeni bir makine öğrenimi mimarisi üzerinde çalışan öneri sistemleri de dahil olmak üzere her yerde izlenebiliyor. Amazon, hangi metinleri izlediğinizi, hangi ürünleri satın alacağınızı ve hangi filmleri izleyeceğinizi önerme konusunda daha akıllı hale geliyor. Bu yıl Thirumalai yeni bir işe başladı ve derin öğrenmeyi hizmetin DNA'sına entegre etmeye hazır Amazon Arama'nın yöneticisi oldu.
Washington Üniversitesi'nden en iyi bilgisayar bilimleri profesörü, "Bana yedi veya sekiz yıl önce Amazon'un AI alanında ne kadar etkisi olduğunu sorsaydınız, kesinlikle" hiçbir şey "derdim." Dedi. "Ama sonra tehditkar bir şekilde geldiler ve şimdi bir partinin efendisi oldular."
Alexa etkisi
Amazon'un AI alanındaki lider ürünleri akıllı hoparlörler - Echo ve onu geride bırakan Alexa ses platformudur. Bu projeler aynı zamanda 2011 yılında Bezos'un masasına "Operasyon Planı 1" adı altında yerleştirilen "altı yaprak kağıdın" evriminin kristalleşmesidir. Projenin katılımcılarından biri, 2004 yılında e-ticaret devine katılan ve yeni projeye yardımcı olmak için orijinal pozisyonundan transfer edilen Al Lindsay adlı bir Amazon yöneticisi. "Beyni tamamen bulutta depolanan ve sesle etkileşime giren düşük maliyetli bir bilgisayar." O zamanlar tasarladığı yeni ürün buydu.
Ancak böyle bir sistemi kurmak istemek aynı zamanda Bezos'un favori "Star Trek" serisindeki sohbet bilgisayarını gerçeğe dönüştürmek anlamına da geliyor. Ancak ihtiyaç duyduğu yapay zeka teknolojisi, Amazon'un en çok sahip olmadığı şeydir. Daha da korkutucu olan ise, bu sistemi tamamlayabilen birkaç uzmanın Amazon için çalışmaya istekli olması. Google ve Facebook, çok sayıda en iyi AI yeteneklerini bir araya getirdi. "Artık zayıfız." Dedi Lindsay, o artık bir başkan yardımcısı.
Alexa Engine başkan yardımcısı Al Lindsay, yetenekleri işe alırken Amazon'un zayıf olduğunu düşünüyor
Washington Üniversitesi'nde profesör olan Domingos, "Amazon'un kötü bir izlenimi var ve akademisyenler yetenekleri araştırmak için dostça olmadıklarını düşünüyor" dedi. Amazon sadece tüketicilerin ve onun parçalanmış kültürel atmosferinin akademik üslupla uyumlu olmadığını ve muamelelerinin rakiplerinden daha iyi olmadığını düşünüyor. Domingos, "Google'da bezli bir çocuk gibisiniz, istediğinizi yapabilirsiniz," dedi. "Amazon'da, hücreye kendi bilgisayarınızı kurmanız gerekebilir." Daha da korkutucu olan şey, dış dünyanın her zaman Amazon'un inovasyonu şirket sırları altında tutan bir şirket olduğunu düşünmesidir. 2014 yılında, makine öğrenimi tanrısı Yann LeCun, dahili bir konferansta Amazon bilim insanlarıyla konuşmaya davet edildi. LeCun daveti aldığında aslında Facebook'tan bir iş teklifi almıştı, ancak yine de Amazon'a gitti. Ancak LeCun, Amazon'daki deneyimi karşısında şok oldu. Önce 600 kişilik bir oditoryumda konuşma yaptı ve ardından konferans odasına girdi ve burada dalgalı problem grupları bekledi. Ancak LeCun bazı sorular sorduğunda herhangi bir yanıt alamadı. Bu deneyim onu Facebook'a geçmeye ve Amazon'a veda etmeye karar verdi. Elbette, Facebook, açık kaynak AI ekibinin çalışmalarının çoğunun da büyük bir çekicilik olduğunu kabul ediyor.
Amazon'un yapay zeka yeteneği olmadığı için satın almaya yalnızca süper kalın bir cüzdanla başlayabilirler. "Alexa'nın geliştirilmesinin ilk günlerinde birçok şirket satın aldık." Limp dedi. Eylül 2011'de ses yazma iştiraki Yap'ı yuttu. Ocak 2012'de Amazon, yazılımı Siri gibi çeşitli ses isteklerine yanıt verebilen Cambridge, İngiltere'den bir AI şirketi olan Evi'yi satın aldı. Ocak 2013'te Ivona'yı tekrar aldılar.Bu Polonyalı şirketin kendi metin okuma seti var ve Echo teknolojisi konuşmanın anahtarı.
Bununla birlikte, Amazon'un gizlilik kültürü, hala akademiden en iyi yetenekleri çekmelerini engelliyor. Başlangıçta Amazon, sektörün süperstarı Alex Smola'yı işe almak istiyordu. Amazon AWS'de derin öğrenme ve yapay zeka direktörü Matt Wood, "Gerçekten de derin öğrenmenin vaftiz babalarından biri." Dedi. Ancak Amazon, şirkete katıldıktan sonra ne yapacağını kendisine veya diğer adaylara açıklama konusunda isteksizdir. Sonunda Smola teklifi reddetti ve Carnegie Mellon'daki bir laboratuvara yerleşmeyi seçti.
Alexa Yönetmen Ruhi Sarıkaya ve Lindsay
"Echo serbest bırakılmadan önce bile, hala hoş karşılanmadık." Dedi Lindsay. "Neden Amazon'da çalışayım? Mal satmakla ilgilenmiyorum" diyecekler.
Bununla birlikte, Amazon'un kendi parlayan noktaları vardır. Plan içinde ürün işlevlerini yayınlayacaklarından ve bazı işlevler zorlayıcı olduğundan, bu birçok hırslı bilim insanını çekecektir. Echo'nun ses özellikleri, o sırada mevcut olmayan "kelimeleri uyandırma", komutları tanıma ve tercüme etme, doğru cevaplar sağlama vb. Gibi hatırı sayılır derecede konuşmaya dayalı AI teknik desteği gerektirir.
Amazon, nihai ürünün ne olduğunu açıklamasa bile, bu proje Rohit Prasad'ın (çok saygın bir konuşma tanıma bilimcisi) dikkatini çekti. Ona göre Amazon'un yapay zeka uzmanlarının eksikliği, bir hata değil, önemli bir özelliktir. "Bu, ıslah edilmiş topraklara sahip yeni bir dünya." Dedi. "Google ve Microsoft uzun yıllardır sesli projeler yürütüyor. Amazon'da sıfırdan başlamamız ve birçok sorunu çözmemiz gerekebilir." 2013'te Amazon'a katılır katılmaz Alexa projesinde çalışmaya gönderildi. "Bu cihaz sadece bir donanım parçası ve ilk aşamalarında," diye hatırladı.
Echo konuşmacılarının karşılaştığı en zor sorun, Amazon'un yeni bir çığır açmak zorunda kaldığı uzak alan konuşma tanıma adı verilen teknolojidir. Bu teknoloji, yalnızca sesli komutları uzaktan dönüştürmeyi ve yorumlamayı değil, aynı zamanda çeşitli dış seslerin ve diğer işitsel girişimlerin üstesinden gelmeyi de içerir. Bir diğer büyük zorluk ise, cihazın sesli komutu anlamak için çok fazla zaman harcayamamasıdır.Sesi buluta iletmesi ve yanıtı hızlı bir şekilde geri bildirmesi gerekir.Tüm süreç sorunsuz bir sohbet gibidir. Gürültülü bir ortamda çeşitli sorguları anlayabilen ve yanıtlayabilen bir makine öğrenimi sistemi oluşturmak için çok fazla veri gerekir ve verilerin nereden geldiği de bir güçlüktür.
Giderek daha fazla ürün Alexa kullanıyor
Birisi daha önce uzak alan teknolojisi geliştirmişti, ancak bu teknoloji aslında Trident nükleer denizaltısının burun konisine gömülü ve araştırma ve geliştirme maliyeti bir milyar ABD dolarıydı. Amazon nükleer denizaltılar yapmıyor, sadece bu teknolojiyi bir mutfak cihazına entegre etmek istiyorlar, yeterince ucuz olmalı. "O sırada ekibimin% 90'ı bunun yapılabileceğine inanmıyordu." Prasad dedi. "Aslında bir teknik danışma komitemiz var, ancak Amazon onlara ne yaptığımızı söylemedi. Ancak biraz öngörüleri var gibi göründü ve bize doğrudan, uzak alan tanımaya dokunmayın dediler."
Prasad'ın zengin deneyimi ona bu projede güven verdi. Ancak Amazon, makine öğrenimini ürün geliştirmeye uygulayabilen bir sisteme sahip değil. "Derin öğrenme araştırması yapan birçok bilim adamımız var, ancak Amazon bunları gerçek ürünlere dönüştürecek altyapıya sahip değil." Dedi. İyi haber şu ki Amazon sistemi, benzersiz bir bulut hizmeti, makine öğrenimi algoritmalarını kolayca çalıştırabilen GPU'larla dolu bir veri merkezi ve sonsuz sayıda mühendis gibi tüm bileşenlere sahip.
Ekibi bu parçaları bir platform oluşturmak için kullandı ve bu platformun kendisi değerli bir varlıktır ve bir Echo misyonu yaratmanın değerini çok aştı. "Echo'yu bu uzak alan konuşma tanıma cihazını aldığımızda, daha fazla şey yapma fırsatı elde edebiliriz - Alexa'yı bir ses hizmetine dönüştürebiliriz." Spyros Matsoukas, Alexa'nın kıdemli baş bilim adamı olduğunu söyledi. Alexa'yı genişletmenin doğrudan yollarından biri, üçüncü taraf geliştiricilerin daha sonra "beceriler" dediğimiz kendi ses teknolojisi uygulamalarını oluşturmalarına izin vermektir ve bu "beceriler" Yankı üzerinde çalışabilir. Ancak bu sadece başlangıç.
Spyros Matsoukas, Kıdemli Baş Bilim İnsanı, Amazon
Echo'dan Alexa'nın ruhunu çıkardıktan sonra Amazon'un AI kültürü yavaş yavaş yoğunlaşmaya başladı. Şirketteki çeşitli ekipler, Alexa'nın kendi şemsiyeleri altındaki çeşitli projeler için de ses hizmeti verebileceğini fark etmeye başladı. "Böylece her türlü veri ve teknoloji bir araya gelmeye başladı." Prasad dedi. Daha sonra ilk Amazon ürünleri Alexa ile entegre olmaya başladı. Konuştuğunuz sürece, Amazon Music, Prime Video'ya ve Alexa cihazınızdaki büyük alışveriş sitelerinde kişiselleştirilmiş önerilerinize erişebilirsiniz. Daha sonra bu teknolojinin kapsamı genişlemeye başladı. Lindsay, "Temel ses yeteneklerine sahip olduğumuzda, onu Fire TV, sesli alışveriş ve nihayetinde AWS gibi Alexa dışı cihazlara entegre edebiliriz." Dedi.
Amazon'un içinde yüzen AI adası nihayet yaklaşıyor.
Amazon'un dönüşümünü teşvik etmenin bir başka önemli bağlantısı, milyonlarca kullanıcı Echo veya diğer Alexa cihazlarını kullanmaya başladığında, bu onların sahada resmi olarak kök salmış oldukları anlamına geliyor. Amazon muazzam miktarda veri elde edebilir ve muhtemelen tarihteki en büyük interaktif sesle çalışan cihaz koleksiyonu olacaktır. Bu veriler, yetenekleri işe almak için Amazon'un en iyi pazarlık çipi haline geldi. Öyle görünüyor ki, e-ticaret devlerini küçümseyen makine öğrenimi uzmanları birdenbire buraya çalışmak için gelmek istiyor. "Alexa çok çekici, nedenlerinden biri, bir cihaz sattığınız sürece geri bildirim kaynakları alıyorsunuz. Bu sadece kullanıcı geri bildirimlerini değil, aynı zamanda gerçek verileri de içeriyor. Teknolojiyi, özellikle de temeldeki platformu geliştiriyorlar. Önemli. "Dedi. Amazon'a yalnızca geçen yıl katılan ve şu anda şirketin makine öğreniminden sorumlu başkan yardımcısı olan Ravi Jain.
Bu nedenle, Alexa kullanan kişi sayısı artmaya devam ettikçe, Amazon'un bilgileri yalnızca sistem performansını iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda kendi makine öğrenimi araçlarını ve platformlarını da şarj edebilir ve aynı zamanda kendisini makine öğrenimi bilimcileri için bir mıknatıs haline getirebilir.
Bu önemli "çark" sonunda döndü.
Daha akıllı bulut
Amazon, 2014'ten beri Prime üyelerine Echo'yu satmaya başladı. Aynı yıl Swami Sivasubramanian, makine öğrenimine aşık olmaya başladı. O sırada AWS veritabanı ve analiz işinden sorumluydu. Akrabalarını ziyaret etmek için memleketine (Hindistan) döndüğünde, gecenin geç saatlerinde hâlâ Google Tensorflow ve Caffé gibi araçlarla oynuyordu. Bu, Facebook ve akademi tarafından tercih edilen bir makine öğrenimi çerçevesidir. Bunu öğrendikten sonra, bu araçların Amazon'un bulut hizmetleriyle birleştirilmesi halinde muazzam bir değer üretebileceğini keşfetti. Bulut bilişimde makine öğrenimi algoritmalarının zorluğunu azaltarak Amazon'un daha fazla potansiyel ihtiyacı derinlemesine inceleyebileceğine inanıyor. "Her ay milyonlarca geliştiriciye hizmet veriyoruz" dedi. "Bunların çoğu MIT profesörleri değil, makine öğrenimi konusunda geçmişi olmayan sıradan geliştiriciler."
Swami Sivasubramanian, Amazon AI Başkan Yardımcısı
Dikkatli bir incelemeden sonra, "epik" altı çarşafını Bezos'un ofisine götürdü. Bir dereceye kadar, bu altı belge, AWS hizmetlerine makine öğrenimi hizmetlerini eklemenin planlarıdır. Ancak Sivasubramanian'ın vizyonu daha da ileri gidiyor: AWS'nin tüm sektör için makine öğrenimi etkinliklerinin merkezi olmasını istiyor.
Bir anlamda binlerce Amazon bulut hizmeti kullanıcısına makine öğrenimi sağlamak genel bir eğilimdir. AWS makine öğrenimi yöneticisi Wood, "AWS'nin orijinal iş planını ilk entegre ettiğimizde, görevimiz yalnızca birkaç varlıklı kuruluşun sahip olduğu teknolojiyi elde etmek ve bunu büyük ölçekte tanıtmaktı." "Bilgi işlem, depolama, analiz ve veri tabanında bunu başarılı bir şekilde yaptık. Amazon, makine öğreniminde de aynı yolu izledi." Daha da faydalı olan şey, AWS ekibinin şirket içindeki diğer ekiplerin biriktirdiği deneyimlerden öğrenebilmesidir.
Woods, 2015'te AWS'nin Amazon makine öğrenimi ilk kez başlatıldığını ve C-Span gibi kullanıcıların bir yüz listesi oluşturmasına izin verdiğini söyledi. Zillow, ev fiyatlarını tahmin etmek için kullanır ve Pinterest görsel arama için kullanır. Buna ek olarak, birkaç otopilot startup'ı, ürün rekabetçiliğini hızla iyileştirmek için yol simülasyonu için AWS makine öğrenimini kullanıyor.
Bir yıl sonra AWS, yeni makine öğrenimi hizmetlerini piyasaya sürdü. Bu sefer, Polly adlı bir metin okuma bileşeni ve Lex adlı doğal bir dil işleme motoru ekleyerek AWS'nin yeniliklerinden daha fazla ödünç aldılar. Bu yeni özellikler, AWS müşterilerinin Alexa'nın kendi mini sürümünü oluşturmasına olanak tanır. Buna ek olarak, Amazon'un Google, Facebook ve Apple gibi görüntü tanıma alanındaki sihrinde ustalaşması gereken görsel bir hizmet Rekognition da var.
Bu makine öğrenimi hizmetleri yalnızca Amazon'un altın madeni değil, aynı zamanda e-ticaret devi AI çarkının da kilit noktası haline geldi.İster NASA ister büyük futbol ligi olsun, Amazon'un makine öğrenimi hizmetlerinin büyük müşterileri haline geldi. Şirketler AWS'de önemli makine öğrenimi araçları oluşturduklarından, gelecekte e-ticaret devleriyle rekabet etme olasılıkları daha düşüktür.
Örnek olarak Infor'u ele alalım: Kurumsal uygulama alanında bir dev. Kısa bir süre önce, kullanıcıların çeşitli işlemleri otomatik olarak işlemesine, performansı analiz etmesine ve bir sesli diyalog arayüzü aracılığıyla verilerle iletişim kurmasına olanak tanıyan Coleman adlı bir uygulamayı piyasaya sürdüler. Etkileşim. Bu, Infor tarafından sıfırdan oluşturulmuş bir sohbet botu değil, AWS'nin Lex teknolojisi kullanılarak oluşturulmuş bir sohbet botudur. "Her neyse, Amazon bitti, öyleyse neden her şeyi yeniden yapmak için zaman ayıralım? Müşterilerimizi tanıyoruz ve bu uygulama kesinlikle onlar için." Infor kıdemli başkan yardımcısı Massimo Capoccia açıkladı.
AWS'nin Ethernet üzerindeki hakimiyeti, ona rakiplerinin, özellikle de Google'ın sahip olmadığı stratejik bir avantaj sağlıyor.Arama devi, AWS'nin bulut bilişimdeki konumunu yakalamak için makine öğrenimindeki liderliğini kullanmayı umuyor. Google'ın kullanıcılara sunucu üzerinde ultra hızlı makine öğrenimi optimizasyon yongaları sağlayabileceği doğrudur, ancak AWS daha basit ve etkileşim açısından daha kullanışlıdır ve Amazon'un eksiksiz zinciri, şirketlerin ürün satmasını kolaylaştırır. "Willie Sutton'ın dediği gibi, bankayı soymaya gitti çünkü orada yatırılan çok para vardı." DigitalGlobe CTO'su Walter Scott, şirketinin neden Amazon'u ortak olarak seçtiğini açıklarken bir benzetme kullandı. "Müşterilerimiz burada olduğu için makine öğrenimi için AWS'yi seçtik."
Geçen yıl Kasım ayında AWS re: Invent konferansında Amazon, daha kapsamlı bir makine öğrenimi ürününü piyasaya sürdü: SageMaker.Karmaşık görünmesine rağmen aslında kullanımı oldukça kolay bir platform. Yaratıcılarından biri, Amazon'u beş yıl önce reddeden makine öğrenimi tanrısı Alex Smola'dır. Smola, makine öğrenimi sektörüne dönmeye karar verdiğinde, sıradan yazılım geliştiricilerin bu teknolojiyi kullanmasına izin verecek güçlü bir araç geliştirmeye kararlıydı ve bu nedenle, makine öğreniminin gücü üzerinde en büyük etkiye sahip olacak Amazon'a dönmeyi seçti. Yer. "Mevcut Amazon kaçırılmamalıdır." Diye açıkladı. "Güzel makaleler yazabilirsiniz, ancak gerçek bir ürün yapmazsanız, kimse güzel algoritmanızı kullanmaz."
Smola, Sivasubramanian'a milyonlarca insana fayda sağlayan bir makine öğrenimi aracı geliştirmenin güzel bir makale yazmaktan daha önemli olduğunu söylediğinde hoş bir yanıt aldı. Sivasubramanian, "Makaleniz de basılabilir!" Dedi. Evet, doğru okudunuz, Amazon artık özgür bir ortama sahip. "Bu sadece en iyi yetenekleri çekmeye yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda dış dünyanın Amazon'un ne üzerinde çalıştığını anlamasını da sağlıyor." Dedi Spyros Matsoukas, Amazon'un açık politikasının geliştiricisi ve geliştiricisi.
Elbette, SageMaker'ın milyonlarca kullanıcı için ilk tercih olacağı sonucuna varmak için henüz çok erken, ancak her müşteri Amazon'a büyük miktarda para yatırdığını görecektir. Aynı zamanda platform, Alexa ekibi de dahil olmak üzere Amazon'un dahili ekiplerinin bile harici şirketlerle aynı araç setini kullanarak SageMaker'a geçmeye hazır olması için yeterince olgun. Bunun çok fazla çalışma süresinden tasarruf sağlayabileceğine ve daha karmaşık algoritma görevlerini çözmeye odaklanmalarını sağlayabileceğine inanıyorlar.
AWS kullanıcılarının yalnızca bir kısmı SageMaker'ı tercih etse bile sonunda Amazon, sistem performansı hakkında çok fazla veri elde edebilir ve bu verileri sürekli olarak iyileştirmelerini ister. Bu erdemli bir çember oluşturdu ve daha iyi bir platform kaçınılmaz olarak daha fazla kullanıcı getirecek. Volan, yüksek hızda çalışmaktadır.
AI her yerde
Makine öğreniminin aşamalı olgunluğuyla Amazon'un yapay zeka uzmanları artık çeşitli ekiplere dağılmış durumda ve bu da Bezos'u çok memnun ediyor. Amazon bir AI merkezi kurmamış olsa da, zaten makine öğreniminin popülerleştirilmesi ve desteklenmesine adanmış bir departmanları var. Aynı zamanda, şirket projelerine yeni teknolojileri tanıtmaya odaklanan bazı uygulamalı araştırmalara da sahipler. Şu anda Amazon'un çekirdek makine öğrenimi ekibi, 2012'de Amazon'a geçmeden önce Microsoft ve Facebook adlı iki dev için çalışan bir yönetici olan Ralf Herbrich tarafından yönetiliyor. "Şirket içinde bir topluluk oluşturmak çok önemli," dedi (bu proje ayrıca altı makaleden gelişti).
Ralf Herbrich'in sorumluluklarından biri, Amazon'un hızla büyüyen makine öğrenimi kültürünü teşvik etmeyi içerir. Müşteri odaklı bir politikaya bağlı olduklarından, problem çözme amaçsız araştırmadan daha önemlidir. Amazon yöneticileri, işe aldıklarında, bilimsel atılımlar peşinde koşanlardan çok pratik olan ve gerçekten yeni şeyler yaratmakla ilgilenenlere daha meyilli olduklarını da kabul ettiler. Facebook'tan LeCun, bir bakış açısıyla şunları söyledi: "Bu bilgi öncülerine liderlik etmeseniz bile, başarılı olabilirsiniz."
Ancak, yapay zekaya uyum sağlamak için çalışanları yetiştirirken Amazon, Facebook ve Google'ın deneyimlerinden bir şeyler öğreniyor. Yapay zeka üzerine birçok dahili kurs sunacaklar ve 2013'ten beri Amazon, her bahar genel merkezinde bir dahili makine öğrenimi akademik konferansı düzenleyecek. Herbrich, "Başlangıçta toplantıya sadece birkaç yüz kişi katıldı. Şimdi birkaç bin kişi var." Dedi. "Seattle genel merkezindeki en büyük konferans odası aynı anda bu kadar çok kişiyi ağırlayamaz, bu nedenle toplantıyı parktaki diğer altı konferans odasına iletmek için yalnızca canlı videoyu kullanabiliriz." Bir Amazon yöneticisi, eğer insan sayısı artmaya devam ederse korkarım dedi. Bu konferans Amazon Makine Öğrenimi Konferansı olarak adlandırılamaz, sadece Amazon deyin.
Herbrich'in ekibi, makine öğreniminin şirketin her hücresine entegrasyonunu teşvik etmeye devam ediyor. Örneğin, ürün teslimat ekibi bir müşteri siparişinin hangi boyutta kutuyu (toplamda 8 boyut) kullanacağını daha iyi tahmin etmek istedi, bu nedenle yardım için Herbrich'e başvurdular. Herbrich, "Ürün teslim ekibinin özel bir bilim insanı ekibi kurmasına gerek yok, ancak bu algoritmalara ihtiyaçları var ve bunların kullanımı kolay," dedi. Başka bir örnekte David Limp, Amazon'un kullanıcıların yeni ürünler satın alma olasılığını nasıl tahmin ettiğini açıkladı. "30 yıldır tüketici elektroniği alanındayım ve işin% 25'i tamamlanması için insan yargısı, elektronik tablolar ve her türlü Velcro gerektiriyor." Dedi. "Ancak makine öğrenimine katıldıktan sonra hata oranımız önemli ölçüde düşmeye başladı."
Öyle olsa bile, bazen Herbrich en ileri teknolojiyi kullanmak zorunda kalır. Amazon Taze Gıda Servisini ele alalım.Hizmet on yıldır faaliyette olsa da, sebze ve meyvelerin kalitesinin nasıl daha iyi değerlendirilebileceği hala bir güçlük. Sonuçta, insan yargıları çok yavaş ve tutarsızlıklara meyillidir. Sonuç olarak, Berlin'deki ekibi, mevcut sistemin yiyeceğe dokunma ve koklama konusundaki yetersizliğini telafi etmek için sensör donanımlı donanım ve yeni algoritmalar geliştirdi. Herbrich, "Üç yıl sonra, orijinal ürünü bulabileceğiz, o zaman taze gıdanın kalitesini değerlendirmek daha kolay ve daha güvenilir olacaktır." Dedi.
Söylemeye gerek yok, bu tür bir teknolojik ilerleme kesinlikle Amazon'un tüm ekosistemine yavaş yavaş nüfuz edebilir. Örnek olarak Amazon Go'nun en son insansız süpermarketini ele alalım. Sorumlu kişi AWS projesinden çok şey öğrendiğini söyledi. Amazon Go'nun teknoloji başkan yardımcısı Dilip Kumar, "Ancak AWS aynı zamanda bir yararlanıcıdır." Dedi. Amazon Go'nun kendine özgü akışlı medya veri sistemi vardır. Alışveriş kullanıcılarının her hareketini yakalamak için yüzlerce kamera kullanır. Ekiplerinin yeniliği, Kinesis'in AWS kapsamında olmasına yardımcı olmuştur. Bu hizmet, kullanıcıların birden çok cihazda akış gerçekleştirmesine olanak tanır. Medya videoları Amazon'un bulutuna yüklenir ve bu verilerin işlenmesi ve analizi, kendi makine öğrenimi teknolojilerini sürekli olarak iyileştirebilir.
Henüz kendi makine öğrenimi platformunu kullanmayan Amazon servisleri bile bu sürece katkı sağlayabilir. Şu anda Amazon'un Prime Air drone teslimat hizmeti hala prototip aşamasında ve buluta bağlanamadığı için drone'nun kendi AI sistemini kurması gerekiyor. Bununla birlikte, yalnızca şirketin diğer bölümlerinden beslenmeyi değil, aynı zamanda hangi araçların kullanılacağını da belirleyebilen AI çarkından çok şey ödünç aldı. Prime Air başkan yardımcısı Gur Kimchi, "Bize göre bu sadece bir menü ve herkes kendi spesiyalitelerini paylaşıyor." Dedi. Aynı zamanda ekibinin er ya da geç bu menüye bazı özel yemekler katacağına da inanıyor. "Sorularla özetlediğimiz deneyim, gelecekte kesinlikle diğer Amazon ekiplerinin ilgisini çekecek."
Aslında bu kehanet çoktan gerçekleşmeye başladı. "Birisi şirkette Prime Air veya Amazon Go gibi bir resim görürse, bir şeyler öğrenebilir ve yeni bir algoritma oluşturabilir ve ardından şirket içindeki tartışmalar ve alışverişler yoluyla yeni meyveler verebilirler." Amazon Robot Bölüm Şefi Bilim Adamı Beth Marcus dedi. "O zaman ekibimdeki insanlar bunu kendi sorunlarını çözmek için kullanabilir."
Beth Marcus, Baş Bilim İnsanı, Amazon Robotics
Öyleyse, ürün odaklı bir şirket, çok sayıda derin öğrenme büyük isimleriyle bu şirketleri yenebilir mi? Amazon bu sorunun cevabını doğruluyor. Allen Yapay Zeka Enstitüsü CEO'su Oren Etzioni, "Hâlâ yetişiyor olsalar da, piyasaya sürülen ürünler yeterince şaşırtıcı," dedi. "Onlar birinci sınıf bir şirket ve birinci sınıf yapay zeka ürünleri geliştiriyorlar."
Volan hala hızlı dönüyor ve güç topladığını bilmediğimiz birçok "altı yaprak kağıt" var. Amazon'a daha fazla veri, daha fazla kullanıcı, daha iyi platformlar ve daha fazla yetenek getirebilirler.
"Alexa, Amazon AI alanında nasıl bir performans sergiliyor?"
Cevap muhtemelen basit, Bezos'un ikonik kahkahası olmalı.
Via. Wired, Leifeng.com tarafından derlenmiştir.
