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AI对商业暂时影响不大,亚马逊:我有所谓 -=-----

2019-04-15 12:58:03
AI对商业暂时影响不大,亚马逊:我有所谓

亚马逊打造的庞大商业帝国离不开其人工智能技术的帮助。其不起眼但功能强大的机器学习功能可以满足从物流中心、云服务以及无人商店………………

据国外媒体报道,亚马逊打造的庞大商业帝国离不开其人工智能技术的帮助。其不起眼但功能强大的机器学习功能可以满足从物流中心、云服务以及无人商店。

亚马逊的六页备忘录很有名。高管们必须每年写一份计划书,列出他们的商业计划。鲜为人知的是,这些备忘录总要回答一个特殊问题:你打算如何使用机器学习?亚马逊的高管们普遍表示,亚马逊并不鼓励作出像“不多”这样的回答。

机器学习是人工智能的一种形式,其从数据中挖掘出可用于预测的有价值信息。当杰夫·威尔克(Jeff Wilke)于1999年加入亚马逊时,机器学习就在亚马逊扎根了。如今威尔克已经是杰夫o贝索斯(Jeff Bezos)的副手,他成立了一个科学家团队,研究亚马逊的内部流程,以提高效率。他将自己的研究人员编成业务单元,将自我评估和改进的循环变成了默认模式。很快这个循环就加入了机器学习算法,比如第一时间自动推荐顾客可能喜欢的书。随着贝索斯的野心越来越大,自动化预测也越来越重要。

其他科技巨头也开发了更为亮眼的人工智能技术,譬如Facebook的面部识别软件、苹果的Siri数字助理、Alphabet的自动驾驶汽车和围棋大师等等。相比之下,亚马逊采用了一种更低调的机器学习方法。亚马逊也有Alexa与Siri竞争,而且该公司在其云计算中提供预测服务。但对该公司成功最关键的算法,是其用于不断简化自身运营的算法。反馈循环看起来与面向消费者的人工智能是一样的:构建服务,吸引客户,收集数据,让电脑从这些数据中学习,所有这些都是人力无法模仿的。

物流中心的算法

亚马逊在北美地区有超过100个物流中心,在全球其他区域还有超过60个类似的巨型仓库,是其2070亿美元在线购物业务的心脏。这里负责储存并配送亚马逊电子商务平台所销售的商品。在西雅图市郊的一个物流中心,包裹以摩托车的速度沿着传送带疾驰而过。整座设施内噪音震耳欲聋,而且里面似乎没有人类员工。相反,在一个足球场大小的隔离区里,有成千上万个长方体搁架单元,每一个都有1.8米高。亚马逊称之为“豆荚”。数以百计的机器人把这些“豆荚”拖来拖去。在人们的眼中,诸如牙膏、书籍和袜子等各种商品的堆放杂乱无章,但在指导这一过程的算法方式看来,一切都井然有序。

人类员工站在围绕这个“机器人领域”栅栏的缝隙中。有些人从机器人带给他们的“豆荚”中挑选物品;还有一些人把东西装进空箱子里,然后被传送带运走并储存起来。无论他们是挑选还是放置一件物品,他们都会用条形码阅读器扫描产品和相关的货架,以便软件能够跟踪实时位置。

负责开发这些算法的是亚马逊首席机器人专家布拉德o波特(Brad Porter)。其团队是威尔克领导的物流中心优化小组。波特先生关注的是“豆荚间隙”,即在机器人将“豆荚”货架拖回工作站之前,人类员工必须等待的时间。更少更短的间隔意味着更少的人工等待时间,也就意味着货物更快地通过仓库,最终更快地送货上门。波特的团队一直在试验新的优化方法,但他们推出新方法时也非常谨慎,毕竟机器人领域的交通堵塞可能更加严重。

亚马逊云服务AWS是另一个核心基础设施。它支撑着亚马逊260亿美元的云计算业务,该业务允许企业在没有服务器的情况下托管网站和应用程序。

AWS机器学习的主要用途是预测计算需求。当互联网用户涌向客户服务时,计算能力不足可能会导致错误,而当用户遇到错误页面时,则会导致销售损失。AWS负责人雅西(Andy Jassy)表示:“我们不能说我们缺货。”为了确保永远出现这种情况,云服务团队会对客户数据进行了分析。亚马逊无法看到服务器上托管的内容,但是它可以监视每个客户获得了多少流量、连接持续了多长时间以及其稳定性。与其物流中心一样,元数据所提供机器学习模型能够预测云服务的需求。

亚马逊云服务最大的客户之一就是亚马逊自己。其他亚马逊公司想要的主要东西之一就是预测。需求如此之高,以至于AWS设计了一种名为Inferentia的新芯片来处理这些任务。雅西表示,Inferentia芯片将为亚马逊节省所有机器学习任务的成本,。他表示:“我们相信,这至少可以大幅提高成本和效率。”此外,Alexa中识别声音和理解人类语言的算法将是亚马逊云服务采用Inferentia芯片的一大受益者。

该公司最新的算法投资是亚马逊的无人商店Amazon Go。数百台摄像机从上方观察购物者,将视觉数据转换成3D轮廓,用于跟踪他们处理产品时的手部动作。该系统可以查看购物者购买了哪些商品,并在他们离开商店时将其记入亚马逊账户。Amazon Go的负责人迪利普·库马尔(Dilip Kumar)强调,该系统能够实时追踪购物者的身体运动。他表示,亚马逊没有使用面部识别技术来辨别顾客,也没有将他们与自己的亚马逊账户联系起来。相反,这是通过在门口刷条形码来实现的。该系统=通过对数百台摄像机的数据进行处理,来确定购物者的消费需求。尽管实验者尽其所能,也无法骗过系统偷走物品。

其他应用

人工智能身体追踪技术也在亚马逊物流中心兴起。该公司有一个试点项目,内部称为“Nike意图检测”系统,其为物流中心员工提供的服务和无人商店Amazon Go为购物者提供的服务类似:跟踪他们在货架上挑选和摆放的商品。这个想法是为了彻底摆脱手持条形码阅读器。这种手动扫描需要时间,对工人来说也很麻烦。理想情况下,他们可以把物品放在任何他们喜欢的架子上,同时系统会监视和跟踪一切举动。“同以往一样,我们的目标是提高效率,使产品流动速度最大化。”波特表示,“员工们觉得这很自然。”

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