人工智能、区块链、云计算等新技术
开启了新的
ABC（AI、Blockchain、Cloud Computing）时代人工智能迎来了新一轮的发展高潮
如何让人工智能为人类所用，产生价值？
如何在云计算的大潮中通过智能化应用脱颖而出？
7 月 5 日
AWS 首席云计算顾问 费良宏
在首届“零一科技节”上进行了
《云计算推动的人工智能革命》
主题演讲
演讲实录
费良宏
AWS 首席云计算顾问
大家好，很高兴跟大家分享关于云计算与人工智能的话题。人工智能、云计算可以说是这个时代最热门的话题，这些概念背后有什么样的新闻？对于人们来说这些高新的技术出现又意味着什么？
我们知道，2018 年在新闻媒体当中有许多关于人工智能以及相关应用的进展的报道，我们看到了许许多多令人惊讶的成就，在医疗健康、智能交通、新一代零售等领域都可以看到这些新兴技术的影子。同时很多人也在幻想人工智能的时代会不会突然出现在我们的面前。
从技术层面来看，人工智能已经成为一个新的发展方向，这个方向与众不同之处在于“它几乎成为了所有新兴技术的支撑载体”。目前在技术发展的趋势预测当中，人工智能已经与这些技术发展方向融为一体，甚至是与所有相关的新概念、新技术融合在一起。无论是区块链、物联网、云计算还是其他的任何一种新兴概念，都会看到人工智能在其中发挥的巨大作用。
所以，可以预见的一点就是人工智能已经成为新的科技竞技场。今天在座的各位以及任何一个行业的朋友，都可能在未来遇到这样的场景，我们竞争的主要手段和最有效的工具恐怕就是人工智能。人工智能的发展并不是一夜之间出现的，它经历了一个漫长的发展过程，我们今天所看到人工智能的爆发是在长期积累之后出现的。
人工智能的发展及飞轮模式的爆发
通过人工智能过去 60 年发展经历，可以总结出它的发展曲线和轨迹。从1955 年人工智能概念之父麦卡锡提出人工智能的概念开始，到 1956 年著名的达特茅斯会议上正式奠定了人工智能学科的基础，二十几位科学家通过他们的思维碰撞，产生智慧的火花，推动了人工智能的发展。
1957 年 Rosenblatt 提出了感知器的概念，这使得我们今天的人工智能有了一个非常好的理论支持，感知器是我们看到人工智能深度学习的基础概念。1965 年乌克兰数学家 Alexey Grigorevich Ivakhnenko 也是我们熟知的深度学习之父，提出了所谓的“深度学习”的概念，而深度学习已经成为今天人工智能最主要的发展方向。1975 年伟大的反向传播算法的出现使得我们对于神经网络的处理能力得到了极大的提升，反向传播算法现在已经成为深度学习最重要的算法。1989 年 Yann LeCun 第一个利用反向传播算法实现了对手写字符识别的应用。或许今天看起来微不足道，但是所有这一切的努力都奠定了今天的人工智能爆发。
再举一个简单的例子：卷积神经网络。这是目前深度学习应用的重要技术，而围绕这个领域的理论基础及算法的实践目前已经日趋成熟，并在许多领域产生了巨大的成果。这些成果包括了大家可能较为熟悉的自动驾驶技术。在过去的几年里，自动驾驶技术已经成为了推动整个行业发展的重要助力，假以时日，L4 级别的无人驾驶技术应该很快就会走进我们的生活当中。
另外一个极具价值的场景就是医疗健康，2017 年 Arterys 开发的辅助医疗诊断系统，利用人工智能的诊断系统得到了美国食品药品监督局的批准，正式走向了临床。从此医生可以通过人工智能的建模可视化成果，对诊断结果的准确性达到进一步提高。我们相信随着越来越多技术和应用的发展，人工智能帮助我们在医疗健康领域做出巨大突破指日可待。
另外还有很多传统行业也在利用相关的技术发展并从中受益。其中一家就是 Expedia，如果大家是一个旅游达人的话，一定对这个网站不会感到陌生。我们经常通过这个软件预订酒店，但是这家企业也曾遇到过发展瓶颈。当它面对全球 35 万家酒店的 1,000 万张各种图片的时候，就发现用传统的处理方式已经无法有效地完成最佳图片的匹配。于是这家企业开始尝试使用人工智能中的深度学习技术，利用了 AWS 云计算的计算实例，基于我们已经成熟的深度学习 Keras 框架，实现了图片的自动匹配 —— 当我们试图访问任何一家酒店的时候，在这个网站上呈现的图片应该是与你希望的内容最为匹配的结果。
所有的这些进展已经让我们感到惊讶。我们应该归纳一下这些在业务上的创新应用有什么共性？我想通过一个飞轮模型跟大家分享一下我所观察到的现象。
一个成功的企业应该遵循这样的模式，这种模式特征是在企业面对客户时可以积累大量数据，通过这些数据针对市场进行深入分析，之后就可以开发出来最好的产品，而好的产品又会吸引更多的用户。有了这样的基础之后，这个飞轮就会不停地旋转下去，从而带动企业不断向前发展。
基于过去几十年 IT 技术的不断发展，我们在数据管理方面有很多积累，大量来自于互联网、移动端的数据已经成为我们大数据的基础，对于数据的存储、分析相关的处理能力的进展使我们已经具备了各种复杂场景下的分析能力。而在产品方面，一个新技术的引入可以帮助我们在产品的设置、研发以及相关的部署方面有巨大的提升，这种技术就是我们今天所介绍的人工智能。
我们可以想象在这种飞轮模式中，当它真正运转起来，大数据分析工具、人工智能的算法会使飞轮以更高的速度不停旋转，使我们的业务能够更快速地发展，在市场上获得更大的优势。
云计算成为人工智能最好的解决思路
在过去的几年里面，我们积累了很多关于 AI 应用的经验，也充分地了解了一些应用规律，在开发的流程方面我们形成了一套行之有效的流程规则和方法，涉及了数据的采集、管理、特征提取、模型训练、部署和应用等等。也许大家看到这样的流程时会有这样的感觉：人工智能的应用开发还是比较复杂的，它涉及了许多环节。在众多的环节中我们需要重新了解、学习相关知识和经验。现阶段这种模式在某种程度也束缚了人工智能真正与我们的生产活动紧密地结合在一起。
如何解决此类问题？对于一个人工智能应用来说，最重要的就是这几个因素：算法、数据以及计算能力。这三个因素最好的解决方案是什么？我想云计算就是我们的答案。
借助云计算采集、加工、处理分析我们的数据，利用云计算提供的计算资源来实现我们的算法并训练我们的模型，并将我们的算法模型部署到云计算的环境中。云计算就成为了我们解决这个问题最有效的方法和突破口。
当我们孤立地谈人工智能的时候，会发现有许许多多的问题，但是一旦将人工智能对接到云计算上，这些所谓的困难恐怕就会迎刃而解。这就是人工智能和云计算结合的结果，两者结合的倍增效应会更好地推动人工智能在这个时代快速发展。
在过去的几年，亚马逊公司不断地发布各种关于人工智能／机器学习的产品与服务，这些产品面向的用户包括了科学家、工程师和开发人员等。这些产品与服务支持了市场上最热门的一些开源的深度学习框架，比如说 Tensorflow MXNet 等。任何一个开发人员、科学家和工程师都可以将自己原有经验应用于云计算之上并产品化。如果想简化这些复杂的工作，一种新的选择将会出现在大家的面前，就是亚马逊推出的人工智能平台服务，利用这种平台使我们在最大程度上做到更快部署、更容易地训练我们需要的模型，当然所有这些都需要开发的能力和深度的算法经验。
或许大家困惑的是如果没有这种能力与经验，有没有可能加速人工智能的应用发展呢？对于云计算来说，一种新的人工智能应用模式出现了，这种模式就是人工智能应用服务。比如说在亚马逊人工智能／机器学习的产品与服务清单中，你会看到面向图片／图像分析、语音处理、自然语言理解等相关服务，它们都是以一种云计算的服务的形式出现。这些高级的人工智能／机器学习服务不需要了解参数，不需要了解算法，不需要科学家们参与其中，它通过一个更简单的方式加速这些成熟的人工智能领域应用。哪怕我们没有更高深的知识、技能或相关经验的储备，我们同样可以获得人工智能的能力，我相信对于广大的企业用户来讲，这是一个非常好的消息。
AI 应用的三趋势
今天我们看到在全球范围内，有数以万计的用户利用云计算的人工智能来帮助他们进行创新和突破，将人工智能与他们所从事的领域结合在一起，产生了巨大的效应。归纳目前的行业发展，我认为人工智能在云计算的发展方向上有三个趋势：
第一，关于数据。数据对于人工智能的算法和利用，是最重要的一个环节。
第二，人工智能应用不是一个狭窄的概念，它具有更广泛的概念。未来应用的模式将会非常灵活，可以从简单到复杂，各种形态都可能会出现。
第三，对于开发人员来说，我们在应用人工智能方面要强调速度。
我们再来看一下这三个特点究竟背后有哪些不为人知的地方。
先看看数据的概念。基于几年前的大数据发展，我们已经知道数据的处理分析对于人工智能数据有特别的含义。首先在云计算上积累了大量的用户数据，包括用户的行为、交易等等，而这些都已经存储在云计算之上；第二，我们将传统的数据迁移到云计算上，因为云计算能够提供最廉价、最好的数据管理平台；第三，对于数据的加密审计以及合规，对从业人员的要求越来越苛刻，我们就需要有这样的工具平台帮助我们实现对于数据的管控。对于企业来说我们面对的是数据服务，而数据服务最好的载体恐怕就是云计算。还有一种新的尝试方法就是我称之为“众包”的人工标注。在人工智能的应用中，大家都知道需要有高质量的标注数据作为训练的基础，高质量的人工标注数据非常昂贵和复杂，众包是解决这个难题很有效的方法。
我们利用这些数据可以做什么？是否可以不再受限于只能算法进行处理？我们不仅可以实现对静态数据进行处理，在很多场景下也可以对数据流进行实时分析。我们在计算资源上没有了内存的限制，可以对海量的数据进行训练和建模。甚至我们训练的过程不再是重复的过程，每一次训练结果可以作为再训练的基础，也意味着我们的训练速度大大加快。
同时，数据应用的形态在某种意义上已经出现了人工智能服务的概念。通过云计算将成熟的人工智能能力以一种服务的形式提供给社会，我们可以利用这样的技术加速人工智能的处理数据速度。比如 AWS 云计算平台上各种图像处理、自然语言处理、语音处理的成熟应用，我们可以利用它作为我们人工智能突破的一个选择。
在算法的选择上我们有很多可以尝试的地方，一种思路就是利用云计算提供的平台来进行算法的训练和部署，还可以将我们已经训练好的成熟算法部署到云计算平台上。同样，我们也可以选择最容易被大家接受的框架和技术。例如，与目前比较热门的容器结合在一起，将容器深度学习的框架以更有效的方式打包部署应用，这一切将带来巨大的灵活性和便捷性。
我们再看看所谓的速度意味着什么，对于开发人员来讲，开发一个人工智能应用对速度的要求是非常严格的。
实现这些需求有哪些方法？首先，抛硬币来决定，它有 50% 的准确性，但是大家会觉得这一切如同儿戏。我们可以用逻辑回归来推理，它的精度可以达到 74%，而神经网络的准确率可以达到 82%，如果我们不断地迭代使用了特征选择的机制，它的精度就被提升到 92%。也就是说这种精度足以媲美人类，可以应用到我们的生产环境当中。
在迭代的选择方面有很多可以尝试的方向。比如说可以在本地利用大家熟悉的 Notebooks 模式进行训练，也可以考虑利用 AWS 发布的 SageMaker 服务。在 AWS 有一款处理能力达到千亿次的计算服务——就是 P3 实例，这种能力将使得难题挑战都可以迎刃而解。在未来发展趋势方面，人工智能具备另外一个优势就是分布式能力，这样未来所面临的问题尤其是计算资源不足的问题，都可以加以解决。
最近有一款很有意思的摄像头产品将会在美国上市，名字是 AWS Deep Lens。这是一款面向开发人员的应用深度学习技术的摄像头。它提供了实用深度学习模型来处理计算视觉的能力。我们可以很容易地用它进行开发图像／视频相关的智能应用。未来这种类型的产品可能会越来越多，并会普及到我们生活、工作的许多场景当中。可以想象，有了云的支持，这个产品的爆发是指日可待的。
我们的目标是什么？我们为什么要做人工智能？我们的目标就是要将人工智能能力放到每个开发者和数据科学家的手上。这就是 AWS 的使命。
人工智能+云计算将创造新的机遇
最后分享一个小小的案例：大家可能听到许多关于人工智能不断创新的故事，我想大家可能更关心在一个企业当中人工智能究竟能为我们带来什么？我选这个案例是一家名为 Intuit 的美国公司。这是一家历史悠久的公司，成立于 1983 年，经历了 DOS、Windows、Web、移动应用、云计算多个技术年代。这样的企业，它在人工智能领域做了怎样的尝试？
熟悉的人知道这是一家面向个人提供金融服务的软件服务商，提供了很多例如报税、资产管理、帐单管理的应用。这家企业的技术发展历程可以让我们看到在新时代里面，一个企业如何通过新的技术不断获得新生。
在 2013 年这家公司开始全面拥抱云计算，帮助它加速了业务发展。它所利用的云计算应用包括四个阶段：
一，利用云计算的基础设施，这是比较初级的阶段；
二，将应用布局到云计算之上；
三，利用云计算进行数据管理和处理；
四，使用人工智能帮助它实现业务突破。
这是这家公司在使用的 AWS 资源和产品服务，他们在云计算这个问题采用了全面拥抱的姿态，这是值得我们去借鉴的思维角度。
对于人工智能云计算来说，云计算所带来的优势是什么？
第一，弹性能力。对于计算资源、网络存储来说，弹性就是没有任何局限，可以针对用户的需求不断进行调整和优化；
第二，同时具备快速部署能力，产品从原型到真正的产品速度大大提升；
第三，利用云计算提供的数据分析能力，真正实现了数据湖的分析；
第四，人工智能带来的加速和诸多好处。
传统的人工智能应用有这样的经历，我们需要进行架构设计、选择计算资源、连接到数据、构建我们的服务。服务本身要实现可均衡，这是架构设计需要的几个环节，每个环节都有巨大的不确定性和风险挑战，需要我们在这过程中解决。
以现在的眼光来看，这个方法也许已经过时了，新的方法就是在云计算的平台上提供一种真正的解决思路，这种思路使数据科学真正成为了数据科学家，而不再重复繁琐的工作。
所有的部署管理和架构设计，都是基于一个成熟的生态体系来完成的，所有这一切的努力带来最明显的变化就是在云计算上一个机器学习的模型和部署的时间，从之前的六个月简化到不到一个星期。
今天这家企业还在不断地尝试和发展，他们也看到了新的应用场景，比如持续训练的模型，使用 Spark 集群用于数据处理，也在尝试将语音转换为文本，甚至针对用户的数据进行语义分析。可以设想这些尝试一旦得到验证，这些服务将会对企业带来何等意义的帮助。
从这家公司的应用来看，云计算和人工智能的结合带给他们的是强大的洞察力。可以实现个性化的产品，可以针对用户的需求进行更好地预测，而且不仅仅局限在传统的业务范围，而是有更广泛的空间，更重要的是速度远超以往，带来了无限的可能。
AWS + Intuit，这个故事告诉我们，无论什么样的企业都可以通过人工智能和云计算的结合带给我们新的机遇。谈了许多的人工智能和云计算，不如我们去行动，也借助今天告诉大家，这个时代需要我们去行动，需要将人工智能和云计算与我们的工作结合在一起，也预祝大家未来在这条不断创新的路有更好的成果，谢谢大家。
（完）
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