作为全球云计算的年度指标性大会，亚马逊 re:Invent 2020 大会已进行了二周。其中热点话题——人工智能（AI）和机器学习（ML）也是新意多多，亮点频频。AWS 人工智能副总裁 Swami Sivasubramanian 博士亲自担纲了 2 小时的主题演讲，全景阐述了 Amazon Web Services (AWS) 在机器学习领域的各项 re:Invent – 重塑。
不仅如此，AWS 首席执行官 Andy Jassy 就已在其 AWS 整体阐述中，用了相当长的时间，就机器学习及其在多种行业应用的“重塑” 加以重点介绍。下面，我们就和大家一起快速浏览一下这里面的重点和新意。
强大的计算基础
与以往一样，产品技术的新发布、新功能新特性的面市等，依然“如期到来”。“提供坚强的基础”，这既是演讲开篇的第一章，也是后续一切的“基础”。在此，AWS 提供种类丰富的计算实例，既有支持一般训练加推理运用的通用型实例，也有针对高性能要求的训练实例如 P4d 或推理实例如 Inf1, G4dn 等。在此，以下几个新发布值得关注。
一个是基于 Habana Gaudi AI 处理器的 Amazon EC2 实例，专门用来进行高强度机器学习训练。测试表明，它比目前基于 GPU 的 Amazon EC2 机器学习训练实例的综合性价比还要高出 40%！
第二是 AWS 自研的机器学习训练芯片 AWS Trainium，并将用于 Amazon EC2 实例中，或对 Amazon SageMaker 机器学习开发平台进行底层支持。
第三，更快速的分布式训练，并作为 Amazon SageMaker 能力中的一部分进行提供。相对此前的模式，分布式训练使其速度大幅提高，例如在视觉识别领域的 Mask-RCNN 训练中，TensorFlow 的训练时间由 28 分钟降低为 6 分 13 秒，PyTorch 的训练时间由 27 分钟降低为 6 分 45 秒，这些将对诸如自动驾驶领域的 AI 应用产生重大作用。
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为开发者和数据科学人员赋能
“将机器学习交付到每一个开发者手中”，这一直是 AWS 在机器学习领域的愿景。降低他们在机器学习开发中的各项操作复杂度，并透过一体化机器学习开发平台 Amazon SageMaker 加以实施。
对此，在“创建最短成功路径”这一章节中 Swami 博士进行了具体阐述，并发布了一系列新品。例如用于数据准备的 Amazon SageMaker Data Wrangler、用于留存各种模型特征的 Amazon SageMaker Feature Store、用于工作流自动化的 Amazon SageMaker Pipelines、…… 等等，不一而足。这些都可视为开发者通过 Amazon SageMaker 平台更便捷开发机器学习时可以用到的“十八般兵器”。
其中最值得一提的是 Amazon SageMaker Clarify 的发布，专门用来处理“数据偏见（Bias，学术翻译为偏差）”。通俗理解的话，是指人们在工作中，由于各种原因不经意把并非完整客观的数据进行收集并处理，而使得结果产出发生“偏见”。
例如：在视频节目推荐中，仅对“戏剧类”节目的数据进行分析处理后，就认为是“娱乐”类的总体并加以推荐。“数据偏见”是人工智能社会化应用的一个重要课题，是确保技术客观公平应用的基础之一。现在，AWS 将偏见检测贯穿整个 ML 工作流程，这使得相关应用的开发不仅节省时间，并且提升了模型的整体质量，在模型老化过程中产生的漂移等，都可以被标注出来了。
机器学习的“扩张”
机器学习很高深，但尚处早期，受众有限。寻找更广泛的“圈外”开发者加入进来，使他们基于既有知识体系就“轻松上手”，这是机器学习长远发展之所在。AWS 显然洞悉到了这点。因此在第三章节“将机器学习向更多构建者扩展”中，Swami 博士带领团队一口气发布了 Amazon Aurora ML、Amazon Athena ML、Amazon Redshift ML、Amazon Neptune ML、Amazon QuickSight Q 等一众产品服务，它们分别代表了关系型数据库、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 的 SQL 查询、数据仓库、图数据库、商业智能等与机器学习集合一处的“re:Invent”。
最关键的，是开发者只需使用早已烂熟的 SQL 语句，就能进行连带机器学习功能的操作。之所以能如此，是因为 AWS 在后台进行了“系统集成”。以 Amazon Aurora ML 为例，当用户通过 SQL 查询客户信息以试图找到一些负面反馈时，Amazon Aurora ML 会自动调度 Amazon Comprehend 这样的 AI 服务来返回具备 AI 支持的查询结果。这极大降低了机器学习更广泛应用的门槛，使得学术一般的技术真的开始走入“大众视野”。
解决真正的业务问题
一个有趣的现象是，AWS 首席执行官 Andy Jassy 和 Swami 博士都先后在其演讲的后半段专门设置了“行业应用“或“解决业务问题”这样的章节。Andy 在演讲中引用了 Clay Christensen * 的一段话：“客户寻找产品和服务的目的是为了完成他的工作。…我找你不是为了机器学习，而是为了一项特定工作。如果你用机器学习的方式把工作完成了，很好，或其他方式其实也行。但我最终找你是要把工作完成。”
有鉴于此，AWS 此次发布将机器学习向行业应用领域也进行了大幅度扩展。例如应用于客服中心领域的 Amazon Connect，全面集成了各项 AI/ML 服务，并增加了 Amazon Connect Wisdom、Amazon Connect Customer Profiles、Real-Time Contact Lens for Amazon Connect、…等新功能服务，使得座席人员可以通过机器学习对知识库的加持、智能搜寻客户各项问题的解答、机器读取客户电话并分析语义等，实现与来话客户互动中的即时应答，秒级响应，进而提高客服满意度。
又比如在工业制造领域，AWS 发布了 Amazon Monitron 系列套件方案，通过传感器（检测震动和温度）、网关、AWS 云、移动应用等形成一个整体，为基于 AI 的设备维护提供端到端方案。这对诸如发电机、大型机床、重型装备等场合都有很实用的价值。此外还有 Amazon Lookout for Equipment、Amazon Lookout for Vision 等其他相关服务的配套发布。在工业智能检测方面，Amazon Panorama Appliance 的发布，为计算机视觉、IoT、机器学习等的集成应用，树立了一个新的“标杆”。此外还有……，篇幅所限，就不再过多展开了。
re:Invent 的确是一场“盛宴”，它系统展现了这一年来亚马逊在云计算领域的各项进展。今年尤其新意的是在上述各项应用领域里的“挺进”，从中我们仿佛看到了“工业 4.0”如何具体实施的身影，一个结合了人工智能、人机协同、流程优化、可持续迭代改进的工业制造身影，一个和现有普遍认知已经很大不同的身影！
* Clay Christensen，《破坏性创新》一书的作者，《福布斯》称之为“过去 50 年来最有影响力的商业理论之一”。2017 年在全球 Thinker 50 的排名中位列第三。
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