AWS副总裁：现在正处于机器学习的黄金时代

在云计算市场，人工智能及其分支机器学习受到高度重视，成为各大科技公司的优先战略方向，包括微软、谷歌、阿里巴巴、华为均投入重资。

在AI领域，亚马逊云计算部门AWS实力颇强，其在AI领域投入巨大，是驱动其业务的核心之一。其AI技术广泛应用于自家电商网站推荐、线下零售部门。

市场研究机构Gartner称，AWS身为最早问世的云平台提供商，市占率领先同业，并以Alexa AI产品而广为一般消费者所知，有着“老字号”的优势。AWS为开发人员提供培训课程来熟悉其所提供的AI服务，包含视觉、语音、自然语言和文本处理能力，还提供了大量数据和计算基础架构选项。

作为人工智能技术应用的巨头，亚马逊乐于向外界展示其机器学习技术领先性并向外输出，认为技术最终应落地解决实际问题，其中Amazon SageMaker作为AWS机器学习服务的明星产品，可加速用户对机器学习的学习、建模、发展、实验整个过程。

在行业应用端，机器学习模型的开发普遍被认为是一件非常繁琐、冗长的过程。首先要去开发机器学习的模型，然后再进行培训、调优、部署，整个流程会长达好几个月。

据AWS副总裁Swami Sivasubramanian向界面新闻透露，SageMaker一方面可以提升提升开发人员的生产力，另一方面则是降低了建构机器学习系统总拥有成本（TCO）。“采用SageMaker的总拥有成本可以降低54%，事实上SageMaker的平台能够更好的让人们聚焦于业务问题。”

Swami是AWS内推动机器学习的关键人物，他在AWS将人工智能和机器学习构建为云服务产品，打造出机器学习服务的基础架构。"我们当时意识到，即使有了云，这些机器学习的算法仍然是只出现在那些比较高端的研究实验室里，因为它还是需要至少比如拥有研究生学位，甚至是博士学位的机器学习方面专属的人，才能够用机器学习的算法。"他回忆，随后意识到简化人工智能门槛刻不容缓。

在中国，SageMaker的案例也颇为广泛，无人驾驶初创公司图森未来利用SageMaker，部署了超过100多个人工智能模型，解决无人驾驶地安全问题。

“我们给那些想用机器学习的人去提供的这种资源是最底层的。第二层就是如果这些开发员想开发自己的人工智能机器学习模型，那么我们有Amazon SageMaker来帮助他们。然后是最顶层，第三层，我们提供了各种各样人工智能服务，比如说像语音识别、文字翻译等等。”Swami介绍AWS机器学习能力称。

Swami认为，对于初创公司而言，AI可以帮助其深入到行业应用解决方案中，帮助实现创新自动化。”比如在保险行业的理赔，这些初创公司就可以从数据的角度出发，让SageMaker这样的平台来帮他们完成建模、部署等一些苦活累活，而他们聚焦于行业化的一些具体的应用的开发和部署。”

他强调，企业不应该把研发花在大量无意义的工作上，应该借助机器学习的工具，提升自己的创新能力。

宏观来看，受新冠疫情影响，围绕科技行业支出情况的预期正在下调，但行业专家认为，人工智能(AI)工具的需求可能会保持坚挺。IDC全球AI研究主管Ritu Jyoti表示：“部分领域AI软件的支出势头实际上会增强。”她说，这些领域包括客服代理、数字助理、自适应学习软件、诊断治疗系统和药品研发工具。在新冠疫情爆发前，IDC预计今年全球AI支出会达到500亿美元，较去年增长30%。

Swami对人工智能领域的未来保持乐观，称整个世界正处于机器学习的黄金时代。“当我们谈到人工智能和机器学习的时候，不光只是从研究、研发的角度去看待，我们认为其实更重要的，是能够让开发人员和数据科学家在日常的工作中，也能够用到人工智能和机器学习，就是能够把机器学习的能力更多的教给人们。”