2014年初，Srikanth Thirumalai找到亞馬遜 CEO 杰夫 ·貝索斯。Thirumalai是一名計算機(jī)科學(xué)家，2005年從IBM離職后就一直領(lǐng)導(dǎo)著亞馬遜的推薦團(tuán)隊，他將要提出一個全范圍的新計劃，將人工智能的最新進(jìn)展整合到他的部門中。

他帶著一個六頁紙的文檔。很久以前，貝佐斯就宣布，向他提出新產(chǎn)品和服務(wù)的計劃書必須限制在這一范圍內(nèi)，而且還得包括一個描述產(chǎn)品、服務(wù)或計劃的新聞稿�，F(xiàn)在，貝佐斯想要把亞馬遜變成一個人工智能重鎮(zhèn)。在公司成立早期，亞馬遜就在產(chǎn)品推薦中使用了人工智能技術(shù)。但最近幾年，這一領(lǐng)域出現(xiàn)了一場革命，機(jī)器學(xué)習(xí)變得更有效了，尤其是在深度學(xué)習(xí)，直接帶動了計算機(jī)視覺，語音和自然語言處理等方面取得了巨大的進(jìn)步。

在這個十年的早期，亞馬遜還沒有顯著地利用這些優(yōu)勢，但它意識到這是一個迫切的需求。這個時代最重要的風(fēng)口將會是人工智能，谷歌、Facebook、蘋果和微軟都投入了巨大的資源，亞馬遜卻落在了后面。“我們會問每一個團(tuán)隊的領(lǐng)導(dǎo)者這樣一個問題——‘你將如何利用這些技術(shù)，并將它們整合到你的業(yè)務(wù)中？’”亞馬遜設(shè)備和服務(wù)副總裁大衛(wèi)·斯利特（David Limp）說。

Thirumalai把這一點牢牢地記在了心底，他找到貝佐斯，向他提出了如何更加積極地利用機(jī)器學(xué)習(xí)的建議。但他認(rèn)為，徹底重塑現(xiàn)有的系統(tǒng)風(fēng)險可能太大，但經(jīng)過20年的調(diào)整，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在圖像和語音識別這兩個不相關(guān)的領(lǐng)域發(fā)揮了最好的效果。“還沒有人真正將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到推薦問題上，”他說。“所以這需要我們對自己的信心有一個飛躍。”Thirumalai還沒有完全準(zhǔn)備好——但是貝佐斯想要他做更多，Thirumalai分享了他的更激進(jìn)的選擇——利用深度學(xué)習(xí)來改進(jìn)推薦的工作方式。這需要他的團(tuán)隊去掌握還不存在的技能，開發(fā)沒有被創(chuàng)造出來的工具，以及研究沒有人想到的算法。貝佐斯非常喜歡這個選擇。然后，Thirumalai重寫了他的新聞稿，并開始了工作。

Srikanth Thirumalai，亞馬遜搜索業(yè)務(wù)副總裁，負(fù)責(zé)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)來改進(jìn)亞馬遜軟件的領(lǐng)導(dǎo)者之一。

Thirumalai只是幾年前帶著6頁文檔找到貝索斯高管中的一位，他們負(fù)責(zé)不同的產(chǎn)品，服務(wù)不同的客戶群體。但每個人基本上都想到了和Thirumalai差不多的方法：用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)改造亞馬遜的一部分業(yè)務(wù)。其中有些人提出重塑當(dāng)前的業(yè)務(wù)項目，比如公司的機(jī)器人技術(shù)和大數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)——亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Amazon Web Services）。有一些人則提出了創(chuàng)建全新的業(yè)務(wù)，比如一個基于語音的家用電器，最后演變成了Echo。

這些改變產(chǎn)生的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了單個項目的范疇。Thirumalai說，在他開會的時候，會把亞馬遜的人工智能人才隔離開來。“我們可能會爭論，可能會交流，但我們不會彼此分享太多的進(jìn)展，因為這些經(jīng)驗并不能簡單或者直接嫁接，”他說。他們是浩瀚的工程海洋中的人工智能島，用機(jī)器學(xué)習(xí)來徹底改造公司的努力改變了這一切。

盡管這些團(tuán)隊都比較崇尚亞馬遜的“單線程”團(tuán)隊文化，但在發(fā)展人工智能的關(guān)頭，他們走向了合作。一些科學(xué)家解決了一些棘手的問題，并跟其他的團(tuán)隊分享了自己的解決方案。整個公司里，人工智能島之間開始建立了聯(lián)系。隨著亞馬遜對人工智能方面的項目野心不斷增大，其面臨的挑戰(zhàn)也越來越復(fù)雜，從而為其吸引了頂尖的人才，尤其是那些希望看到自己的工作能夠產(chǎn)生實際影響的人，這彌補(bǔ)了亞馬遜在純研究方面的缺口。因為亞馬遜一直遵循著以客戶服務(wù)為導(dǎo)向的公司文化。

亞馬遜喜歡用“飛輪”（flywheel）這個詞來形容它龐大業(yè)務(wù)的各個部分是如何作為一個永動機(jī)來運(yùn)作的。它現(xiàn)在有了一個強(qiáng)大的人工智能飛輪，作為公司的一部分，機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新為其他團(tuán)隊的努力提供了動力，而其他團(tuán)隊則可以開發(fā)產(chǎn)品或提供服務(wù)來影響另外的團(tuán)隊，甚至是整個公司。此外，將機(jī)器學(xué)習(xí)平臺作為付費(fèi)服務(wù)提供給外部人士，這讓這項工作本身變得有利可圖——在某些情況下，還可以獲取更多的數(shù)據(jù)來進(jìn)一步提高技術(shù)水平。

亞馬遜從一個深度學(xué)習(xí)的追隨者成為了主導(dǎo)者，這背后需要大量的六頁紙文檔項目。這種轉(zhuǎn)變的結(jié)果可以在整個公司中看到——包括目前在一個全新的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上運(yùn)行的推薦系統(tǒng)。亞馬遜能夠更加精確地建議你接下來應(yīng)該閱讀什么，你應(yīng)該在購物清單上添加什么商品，以及你今晚可能會想看什么電影。今年，Thirumalai開始了一項新的工作——主管亞馬遜搜索，他打算用深度學(xué)習(xí)來改造這個服務(wù)的各個方面。

“如果你在七八年前問我，亞馬遜在人工智能領(lǐng)域的影響力有多大，我可能會說，‘他們什么都不是，’”華盛頓大學(xué)計算機(jī)科學(xué)教授Pedro Domingos說。“但他們一直都在努力發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)成為了一股不可忽視的力量。”

Alexa效應(yīng)

亞馬遜進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域的旗艦產(chǎn)品是其獨(dú)立的智能音箱Echo，以及為其提供動力的Alexa語音平臺。這些項目同樣來自于一份六頁紙文檔，在2011年提交給了貝佐斯。其中一名參與者是一位名叫Al Lindsay的高管，他從2004年起就加入了亞馬遜，他被要求離開當(dāng)時正在領(lǐng)導(dǎo)的 Prime tech 團(tuán)隊, 幫助完成一些全新的東西。“一種低成本、無處不在的計算機(jī)，它的所有‘大腦’都在云端，你可以通過語音與它互動——你跟它說話，它會跟你說話。”這就是當(dāng)初他對Echo的描述。

但是想要建立這樣的一個系統(tǒng)，也就是說想要實現(xiàn)科幻小說《星際迷航》中那臺健談的計算機(jī)，需要有人工智能能力，這正是亞馬遜所缺少的。更糟糕的是，在很少能夠建立這樣系統(tǒng)的專家中，基本上沒有人愿意為亞馬遜工作。谷歌和Facebook正在爭搶該領(lǐng)域的頂尖人才。“我們是弱者，”現(xiàn)在是副總裁的Lindsay說。

亞馬遜Alexa引擎副總裁Al Lindsay表示，亞馬遜在試圖招募人工智能專家來設(shè)計和搭建語音平臺時處于劣勢。

“亞馬遜的形象有點糟糕，他們一直對那些研究型的人才不太友好，”華盛頓大學(xué)教授Domingos說，亞馬遜對客戶的高度關(guān)注，以及的文化氛圍，與學(xué)術(shù)界的格調(diào)和競爭對手提供的輕松待遇并不一致。“在谷歌，你是被縱容的，”Domingos說。“但在亞馬遜并不一樣。”更糟糕的是，亞馬遜還有這樣的一個名聲——它是一個將創(chuàng)新工作置于企業(yè)機(jī)密之下的地方。2014年，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級專家之一Yann LeCun，在一次內(nèi)部會議上向亞馬遜的科學(xué)家們做了一次演講。他在被邀請參加這個演講的時候，他收到了一份領(lǐng)導(dǎo)Facebook研究團(tuán)隊的offer，但他還是去了。正如他現(xiàn)在所描述的那樣，他在一個大約600人的禮堂里演講，然后被領(lǐng)進(jìn)了一個會議室，一個接一個的小組進(jìn)去向他提問。但是當(dāng)他問他們問題時, 他們都沒有回答。 這讓LeCun對亞馬遜失去了興趣，從而選擇了Facebook，部分原因在于Facebook同意開源其人工智能團(tuán)隊的大部分工作。

因為亞馬遜缺乏人才，它利用自己雄厚的財力來收購有技術(shù)專長的公司。“在開發(fā)Alexa的早期，我們收購了很多公司，”Limp說。2011年9月，亞馬遜收購了Yap，這是一家語音文本公司，擅長將口語轉(zhuǎn)化為書面語言。2012年1月，收購了英國劍橋的Evi公司，該公司的軟件可以像Siri那樣響應(yīng)語音請求。2013年1月，收購了一家專門從事文本轉(zhuǎn)語音業(yè)務(wù)的波蘭公司Ivona，該公司提供的技術(shù)可以使Echo能夠進(jìn)行對話。

但是亞馬遜的保密文化阻礙了它吸引頂尖人才的努力。其中一個潛在招募對象是Alex Smola，他是這個領(lǐng)域的超級明星，曾在雅虎和谷歌工作過。“他確實是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的教父之一，”亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司的深度學(xué)習(xí)和人工智能的總經(jīng)理Matt Wood說。（谷歌學(xué)術(shù)上關(guān)于Smola作品的引用有超過9萬次。）亞馬遜的高管們甚至不會向他或其他候選人透露他們將會做什么。Smola拒絕了這個提議，而是選擇在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)負(fù)責(zé)建立一個實驗室。

Alexa的總監(jiān)Alexa Sarikaya和亞馬遜Alexa引擎的副總裁Al Lindsay，不僅創(chuàng)建了智能音箱的Echo，還致力于為其他公司的產(chǎn)品提供語音服務(wù)。

“在我們發(fā)布產(chǎn)品之前，一直都是逆風(fēng)而行，”Lindsay說。“他們會說，‘我為什么要去亞馬遜工作——我對那些賣給人們的產(chǎn)品不感興趣！’”

但亞馬遜在一個方面確實有吸引力。因為亞馬遜一直都遵循著先寫新聞稿再開發(fā)產(chǎn)品的習(xí)慣，很多時候這些新聞稿里面有很多困難的問題，這些困難的問題對于一些有野心的科學(xué)家來說，是具有致命吸引力的。特別是想要在語音領(lǐng)域有所建樹，必須要有一種對話式的人工智能技術(shù)，比如具備喚醒詞（“嗨，Alexa！”），能夠識別并理解命令，提供合理的答案等等，這些技術(shù)在當(dāng)時都還不存在。

即使這個項目沒有太多的開發(fā)細(xì)節(jié)，也引起了Rohit Prasad的興趣，他是一位受人尊敬的語音識別科學(xué)家。（亞馬遜讓他在自己的家鄉(xiāng)建立了一個團(tuán)隊，這也對他有幫助。）他認(rèn)為亞馬遜缺乏專業(yè)知識是一個特征，而不是缺陷。 "這里是一塊待開拓的土地,"他說。 "谷歌和微軟多年來一直致力于語音技術(shù)的研究。 在亞馬遜，我們可以白手起家，解決難題。”2013年，他加入了Alexa的項目。“這款設(shè)備還處于一種硬件階段，想要在語音方面有所建樹還為時尚早，”他表示。

Echo中最棘手的部分是一種被稱為遠(yuǎn)場語音識別的技術(shù)，它涉及到識別并理解與麥克風(fēng)保持一定距離的語音指令，即使這些指令會受到環(huán)境噪音或其他聲音的影響。一個很有挑戰(zhàn)性的因素是，這款設(shè)備不能浪費(fèi)太多時間去思考你說的話。它必須把音頻發(fā)送到云端，并迅速給出一個答案，讓人感覺像是在談話。構(gòu)建一個能夠在嘈雜的環(huán)境中理解指令，并給出響應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要大量的數(shù)據(jù)。亞馬遜從哪里得到這些數(shù)據(jù)也是一個非常棘手的事情。

現(xiàn)在，各種各樣的亞馬遜設(shè)備和第三方產(chǎn)品都使用了Alexa語音服務(wù)。通過Alexa收集的數(shù)據(jù)有助于改進(jìn)系統(tǒng)。

遠(yuǎn)場技術(shù)以前就存在了，Limp 說。但“它在三叉戟潛艇的鼻錐上，要花費(fèi)十億美元。”亞馬遜試圖將其安裝在一個可以放在廚房柜臺上的設(shè)備上，而且它必須足夠便宜，讓消費(fèi)者能夠買得起這樣一款新奇的小玩意。“我的團(tuán)隊中有90%的人認(rèn)為這是不可能的，”Prasad說。“在亞馬遜外，我們有一個技術(shù)咨詢委員會——我們沒有告訴他們我們在做什么，但他們說，‘不管你做什么，都不要去碰遠(yuǎn)場識別！‘”

Prasad的經(jīng)歷給了他信心，讓他相信這是可以實現(xiàn)的。但是，亞馬遜并沒有一個能夠?qū)�機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于產(chǎn)品開發(fā)的系統(tǒng)。“我們有一些科學(xué)家在研究深度學(xué)習(xí)，但我們沒有足夠的基礎(chǔ)設(shè)施來生產(chǎn)，”他說。好消息是，所有的零部件都在亞馬遜體系內(nèi)——一個無與倫比的云服務(wù)，裝有GPU的數(shù)據(jù)中心來處理機(jī)器學(xué)習(xí)算法，還有那些知道如何像“火球”一樣移動數(shù)據(jù)的工程師。

他的團(tuán)隊利用這些零件創(chuàng)建了一個平臺，這個平臺本身就是一筆寶貴的資產(chǎn)，超出了它為Echo提供動力的價值。“一旦我們將 Echo 開發(fā)成一個遠(yuǎn)場語音識別設(shè)備，我們就看到了做更大事情的機(jī)會——我們可以將Alexa的范圍擴(kuò)大到語音服務(wù)，”Alexa高級首席科學(xué)家Spyros Matsoukas說。他們擴(kuò)展Alexa的一種直接方式是允許第三方開發(fā)者創(chuàng)建他們自己的“語音技術(shù)迷你應(yīng)用程序”——被稱為“技能”，能在Echo上運(yùn)行。但這僅僅只是個開始。

亞馬遜公司的資深首席科學(xué)家Spyros Matsoukas將Alexa變成了一股力量，它可以加強(qiáng)亞馬遜的人工智能文化。

通過在Echo之外推出Alexa，亞馬遜開始凝聚起來了一種人工智能文化。公司的團(tuán)隊開始意識到，Alexa也可以為其寵物項目提供有用的語音服務(wù)。

“盡管我們對“單線程”所有權(quán)上非常重視，但所有的數(shù)據(jù)和技術(shù)都匯集在一起。”Prasad說。亞馬遜的其他產(chǎn)品也開始整合到了Alexa中：當(dāng)你使用Alexa的設(shè)備時，你可以訪問亞馬遜音樂、Prime視頻和其他服務(wù)等等。然后，這項技術(shù)開始在亞馬遜其他領(lǐng)域流傳開來。“一旦我們擁有了基本的語音能力，我們就可以將它帶到非Alexa的產(chǎn)品中，比如Fire TV、語音購物、以及最終的AWS中，”Lindsay說道。

亞馬遜內(nèi)部的人工島之間的距離越來越近了。

促進(jìn)亞馬遜轉(zhuǎn)型的另一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)是，一旦有數(shù)百萬客戶（亞馬遜不愿透露具體數(shù)量）開始使用Echo，或者是使用其他基于Alexa設(shè)備，就意味著它已經(jīng)進(jìn)入了這個領(lǐng)域。亞馬遜開始積累大量的數(shù)據(jù)——很可能是所有談話驅(qū)動設(shè)備中最大的交互集合。這些數(shù)據(jù)對潛在的雇傭者來說是一個強(qiáng)大的誘惑。突然間，亞馬遜迅速成為了那些令人垂涎的機(jī)器學(xué)習(xí)專家們想要工作的地方。"讓 Alexa 對我如此有吸引力的原因之一是, 一旦你在市場上有了一個設(shè)備, 你就有了反饋的資源，不僅是用戶的反饋數(shù)據(jù)，還有那些對改善一切都至關(guān)重要的實際數(shù)據(jù)——尤其是底層平臺。”去年加入亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁 Ravi Jain 說。

因此，隨著越來越多的人使用Alexa，亞馬遜獲得的信息不僅能夠使系統(tǒng)性能更好，而且還強(qiáng)化了它自己的機(jī)器學(xué)習(xí)工具和平臺——并使其成為機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家的一個熱門目的地。

飛輪開始旋轉(zhuǎn)。

更聰明的云

2014年，亞馬遜開始向Prime客戶銷售Echo。同年，Swami Sivasubramanian開始著迷于機(jī)器學(xué)習(xí)。

當(dāng)時負(fù)責(zé)管理 AWS 數(shù)據(jù)庫和分析業(yè)務(wù)的 Sivasubramanian 當(dāng)時正在印度進(jìn)行家庭旅行, 由于時差綜合癥，他發(fā)現(xiàn)自己深夜在電腦前擺弄谷歌的 Tensorflow 和Café等工具, 這是 Facebook 和許多學(xué)術(shù)界專家青睞的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。 他的結(jié)論是，將這些工具與亞馬遜的云服務(wù)結(jié)合起來可能產(chǎn)生巨大的價值。他認(rèn)為，通過使云計算中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法變得更容易，公司可能會挖掘出潛在的需求脈絡(luò)。“我們每個月都會為數(shù)百萬的開發(fā)者提供服務(wù)，”他說。“大多數(shù)人不是麻省理工學(xué)院的教授，而是沒有機(jī)器學(xué)習(xí)背景的開發(fā)者。”

亞馬遜人工智能副總裁斯Swami Sivasubramanian，是首批意識到將人工智能工具集成到公司云服務(wù)中，將會產(chǎn)生商業(yè)價值的人之一。

他帶著史詩般的六頁紙文檔去找到了杰夫·貝佐斯。在某種程度上，它是為 AWS 增加機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的藍(lán)圖。但是，Sivasubramanian認(rèn)為這具有更廣闊的前景：AWS將會成為整個技術(shù)領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)活動的中心。

從某種意義上來說，向成千上萬的亞馬遜云用戶提供機(jī)器學(xué)習(xí)是不可避免的。“當(dāng)我們第一次整合AWS最初的商業(yè)計劃時，我們的任務(wù)是采用只有少數(shù)資金充足的組織才能獲得的技術(shù)，并使之盡可能廣泛地分布，”AWS機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)理Wood說。“我們在計算、存儲、分析和數(shù)據(jù)庫方面已經(jīng)成功地做到了這一點——我們在機(jī)器學(xué)習(xí)方面也采取了同樣的方法。”更簡單的是，AWS團(tuán)隊可以借鑒公司其他團(tuán)隊積累的經(jīng)驗。

AWS在2015年首次推出“亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)”，允許像C-Span這樣的客戶建立一個私人的面部列表，Wood說。Zillow用它來估算房價。Pinterest將其用于視覺搜索。幾家自主駕駛創(chuàng)業(yè)公司正在利用AWS機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過數(shù)百萬英里的模擬道路測試來改進(jìn)產(chǎn)品。

2016年，AWS發(fā)布了新的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，更直接地借鑒了Alexa的創(chuàng)新——一種名為Polly的文本到語音的組件，以及一種名為Lex的自然語言處理引擎。這些產(chǎn)品讓AWS的客戶——從Pinterest和Netflix這樣的巨頭到小型創(chuàng)業(yè)公司——都可以建立自己的迷你“Alexas”。

第三個涉及視覺的服務(wù)Rekognition，借鑒了Prime Photos所做的工作，這是亞馬遜一個相對不太出名的群體，他們試圖和谷歌、Facebook和蘋果等照片產(chǎn)品一樣，在照片識別領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)同樣的深度學(xué)習(xí)魔法。

這些機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)既是強(qiáng)大的收入來源，也是亞馬遜的人工智能飛輪的關(guān)鍵，因為像美國國家航空航天局和美國橄欖球聯(lián)盟這樣不同的客戶都在花錢讓他們的機(jī)器從亞馬遜上學(xué)習(xí)。隨著企業(yè)在AWS中建立起重要的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，他們最后轉(zhuǎn)向與亞馬遜競爭的云計算業(yè)務(wù)的可能性變得微乎其微。（對不起，谷歌、微軟或IBM。）

比如Infor，這家為企業(yè)客戶創(chuàng)建商業(yè)應(yīng)用程序的公司估值已經(jīng)達(dá)到了數(shù)十億美元。它最近發(fā)布了一款名為Coleman的新應(yīng)用，它允許客戶自動處理各種流程，分析性能，并通過對話界面與數(shù)據(jù)交互。它沒有從頭開始構(gòu)建自己的機(jī)器人，而是使用AWS的Lex技術(shù)。“不管怎樣，亞馬遜都已經(jīng)做出來了，我們?yōu)槭裁匆�花時間在這上面呢？我們了解我們的客戶，我們可以使之適用于他們，”Infor的高級副總裁Massimo Capoccia說。

AWS在以太網(wǎng)上的主導(dǎo)地位，也使其在戰(zhàn)略上比競爭對手更有優(yōu)勢，尤其是谷歌，后者曾希望利用其機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)導(dǎo)地位，在云計算領(lǐng)域趕上AWS。是的，谷歌可能會在其服務(wù)器上為客戶提供超快的、機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的芯片。但是，在AWS上的公司可以更容易地與使用相同服務(wù)的公司進(jìn)行交互，并向它們銷售產(chǎn)品。“這就像Willie Sutton所說的，他之所以搶劫銀行，是因為那是錢的來源，”DigitalGlobe的首席技術(shù)官Walter Scott談到了他的公司為什么使用亞馬遜的技術(shù)。“我們使用AWS進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，因為這是我們的客戶所在的地方。”

去年11月，在AWS re:Invent大會上，亞馬遜為其客戶推出了一個更全面的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品:SageMaker，一個成熟且超級易用的平臺。它的創(chuàng)造者之一就是Alex Smola，這位機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的超級巨星，在五年前拒絕了亞馬遜。當(dāng)Smola決定重返業(yè)界時，他想要幫助創(chuàng)建強(qiáng)大的工具，讓日常軟件開發(fā)人員能夠使用機(jī)器學(xué)習(xí)。所以他去了一個他覺得他會產(chǎn)生最大影響的地方。“亞馬遜太好了，不能錯過，”他說。“你可以寫一篇關(guān)于某件事的論文，但如果你不構(gòu)建它，就沒有人會使用你的漂亮算法。”

當(dāng)Smola告訴Sivasubramanian，將機(jī)器學(xué)習(xí)傳播給數(shù)百萬人的工具比再發(fā)表一篇論文更重要的時候，他得到了一個驚喜的回答。“你也可以發(fā)表你的論文！”Sivasubramanian說。是的，亞馬遜現(xiàn)在在允許科學(xué)家發(fā)表文章方面更加自由。 “這不僅有助于招募頂尖人才，也為亞馬遜的研究提供了可見性。”Spyros Matsoukas說，他幫助制定了更為開放的指導(dǎo)方針。

現(xiàn)在還不知道AWS的數(shù)百萬用戶是否會開始使用SageMaker，來將機(jī)器學(xué)習(xí)植入到他們的產(chǎn)品中。但是，每一個客戶都會發(fā)現(xiàn)，自己在亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)提供商身上投入了大量資金。此外，該平臺還非常成熟，甚至包括Alexa團(tuán)隊在內(nèi)的亞馬遜內(nèi)部的人工智能團(tuán)隊也表示，他們打算使用與外部人士相同的工具集——成為SageMaker的客戶。他們相信，通過為他們的項目打下基礎(chǔ)，可以讓他們專注于更復(fù)雜的算法任務(wù)，從而為他們節(jié)省大量的工作。

即使只有AWS的一部分客戶使用了SageMaker，亞馬遜也會發(fā)現(xiàn)自己擁有大量關(guān)于其系統(tǒng)運(yùn)行情況的數(shù)據(jù)（當(dāng)然，不包括客戶對自己的保密信息）。這將帶來更好的算法。更好的平臺。更多的客戶。飛輪在高速運(yùn)轉(zhuǎn)。

人工智能無處不在

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的全面到位，亞馬遜的人工智能技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)遍布了它的許多團(tuán)隊——這讓貝佐斯感到非常滿意。雖然亞馬遜沒有人工智能中心，但有一個部門專門負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)的普及和支持，還有一些應(yīng)用研究將新科學(xué)引入到公司的項目中。核心機(jī)器學(xué)習(xí)小組由 Ralf Herbrich 領(lǐng)導(dǎo)，他曾在微軟的必應(yīng)團(tuán)隊工作過，之后在Facebook工作了一年，在2012年被亞馬遜挖走。“在公司內(nèi)部有一個擁有這個社區(qū)的地方是很重要的。”他說。（當(dāng)然，這個項目也來自于貝索斯批準(zhǔn)的六頁紙文檔項目。）

他的部分職責(zé)包括培育亞馬遜快速增長的機(jī)器學(xué)習(xí)文化。由于該公司以客戶為中心的方法——解決問題而不是進(jìn)行“藍(lán)天研究”——亞馬遜的高管們確實承認(rèn)，他們的招聘工作將總是傾向于那些對建設(shè)事物感興趣的人，而不是那些追求科學(xué)突破的人。Facebook的LeCun則用另一種方式說："不領(lǐng)導(dǎo)知識分子先鋒, 你可以做得很好。"

不過，亞馬遜正在效仿Facebook和谷歌，培訓(xùn)員工適應(yīng)人工智能。它開設(shè)了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)策略的內(nèi)部課程。主辦了一系列內(nèi)部專家的座談會。從2013年開始，該公司每年4月都會在其總部舉辦一次內(nèi)部機(jī)器學(xué)習(xí)會議。“剛開始的時候，亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)會議只有幾百人，現(xiàn)在已經(jīng)有幾千人了，”Herbrich說。亞馬遜的一位高管表示，如果它變得更大，就不應(yīng)該將其稱為“亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)事件”，那么它應(yīng)該被稱為“亞馬遜”。

Herbrich的團(tuán)隊繼續(xù)嘗試著將機(jī)器學(xué)習(xí)推進(jìn)到公司的每一個角落。例如，履約團(tuán)隊希望想要更好地預(yù)測八個可能的盒子大小中的哪一個應(yīng)該與客戶訂單一起使用，所以他們向 Herbrich 的團(tuán)隊尋求幫助。

“這個團(tuán)隊不需要自己的科學(xué)家團(tuán)隊，但它需要這些算法，并且需要能夠很容易地使用它們，”他說。在另一個例子中, David Limp 指出了亞馬遜預(yù)測多少客戶可能購買新產(chǎn)品的轉(zhuǎn)變。 “我已經(jīng)在消費(fèi)電子領(lǐng)域工作了30年，其中有25%是通過人類的判斷、電子表格和一些魔術(shù)貼球和飛鏢來完成的，”他說。“自從我們在預(yù)測中開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)以來，我們的錯誤率顯著下降。”

盡管如此， Herbrich 的團(tuán)隊有時也會將尖端科學(xué)應(yīng)用到一個問題上。該公司的食品雜貨配送服務(wù)Amazon Fresh已經(jīng)運(yùn)營了10年，但它需要一種更好的方式來評估水果和蔬菜的質(zhì)量——人類的速度太慢，而且前后矛盾。他在柏林的團(tuán)隊建立了傳感器裝載的硬件和新的算法，彌補(bǔ)了系統(tǒng)無法觸摸和嗅出食物的能力。“三年后，我們將會出一個原型，我們可以比以前更可靠地判斷質(zhì)量。”他說。

當(dāng)然，這樣的進(jìn)步可以滲透到亞馬遜的整個生態(tài)系統(tǒng)中。就拿亞馬遜最近向公眾開放的亞馬遜Go來說，它是一家以深度學(xué)習(xí)為動力的無收銀員雜貨店。“作為AWS的客戶，我們從中受益良多，”亞馬遜Go技術(shù)副總裁Dilip Kumar說。“但AWS也是一個受益者。”他舉了一個例子，亞馬遜Go有一個獨(dú)特的系統(tǒng)，有數(shù)百臺攝像頭來收集數(shù)據(jù)，追蹤顧客的購物活動。他團(tuán)隊的創(chuàng)新為AWS服務(wù)Kinesis提供了幫助，該服務(wù)允許用戶將多個設(shè)備的視頻傳輸?shù)紸mazon云，在那里他們可以處理它，分析它，并使用它來進(jìn)一步改進(jìn)他們的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

即使亞馬遜的服務(wù)還沒有使用自家公司的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，它也可以成為這個過程的積極參與者。亞馬遜的Prime Air無人機(jī)送貨服務(wù)仍處于原型階段，它必須單獨(dú)構(gòu)建人工智能，因為無人駕駛飛機(jī)無法依靠云端來進(jìn)行連接。但它仍然從飛輪中獲得巨大收益，既從公司的其他團(tuán)隊汲取知識，又能搞清楚該使用什么工具。“我們認(rèn)為這是一個菜單——每個人都在分享他們的菜肴，”Prime Air的副總裁Gur Kimchi 說。他預(yù)計，他的團(tuán)隊最終將擁有自己的美味菜單。“我們正在學(xué)習(xí)的課程以及我們在Prime Air項目中解決的問題，肯定會引起亞馬遜其他團(tuán)隊的興趣，”他說。

事實上，它似乎已經(jīng)在發(fā)生了。“如果有人在公司的某個部門看到一張圖片，比如Prime Air或亞馬遜Go，他們會學(xué)到一些東西并創(chuàng)建了一個算法，他們會和公司里的其他人談?wù)撨@個問題，”亞馬遜機(jī)器人公司的首席科學(xué)家Beth Marcus說。“所以我的團(tuán)隊中有人可以用它來完成一些事情。”

亞馬遜機(jī)器人公司的首席科學(xué)家Beth Marcus看到了與公司日益壯大的人工智能專家合作的好處。

一個以產(chǎn)品為中心的公司是否有可能超越那些擁有“深度學(xué)習(xí)”超級明星的競爭對手？亞馬遜正在為此做準(zhǔn)備。“盡管他們在追趕，但他們發(fā)布的產(chǎn)品發(fā)布令人難以置信，”艾倫人工智能研究所的首席執(zhí)行官Oren Etzioni說。“他們是一家世界級的公司，他們創(chuàng)造了世界級的人工智能產(chǎn)品。”

飛輪一直在旋轉(zhuǎn)，還有許多的六頁紙文檔仍在醞釀之中。這將會為其帶來更多的數(shù)據(jù)，更多的客戶，更好的平臺，以及更多的人才。

如果你問Alexa，“亞馬遜在人工智能領(lǐng)域的表現(xiàn)如何？”

你猜答案是什么？杰夫·貝佐斯的笑聲。