技術民主化這一概念並非當代原創，上世紀90年代由美國哲學家安德魯芬伯格提出，宗旨在於讓把握技術的精英承擔起整個社會階層的責任，同時讓整體公眾參與技術設計，最終實現一種技術的協同。
不過這一概念由於實操性較差，基本還停留在理論層面。如今，因為有了雲計算可以談機器學習的能力，自動化可以藉助人工智能、應用軟件的力量進行預測分析，人工智能讓數字世界迎來一個新平臺。
經歷60多年的潮起潮落，人工智能的再次興起讓整個世界變得興奮，但AI技術使用起來仍有很高的門檻，今年開始，“AI技術民主化”被科技巨頭頻頻提及，要推動AI技術民主化，需要有實用的平臺和工具，並且有能力來確保這種新的、快速增長的技術普及，有益於每個人的生活。
機器學習雲中復興 AWS加快普及速度
人工智能和機器學習並不是一個全新的概念，已經有60多年的歷史，大約在30年前的時候，機器學習很大的進展，但機器學習需要很多的數據、需要巨大的運算能力以及高技能的操作者。
隨著雲計算的發展，用戶可以快速獲得海量數據，可以隨需調用計算能力，人工智能再掀新潮。
當人工智能火熱的時候，AWS沒有喊出人工智能的各種概念，而是強調讓機器學習和深度學習更普及。
比如，以前可能就只有大型的互聯網公司、大的公司才可以在自己的數據庫上、數據中心上跑AI這麼大的一個系統，因為AWS的出現，改變了這樣的狀態，哪怕是一個小型的初創企業，也可以從零開始、安全的使用人工智能，按需使用所需要的服務和技術。
首先，創新是亞馬遜的DNA，AWS是數字驅動或機器學習驅動的公司。
對於亞馬遜而言，深入關注和使用機器學習有超過20年的歷史，從早期亞馬遜網上圖書銷售時開始，就在使用機器學習的能力來給客戶進行推薦，訂單旅行中心，並通過機器學習做預測，還有最後一英里的無人機運輸、送貨等，從而確保整個供應鏈能夠達到進一步的優化。
亞馬遜AWS副總裁Swami Sivasubramanian
亞馬遜AWS副總裁Swami Sivasubramanian表示，現在機器學習完全深入到AWS業務的方方面面，改變了整個公司的內部的架構AWS每一個事業部門負責人都會考慮如何更好的使用機器學習。
比如，亞馬遜的Echo智能揚聲器的主人Alexa就是基於機器學習、深度學習基礎之上的產物，亞馬遜的Alexa團隊正在開始分析用戶的聲音來識別他們的情緒或情緒狀態。
另外，客戶其實都是有非常大量的需要跑的數據和計算的需求，包括Amazon GO和Alexa，其實都是需要有非常大量的數據。Amazon GO從攝像機這裡捕捉到的數據的量是非常大的，從計算，存儲，數據庫，網絡，分析的底層架構到機器學習和AI平臺，AWS都有強大的系統工具和平臺供開發者和行業客戶使用。
第二，創新的速度不斷加快，僅在今年AWS就發佈了130項AI的功能和服務。
現在數以萬計的活躍開發者在AWS上訓練機器學習，去年同比增長了250%，AWS把機器學習的技術開放給所有的開發者，助力任何的企業，不管企業規模大小，使用更加便捷的工具和技術， 比如Amazon SageMaker 就可以除機器學習過程中每一步的繁重工作，方便幫客戶建立、訓練和部署機器學習模型。
上週在上海舉行的2018 世界人工智能大會上，“亞馬遜 AWS 雲上 AI 創新”獲得首屆 SAIL 獎卓越獎。
同時Mr. Swami Sivasubramanian 還宣佈AWS 已經將中文普通話支持增加到 Amazon Polly 機器學習雲服務，這是 Amazon Polly 文本轉語音雲服務的首箇中文語音支持，起名為“知語”；它可以將文本轉成逼真的語音，讓用戶創建對話式應用程序，創造新品類的語音產品。
Amazon Polly 現已包括 27 種語言、54 種語音，在全球 15 個 AWS 區域可用。一些機構正在使用這個中文普通話語音新功能，增強客戶互動應用、交互式語音應答（IVR）、音頻新聞，以及有針對性的語言服務。
人才體系跟上 成立亞太區首個人工智能研究院
推動AI技術民主化，需要精通技術的人才和平臺，降低使用門檻，目前 AWS 在全球各地設立人工智能研究院，聚焦推進和發展深度學習算法及其未來應用。
在世界人工智能大會上，AWS宣佈成立亞太地區首個人工智能研究院：AWS 上海人工智能研究院，將建立一個強大的本地團隊，融入 AWS 全球的人工智能研究與開發計劃，致力於打造 AWS 人工智能與機器學習的雲服務，惠及全社會。
AWS 上海人工智能研究院關注於自然語音的處理、深度學習，以及對中國客戶在機器學習和AI實施方案提供建議和諮詢。希望從中國本土的大學以及其他地方吸引和招聘到最優秀的人才將成為一個包括研究人員、開發人員、工程師和技術項目經理在內的功能齊全的團隊，開展以中文為主的多語言自然語言處理研究，參與和開發開源深度學習生態系統，支持中國客戶在機器學習和人工智能方面的應用落地。
從AWS的佈局來看，上海人工智能研究院與 AWS 遍佈世界各地的人工智能研究院一起，為 AWS 貢獻於中國的開發者社區發揮關鍵作用，將提供多種工具，讓客戶更容易採用人工智能技術，構建模型並在深度學習生態系統中運行。
AWS 上海人工智能研究院還將培養中國新一代的機器學習人才，與中國的頂尖大學和研究機構協作推進人工智能研究項目，聯合建設人工智能與機器學習研究實驗室。
在Mr. Swami Sivasubramanian看來， 隨著 AWS 上海人工智能研究院的成立，AWS將與 AWS 中國團隊、中國產業界和學術界密切協作，幫助更多客戶實現人工智能民主化，讓先進的人工智能和機器學習技術惠及所有人。
這僅僅是個開端 AWS的力量來自客戶
客戶驅動科技創新，再創新的技術沒有應用也產生不了價值，AWS的所有創新都基於用戶的應用，現在，客戶80% 的雲端 TensorFlow 運行在 AWS 上，眾多行業知名客戶通過 AWS 的機器學習實現業務的轉型創新。
在Mr. Swami Sivasubramanian看來，AWS希望與客戶一起合作，在深度學習、人工智能這些領域取得突破。
在運動領域，美國橄欖球聯盟，用AWS的機器學習和數據分析服務，與AWS共同開發了NeXt Gen Stats方案， 為球迷提供實時每秒數據，增強觀眾看比賽的體驗，同時針對比賽內容深度分析，增強了球員和粉絲的互動。
當然還有F1方程式賽車機器學習工作流程也是跑在AWS上，120個傳感器，生成超過1500個數據點，可以分析在賽車行程中發生的問題和情況等等。
在金融服務方面，穆迪的機器學習運行在在AWS通過和AWS機器學習實驗室的合作，穆迪他們可以把打印、掃描的文件等金融數據信息提取，進行分析來更好地服務他們自己的客戶。
就拿上海智能研究院來說，Mr. Swami Sivasubramanian希望教授、博士生一起來關注最領先的技術，怎麼樣來打造、怎麼樣來建人工智能的系統90%到95%的新的項目都是基於客戶給予反饋，剩下來的5%的項目也是從的客戶角度出發做一些創新的嘗試。
AWS還和國內各個行業的企業合作，提供技術與產品，實現人工智能的行業落地，支持產業升級。
在教育領域，流利說基於一個AI驅動的人工智能教育公司，是通過AI來教英語，也是跑在AWS上，通過機器學習的技術幫助人們打造個性化的、非常靈活的學習進度和學習材料，為學生打造度身訂做的學習進度和課程內容。
在無人駕駛和智慧物流領域，圖森未來在中美多地設有研發中心和測試基地，圖森未來L4級自動駕駛解決方案，能夠實現卡車在“倉到倉”貨運場景（含高速和非高速場景）以及港口、場區等半封閉場景下的全無人駕駛。
在智慧醫療，醫利捷積極探索新的醫療衛生服務模式，在AWS平臺上推出基於醫療大數據平臺的患者全息視圖、病種績效分析和利用人工智能構建的個體化給藥雲服務，助力醫療衛生行業的數字化轉型。
另外在智能製造領域，實現信息技術公司的“HoloView”增強現實通訊協同服務，就是整合了AWS 智能認知與人工智能服務框架, 可以通過智能分類對常見的技術及售後問題進行索引，並通過 Alexa 客服機器人實現自動的專家問答。幫助企業增強了智能製造時代生產力。
人工智能是一個革新性的或者是變革式的技術，通過使用些技術可以幫助企業在客戶體驗有更好的提升，AWS的力量和強大在於，企業可以不是非常資深的科學家或者對人工智能和機器學習非常瞭解的技術人才，就可以通過AWS機器學習平臺使用相應的技術和解決方案。
如同亞馬遜AWS首席雲計算企業顧問張俠所說，這僅僅是個開端，AWS通過創新簡化解決方案和流程，希望企業在自己的機器學習的模型方面能夠更加方便，AWS的使命就是希望支持所有的企業，讓AI技術民主化，讓=每一個人都能夠從中受益。
變革與創新，從未停息。DT時代聚焦最新基礎架構設施和技術的的進展，關注企業數字化轉型優秀案例，專注企業級方案和技術的傳播和創新企業的成長，觸及企業的變革與轉型，目前覆蓋的渠道有：搜狐新聞（DTValue）、今日頭條、天天快報、鳳凰新聞、網易新聞、大魚、一點資訊等多家平臺。
閱讀更多 DT時代 的文章
