12月4日，在AWS re:Invent全球大會(huì)上，AWS發(fā)布五項(xiàng)新的人工智能 （AI） 服務(wù)，旨在將機(jī)器學(xué)習(xí)交到更多應(yīng)用程序開發(fā)者和終端用戶手中，而他們無需機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，也能輕松使用AI。
這五項(xiàng)AI新服務(wù)分別是：
1、Amazon Kendra重塑企業(yè)搜索，它利用自然語言處理及其它機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，將企業(yè)內(nèi)部的多個(gè)數(shù)據(jù)孤島統(tǒng)一起來，始終如一地為常見查詢提供高質(zhì)量的結(jié)果，而不是以隨機(jī)的鏈接列表響應(yīng)關(guān)鍵字查詢；
2、Amazon CodeGuru可幫助軟件開發(fā)者自動(dòng)執(zhí)行代碼審核，確定應(yīng)用中開銷最大的代碼行；
3、Amazon Fraud Detector基于為Amazon.com開發(fā)的相同技術(shù)，幫助企業(yè)實(shí)時(shí)識別線上身份欺詐和支付欺詐；
4、Amazon Transcribe Medical為醫(yī)療保健提供商提供高精度的、實(shí)時(shí)語音到文本轉(zhuǎn)錄，以便他們可以專注于患者護(hù)理；
5、Amazon Augmented Artificial Intelligence (A2I) 幫助機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者通過人工確認(rèn)驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測。
具體而言
Amazon Kendra
盡管多年來多種嘗試，但內(nèi)部搜索對于當(dāng)今的企業(yè)來說仍是一個(gè)棘手的問題，大多數(shù)員工仍然經(jīng)常難以找到他們需要的信息。機(jī)構(gòu)擁有大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，如果能夠發(fā)現(xiàn)、存儲(chǔ)多種格式并跨不同的數(shù)據(jù)源（例如Sharepoint、Intranet、Amazon S3和本地文件存儲(chǔ)系統(tǒng)），則這些數(shù)據(jù)非常有用。即使通用的、基于 Web 的搜索工具隨處可見，機(jī)構(gòu)仍然發(fā)現(xiàn)內(nèi)部搜索很困難，因?yàn)闆]有可用工具能夠很好地跨越現(xiàn)有數(shù)據(jù)孤島編制索引，無法提供自然語言查詢，并且無法提供準(zhǔn)確的結(jié)果。當(dāng)員工有疑問時(shí)，他們需要使用可能出現(xiàn)在不同上下文、多個(gè)文檔中的關(guān)鍵字，這些搜索通常會(huì)生成一長串隨機(jī)鏈接，員工必須篩選這些鏈接才能找到他們查找的信息（如果他們找得到的話）。
Amazon Kendra讓員工可以使用真實(shí)問題（而不僅僅是關(guān)鍵字）在多個(gè)數(shù)據(jù)孤島中搜索，在后臺部署AI技術(shù)來提供他們尋求的精確答案（而不是隨機(jī)的鏈接列表），重塑企業(yè)搜索。員工可以使用自然語言運(yùn)行搜索（關(guān)鍵字仍然有效，但大多數(shù)用戶更喜歡自然語言搜索）。例如，員工可以提出一個(gè)特定問題，如“IT服務(wù)臺什么時(shí)候開？”Amazon Kendra會(huì)給他們一個(gè)具體答案，如“IT 服務(wù)臺在上午9：30打開”，同時(shí)給出指向IT門戶和其它相關(guān)網(wǎng)站的鏈接。客戶可以在應(yīng)用程序、門戶和 wiki 中使用Amazon Kendra。只需在AWS管理控制臺中單擊幾下，客戶即可將Amazon Kendra指向其各種文檔存儲(chǔ)庫，服務(wù)會(huì)聚合PB級的數(shù)據(jù)以構(gòu)建集中索引。Amazon Kendra會(huì)掃描文檔的權(quán)限，確保搜索結(jié)果符合現(xiàn)有的文檔訪問策略，搜索結(jié)果僅包含用戶有權(quán)訪問的文檔。此外，Amazon Kendra還根據(jù)客戶的特定情況，積極地重新訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，使用點(diǎn)擊率數(shù)據(jù)、用戶位置和反饋提高準(zhǔn)確性，隨著時(shí)間的推移提供越來越好的答案。
Amazon CodeGuru
跟亞馬遜一樣，AWS客戶也編寫了大量代碼。軟件開發(fā)是一個(gè)廣為人知的過程。開發(fā)者編寫代碼、查看代碼、編譯代碼和部署應(yīng)用程序、衡量應(yīng)用程序的性能并使用該數(shù)據(jù)改進(jìn)代碼，循環(huán)往復(fù)。然而，如果代碼一開始就不正確，那么所有這些過程都沒什么用，所以團(tuán)隊(duì)都會(huì)在新代碼添加到現(xiàn)有應(yīng)用程序代碼庫之前執(zhí)行代碼檢查，檢查邏輯、語法和樣式。即使對于像亞馬遜這樣的大型機(jī)構(gòu)，考慮其每天要編寫的代碼量，也很難有那么多有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者、他們有足夠的富余時(shí)間來審核代碼。而且即使是有經(jīng)驗(yàn)的審閱者遇到面向客戶的應(yīng)用程序時(shí)也會(huì)漏掉問題，從而導(dǎo)致出錯(cuò)和性能問題。
Amazon CodeGuru是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，可自動(dòng)執(zhí)行代碼審核，找到應(yīng)用程序開銷最大的代碼行。Amazon CodeGuru有兩個(gè)組件： 代碼審核和應(yīng)用程序分析。對于代碼審核，開發(fā)者像往常一樣提交其代碼（目前支持GitHub和CodeCommit，未來會(huì)支持更多的存儲(chǔ)庫），將Amazon CodeGuru添加為代碼審閱者之一，無需對正常過程或要安裝的軟件進(jìn)行其他更改。Amazon CodeGuru收到拉取請求，會(huì)自動(dòng)開始使用經(jīng)過預(yù)先訓(xùn)練的模型來評估代碼。這些模型已經(jīng)在亞馬遜和GitHub前10000的項(xiàng)目中經(jīng)受過數(shù)十年的代碼審核訓(xùn)練。Amazon CodeGuru將檢查代碼更改的質(zhì)量，如果發(fā)現(xiàn)問題，它將向拉取請求添加易于閱讀的注釋，標(biāo)識出代碼行、特定問題和修正建議，包括示例代碼和指向相關(guān)文檔的鏈接。
Amazon CodeGuru還包含一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序探查器，可幫助客戶找到開銷最大的代碼行。要使用它，客戶只要在其應(yīng)用程序中安裝一個(gè)小小的代理程序，然后Amazon CodeGuru就可以觀察應(yīng)用程序運(yùn)行時(shí)，每五分鐘分析一次應(yīng)用程序代碼。代碼配置文件包括有關(guān)延遲和CPU利用率的詳細(xì)信息，直接鏈接到特定的代碼行。Amazon CodeGuru可幫助操作者在應(yīng)用程序中找到開銷最大的代碼行，生成火焰圖，幫助直觀地標(biāo)識出造成性能瓶頸的其它代碼行。多年來，亞馬遜內(nèi)部團(tuán)隊(duì)使用Amazon CodeGuru對80000多個(gè)應(yīng)用程序進(jìn)行了代碼分析。2017 到2018年，Amazon CodeGuru內(nèi)部版本的廣泛使用，幫助亞馬遜消費(fèi)者業(yè)務(wù)的Amazon Prime Day團(tuán)隊(duì)提高了其應(yīng)用效率，CPU利用率提高325%，減少了管理Prime Day所需的實(shí)例數(shù)量，整體成本降低了39%。
Amazon Fraud Detector
Amazon Fraud Detector提供完全托管的服務(wù)，基于亞馬遜消費(fèi)者業(yè)務(wù)使用的相同技術(shù)，實(shí)時(shí)檢測潛在的線上身份欺詐和支付欺詐，無需機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)。Amazon Fraud Detector使用欺詐和合法交易的歷史數(shù)據(jù)來構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提供實(shí)時(shí)、低延遲的欺詐風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。首先，客戶將交易數(shù)據(jù)上傳到Amazon S3，定制模型訓(xùn)練?？蛻糁恍杼峁┡c交易關(guān)聯(lián)的電子郵件地址和IP地址，可以選擇添加其它數(shù)據(jù)（例如帳單地址或電話號碼）。根據(jù)客戶想要預(yù)測的欺詐類型（新帳戶或線上支付欺詐），Amazon Fraud Detector將預(yù)處理數(shù)據(jù)、選擇一個(gè)算法、訓(xùn)練一個(gè)模型————使用亞馬遜數(shù)十年來大規(guī)模運(yùn)行欺詐檢測風(fēng)險(xiǎn)分析的經(jīng)驗(yàn)。Amazon Fraud Detector還使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的、根據(jù)亞馬遜數(shù)據(jù)訓(xùn)練過的數(shù)據(jù)檢測器。這些數(shù)據(jù)檢測器可幫助識別與發(fā)生在Amazon上的欺詐活動(dòng)（例如異常的電子郵件命名規(guī)律）相似的模式，即使客戶向Amazon Fraud Detector提供的欺詐示例數(shù)量很少，也可以幫助提高模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性。
Amazon Fraud Detector將模型訓(xùn)練、部署到完全托管的私有API端點(diǎn)?？蛻艨梢詫⑿禄顒?dòng)（例如注冊或新購買）發(fā)送到API、接收包括風(fēng)險(xiǎn)評分的欺詐報(bào)告。根據(jù)此報(bào)告，應(yīng)用程序可以確定正確的行動(dòng)（例如接受購買，或?qū)⑵鋫鬟f給人工審核）。借助Amazon Fraud Detector，客戶可以更快、更輕松地、更準(zhǔn)確地檢測欺詐。
Amazon Transcribe Medical
如今，醫(yī)生們的一部分日常工作，是將詳細(xì)的數(shù)據(jù)輸入病歷（EHR）系統(tǒng)。然而，幫助他們準(zhǔn)確記錄和存檔病情的解決方案是欠佳的。在許多醫(yī)院，醫(yī)生必須將醫(yī)療筆記口述到記錄器中，然后將這些語音文件提交到第三方手動(dòng)抄錄，服務(wù)成本高昂，可能需要長達(dá)三個(gè)工作日，延誤了存檔流程。另一種選擇是利用現(xiàn)有的前端聽寫軟件，但受限于現(xiàn)有的工具，醫(yī)生們?nèi)匀幻刻煲谂R床記錄上花費(fèi)好幾小時(shí)。第三種選擇是醫(yī)療保健提供商雇用人工抄寫員，在醫(yī)生們看病時(shí)協(xié)助做記錄，但人工抄寫員可能會(huì)令患者感到不安，醫(yī)生們經(jīng)常提到他們的記錄有欠缺，醫(yī)療機(jī)構(gòu)也很難大規(guī)模地安排和協(xié)調(diào)抄寫員。總之，現(xiàn)有的解決方案在提高臨床記錄效率和改善患者護(hù)理方面都有不足。
Amazon Transcribe Medical通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)轉(zhuǎn)錄自然醫(yī)學(xué)語音來解決這些問題。建立在 Amazon Transcribe Medical語音到文本功能之上的病歷應(yīng)用，可以準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)實(shí)惠地生成記錄。Amazon Transcribe Medical由多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型組成，這些模型經(jīng)過數(shù)萬小時(shí)的醫(yī)學(xué)語音訓(xùn)練，可提供準(zhǔn)確的、機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)錄。實(shí)時(shí)生成記錄，消除了多日的流轉(zhuǎn)時(shí)間。
Amazon Transcribe Medical可以幫助醫(yī)生們在跟患者溝通時(shí)自動(dòng)轉(zhuǎn)錄對話，不用分心手動(dòng)筆記，醫(yī)療保健提供商能夠?qū)Ｗ⒂诨颊咦o(hù)理。醫(yī)生可以自然地說話，Amazon Transcribe Medical使用內(nèi)置的自動(dòng)標(biāo)點(diǎn)符號，克服現(xiàn)有轉(zhuǎn)錄軟件的局限性。對于醫(yī)療保健提供商，基于Amazon Transcribe Medical的語音解決方案可擴(kuò)展到數(shù)千個(gè)潛在的醫(yī)療中心，消除了管理和協(xié)調(diào)臨時(shí)抄寫員的操作難題。Amazon Transcribe Medical符合HIPAA認(rèn)證，提供易于使用的 API，可與支持語音的應(yīng)用程序和帶有麥克風(fēng)的任何設(shè)備集成。Amazon Transcribe Medical的輸出文本也可以用于其他AWS服務(wù)，例如自然語言處理服務(wù)Amazon Comprehend Medical，在最終進(jìn)入病歷系統(tǒng)前進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)分析。
Amazon Augmented Artificial Intelligence (A2I)
機(jī)器學(xué)習(xí)可以為各種應(yīng)用場景提供高度準(zhǔn)確的預(yù)測，包括識別圖像中的對象、從掃描的文檔中提取文本、或者轉(zhuǎn)錄與理解口語。在每種情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)模型都會(huì)提供預(yù)測，提供置信度分?jǐn)?shù)以表示模型預(yù)測的確定性。置信度分?jǐn)?shù)越高，結(jié)果的可信度就越高。對于許多應(yīng)用場景，當(dāng)開發(fā)者收到高置信度結(jié)果時(shí)，他們可以信任其結(jié)果可能是準(zhǔn)確的，可以自動(dòng)處理它們（例如，自動(dòng)調(diào)整社交網(wǎng)絡(luò)上用戶生成的內(nèi)容，或者給視頻加字幕）。但是，在置信度低于預(yù)期的情況下，預(yù)測結(jié)果模糊，可能需要人工審核才能解決這種模糊性。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工審閱之間的這種相互作用，對于機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的成功至關(guān)重要，但人工審核的大規(guī)模構(gòu)建和運(yùn)營，很有挑戰(zhàn)，成本高昂，通常涉及多個(gè)流程步驟，需要定制軟件管理人工審核任務(wù)和結(jié)果，需要招聘和管理大量審核人員。結(jié)果，開發(fā)者時(shí)?；ㄙM(fèi)大量的時(shí)間來管理人工審核過程，而不是構(gòu)建其預(yù)想的應(yīng)用程序，或者不得不放棄人工審核，導(dǎo)致許多預(yù)測的信心和效用都很低。
Amazon Augmented Artificial Intelligence (A2I) 是一項(xiàng)新服務(wù)，使用它很容易構(gòu)建和管理機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的人工審核。Amazon A2I為常見的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)——例如圖像中的對象檢測、語音轉(zhuǎn)錄和內(nèi)容審核——提供預(yù)構(gòu)建的人工審核工作流，方便對來自Amazon Rekognition和Amazon Textract的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測做人工審核。開發(fā)者為其特定應(yīng)用程序選擇置信閾值，所有置信度分?jǐn)?shù)低于閾值的預(yù)測都將自動(dòng)發(fā)送給人工審核人員進(jìn)行驗(yàn)證。開發(fā)者可以選擇Amazon Mechanical Turk的50萬全球人工、預(yù)授權(quán)人工的第三方機(jī)構(gòu)如Startek、iVision、CapeStart、Cogito和iMerit、或他們自己的審核人員執(zhí)行其審核。審核結(jié)果存儲(chǔ)在Amazon S3中，開發(fā)者在審核完成后會(huì)收到通知，以便他們根據(jù)審核人員的可信結(jié)果進(jìn)行下一步操作。Amazon A2I為所有開發(fā)者帶來了人工審核，消除了構(gòu)建和管理定制審核流程或招募大量審核人員方面的繁重工作。
截至目前，AWS提供超過175項(xiàng)全功能的服務(wù)，涵蓋計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫、聯(lián)網(wǎng)、分析、機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)、安全、混合云、虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、媒體，以及應(yīng)用開發(fā)、部署與管理等方面，遍及22個(gè)地理區(qū)域的69個(gè)可用區(qū)。
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