趣味科技|AWS副总裁Swami：现在是人工智能和机器学习的黄金时代( 二 )
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疫情加速了人工智能创新的步伐
2020年肆虐全球的新冠疫情 ， 给人们的工作和生活方式都带来了巨大的变化 ， 许多企业也因此加快了数字化转型的步伐 。 越来越多的企业放弃了自建数据中心的传统模式 ， 将更多的业务迁移到云端 ， 并且在云端进行机器学习建模和部署等工作 ， 从而使得企业对云的需求大幅增加 。
Swami指出 ， 目前越来越多的企业都在向云端迁徙 ， 使用AWS的AmazonSageMaker机器学习服务来打造人工智能应用 ， 具体来说可以体现为三大趋势：
第一大趋势是大规模部署企业通信系统 。 譬如柯基数据联合中国疾控中心的权威专家 ， 利用来自中国疾控中心、卫健委等官方渠道的权威信息 ， 结合专业文献和词库 ， 再利用机器学习和自然语言处理、知识图谱技术对专业信息进行结构化、整合归类并建立新冠肺炎防护的知识图谱 ， 开发了新冠肺炎智能问答小助手 。 这套准确率很高的新冠肺炎智能问答系统上线以来 ， 平均每天为数千名患者和医生提供服务 ， 累积解决了数十万个问题 。
第二大趋势是使用机器学习来进行新冠病毒治疗方案的研发 。 譬如在新冠疫情爆发后 ， 晶泰科技很快对近3000个已通过美国药监局（FDA）审核的上市药物、以及超过1万种中药成分分子 ， 进行了老药新用的扫描 ， 成功找到了183个可能对新冠病毒有潜在治疗效果的药物并对其活性进行排序 ， 然后通过更加高精度的计算方法最终锁定了38个药物 。 而在大量药物筛选的背后 ， 基于AWSGPU计算实例的机器学习框架 ， 以及AmazonSageMaker机器学习服务都功不可没 。
第三大趋势是使用AmazonSageMaker机器学习服务开发远程医疗解决方案 ， 使得很多社区医院和小的医疗机构可以通过远程医疗平台问诊 ， 让病人无需到医院就可以进行诊疗 ， 极大地降低了社区疫情爆发的风险 ， 同时也帮助中小医疗机构解决了专业医生资源不足的问题 。
“总的来说 ， 疫情激励我们发挥每一点可能的技术创新 ， 同时也促使企业更加快速地加强对人工智能、机器学习等创新技术的应用 ， 包括建立大规模的通信服务 ， 更好地理解新冠病毒的传播路径 ， 以及加速治疗方案的研发等等 。 可以说正是因为这次疫情 ， 使得人工智能和机器学习的步伐进一步加快 ， 让人们更加愿意去使用这些创新技术 ， 来更好地适应不断变化的外部环境 。 ”Swami表示 。
无独有偶的是 ， 在第三届WAIC世界人工智能大会云端峰会开幕式上 ， 马云也在演讲中发表了与Swami类似的观点 ， 可以说是“英雄所见略同” 。
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机器学习将是所有应用的必备成分
“机器学习目前还处在一个非常早期的阶段 ， 在亚马逊我们有一种说法 ， 就是‘Day1’（第一天）理念 。 机器学习毫无疑问正处在它的第一天 。 ”Swami表示 ， “不过我相信假以时日 ， 机器学习将会成为所有应用的必备成分 。 ”
AmazonSageMaker从2020年4月开始在中国提供服务 ， 已经在不少行业都有了应用案例 。 除了文章前面提到的在药物研发方面大展身手的晶泰科技之外 ， 在视频直播领域打造出AI主播的虎牙 ， 以及在自动驾驶领域可实现高精度自动驾驶货运服务的图森公司 ， 都是其中的典型代表 。
在本届WAIC世界人工智能大会的主题演讲上 ， Swami提到 ， 目前机器学习的最大挑战在于数据 。 “有许多科学家在做模型开发时 ， 需要花费大概一半的时间来做数据准备工作 ， AmazonSageMaker就是为了在这方面为他们提供帮助 。 不管是中国还是美国 ， 在数据底层面临的问题都是一样的 。 这种数据准备工作是机器学习模型开发的必备阶段 ， 也是AWS不断推出各种机器学习工具和服务的原因 。 ”
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