「人人可创新」的时代到来了吗？基于人工智能技术推动创新的机会点有哪些？
我读研时从事的是医学图像领域的研究，现在还清晰地记得当时做计算机视觉项目的场景。 在这个项目中，仅仅是数据准备、数据预处理、特征处理、模型选择这些基本工作，整整花费了2-3个月时间。在带着师弟师妹一番折腾之后，也总算是拿到了差强人意的结果。 但是回顾这次项目经历，仍然有很多突出的问题点。绝大多数时间和精力都耗费在数据处理环节，而整整需要关注的业务环节和模型调优，最终只是拿现成模型应付了事。 从事工作之后，发现这种现象在企业中更是屡见不鲜。所谓的人工智能岗位，研发人员80%甚至更多的时间都是在和数据预处理、工程化部署打交道，而关于如何通过人工智能来解决业务问题、促进业务的降本提效、提升收入增长，却很少有精力和时间投入。 这让我想起前不久和一位同事聊起的一个需求场景，由于同事从事客户服务相关岗位，他希望能够有一套智能外呼系统，从而自己团队人工外呼带来的人力浪费。 这个需求看似简单，其中却需要语言转换、自然语言、情感识别、特征处理等环节，如果从零开始搭建起一套系统，就需要投入大量成本，考虑到投入产出比的问题，最终这个方案就不了了之了。 这就是目前阻碍很多企业在创新方面向前一步的常见障碍。 我认为，从社会的发展阶段而言，的确到了人人可创新的阶段，问题在于，如何更加高效和便捷的支撑人人进行创新。 近几十年来，伴随着互联网/IT行业的飞速发展，很多行业和领域在数字化升级方面也发生了翻天覆地的变化，在这个过程中就积累了大量的数据，这些数据就是“人人可创新”必备的生产要素。 在已经具备生产要素的前天下，接下来亟待解决的就是如何用好这些生产要素： 从很多重要的技术领域可以看出，由繁入简、降低门槛是很多技术的主要演进路线。 以开发经常会接触到的服务器为例，最初是每个企业自己购买服务器，并且自己负责环境搭建和运维工作。这样不仅资源利用率不高，而且会带来大量的额外运维工作。 正是看到这个问题，以亚马逊为代表的科技公司推出了云服务，如果我们想使用数据库服务，我们只需要按需购买即可，不需要去关心如何安装配置、如何维护数据库的安全性和稳定性，也不需要投入额外的人力负责运维工作。 从最近几年的发展来看，人工智能领域也正是沿着由繁入简、降低门槛的路线发展。 为了让数据科学家、算法工程师、业务开发者能够轻松地使用机器学习，亚马逊云科技在2017年推出了Amazon SageMaker机器学习平台服务，经过多年的演进和迭代，已经有更多功能丰富的组件被加到Amazon SageMaker，这使得它进一步消除了机器学习过程中繁琐重复的工作，进而使得机器学习开发者能够更加快速地构建、训练和部署模型。 举几个例子： Amazon SageMaker Studio是一个功能丰富的机器学习集成开发环境，通过Amazon SageMaker Studio可以在统一的用户界面下实现模型的构建、训练、部署和分析。 在数据处理方面Amazon SageMaker还提供了Data Wrangler工具，它可以实现在SageMaker Studio 中导入、分析、准备和特征数据。我们可以把Data Wrangler集成到机器学习的工作流程中，它可以轻松接入S3、Athena、Redshift 和 Snowflake不同数据源，而且可以简化数据预处理和加工流程，在没有任何编码的情况下完成数据处理工作，而且， 在Amazon SageMaker Data Wrangler 中还能够实现Python 脚本和转换以自定义数据准备工作流程。 此外，Amazon SageMaker Feature Store能够集中存储要素和关联元数据，因此可以轻松发现和重复使用要素。在这里，你可以创建两种类型的存储，一种是在线存储，一种是离线存储。在线存储可用于低延迟、实时推理用例，离线存储可用于训练和批量推断。 Amazon SageMaker Canvas则是亚马逊云科技近两年推出的又一项全新功能，它提供了直观的用户界面，使得能够快速连接和访问不同来源的数据，并且进行数据准备工作，进而构建机器学习模型。SageMaker Canvas 利用由 Amazon SageMaker 提供的功能强大的 AutoML 技术，该技术会根据你的数据集自动训练与构建模型。这使 SageMaker Canvas 能够根据你的数据集识别最佳模型，因此您可以生成单个或批量预测。 SageMaker Canvas 与 SageMaker Studio 集成，让业务分析师能够轻松地与数据科学家分享模型。 此外，依托于亚马逊云科技在机器学习领域20多年的探索与创新，已经在视觉、医疗、搜索、自然语言、文本处理、隐私安全等领域积累出一大批令人眼前一亮的标准化方案。这使得我们在人工智能工具的搭建过程中，不用再耗费时间去重复造轮子，可以通过亚马逊云科技提供的组件快速实现工具的搭建，其余的大部分时间就可以投入到业务的提升方面。 设想一下，假如我们的产品需要搭建一个社区功能，在面对鱼龙混杂的内容时，就需要对文本、图片等内容进行识别和审核，如果自行大家就需要深入了解自然语言、图像处理、特征工程、服务部署等复杂流程，而Amazon Rekognition则提供了开箱即用的图像与视频服务，它可以轻松地实现不安全图像检测、提取图像中的文本内容，此外，它提供的自定义标签功能，让企业在无需机器学习知识背景的前提下，只需要提供要识别的图像，剩余的就可以全自动化地进行打标与学习，Amazon Comprehend则可以发现文本中的见解和关系。通过将亚马逊云科技提供的这些工具结合到一起，可以全自动智能化实现社区的管理和审核，在保障社区稳定健康的同时，还能够减少人力投入，避免人为主观带来的错误。 除此之外，通过Amazon Textract可以智能提取文本信息，例如，表单、发票、手写体、表格、人工审核，可想而知，目前这些场景下还有大量的工作需要人工识别与审核，借助于Amazon Textract提供的能力，可以让更多创新想法变成现实。 现在回头再看开头提到的客户服务场景，如果从零开始编码、处理数据、搭建模型，势必会投入大量的时间和人力成本，而且结果未必理想，而亚马逊云科技提供了一个非常简单易用的云端电话呼叫中心Amazon connect，作为用户可以在用户界面快速地进行工具的搭建和配置，不需要开发任何代码，就可以实现电话接入流程和座席管理，而且Amazon connect嵌入了AI和ML，可以轻松地进行自动化交互，能够理解用户情绪、对来电人进行身份验证，同时还支持交互式语言响应和聊天机器人功能。 对比传统的人工外呼、回访、记录、梳理、分析流程，通过Amazon Connect搭建智能外呼系统，不仅能够降低成本，还能够极大地提升工作效率，并且能够从中挖掘出一些有价值的信息。 就如同前面提到的那样，从生产要素来说，已经具备了人人可创新的前提条件。而且随着越来越多的企业开始重视精细化运营和成本管控，降本提效将会被提升到更高的高度，而人工智能技术则是实现降本提效很好的切入点，同时也会产生更多创新的机会。 亚马逊云科技在AI/ML方面提供了非常多功能丰富的工具，这在基础设施层面给人人可以使用“人工智能”提供可能，使得更多用户不需要关注背后复杂的逻辑和流程，只需要如何将人工智能与自身业务结合到一起去解决业务难题即可。换句话说，亚马逊云科技在人人可创新方面解决了后方保障问题，进一步如何发展，则需要不同企业、不同个人的共同努力。 10月份，亚马逊云科技中国峰会将会举办，作为亚马逊云科技在中国区域最大的科技省会，将会围绕可靠的技术服务，共同探索和分享在人工智能、大数据、物联网、安全等领域的创新技术应用，在这场盛会上，我们可以了解到亚马逊云科技最新动态，也可以探索到不同行业、不同技术水平用户的的创新机遇，感兴趣的同学可以点击下方链接深入了解： 