最新一期的《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》撰文介紹了亞馬遜的AI帝國(guó)，依賴(lài)于其低調(diào)的人工智能策略，不起眼但功能強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)功能可以滿(mǎn)足從物流中心到云的各種需求。

亞馬遜的“6頁(yè)備忘錄”早就名聲在外。高管們必須每年用備忘錄而不是PPT來(lái)撰寫(xiě)一個(gè)商業(yè)計(jì)劃，開(kāi)會(huì)時(shí)提交團(tuán)隊(duì)閱讀，然后陳述并接受提問(wèn)。

有一個(gè)鮮為人知的細(xì)節(jié)是，在這個(gè)“6頁(yè)備忘錄”的計(jì)劃陳述中，主管們必須特別回答一個(gè)問(wèn)題：你打算怎樣利用機(jī)器學(xué)習(xí)？如果答案是“很少”，大家就都覺(jué)得不大滿(mǎn)意。

機(jī)器學(xué)習(xí)作為AI的一種形式，現(xiàn)在被用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，并以此對(duì)未來(lái)做出預(yù)測(cè)。

1999年，Jeff Wilke加入亞馬遜后，AI開(kāi)始成為亞馬遜的根基之一。Jeff Wilke組建了一個(gè)科學(xué)家小組研究亞馬遜的內(nèi)部流程，目標(biāo)是提高運(yùn)行效率。他把研究員安排到各個(gè)業(yè)務(wù)單元里，構(gòu)建了一套“自我評(píng)估和促進(jìn)循環(huán)”體系，不久之后，這套體系應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，首先用于預(yù)測(cè)亞馬遜網(wǎng)站上的書(shū)籍推薦系統(tǒng)（猜你喜歡）。隨著亞馬遜業(yè)務(wù)的擴(kuò)展，這套自動(dòng)化見(jiàn)解系統(tǒng)的重要價(jià)值日益彰顯。

當(dāng)其他科技巨頭紛紛向公眾炫耀自己的AI武器庫(kù)時(shí)，亞馬遜卻選擇了一種低調(diào)得多的方式。

對(duì)亞馬遜來(lái)說(shuō)，AI不僅僅驅(qū)動(dòng)著面向消費(fèi)者的Alexa智能語(yǔ)音系統(tǒng)，更重要的是，它驅(qū)動(dòng)著公司自身的運(yùn)轉(zhuǎn)，而且滲透到各個(gè)環(huán)節(jié)。和面向消費(fèi)者的AI系統(tǒng)一樣，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)部反饋系統(tǒng)在公司各個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)中搜集數(shù)據(jù)，然后交給機(jī)器去學(xué)習(xí)，最后獲得想要的結(jié)果。這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理是人類(lèi)無(wú)法做到的。

亞馬遜物流中心（Amazon fulfilment centres）的那些巨大的倉(cāng)庫(kù)是其價(jià)值2070億美元在線(xiàn)業(yè)務(wù)的核心，存儲(chǔ)、發(fā)送和管理著亞馬遜銷(xiāo)售的商品。在這里你會(huì)看到這樣的景象：包裹沿著傳送帶快速流動(dòng)不息。在一個(gè)圍欄圍起來(lái)的足球場(chǎng)大小的區(qū)域中，擺放著數(shù)以千計(jì)的黃色長(zhǎng)方形擱架單元，每個(gè)單元高達(dá)1.8米，亞馬遜稱(chēng)其為pods。數(shù)百個(gè)機(jī)器人在貨架下方穿梭，拖曳著貨架來(lái)來(lái)去去。這些貨架看似隨機(jī)擺放著，實(shí)際上它們經(jīng)由監(jiān)測(cè)鏡頭記錄行蹤，在中心AI系統(tǒng)控制下，秩序井然。

人類(lèi)工人——亞馬遜內(nèi)部稱(chēng)他們?yōu)椤癮ssociates”，他們的工位在機(jī)器人區(qū)域之外的特定位置上（亞馬遜稱(chēng)之為gap——間歇），他們的職責(zé)是，從機(jī)器人拖過(guò)來(lái)的pods上撿出包裹，或把其他包裹放進(jìn)pods的空檔中去。每次操作，他們都要掃描一下包裹的條碼，以便讓機(jī)器記錄該包裹的行蹤。

AI控制下的亞馬遜倉(cāng)庫(kù)

在亞馬遜，Brad Porter主管著這套系統(tǒng)的算法開(kāi)發(fā)。他關(guān)注的焦點(diǎn)是工人處理包裹的那段時(shí)間，即所謂間歇（gap）。間歇越短，意味著分揀包裹的效率越高——這取決于機(jī)器人工作的效率，如果機(jī)器人遇到“交通擁堵”那就麻煩了。

通過(guò)AI控制，解決機(jī)器人塞車(chē)現(xiàn)象，也就減少了工人等待貨架過(guò)來(lái)的時(shí)間，提升了中心倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)和分發(fā)效率，最終讓消費(fèi)者可以更快拿到自己訂購(gòu)的商品。

亞馬遜云服務(wù)（AWS）是公司的另一項(xiàng)核心基礎(chǔ)設(shè)施，它支撐著亞馬遜價(jià)值260億美元的云計(jì)算業(yè)務(wù)，為各類(lèi)大大小小的公司提供網(wǎng)站和應(yīng)用程序托管服務(wù)。

AWS也在使用機(jī)器學(xué)習(xí)，主要應(yīng)用集中于在一個(gè)方面：對(duì)紛繁復(fù)雜的各類(lèi)計(jì)算需求做出預(yù)測(cè)，以便更有效地調(diào)配系統(tǒng)資源。當(dāng)客戶(hù)的web請(qǐng)求大量集中涌現(xiàn)時(shí)，一定會(huì)出現(xiàn)計(jì)算能力不足的現(xiàn)象，這會(huì)導(dǎo)致各種錯(cuò)誤，比如網(wǎng)頁(yè)無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)，或是電商網(wǎng)站的某樣商品顯示缺貨（事實(shí)上可能不缺）。AWS的任務(wù)是通過(guò)監(jiān)控每個(gè)客戶(hù)的流量狀況，將所有這些數(shù)據(jù)交由機(jī)器去學(xué)習(xí)，然后預(yù)測(cè)出未來(lái)的流量行為，從而讓AWS可以預(yù)先做好資源管理方案，在峰值出現(xiàn)前就做好充分的準(zhǔn)備，最大限度避免各種宕機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。

毫無(wú)疑問(wèn)，AWS最大的客戶(hù)之一，就是亞馬遜自己。

作為電商巨頭，亞馬遜商業(yè)行為的主要內(nèi)容之一就是要做出預(yù)測(cè)。AWS特別設(shè)計(jì)了一款名為Inferentia的芯片來(lái)處理這些任務(wù)，來(lái)支持亞馬遜網(wǎng)站要求極高的業(yè)務(wù)需求。Inferentia為亞馬遜的機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算節(jié)省了大筆開(kāi)支，而且吸引了其他客戶(hù)使用其云服務(wù)。

亞馬遜在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用上的最新的挑戰(zhàn)，來(lái)自其無(wú)人值守商店Amazon Go。

通過(guò)遍布商店頂部的攝像頭陣列，顧客的每一個(gè)行為都被錄制為視頻，這些視頻信號(hào)被轉(zhuǎn)化為3D輪廓數(shù)據(jù)，通過(guò)它們來(lái)跟蹤用戶(hù)的手臂動(dòng)作。根據(jù)這些動(dòng)作，系統(tǒng)會(huì)知道購(gòu)物者離開(kāi)商店時(shí)拿了那些商品，然后將賬單自動(dòng)計(jì)入該顧客的亞馬遜賬戶(hù)。

Amazon Go的總經(jīng)理Dilip Kumar強(qiáng)調(diào)，這套系統(tǒng)只追蹤客人的肢體動(dòng)作，不采用面部識(shí)別技術(shù)去辨認(rèn)客戶(hù)?？腿嗽趻叽a進(jìn)門(mén)后，相當(dāng)于推走了一輛虛擬的購(gòu)物車(chē)，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)根據(jù)3D動(dòng)作記錄數(shù)據(jù)來(lái)自動(dòng)追蹤虛擬購(gòu)物車(chē)的內(nèi)容變化。沒(méi)有人可以欺騙機(jī)器，想偷走商品是不可能的。

Amazon Go采用的肢體動(dòng)作追蹤系統(tǒng)證明非常有價(jià)值，這套系統(tǒng)也將應(yīng)用于亞馬遜的中心倉(cāng)庫(kù)。亞馬遜啟動(dòng)了一項(xiàng)代號(hào)為Nike Intent Detection的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，將應(yīng)用于Amazon Go的肢體追蹤方法應(yīng)用到中心倉(cāng)庫(kù)工人的動(dòng)作追蹤上：當(dāng)他們揀出包裹或放入包裹的時(shí)候，無(wú)需再進(jìn)行手動(dòng)掃碼記錄，所有的記錄都通過(guò)這套系統(tǒng)來(lái)自動(dòng)完成。很明顯，這將進(jìn)一步提高工人工作的工作效率。

在人工智能處理大數(shù)據(jù)方面，亞馬遜顯然比Facebook或Google們謹(jǐn)慎得多。亞馬遜的方式是，只針對(duì)特定的、單一的目標(biāo)去搜集特定客戶(hù)數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)針對(duì)性的AI工具，來(lái)提升工作效率和優(yōu)化體驗(yàn)。當(dāng)然，相比谷歌們的廣告業(yè)務(wù)，融IT服務(wù)和電商為一體的亞馬遜有足夠的理由這么做。

不論如何，機(jī)器學(xué)習(xí)正在幫助亞馬遜變得更加強(qiáng)大，而這種強(qiáng)大并沒(méi)有任何減弱的跡象。

注：

"6頁(yè)備忘錄"包括6部分內(nèi)容：

1.What we do? 2. Why we doit? or What’s the problem? 3.How we do it? 4.Validation 5.Discussion/Analysis 6.Summary。

（來(lái)源：圖靈智物）