企業(yè)人工智能近期的前景將是模型驅(qū)動的，民主化、由代理實現(xiàn)，并面臨著越來越大的成本控制壓力。
亞馬遜云科技(AWS)人工智能和數(shù)據(jù)副總裁 Swami Sivasubramanian在該公司于拉斯維加斯舉辦的re:Invent年會上進行了主題演講，他在演講中介紹了這些重要的趨勢。在他此次演講之前，AWS于周二進行了一系列發(fā)布，確定了這家云計算巨頭在企業(yè)人工智能和模型使用方面的方向。Sivasubramanian 明確表示，AWS將繼續(xù)密切關(guān)注圍繞企業(yè)人工智能世界的快速發(fā)展動態(tài)。
Sivasubramanian表示：“這是具有紀(jì)念意義的一年，”“顛覆是新常態(tài)。”
今天宣布的消息表明，AWS正在努力跟上人工智能模式應(yīng)用爆炸式增長的步伐。今年9月，人工智能模型開源中心Hugging Face宣布，其模型庫中的模型數(shù)量突破100萬個，比4月份報告的數(shù)量幾乎翻了一番。
隨著企業(yè)人工智能應(yīng)用的擴大，AWS一直專注于為企業(yè)客戶提供工具，以管理用于決策和預(yù)測的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。周三的新聞包括在Amazon Bedrock中增加了新的模型和供應(yīng)商，以及Amazon SageMaker在完全托管的基礎(chǔ)設(shè)施中為任意用例構(gòu)建和部署機器學(xué)習(xí)模型的功能。
Sivasubramanian表示：“在模型培訓(xùn)方面，我們目前正面臨著一個拐點?！薄拔覀兲峁┒喾N選擇，能夠應(yīng)對任何可以想象得到的任務(wù)?！?
提示緩存和人工智能代理
Amazon Bedrock還獲得了增強功能，旨在幫助企業(yè)控制人工智能部署增加帶來的成本。AWS 宣布為Bedrock提供新的提示緩存工具，減少重復(fù)處理，因為重復(fù)處理可能會產(chǎn)生可觀的費用。該公司還發(fā)布了Intelligent Prompt Routing，它將自動把提示引導(dǎo)到不同的基礎(chǔ)模型，并尋求經(jīng)濟實惠的替代方案。
Sivasubramanian表示：“Bedrock會自動將你的提示路由到能以較低成本提供最佳響應(yīng)的模型?！?
Bedrock 的增強功能還凸顯了企業(yè)對部署和管理人工智能代理的興趣。Argo Labs等AWS 客戶正在將Intelligent Prompt Routing用于餐廳使用的語音代理解決方案。當(dāng)客人打電話下訂單或預(yù)訂桌位時，聊天機器人可以動態(tài)地將查詢路由到最合適的模型上進行響應(yīng)。
Sivasubramanian在re:Invent大會上表示：“代理開啟了前所未有的自動化水平?！?
在住房抵押貸款領(lǐng)域，人工智能代理的影響也越來越明顯。在周三的主題演講中，金融科技平臺 Rocket的首席技術(shù)官Shawn Malhotra介紹了其公司如何利用人工智能代理引導(dǎo)客戶完成抵押貸款申請流程。他表示，Rocket公司通過人工智能驅(qū)動的聊天工具成交客戶的可能性比通過人工界面成交客戶的可能性高出三倍。
Malhotra曾在Thomson Reuters領(lǐng)導(dǎo)人工智能項目，于今年5月加入Rocket，他描繪了一幅人工智能代理的圖景，認(rèn)為這是改變金融世界的重要一步。Malhotra表示：“擁有一套住房的過程仍然充滿了挫折和壓力?！薄斑@是一個亟待顛覆的行業(yè)?！?
機器學(xué)習(xí)民主化
在本周的re:Invent大會上，人工智能作為顛覆性催化劑的作用一直是一個持續(xù)的主題。在會前接受SiliconANGLE獨家采訪時，Sivasubramanian重點提到了生成式人工智能為非技術(shù)用戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)民主化的能力，認(rèn)為這是該技術(shù)更重要的成就之一。
這位在云計算巨頭AWS工作了19年的高管領(lǐng)導(dǎo)公司開發(fā)了用于大規(guī)模運行高性能應(yīng)用程序的DynamoDB數(shù)據(jù)庫，并在為企業(yè)打造人工智能和機器學(xué)習(xí)工具產(chǎn)品方面發(fā)揮了重要作用。其中之一就是SageMaker，該產(chǎn)品于2017年在re:Invent大會上推出，是數(shù)據(jù)、分析和人工智能的統(tǒng)一平臺。本周三，Sivasubramanian宣布Amazon Q Developer現(xiàn)在可以在 SageMaker Canvas中使用，使用戶能夠?qū)C器學(xué)習(xí)專業(yè)知識與業(yè)務(wù)需求聯(lián)系起來。
通過自然語言界面，機器學(xué)習(xí)變得更容易訪問，曾經(jīng)僅限于數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能專家使用的功能，現(xiàn)在將讓非技術(shù)用戶也能輕松使用。AWS將Q Developer 視為為企業(yè)用戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)民主化的關(guān)鍵一步。
Sivasubramanian對SiliconANGLE表示：“有了 Q，你可以用自然語言詢問見解，并在幾分鐘內(nèi)獲得面板或數(shù)據(jù)故事?！薄斑^去需要花費數(shù)周時間的任務(wù)現(xiàn)在只需幾秒鐘就能完成。”