AWS 宣布推出三项新的 Amazon AI 服务-ESG跨境

西雅图--今天在 AWS re:Invent 大会上，Amazon.com 旗下公司（纳斯达克股票代码：AMZN）宣布推出三项人工智能 (AI) 服务，让任何开发人员都能轻松使用构建能够理解自然语言、将文本转化为逼真的语音、使用语音或文本进行对话、分析图像以及识别面部、对象和场景的应用程序。 Amazon Lex、Amazon Polly 和 Amazon Rekognition 基于相同的经过验证的、高度可扩展的 Amazon 技术，该技术由公司内数千名深度学习和机器学习专家构建。 Amazon AI 服务均提供可扩展且具有成本效益的高质量、高精度 AI 功能。 Amazon AI 服务是完全托管的服务，因此无需构建深度学习算法，无需训练机器学习模型，也无需预先承诺或基础设施投资。这让开发人员可以专注于定义和构建可以看、听、说、理解并与周围世界互动的新一代应用程序。要了解有关 Amazon Lex、Amazon Polly 或 Amazon Rekognition 的更多信息，请访问：

到目前为止，很少有开发人员能够构建、部署和广泛扩展具有 AI 功能的应用程序，因为这样做需要访问大量数据以及机器学习和神经网络方面的专业知识。有效应用人工智能需要大量的人工开发和调整许多不同类型的机器学习和深度学习算法（例如自动语音识别、自然语言理解、图像分类），收集和清理训练数据，以及训练和调整机器学习模型.并且必须为应用程序中的每个对象、面部、语音和语言特征重复此过程。 Amazon AI 服务消除了所有这些繁重的工作，通过提供 Amazon 强大且经过验证的深度学习算法和技术作为完全托管的服务，任何开发人员都可以通过 API 调用或在 AWS 管理中单击几下来访问，从而使所有应用程序开发人员都可以广泛使用 AI安慰。 Amazon AI 服务让 Amazon 的自然语言理解、语音识别、文本转语音和图像分析技术的全部功能在任何规模、任何应用程序、任何设备、任何地方都可用。

“更好的算法和对海量数据的广泛访问以及云提供的经济高效的计算能力相结合，使人工智能成为应用程序开发人员的现实。 AWS 拥有当今使用的一些最具创新性和创造性的 AI 应用程序，”AWS 数据库、分析和 AI 副总裁 Raju Gulabani 说。 “亚马逊的数千名机器学习和深度学习专家多年来一直在开发人工智能技术，以预测客户可能喜欢阅读的内容，通过机器人和计算机视觉技术提高我们履行中心的效率，并为客户提供人工智能驱动的虚拟助理，亚历克萨。现在，我们以三种完全托管的 Amazon AI 服务的形式向任何开发人员提供这些创新背后的技术，这些服务易于使用、功能强大且具有成本效益。我们很高兴看到客户如何使用 Amazon Lex、Amazon Polly 和 Amazon Rekognition 来构建新一代应用程序，这些应用程序具有类人智能，可以看、听、说，并与人及其环境进行交互。”

与 Amazon Lex 的智能对话

Amazon Lex 是一项使用语音和文本构建对话界面的新服务，它建立在与 Amazon Alexa 相同的自动语音识别 (ASR) 技术和自然语言理解 (NLU) 之上。 Amazon Lex 可以轻松地将复杂的自然语言功能引入几乎任何应用程序。开发人员可以通过输入一些示例短语（例如，“查找航班”或“预订航班”）直接从 AWS 管理控制台构建和测试机器人（执行检查天气或预订航班等自动化任务的会话应用程序）以及获取完成任务所需参数的说明（例如，旅行日期和目的地）以及要问用户的相应澄清问题（例如，“你想什么时候旅行？”和“你想去哪里？” ）。 Amazon Lex 负责其余的工作，构建语言模型并询问完成任务所需的后续问题。由于 Amazon Lex 与 AWS Lambda 集成，因此开发人员可以配置 Amazon Lex 以通过 AWS Lambda 函数调用适当的后端服务（例如，航班预订服务）。开发人员还可以使用执行 AWS Lambda 函数的预构建企业连接器，通过从 Salesforce、Microsoft Dynamics、Marketo、Zendesk、QuickBooks 和 HubSpot 等企业系统获取数据来回答“我在 Salesforce.com 中的前 10 个帐户是什么”等问题.

使用 Amazon Lex 构建的机器人可以在任何地方使用：从 Web 应用程序到 Slack 和 Facebook Messenger 等聊天和消息应用程序，或者通过移动或连接设备上的应用程序中的语音。 Amazon Lex 处理不同平台所需的身份验证，并通过不需要开发人员为每个平台编写自定义代码来简化用户界面设计。此外，开发人员不必担心扩展其基础设施，因为 Amazon Lex 会随着机器人流量的增加而自动扩展，并且开发人员只需为调用 Amazon Lex API 付费。

Capital One 通过多种渠道为消费者、小型企业和商业客户提供广泛的金融产品和服务。 “作为 AWS 的重度用户，Amazon Lex 与 AWS Lambda 和 Amazon DynamoDB 等其他 AWS 服务的无缝集成非常吸引人，”Capital One 实验室首席技术官 Firoze Lafeer 说。 “作为一种高度可扩展的解决方案，Amazon Lex 还提供了加快新一代语音和文本交互的上市时间的潜力，例如我们最近为 Alexa 推出的 Capital One 技能。”

OhioHealth 是一家全国公认的医疗保健组织，在 47 个县拥有 11 多家医院网络。 “我们很高兴能够利用不断发展的语音识别和自然语言处理技术来改善我们客户的生活。 Amazon Lex 是我们为患者提供新体验的绝佳机会，”OhioHealth 运营支持高级副总裁兼首席信息官 Michael Krouse 说。 “我们在 OhioHealth 所做的一切最终都是为了在正确的时间和正确的地点为我们的患者提供正确的护理。 Amazon Lex 的下一代技术以及我们在使用它时正在开发的创新应用程序将有助于提供增强的客户体验。我们只是触及了可能的表面。”

HubSpot 是营销和销售软件的领导者。 “HubSpot 的 GrowthBot 是一个一体化聊天机器人，通过使用对话界面提供对相关数据和服务的访问，帮助营销人员和销售人员提高工作效率。借助 GrowthBot，营销人员可以帮助创建内容、研究竞争对手并监控他们的分析。通过 Amazon Lex，我们正在添加复杂的自然语言处理功能，帮助 GrowthBot 为我们的用户提供更直观的 UI，”HubSpot 首席技术官兼创始人 Dharmesh Shah 说。 “Amazon Lex 让我们能够利用先进的 AI 和机器学习，而无需自己编写算法代码。”

Twilio 可以轻松地将实时通信和身份验证功能直接嵌入到软件应用程序中，从而帮助企业使通信变得相关和上下文相关。 “开发人员和企业使用 Twilio 构建可以与世界几乎每个角落的客户交流的应用程序，”Twilio 消息产品总监 Benjamin Stein 说。 “Amazon Lex 将为开发人员提供易于使用的模块化架构和全面的 API，以支持在移动平台上构建和部署对话机器人。我们期待看到我们的客户使用 Twilio 和 Amazon Lex 构建什么。”

使用 Amazon Polly 进行智能语音

Amazon Polly 使开发人员可以轻松地将自然发音的语音功能添加到新闻阅读器和电子学习平台等现有应用程序中，或者创建全新类别的支持语音的产品——从移动应用程序到设备和电器。 Amazon Polly 易于使用；开发人员可以使用开发工具包或从 AWS 管理控制台向 Amazon Polly 发送文本，Polly 会立即返回可以直接播放或以标准音频文件格式存储的音频流。凭借 47 种逼真的声音和对 24 种语言的支持，开发人员可以选择具有各种口音的男性和女性声音，为全球用户制作应用程序。 Amazon Polly 对文本内容的流畅发音意味着应用程序可以跨多种文本格式提供高质量的语音输出。 Amazon Polly 具有可扩展性，可快速返回高质量语音，即使在将大量文本转换为语音时也是如此。使用 Amazon Polly，开发人员只需为他们转换的文本付费，他们可以缓存生成的语音并不受限制地重播任意多次。

GoAnimate 是一个基于云的动画视频创作平台，旨在让没有动画背景的商务人士能够快速轻松地制作动画视频。 “Amazon Polly 让 GoAnimate 用户能够立即为他们使用我们的平台制作动画的角色配音。这在实时画外音资源或时间限制的情况下特别有用，例如在开发多种语言的视频时，或在预制作中以加快审批流程，”GoAnimate 首席执行官兼创始人 Alvin Hung 说。 “来自 Amazon Polly 的演讲与我们丰富的预动画资产集无缝集成，这增强了 GoAnimate 的易用性，并为我们的客户提供了效率和上市速度。”

使用 Amazon Rekognition 进行智能图像分析

Amazon Rekognition 使开发人员能够快速轻松地构建分析图像并识别人脸、对象和场景的应用程序。 Amazon Rekognition 使用深度学习技术自动识别物体和场景，例如车辆、宠物或家具，并提供置信度分数，让开发人员可以标记图像，以便应用程序用户可以使用关键字搜索特定图像。 Amazon Rekognition 可以在图像中定位人脸并检测属性，例如人脸是否在微笑或眼睛是否睁着。 Amazon Rekognition 还支持高级面部分析功能，例如面部比较和面部搜索。使用 Rekognition，开发人员可以构建一个应用程序来测量两张图像中的面孔属于同一个人的可能性，从而能够近乎实时地根据参考照片验证用户。同样，开发人员可以创建数百万张人脸的集合（在图像中检测到），并可以在集合中搜索与他们的参考图像相似的人脸。 Amazon Rekognition 通过在简单、经济高效且可靠的 AWS 服务中提供全面的图像分类、检测和管理功能，消除了开发和管理昂贵的图像处理管道所需的复杂性和开销。 Amazon Rekognition 没有前期成本，开发人员只需为他们分析的图像和他们存储的面部特征向量付费。

Redfin 是一家提供全方位服务的经纪公司，它使用现代技术帮助人们买卖房屋。 “Redfin 用户喜欢浏览我们网站和移动应用程序上的房产图片，我们希望让我们的用户更轻松地筛选数以亿计的房源和图片，”Redfin 大数据与分析总监 Yong Huang 说. “Amazon Rekognition 直接从属性图像生成一组丰富的标签。这使得构建智能搜索功能变得相对简单，该功能可以帮助客户根据他们的特定需求发现房屋，例如壁炉、庭院或游泳池。由于 Rekognition 接受 Amazon S3 URL，因此无需移动图像即可检测对象、场景和面部，从而节省大量时间。”

SmugMug 是一个安全而美丽的照片之家，每天为数百万令人惊叹的客户存储数十亿张精美照片。 “SmugMug 客户希望花时间创造更多回忆，而不是手动管理他们的照片集，”SmugMug 联合创始人、首席执行官兼首席 Geek 唐·麦克阿斯基尔 (Don MacAskill) 说。 “Amazon Rekognition 将使我们能够自动识别客户照片中的内容，解锁一系列功能，让他们和他们的访客有更多时间专注于享受生活和庆祝他们的照片。”

AWS 上的深度学习和人工智能

Amazon Polly 现已在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄）、美国西部（俄勒冈）和欧洲（都柏林）区域推出，并将在未来几个月扩展到更多区域。 Amazon Rekognition 在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）和欧洲（都柏林）区域可用，并将在未来几个月扩展到其他区域。从今天开始，客户可以注册 Amazon Lex 预览版。

除了这些服务之外，AWS 最近还宣布将通过贡献代码和改善开发人员体验，大力投资最初由卡内基梅隆大学和其他顶尖大学开发的开源分布式深度学习框架 MXNet。 MXNet 将使机器学习科学家能够构建可扩展的深度学习模型，从而显着减少其应用程序的训练时间。有关 AWS 对 MXNet 的支持的更多信息，请访问：。

AWS 还使开发人员可以轻松运行自己的深度学习和机器学习工作负载，以在 AWS 之上构建自己的 AI 平台。 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 具有广泛的实例类型和具有大量内存的 GPU，是深度学习训练的理想选择。 P2 实例于 2016 年 9 月推出，专为大规模机器学习和深度学习而设计，配备多达 8 个 NVIDIA Tesla K80 加速器，每个加速器运行一对具有 12 GiB 内存和 2,496 个并行处理核心的 NVIDIDA GK210 GPU。而且，客户可以使用 AWS 的 Deep Learning AMI，其中包含六个预配置和预测试的深度学习框架，包括所有依赖项、Nvidia 驱动程序以及 Jupyter 和 Anaconda 等数据科学工具。此外，只需单击几下，AWS CloudFormation 模板即可用于大规模训练深度神经网络。

关于亚马逊网络服务

10 年来，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、应用最广泛的云平台。 AWS 在美国、澳大利亚、巴西、中国、德国的 14 个地理区域的 38 个可用区 (AZ) 中为计算、存储、数据库、分析、移动、物联网 (IoT) 和企业应用程序提供 70 多项功能齐全的服务，爱尔兰、日本、韩国、新加坡和印度。 AWS 服务受到全球超过 100 万活跃客户的信赖——包括发展最快的初创公司、最大的企业和领先的政府机构——为他们的基础设施提供支持、使其更加敏捷并降低成本。

关于亚马逊

亚马逊遵循四项原则：以客户为中心而非以竞争对手为中心、对发明的热情、对卓越运营的承诺以及长期思考。客户评论、一键购物、个性化推荐、Prime、亚马逊物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板电脑、Fire TV、亚马逊 Echo 和 Alexa 是亚马逊率先推出的一些产品和服务。

点击咨询现在有哪些新兴平台值得关注 >>>

特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表ESG跨境电商观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与ESG跨境电商联系。