高明輝 劉幸 亞馬遜Prime Video國際事業(yè)部

科技改變生活，科技創(chuàng)造未來

高明輝 劉幸 亞馬遜Prime Video國際事業(yè)部

本文介紹了歷史上前兩次革命-工業(yè)革命、信息革命對人類的影響，提出第三次重大變革是智慧革命，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能三個科技領(lǐng)域的發(fā)展是智慧革命的基礎(chǔ)。

智慧革命 云計算 大數(shù)據(jù) 人工智能

經(jīng)歷了工業(yè)革命和信息革命后，現(xiàn)在科技界認為我們到了一個智慧革命的前沿。智慧革命才剛剛開始，會對社會產(chǎn)生很大的沖擊，既有積極的也有消極的，如何加深對其理解,把消極方面向積極方面引導，是一個很大的難題。

工業(yè)革命，是人類歷史上第一次意義重大的變革，基本是從無到有的過程。中國的《清明上河圖》展示了優(yōu)美的田園風光，其中有幾個地方值得注意，比如拉車、騎驢、劃行的船，這些都是依靠人力和自然的力量。但在工業(yè)革命，人類歷史上第一次產(chǎn)生了機器的力量。

第二次重大變革發(fā)生在幾十年前，被稱為信息革命。信息革命是一個虛擬化過程，比如電商是一個將工作流程虛擬化的過程?，F(xiàn)在如果沒有微信的話，大家怎么取得聯(lián)系？世界上最大的書店在美國，確實很大，但是要找到一本書非常困難，幾乎不可能。信息革命之后，我們則可以悠閑地坐在椅子上，欣賞、觀察到任何想看到的信息。但是信息需要管制，比如極端主義思想的到處傳播需要管制，臉書等采取了很多措施，能夠?qū)σ恍┎缓玫男畔⒂兴刂啤?/p>

第三次重大變革是智慧革命。在它發(fā)生之前，所說的智慧就是人類智慧，但是在短短十幾、二十年間，人類已經(jīng)創(chuàng)造出新的智慧，也就是人造的非人類智慧，它影響非常大。大家知道工業(yè)革命花了幾百年的時間，信息革命也花了幾十年的時間，這兩個革命大家可以花足夠的時間去適應。工業(yè)革命可以建學校，后來農(nóng)民變成工人。信息革命開創(chuàng)計算機課程，后來工人變成程序員。而智慧革命，是怎樣的一個適應過程，還是未知。世界圍棋第一的棋手柯潔2017年5月23日、5月25日、5月27日在浙江嘉興桐鄉(xiāng)的“中國烏鎮(zhèn)圍棋峰會”上，與阿爾法圍棋（AlphaGo）舉行三番棋大戰(zhàn)，0比3告負，這讓我們看到了人工智能戰(zhàn)勝人類智慧的典范。

智慧革命之后會是怎樣？我們不知道答案。也許，在未來回答這個問題，已經(jīng)不是人類智慧。但是，我們現(xiàn)在知道，以下三個科技領(lǐng)域的發(fā)展是智慧革命的基礎(chǔ)，將會引領(lǐng)和創(chuàng)造未來。第一個領(lǐng)域是云計算，第二是大數(shù)據(jù)，第三是人工智能。因為亞馬遜也是做媒體的，我們希望用一個媒體的案例來講一下，這些最新的科技發(fā)展對媒體會有什么影響，對現(xiàn)在的影響以及對未來影響的一些預測。

第一個云計算，電影《黑客帝國》中有非常經(jīng)典的鏡頭，非常好地總結(jié)了云計算的本質(zhì)。這個電影是一個非常經(jīng)典的科幻片，其中有個鏡頭非常有意思，提到云計算的幾個特點。第一在你需要的時候，說一聲就會出現(xiàn)；第二是拓展性，需要成千上萬的機器；第三是易用性，不需要種種程序就能得到計算能力。

最近幾年不管是傳統(tǒng)媒體還是新興媒體，轉(zhuǎn)型速度都非?？臁Ｈ哪昵案蠹艺勗朴嬎愕臅r候，還有很多人表示對云計算非常困惑，不太理解，不夠信任。但是現(xiàn)在國內(nèi)外的很多媒體公司和企業(yè)，幾乎都已經(jīng)應用了云計算技術(shù)，發(fā)展速度非常驚人。大家對云計算的概念大多還停留在云計算的基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）層次，其實云計算涵蓋了很多，包括網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、安全，還有各類的應用型和托管型服務(wù)。亞馬遜公司開始云計算研究和開發(fā)到今年為止已經(jīng)走過11年的歷程，是云計算領(lǐng)域的一個先行者。在云計算發(fā)展過程中，我們更多注重為用戶提供PaaS平臺層的服務(wù)。最近幾年亞馬遜公司做了策略上的變化，為用戶提供高附加值的功能型服務(wù)，比如人工智能。我們最近幾年花費大量的精力和資源在人工智能上做了大量的研究和開發(fā)。

以人工智能為例，用戶把數(shù)據(jù)傳上去之后，就直接建立了人工智能模型的學習。通過云計算強大的計算平臺，同時進行分布式優(yōu)化和學習，用最快的速度把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成對用戶真正有用的一些商用信息。所以云計算確實能夠幫助廣大各行各業(yè)的用戶，尤其是媒體用戶，能夠?qū)崿F(xiàn)一種更簡潔、輕快而且是低成本的創(chuàng)新。云計算還有一個非常強的優(yōu)勢，它能夠幫助很多用戶解決一類問題-幫助本土企業(yè)快速走向全球。亞馬遜Prime Video在去年2016年12月23號一天的時間內(nèi)在全球240個國家和地區(qū)同時上線了亞馬遜視頻業(yè)務(wù)，如果沒有云計算的支撐，要做到一天實現(xiàn)全球的覆蓋幾乎是無法實現(xiàn)的。所以云計算能夠幫助企業(yè)快速實現(xiàn)它的全球部署。現(xiàn)在有各大云平臺做全球數(shù)據(jù)中心的部署，隨著用戶需求不斷增加，科技不斷創(chuàng)新，云計算在全球領(lǐng)域不同國家和地區(qū)覆蓋范圍會更廣，發(fā)展空間會更大。人只要存在一天就會產(chǎn)生很多的數(shù)據(jù)，之前海量數(shù)據(jù)無法得到有效應用是因為無法存儲和得到結(jié)果。數(shù)據(jù)存放在哪里？大數(shù)據(jù)提出了一個很好的解決方案。世界最大的數(shù)據(jù)中心在哪里？在中國河北省廊坊市。似乎有一個詩人或者作家說過這么一句話：“世界最大的是海洋，比海洋更遼闊的是天空，比天空更遼闊的是心靈?！碑斈阌泻芏酂o序的數(shù)據(jù)的時候，就需要人工智能。

人工智能的發(fā)展非常迅猛，對人類來說可能還沒有完全準備好，事情已經(jīng)發(fā)生了。我想放一個簡單的視頻《2011太空漫游》，故事情節(jié)大概是飛船上的計算機突然有了自己的意識，意識到自己的存在，意識到自己想做一些事情，當兩個宇航員發(fā)現(xiàn)計算機有自我意識的時候想關(guān)掉它，但是這件事被計算機發(fā)現(xiàn)了，之后發(fā)生的事情是計算機和其中一個宇航員的一段對話，最后一個鏡頭很有意思。如果當我們面對一個有意識的事物，我們會非常迷茫，不知道怎么辦。

人工智能有多種方式，比如智能音響，你可以和它說話。音響本身設(shè)計有不同的芯片、部件，這只是表面現(xiàn)象，真正的核心在背后的人工智能和算法。聽說谷歌在做一件事，讓人工算法來設(shè)計新的人工算法，直接跳出人這一步。但這并不現(xiàn)實，第一顯然人工智能不屑于寫程序，直接編算法，第二這純粹是人類的一廂情愿。

云計算是基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)是重要的輸入，人工智能是工具。因為大家是做媒體的，下面用一個案例來說明技術(shù)引領(lǐng)視頻技術(shù)的發(fā)展。

過去的電視機連接有很多不同的外接終端盒、連接線?，F(xiàn)在的電視終端沒有外接終端盒、連接線，手機可以看電視，也可以玩游戲。這些只是表面現(xiàn)象，如果沒有背后的云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能，完全沒有意義。

幾年前大家更多是在DVD商店，瘋狂的搜索自己喜歡的內(nèi)容，這可以通過分析自己購買的行為來選購同類DVD內(nèi)容。大家通過簡單設(shè)定規(guī)則對行為做一些分析和判斷，但是發(fā)現(xiàn)一旦數(shù)據(jù)量不斷的增長的時候，人類已經(jīng)沒有辦法再繼續(xù)很好的管理所有的信息和數(shù)據(jù)了。

接下來給大家介紹一下機器學習過程中所經(jīng)歷的不同階段。對于一類比較喜歡觀看動作片的人群，我們會根據(jù)他們之前的一些觀看習慣，在未來不斷給他推薦同類的動作片。大家會發(fā)現(xiàn)這種模型是線性回歸的模型，它推薦的維度是非常單一的，只有一個維度，非常依賴于基于過去的歷史數(shù)據(jù)來進行一些推斷，在早期的時候，它還是一種比較簡單有效的推薦方式。亞馬遜在早期的時候，也是通過線性回歸的方式來對它的電商用戶進行購物推薦。之后我們發(fā)現(xiàn)線性回歸只能對一個維度進行推斷和學習，但其實很多時候我們更需要有多個維度的分析，例如決策樹模型就可以同時對多個維度進行推斷，例如對觀看的內(nèi)容、性別、年齡等進行推斷和學習，能在過程中大大提高推斷的精確度。我們會發(fā)現(xiàn)，如果維度不斷地增加，比如從三、四個維度增長到一千個維度，由于計算量太大，這種方法就不能滿足需求了。此時，有一種更優(yōu)化的推薦模型，就是隨機森林狀模型。決策樹模型有一個缺點，即完全取決于某一個維度來進行推薦。其實在現(xiàn)實生活中，可能男性80%時間是喜歡看動作片，但是20%時間也會嘗試看一些言情片或者喜劇片，這時候我們就需要引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上面有點，點和點之間都是連接的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更多是從覆蓋率的角度，通過一個模糊的算法，更加接近現(xiàn)實生活中一些事情的形態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有一個問題，當數(shù)據(jù)量大到海量的時候，維度也到了海量的時候，網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)會變得極為復雜。于是之后我們又引入了現(xiàn)在應該是大家談的最火最熱的話題，也可以說是鉆石上的皇冠，叫深度學習。所謂深度學習，會同時推斷一個或多個維度，把推斷出來的結(jié)果分層次進行融合，進行更精準的用戶推薦。當然融合的手段有很多種。

從人工模式到線性回歸模型到?jīng)Q策樹模型到隨機森林狀模型到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型再到深度學習，我們走過了很長的探索歷程。我們推測，以后的世界會建立在云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能的基礎(chǔ)上。因為有大數(shù)據(jù)和人工智能，出現(xiàn)了非常多非常復雜的商業(yè)模式，可以建立在共贏和多贏的基礎(chǔ)上。但是我認為最重要的一點是個性化內(nèi)容，個性化內(nèi)容遠遠超出現(xiàn)在所謂的個性化推薦或者個性化定制的內(nèi)容。舉個例子，一個男生追求一個女生，可以帶她看一場電影，她可能喜歡或者不喜歡，在未來可以幫助她定制一部電影，完全符合這個女生的喜好，每個鏡頭都可以打動她的心，這不是科幻。我們也完全相信以后所謂的藝術(shù)創(chuàng)造，包括畫圖、創(chuàng)作音樂、寫劇本，可能人工智能比我們?nèi)祟愖龅囊茫驗槿斯ぶ悄艿膶W習能力更強。中國有句話叫“讀萬卷書就可以寫出比較好的詩”，如果機器學習的話，可以讀億萬本書，能力能夠非常強。

大家可能會有一個比較困擾的問題，在未來，我們?nèi)说降鬃鍪裁?，人存在的價值是什么？現(xiàn)在在美國或者在歐洲，很多人想以后很可能不工作，提供最基本的工資保障生活。從我們做視頻的角度來說，有一點不一樣的想法。我們都是普通人，活在這個世界上，會經(jīng)歷很多的事情，引用我非常喜歡的一段話來說：“每個普通人都有驚心動魄，波瀾壯闊的故事。我們每個人的不完美，是沒有任何完美的智慧可以替代的。”