亚马逊分享了它如何在整个企业中利用人工智能

从推动Amazon Go商店的技术到新的包装分拣技术，re：Mars的亚马逊高管在其电子商务运营的每一步都分享了有关AI创新的新细节。对于首次召开的火星会议，亚马逊邀请与会者称之为“梦想家和建设者” - 商业领袖，科学家和其他为人工智能和机器学习领域做出贡献的人。在拉斯维加斯活动的周三主题演讲中，亚马逊挥舞着自己的人工智能证书，向其潜在客户和合作伙伴表明，其团队 - 整个企业 - 正在推动最新技术发展。在电子商务运营的每一步，人工智能都在工作：亚马逊分享了它使用人工智能推动电子商务预测的方式，并展示了StyleSnap，这是一款基于人工智能的功能，让亚马逊应用程序中的购物者可以拍摄一件衣服，找到类似的待售物品。

亚马逊还展示了最新的履行中心机器人，称为Pegasus和Xanthus，以及亚马逊称将在几个月内开始商业交付的新型无人机。

对于店内购物，亚马逊透露了有关推动其Amazon Go商店的技术的新细节。为了与家中的客户保持联系，亚马逊透露了它如何推动与Alexa的会话AI。

“亚马逊从一开始就是一家科技公司，”亚马逊全球消费者部门首席执行官杰夫威尔克在周三的主题演讲中表示。他说，他补充道，“我们只是处于真正理解人工智能潜力的初级阶段。

威尔克在1999年作为全球运营团队负责人加入亚马逊时，走过了这样的道路：该公司“主要依靠Skip”来管理包裹履行。Skip不是算法，他说 - “Skip is a dude”。

现在，自动化是亚马逊运营的关键部分。威尔克说，该公司正在部署超过20万台机器人。威尔克说，在部署这些机器人的同时，它还雇用了超过30万名工人 - 这提高了仓库工人的安全性和生产率，同时支付了更高的工资。

Wilke在Amazon.com上进行了产品发现的演变，最初是基于人工策划和畅销书列表。

“这种方法本质上是有偏见的，”他说，并且“未能抓住蘑菇采摘等利基利益。”

这导致了亚马逊的第一个推荐引擎的创建。Wilke概述了亚马逊测试的基于矩阵的完成方法的技术细节，最终导致了其首个商业深度学习模型。

在整个过程中，“我们没有隔离我们的科学家，”他说。相反，数据科学家被整合到专注于产品和客户体验的团队中。“他们从客户体验开始，而不是机器学习算法，”他说。

同样，为了开发店内购物体验，亚马逊Go VP副总裁Dilip Kumar强调，“如果您从真正的客户问题开始，您可以利用机器学习的力量......来建立一流的客户体验。”

为了创造亚马逊Go商店的概念 - “拿你想要的东西，然后去吧”，Kumar表示，亚马逊不得不选择技术来消除结账流程。它决定了计算机视觉。

他说，要解决的第一个问题是确定客户帐户及其在商店中的确切位置。亚马逊利用几何和深度学习不仅可以预测客户账户位置，还可以准确地将交互关联到正确的客户账户。

要解决的下一个问题是对象识别问题，它带来了一系列挑战 - 包括有限的培训数据。亚马逊创建了合成数据集来解决这个问题，Kumar说 - 这是一种公司用于需要大量数据集的所有AI项目的技术。

“这些问题中的每一个都很难，但它们必须能够达到准确性，才能使这种体验有效，”库马尔说。目前在西雅图，旧金山，纽约和芝加哥有12家亚马逊Go商店。

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