亚马逊用AI“重塑金身”

1995年，乘着美国互联网的高速发展的东风，杰夫·贝索斯推出了互联网电商平台——亚马逊。今天我们看到的亚马逊是一个综合性的网购商城，销售图书音像、数码家电、母婴百货、钟表首饰、服饰箱包、鞋靴、运动户外等成千上万种商品，但当时的亚马逊只是一个网络书店。

据香港经济日报报道，近日亚马逊已经宣布将在纽约长岛和弗吉尼亚州水晶城兴建第二总部，但该计划遭到了不少当地居民和议员的反对。不少声音认为，亚马逊项目的回报率太低，纽约市政府向亚马逊提供的税务优惠金额应留给更有需要的人。此外，皇后区的居民和议员反映，亚马逊选址附近为纽约低收入劳工的聚居地，该计划将推高附近楼价，迫使他们要迁离这个邻近商业地区的地方，且该计划将让当地地铁、交通和排污等设施负荷大大增加。

最新消息称，新总部两地将要平分50亿美元投资，并在东海岸的田纳西州纳什维尔设立运营中心。新总部的成立，自然也需要新鲜血液的注入，亚马逊目前已经拥有了61.3万的员工，据悉，它将在未来的20年内扩招5万名左右员工。

作为美国乃至整个世界数一数二的网络电子商务公司的亚马逊，在企业文化上面也与其他的公司有着很大不同，其苛刻的考核机制几乎让每个员工都哭过。亚马逊的创始人杰夫·贝索斯为全公司员工留下了14条核心价值观，从一线员工到团队经理，每个人都必须遵守其原则，其中首条就是客户第一。他要求公司的员工以客户为出发点，积极且努力地工作，保持和客户之间的信任关系。

亚马逊新总部“热带雨林带进城市”

AI如何深入亚马逊

一直以来，亚马逊好像跟高科技搭不上边，但最近几年 AWS、Alexa 等高科技产品却频频抢占头条；而在最近一季财报中，亚马逊却表现亮眼，市值逼近 7000 亿。这背后是亚马逊对自己的重塑，其核心是改变原有的孤立文化品性，将人工智能融入公司的每一个细胞。最近，雷锋网刊登了《连线》杂志通过一篇长文讲述了亚马逊用AI“重塑金身”的过程。

2014 年初，斯里坎斯·希鲁梅拉见了亚马逊 CEO杰夫·贝索斯。希鲁梅拉是计算机方面的科学家，2005年离开IBM加入亚马逊。

21 世纪20年代初，其实亚马逊并没有及时通过 AI 借力，但它们已经意识到了这项技术的迫切性。显然，AI 将成为这个时代最关键的战场，包括谷歌、Facebook、苹果和微软在内的超级巨头都在这里布下了重兵，而亚马逊却没能及时跟上时代的脚步。我们向每个团队的负责人都问了同样的问题，“你准备怎么利用这些技术并把它们整合进自己的业务？”亚马逊设备和服务业务副总裁大卫·利普回忆道。

亚马逊CEO 杰夫·贝索斯

在年度计划会上，业内专家将自己有关机器学习的想法一股脑说给了杰夫·贝索斯听。当时他心里很清楚，整体重做现有系统风险实在太大，但他也深知，经过 20 年的调整，机器学习技术已经在图像和语音识别这两个与亚马逊业务不相关的领域取得了出色的成绩。

“业内还没人真正将深度学习应用在产品推荐上且把亚马逊甩开。”他说道，“因此，我们先要给自己以信心。”其实希鲁梅拉当时还没做好准备，但贝索斯的胃口很大。因此，希鲁梅拉直接分享了自己更激进的方案，即借助深度学习重新定义推荐系统的工作方式。在这个过程中，可能会用到他的团队还没掌握的技术、不存在的工具，甚至是没人想过的算法。贝索斯喜欢这场赌注，所以希鲁梅拉改写了新闻稿后就投入到紧张的工作中去了。

有这个先见之明的可不止希鲁梅拉一人，其他部门的负责人也曾带着自己的六张纸来找过贝索斯，他们负责的是完全不同的产品，服务的客户也不是一群人。不过，他们的想法都与希鲁梅拉类似，即要用先进的机器学习技术改造亚马逊的部分业务。其中，还有一些主管提出要重塑现有业务，比如机器人和AWS云服务。还有一些高管提出要创建全新业务分支，如基于语音的家用电器，而这个想法最终进化成了 Echo。

尽管亚马逊内部一直有“单线程”的文化传统，但 AI 的加入让各个团队开始打破界限，他们先在项目上携起手来，与其他团队分享解决方案成了工作中的新常态。这样一来，亚马逊公司里的 AI 孤岛开始相互连接。

在形容自家庞大业务的每一部分如何像永动机一样协同运作时，亚马逊经常会用到“飞轮”一词。现在，这台永动机上多了 AI 这个重要的飞轮，它能通过创新为其他团队提供动力，而别的团队则可借新技术开发新产品和服务，从而影响到其他团队甚至是整个公司，形成一个良性循环。除此之外，亚马逊还能用机器学习平台为其他公司提供付费服务，在大赚一笔的同时还能拿到更多数据进一步反哺整个平台。

亚马逊搜索业务副总裁斯里坎斯·希鲁梅拉，开了用机器学习改进亚马逊软件的先河

从一个深度学习领域的追随者变成令人生畏的巨头，亚马逊恐怕耗费了无数个“六张纸”。不过，这场转变的结果已经融入到整个公司，它的印记随处可见。

更好地招揽人才

亚马逊在 AI 领域的拳头产品是智能音箱——Echo 和在背后驱动它的 Alexa 语音平台。想打造完善的系统，也就意味着要将贝索斯最爱的《星际迷航》系列中那台话唠计算机变成现实。可是，它需要的人工智能技术却是亚马逊最缺乏的。更可怕的是，那些有能力完成这套系统的专家中很少有人愿意为亚马逊工作。谷歌和Facebook搜罗走了大量 AI 顶级人才。“我们现在是弱者。”亚马逊副总裁尼尔·林赛说道，“亚马逊给人的印象不好，学界认为它们对研究型人才不友好。”华盛顿大学教授多明戈斯说道。亚马逊一心只想着消费者和其零碎的文化氛围不符合学术界的调调，而且它们的待遇也比不过竞争对手。“在谷歌你就像还用着尿不湿的孩子，可以为所欲为。”多明戈斯说道。“在亚马逊你可能得在小隔间里自己设置电脑。”更可怕的是，外界一直认为亚马逊是一家将创新工作守在公司机密下的公司。

由于亚马逊没什么AI人才，所以他们只能凭着超厚的钱包开始买买买。“在 Alexa 的开发初期，我们买了很多公司。”Limp说道。2011年 9 月，亚马逊吞下了一家语音撰文子公司—— Yap。2012 年 1 月，亚马逊又买下了一家来自英国剑桥的AI 公司—— Evi，，其生产的软件能像Siri 一样响应各种语音要求。2013年1月，亚马逊又收购了Ivona，这家波兰公司在文本转语音上有自己的一套，而该技术 Echo开口说话的关键。

不过，亚马逊的保密文化还是阻碍了它们从学术界吸引顶级人才的脚步。原本亚马逊想将业内的超级明星亚历克斯·斯摩拉招致麾下。“他确实称得上是深度学习教父之一。”亚马逊 AWS 业务深度学习和AI主管麦特·伍德介绍道。不过，最终斯摩拉拒绝了这份邀约，选择在卡耐基梅隆的一个实验室安顿下来。

亚马逊Echo产品展示

不过，亚马逊有自己的闪光点。由于它们会现在蓝图中放出产品功能，而有些功能挑战性十足，这就会吸引许多野心勃勃的科学家。Echo 的语音特性需要相当程度的会话 AI 技术支持，比如“唤醒词”、识别并转译命令、提供正确答案等，而这些技术当时都不存在。

Alexa 效应造就AI风口

即使亚马逊没有公布最终产品是什么，这个项目也吸引了Rohit Prasad（备受尊敬的语音识别科学家）的关注。在他看来，亚马逊缺乏 AI 专家是它们的一大特点，而不是 bug。“这里是一块带开垦的新天地。”他说道，“谷歌和微软搞语音项目已经很多年了。在亚马逊我们可能得从头做起并解决很多难题。”2013 年刚加入亚马逊，他就被派去做 Alexa 项目。“这款设备还只是个硬件，而且处在最早阶段。”他回忆道。

Echo 音箱面临的最棘手问题是被称为远场语音识别的技术，为了它亚马逊不得不开辟出新天地。这项技术不但包含转换并译出远处传来的语音命令，还要克服各种外界噪音和其他听觉干扰。另一大挑战则是设备不能花太多时间去理解语音命令，它需要将语音传到云端并迅速反馈答案，整个过程得像顺畅地聊天。

此前就有人花了10亿美元研发过远场技术，亚马逊可不造核潜艇，它们只是想把这项技术整合进一个厨房设备里，它必须足够便宜才行。“当时我的团队里有 90% 的人都不相信这事能办成。”Prasad 说道，“我们其实有个技术咨询委员会，但亚马逊没告诉它们我们在干什么。不过它们好像有些先知先觉，直接告诉我们，别碰远场识别。”

公司的各个团队开始意识到，Alexa 也可以为它们旗下的各种项目提供语音服务。“于是，各种数据和技术开始凝聚到一起。”Prasad 说道。随后，第一批亚马逊产品开始整合 Alexa。 “一旦我们拥有了基础语音能力，我们就能把它融入到非Alexa 设备中，比如 Fire TV、语音购物及最终的 AWS。”尼尔·林赛说道。

亚马逊内部漂浮的 AI 孤岛终于越来越近了。另一个促进亚马逊转型的关键环节是，一旦有数百万用户开始使用 Echo 或其他 Alexa 设备，就意味着它们正式在该领域扎根了。亚马逊能获得海量的数据，很有可能是史上最大的语音驱动设备的交互。这些数据成了亚马逊招聘人才最好的筹码。随着使用 Alexa 人数的不断增加，亚马逊获得的信息不但能够提升系统表现，还能为自家的机器学习工具和平台充电，同时还让自己成为机器学习科学家乐于加入的大磁铁。这个重要的“飞轮”终于转起来了。