A AWS espera que uma polvilha de ferramentas e serviços de inteligência artificial amoleça os apetites dos usuários da AWS que não são especialistas em AI, enquanto também acompanham os concorrentes agressivos da nuvem.
A AWS apresentou cinco serviços de inteligência artificial ( AI ) para sua plataforma de nuvem pública na AWS re: Invent 2017. Esses serviços AWS AI incluem um trio de serviços de aprendizado profundo para executar tarefas de idiomas, recursos de vídeo para serviços existentes e até mesmo um vídeo gravado com computação a bordo .
Provavelmente, o destaque da IA foi o Amazon SageMaker, um serviço gerenciado com 10 algoritmos de aprendizado de máquinas populares para orientar desenvolvedores e cientistas de dados inexperientes com a tecnologia AI. O serviço usa cadernos Jupyter de código aberto para visualizar dados do Serviço de Armazenamento Simples ( S3 ), e pode executar frameworks como TensorFlow e Apache MXNet.
SageMaker desenvolve o serviço de Aprendizado de Máquinas da Amazon para profissionais de TI para construir, manipular e treinar modelos de aprendizagem de máquinas, disse Karl Freund, analista sênior da Moor Insights & Strategy.
“Antes de terem soluções de produtos pontuais, agora eles têm uma plataforma”, disse ele.
Intuit, uma empresa de software empresarial e financeira, possui mais de 40 produtos e características baseados em aprendizagem de máquinas e AI, incluindo seu popular software TurboTax e QuickBooks. A empresa planeja incorporar o SageMaker em suas cargas de trabalho e, mais tarde, seu software, em combinação com experiência interna em AI e aprendizado de máquinas, disse Ashok Srivastava, vice-presidente sênior e diretor de dados da Intuit.
A estratégia AI da Intuit é rotear a AI em suas linhas de produtos para reforçar a proteção de segurança e fraude, além de aprimorar o atendimento ao cliente com AI e linguística computacional para responder questões fiscais, personalização de produtos e detecção de erros de entrada. Intuit irá rodar SageMaker nessas iniciativas com uma equipe interna que desenvolveu cerca de 150 pedidos de patente pendentes.
“Nós estamos seguindo AI e aprendizagem de máquina nos últimos 10 anos”, disse ele. “[Nós vemos a] plataforma da nuvem como outro passo na direção em que nos dirigimos”.
A Amazon possui uma parcela de clientes empresariais que utilizam os serviços da AWS AI, como Liberty Mutual e Capital One, mas seu pão é amanteigado pela comunidade inicial, que tem menos barreiras à adoção e experimentação de AI .
“As empresas são um pouco lentas para se adaptar, porque são grandes e precisam pensar as coisas”, disse Freund. A Amazon Lex fez algumas incursões com empresas maiores, disse ele, e os desenvolvedores corporativos desenvolvem habilidades e funcionalidades para os consumidores na plataforma Alexa. A amplitude de serviços da AWS pode reduzir os custos, e esse foi o maior ponto de venda do fornecedor da nuvem para empresas de todos os tamanhos. “A estratégia da Amazon tem sido, e acredito que ainda é, para explorar sua incrível escala e calcular para oferecer plataformas de produção de muito baixo custo na AWS”, disse ele.
Mas outros fornecedores da nuvem entraram na raça AI, notadamente a Microsoft, que infundiu a tecnologia AI em produtos. Isso proporciona um desafio para a Amazon não só conquistar clientes inclinados a permanecer na plataforma Azure, mas também influenciar empresas que estão bloqueadas em contratos de licenciamento.
“A Amazon está focada em fornecer o nível de serviço [ferramentas], mas não as vejo no jogo do produto e não as vejo fazendo tanto com o próprio AI”, disse Adrian Bowles, analista da Aragon Research. “A Amazon é, de muitas maneiras, como uma grande caixa de lojas. Eles têm tudo de tudo, mas se você tiver necessidades especiais, talvez não”.
Srivastava disse que gostaria de ver mais aprimoramentos no AWS AI para previsões numéricas e de texto, detecção de anomalias e otimização distribuída, mas a Intuit não planeja se mudar para outro provedor de nuvem. “A escala com a qual [AWS] está operando e a visão de que eles realmente combinaram com os roteiros que nos interessamos em perseguir”, disse ele.
Outros serviços da AWS AI se concentram em tecnologia de video e imagemprocura atrair uma grande quantidade de clientes. O Rekognition Video, um serviço que detecta e categoriza milhares de objetos e faces em um vídeo, é uma ramificação da Rekognition Image , que detecta e avalia imagens.
O Escritório do xerife do condado de Washington, a oeste de Portland, usa a imagem de Reencontro do Amazon para pesquisar de forma cruzada ou imagens de testemunhas oculares de suspeitos desconhecidos em crimes com cerca de 300,000 tiros para identificar pessoas de interesse. O esforço fornece pistas para os detetives perseguir e tem ajudado em cinco casos desde o início do projeto há menos de um ano.
“Isso pode soar como um pequeno número, mas quando você está falando sobre cinco casos em que não tínhamos um deputado ou detetive procurando fotos manualmente, é uma grande economia de tempo”, disse Chris Adzima, analista sênior de sistemas de informação da escritório do xerife.
Enquanto o município hospeda a maioria das suas cargas de trabalho nas instalações, a equipe da Adzima usa Rekognition Image junto com o S3 para armazenar imagens e Elastic Compute Cloud para impulsionar o projeto, que ele estima economiza contribuintes milhares de dólares em comparação com um software e hardware de reconhecimento de imagem mais práticos .
“Alguns dos serviços da AWS, estamos falando de US $ 6 por mês”, disse ele. “Eu não posso vender um pedido de $ 30,000 se nós só vamos ajudar cinco casos a cada seis meses, mas posso vender $ 6 por mês”.
A Adzima planeja usar o Rekognition Video para analisar todas as faces em cada quadro de um vídeo, em vez de confiar em uma única imagem embaçada de uma câmera de vigilância, para determinar a imagem mais nítida e identificar os recursos faciais mais precisamente. Ele também está considerando Kinesis Video Streams, outro serviço apresentado no re: Invent, que transmite o conteúdo de vídeo de dispositivos para a nuvem para processamento posterior.
E ele vê potencial em DeepLens, uma câmera de vídeo com computação integrada para aprendizagem profunda, que pode identificar suspeitos por suas cicatrizes, marcas e tatuagens. A Adzima também planeja experimentar com um modelo SageMaker implantado no DeepLens que pode determinar a intenção de um suspeito em tempo real, para ajudar os deputados a responder de forma mais rápida e adequada, como desacreditar uma situação se uma pessoa se tornar hostil.
Mas ele vê limitações no Vídeo Rekognition, como a capacidade de treinar modelos e a velocidade do serviço de vídeo – os segundos podem ser uma eternidade para deputados vulneráveis. “É bom e rápido, mas não vai ser algo que eu use como eu gostaria”, disse ele.
A AWS também adicionou três serviços de processamento de idiomas com recursos de aprendizado de máquina. Transcrever fornece reconhecimento de voz de longa duração para analisar arquivos e retornar seu conteúdo como texto, arquivos de log ou legendas. O Translate usa modelos de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda para automatizar a tradução da linguagem humana. Comprehend fornece processamento de linguagem natural para extrair entidades, frases-chave, linguagem e sentimento de um documento.