亞馬遜的六頁備忘錄很有名。高管們必須每年寫一份計(jì)劃書，列出他們的商業(yè)計(jì)劃。鮮為人知的是，這些備忘錄總要回答一個特殊問題：你打算如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)?亞馬遜的高管們普遍表示，亞馬遜并不鼓勵作出像“不多”這樣的回答。
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種形式，其從數(shù)據(jù)中挖掘出可用于預(yù)測的有價值信息。當(dāng)杰夫·威爾克(Jeff Wilke)于1999年加入亞馬遜時，機(jī)器學(xué)習(xí)就在亞馬遜扎根了。如今威爾克已經(jīng)是杰夫o貝索斯(Jeff Bezos)的副手，他成立了一個科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，研究亞馬遜的內(nèi)部流程，以提高效率。他將自己的研究人員編成業(yè)務(wù)單元，將自我評估和改進(jìn)的循環(huán)變成了默認(rèn)模式。很快這個循環(huán)就加入了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如第一時間自動推薦顧客可能喜歡的書。隨著貝索斯的野心越來越大，自動化預(yù)測也越來越重要。
其他科技巨頭也開發(fā)了更為亮眼的人工智能技術(shù)，譬如Facebook的面部識別軟件、蘋果的Siri數(shù)字助理、Alphabet的自動駕駛汽車和圍棋大師等等。相比之下，亞馬遜采用了一種更低調(diào)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。亞馬遜也有Alexa與Siri競爭，而且該公司在其云計(jì)算中提供預(yù)測服務(wù)。但對該公司成功最關(guān)鍵的算法，是其用于不斷簡化自身運(yùn)營的算法。反饋循環(huán)看起來與面向消費(fèi)者的人工智能是一樣的:構(gòu)建服務(wù)，吸引客戶，收集數(shù)據(jù)，讓電腦從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，所有這些都是人力無法模仿的。
物流中心的算法
亞馬遜在北美地區(qū)有超過100個物流中心，在全球其他區(qū)域還有超過60個類似的巨型倉庫，是其2070億美元在線購物業(yè)務(wù)的心臟。這里負(fù)責(zé)儲存并配送亞馬遜電子商務(wù)平臺所銷售的商品。在西雅圖市郊的一個物流中心，包裹以摩托車的速度沿著傳送帶疾馳而過。整座設(shè)施內(nèi)噪音震耳欲聾，而且里面似乎沒有人類員工。相反，在一個足球場大小的隔離區(qū)里，有成千上萬個長方體擱架單元，每一個都有1.8米高。亞馬遜稱之為“豆莢”。數(shù)以百計(jì)的機(jī)器人把這些“豆莢”拖來拖去。在人們的眼中，諸如牙膏、書籍和襪子等各種商品的堆放雜亂無章，但在指導(dǎo)這一過程的算法方式看來，一切都井然有序。
人類員工站在圍繞這個“機(jī)器人領(lǐng)域”柵欄的縫隙中。有些人從機(jī)器人帶給他們的“豆莢”中挑選物品;還有一些人把東西裝進(jìn)空箱子里，然后被傳送帶運(yùn)走并儲存起來。無論他們是挑選還是放置一件物品，他們都會用條形碼閱讀器掃描產(chǎn)品和相關(guān)的貨架，以便軟件能夠跟蹤實(shí)時位置。
負(fù)責(zé)開發(fā)這些算法的是亞馬遜首席機(jī)器人專家布拉德o波特(Brad Porter)。其團(tuán)隊(duì)是威爾克領(lǐng)導(dǎo)的物流中心優(yōu)化小組。波特先生關(guān)注的是“豆莢間隙”，即在機(jī)器人將“豆莢”貨架拖回工作站之前，人類員工必須等待的時間。更少更短的間隔意味著更少的人工等待時間，也就意味著貨物更快地通過倉庫，最終更快地送貨上門。波特的團(tuán)隊(duì)一直在試驗(yàn)新的優(yōu)化方法，但他們推出新方法時也非常謹(jǐn)慎，畢竟機(jī)器人領(lǐng)域的交通堵塞可能更加嚴(yán)重。
亞馬遜云服務(wù)AWS是另一個核心基礎(chǔ)設(shè)施。它支撐著亞馬遜260億美元的云計(jì)算業(yè)務(wù)，該業(yè)務(wù)允許企業(yè)在沒有服務(wù)器的情況下托管網(wǎng)站和應(yīng)用程序。
AWS機(jī)器學(xué)習(xí)的主要用途是預(yù)測計(jì)算需求。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)用戶涌向客戶服務(wù)時，計(jì)算能力不足可能會導(dǎo)致錯誤，而當(dāng)用戶遇到錯誤頁面時，則會導(dǎo)致銷售損失。AWS負(fù)責(zé)人雅西(Andy Jassy)表示:“我們不能說我們?nèi)必洝?rdquo;為了確保永遠(yuǎn)出現(xiàn)這種情況，云服務(wù)團(tuán)隊(duì)會對客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。亞馬遜無法看到服務(wù)器上托管的內(nèi)容，但是它可以監(jiān)視每個客戶獲得了多少流量、連接持續(xù)了多長時間以及其穩(wěn)定性。與其物流中心一樣，元數(shù)據(jù)所提供機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠預(yù)測云服務(wù)的需求。
亞馬遜云服務(wù)最大的客戶之一就是亞馬遜自己。其他亞馬遜公司想要的主要東西之一就是預(yù)測。需求如此之高，以至于AWS設(shè)計(jì)了一種名為Inferentia的新芯片來處理這些任務(wù)。雅西表示，Inferentia芯片將為亞馬遜節(jié)省所有機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的成本，。他表示:“我們相信，這至少可以大幅提高成本和效率。”此外，Alexa中識別聲音和理解人類語言的算法將是亞馬遜云服務(wù)采用Inferentia芯片的一大受益者。
該公司最新的算法投資是亞馬遜的無人商店Amazon Go。數(shù)百臺攝像機(jī)從上方觀察購物者，將視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成3D輪廓，用于跟蹤他們處理產(chǎn)品時的手部動作。該系統(tǒng)可以查看購物者購買了哪些商品，并在他們離開商店時將其記入亞馬遜賬戶。Amazon Go的負(fù)責(zé)人迪利普·庫馬爾（Dilip Kumar）強(qiáng)調(diào)，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r追蹤購物者的身體運(yùn)動。他表示，亞馬遜沒有使用面部識別技術(shù)來辨別顧客，也沒有將他們與自己的亞馬遜賬戶聯(lián)系起來。相反，這是通過在門口刷條形碼來實(shí)現(xiàn)的。該系統(tǒng)=通過對數(shù)百臺攝像機(jī)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，來確定購物者的消費(fèi)需求。盡管實(shí)驗(yàn)者盡其所能，也無法騙過系統(tǒng)偷走物品。
其他應(yīng)用
人工智能身體追蹤技術(shù)也在亞馬遜物流中心興起。該公司有一個試點(diǎn)項(xiàng)目，內(nèi)部稱為“Nike意圖檢測”系統(tǒng)，其為物流中心員工提供的服務(wù)和無人商店Amazon Go為購物者提供的服務(wù)類似:跟蹤他們在貨架上挑選和擺放的商品。這個想法是為了徹底擺脫手持條形碼閱讀器。這種手動掃描需要時間，對工人來說也很麻煩。理想情況下，他們可以把物品放在任何他們喜歡的架子上，同時系統(tǒng)會監(jiān)視和跟蹤一切舉動。“同以往一樣，我們的目標(biāo)是提高效率，使產(chǎn)品流動速度最大化。”波特表示，“員工們覺得這很自然。”
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