亚马逊Alexa Shopping的软件开发经理Ankit Sirmorya是人工智能（AI）和ML领域的新兴思想领袖。他担任全球人工智能中心的社区负责人，该中心致力于快速增长的人工智能。他审查软件工程和数据科学相关的书籍，并在深入分析后提供反馈。Sirmorya还有一个YouTube频道Tech Takshila，拥有全球观众。
Sirmorya 于 2022 年被《分析印度杂志》评为 40 位 40 岁以下数据科学家名单。他还是 2022 年英国年度计算人工智能专业人士的决赛入围者。
在VentureBeat的独家问答采访中，Sirmorya讨论了人工智能如何改变我们与技术的互动方式，它如何影响我们的日常生活，以及它对未来的承诺。此外，我们还讨论了他从印度到成为世界顶级科技公司之一的机器学习专家的旅程。
VentureBeat：是什么培养了你对机器学习的兴趣？
西莫里亚： 童年时对编程的兴趣促使我攻读计算机科学理学学士学位。在攻读本科学位期间，我学习了一些与机器学习相关的课程，这激发了我的兴趣。在那次经历之后，我在佛罗里达大学攻读机器学习研究生学位。我完成了几门数据科学课程，并在著名教授的实验室进行了研究。我在亚马逊的工作涉及将机器学习应用于客户体验问题。此外，亚马逊的机器学习大学让我对数据科学有了更深入的了解，并增加了我对它的兴趣。
VB：消费者如何在日常生活中与人工智能互动，而他们没有意识到？
西莫里亚： 许多人甚至没有意识到他们与人工智能互动的频率。例如，AI在Netflix和Amazon Prime Video等流媒体平台上提供视频推荐。它还在Instagram等社交媒体平台上生成新闻提要，并与Google Home和Amazon Alexa等语音助手进行交互。面部识别的使用是人工智能的另一个应用。在亚马逊，我从事Alexa购物工作，我的团队开发基于机器学习的解决方案，向客户发送个性化的提示和通知。
VB：你如何定义AI和ML之间的实际业务差异？
西莫里亚：当涉及到大数据、分析和席卷全球的更广泛的技术变革浪潮时，这两个术语往往经常出现。人工智能是指能够以被认为是“智能”的方式执行任务的机器。另一方面，机器学习是人工智能的当前应用，其中心是使机器能够通过访问数据进行自我学习。
人工智能可以分为两种基本类型：应用型和通用型。应用人工智能更为普遍;智能交易股票和股票或导航自动驾驶汽车的系统属于这一类。广义人工智能——理论上可以处理任何任务的系统或设备——不太常见，但今天最令人兴奋的发展正在这一领域发生。此外，它还为机器学习的发展做出了贡献。ML应该被认为是人工智能的当前最先进的（而不是一个子集）。
机器学习应用程序可以读取文本并确定作者是在抱怨还是祝贺某人。此外，他们可以听音乐来确定它是否会让某人快乐或悲伤，并找到其他与心情相匹配的作品（例如 Spotify）。有些人甚至可以创作自己的音乐来表达相同的主题，因为他们知道他们的粉丝会喜欢它。
VB：AI和ML目前有哪些重要的用例？
西莫里亚： 一家成功的人工智能公司了解人工智能技术的消费方式。人工智能是一种可用于解决各种商业和工业问题的使能技术。在 1980 年代，SQL 数据库允许以表格形式存储和检索结构化数据。结果，企业资源规划和客户关系管理行业产生了数十亿美元。人工智能还将实现广泛的新应用。其他例子：
- 例如，视觉算法可以检测制造缺陷、识别商店扒手和导航自动驾驶汽车。
- 我们可以将自然语言处理应用于多种目的，例如审查社交媒体上的客户情绪，审查完成合同的法律文件，评估简历和简历以及确定金融交易机会。
- 医疗转录算法还使用语音识别和转录。
- 作为推动者，企业和其他组织可以使用人工智能来解决问题。
VB：我们可能会看到哪些类型的未来用例将部署人工智能？
西莫里亚：人工智能和数据分析有望在不久的将来彻底改变许多行业。人工智能已经在金融、国家安全、医疗保健、刑事司法、交通和智慧城市中进行了大量部署，这些部署改变了决策、商业模式、风险缓解和系统性能。这些发展带来了巨大的经济和社会效益。由于人工智能，曾经被认为不可能的事情现在变得可能，例如无人驾驶汽车。快速GPU和对训练数据的访问都是无人驾驶汽车的关键推动因素。
人工智能有望彻底改变人们熟悉的活动，如餐饮。餐厅可以使用人工智能根据客人的兴趣来确定播放哪些音乐。人工智能甚至可以根据人群的审美偏好来修改墙纸的外观。
人工智能甚至有望将数字技术从二维的、屏幕囚禁的形式中解放出来。主要用户界面可能是我们周围的物理环境。为了玩游戏，与网页互动或阅读电子书，我们一直使用二维显示。有了人工智能和物联网，显示器将不再是主界面，而是环境。无论是互联建筑还是互联会议室，人们都会围绕它们设计体验。您将实际感受到3D体验。
VB：AWS 如何提供 AI 服务来帮助解决问题？
西莫里亚：预先训练的 AWS AI 服务为客户应用程序和工作流程提供现成的智能。人工智能服务可以轻松集成到客户应用程序中，以解决常见用例，例如个性化推荐、联络中心现代化、提高安全性以及提高参与度。客户可以从不断学习的 API 中获得质量和准确性，因为 AWS AI 服务提供的深度学习技术与 Amazon.com 相同。最好的部分是AWS上的AI服务不需要任何机器学习经验。
椰有料原创，作者：小椰子啊，转载请注明出处：http://www.studioyz.com/4034.html
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