高明辉 刘幸 亚马逊Prime Video国际事业部

科技改变生活，科技创造未来

高明辉 刘幸 亚马逊Prime Video国际事业部

本文介绍了历史上前两次革命-工业革命、信息革命对人类的影响，提出第三次重大变革是智慧革命，云计算、大数据、人工智能三个科技领域的发展是智慧革命的基础。

智慧革命 云计算 大数据 人工智能

经历了工业革命和信息革命后，现在科技界认为我们到了一个智慧革命的前沿。智慧革命才刚刚开始，会对社会产生很大的冲击，既有积极的也有消极的，如何加深对其理解,把消极方面向积极方面引导，是一个很大的难题。

工业革命，是人类历史上第一次意义重大的变革，基本是从无到有的过程。中国的《清明上河图》展示了优美的田园风光，其中有几个地方值得注意，比如拉车、骑驴、划行的船，这些都是依靠人力和自然的力量。但在工业革命，人类历史上第一次产生了机器的力量。

第二次重大变革发生在几十年前，被称为信息革命。信息革命是一个虚拟化过程，比如电商是一个将工作流程虚拟化的过程。现在如果没有微信的话，大家怎么取得联系？世界上最大的书店在美国，确实很大，但是要找到一本书非常困难，几乎不可能。信息革命之后，我们则可以悠闲地坐在椅子上，欣赏、观察到任何想看到的信息。但是信息需要管制，比如极端主义思想的到处传播需要管制，脸书等采取了很多措施，能够对一些不好的信息有所控制。

第三次重大变革是智慧革命。在它发生之前，所说的智慧就是人类智慧，但是在短短十几、二十年间，人类已经创造出新的智慧，也就是人造的非人类智慧，它影响非常大。大家知道工业革命花了几百年的时间，信息革命也花了几十年的时间，这两个革命大家可以花足够的时间去适应。工业革命可以建学校，后来农民变成工人。信息革命开创计算机课程，后来工人变成程序员。而智慧革命，是怎样的一个适应过程，还是未知。世界围棋第一的棋手柯洁2017年5月23日、5月25日、5月27日在浙江嘉兴桐乡的“中国乌镇围棋峰会”上，与阿尔法围棋（AlphaGo）举行三番棋大战，0比3告负，这让我们看到了人工智能战胜人类智慧的典范。

智慧革命之后会是怎样？我们不知道答案。也许，在未来回答这个问题，已经不是人类智慧。但是，我们现在知道，以下三个科技领域的发展是智慧革命的基础，将会引领和创造未来。第一个领域是云计算，第二是大数据，第三是人工智能。因为亚马逊也是做媒体的，我们希望用一个媒体的案例来讲一下，这些最新的科技发展对媒体会有什么影响，对现在的影响以及对未来影响的一些预测。

第一个云计算，电影《黑客帝国》中有非常经典的镜头，非常好地总结了云计算的本质。这个电影是一个非常经典的科幻片，其中有个镜头非常有意思，提到云计算的几个特点。第一在你需要的时候，说一声就会出现；第二是拓展性，需要成千上万的机器；第三是易用性，不需要种种程序就能得到计算能力。

最近几年不管是传统媒体还是新兴媒体，转型速度都非常快。三四年前跟大家谈云计算的时候，还有很多人表示对云计算非常困惑，不太理解，不够信任。但是现在国内外的很多媒体公司和企业，几乎都已经应用了云计算技术，发展速度非常惊人。大家对云计算的概念大多还停留在云计算的基础设施即服务（IaaS）层次，其实云计算涵盖了很多，包括网络、计算、存储、数据库、安全，还有各类的应用型和托管型服务。亚马逊公司开始云计算研究和开发到今年为止已经走过11年的历程，是云计算领域的一个先行者。在云计算发展过程中，我们更多注重为用户提供PaaS平台层的服务。最近几年亚马逊公司做了策略上的变化，为用户提供高附加值的功能型服务，比如人工智能。我们最近几年花费大量的精力和资源在人工智能上做了大量的研究和开发。

以人工智能为例，用户把数据传上去之后，就直接建立了人工智能模型的学习。通过云计算强大的计算平台，同时进行分布式优化和学习，用最快的速度把数据转化成对用户真正有用的一些商用信息。所以云计算确实能够帮助广大各行各业的用户，尤其是媒体用户，能够实现一种更简洁、轻快而且是低成本的创新。云计算还有一个非常强的优势，它能够帮助很多用户解决一类问题-帮助本土企业快速走向全球。亚马逊Prime Video在去年2016年12月23号一天的时间内在全球240个国家和地区同时上线了亚马逊视频业务，如果没有云计算的支撑，要做到一天实现全球的覆盖几乎是无法实现的。所以云计算能够帮助企业快速实现它的全球部署。现在有各大云平台做全球数据中心的部署，随着用户需求不断增加，科技不断创新，云计算在全球领域不同国家和地区覆盖范围会更广，发展空间会更大。人只要存在一天就会产生很多的数据，之前海量数据无法得到有效应用是因为无法存储和得到结果。数据存放在哪里？大数据提出了一个很好的解决方案。世界最大的数据中心在哪里？在中国河北省廊坊市。似乎有一个诗人或者作家说过这么一句话：“世界最大的是海洋，比海洋更辽阔的是天空，比天空更辽阔的是心灵。”当你有很多无序的数据的时候，就需要人工智能。

人工智能的发展非常迅猛，对人类来说可能还没有完全准备好，事情已经发生了。我想放一个简单的视频《2011太空漫游》，故事情节大概是飞船上的计算机突然有了自己的意识，意识到自己的存在，意识到自己想做一些事情，当两个宇航员发现计算机有自我意识的时候想关掉它，但是这件事被计算机发现了，之后发生的事情是计算机和其中一个宇航员的一段对话，最后一个镜头很有意思。如果当我们面对一个有意识的事物，我们会非常迷茫，不知道怎么办。

人工智能有多种方式，比如智能音响，你可以和它说话。音响本身设计有不同的芯片、部件，这只是表面现象，真正的核心在背后的人工智能和算法。听说谷歌在做一件事，让人工算法来设计新的人工算法，直接跳出人这一步。但这并不现实，第一显然人工智能不屑于写程序，直接编算法，第二这纯粹是人类的一厢情愿。

云计算是基础，大数据是重要的输入，人工智能是工具。因为大家是做媒体的，下面用一个案例来说明技术引领视频技术的发展。

过去的电视机连接有很多不同的外接终端盒、连接线。现在的电视终端没有外接终端盒、连接线，手机可以看电视，也可以玩游戏。这些只是表面现象，如果没有背后的云计算、大数据和人工智能，完全没有意义。

几年前大家更多是在DVD商店，疯狂的搜索自己喜欢的内容，这可以通过分析自己购买的行为来选购同类DVD内容。大家通过简单设定规则对行为做一些分析和判断，但是发现一旦数据量不断的增长的时候，人类已经没有办法再继续很好的管理所有的信息和数据了。

接下来给大家介绍一下机器学习过程中所经历的不同阶段。对于一类比较喜欢观看动作片的人群，我们会根据他们之前的一些观看习惯，在未来不断给他推荐同类的动作片。大家会发现这种模型是线性回归的模型，它推荐的维度是非常单一的，只有一个维度，非常依赖于基于过去的历史数据来进行一些推断，在早期的时候，它还是一种比较简单有效的推荐方式。亚马逊在早期的时候，也是通过线性回归的方式来对它的电商用户进行购物推荐。之后我们发现线性回归只能对一个维度进行推断和学习，但其实很多时候我们更需要有多个维度的分析，例如决策树模型就可以同时对多个维度进行推断，例如对观看的内容、性别、年龄等进行推断和学习，能在过程中大大提高推断的精确度。我们会发现，如果维度不断地增加，比如从三、四个维度增长到一千个维度，由于计算量太大，这种方法就不能满足需求了。此时，有一种更优化的推荐模型，就是随机森林状模型。决策树模型有一个缺点，即完全取决于某一个维度来进行推荐。其实在现实生活中，可能男性80%时间是喜欢看动作片，但是20%时间也会尝试看一些言情片或者喜剧片，这时候我们就需要引入神经网络模型，神经网络模型上面有点，点和点之间都是连接的。神经网络更多是从覆盖率的角度，通过一个模糊的算法，更加接近现实生活中一些事情的形态。神经网络模型有一个问题，当数据量大到海量的时候，维度也到了海量的时候，网络的状态会变得极为复杂。于是之后我们又引入了现在应该是大家谈的最火最热的话题，也可以说是钻石上的皇冠，叫深度学习。所谓深度学习，会同时推断一个或多个维度，把推断出来的结果分层次进行融合，进行更精准的用户推荐。当然融合的手段有很多种。

从人工模式到线性回归模型到决策树模型到随机森林状模型到神经网络模型再到深度学习，我们走过了很长的探索历程。我们推测，以后的世界会建立在云计算、大数据、人工智能的基础上。因为有大数据和人工智能，出现了非常多非常复杂的商业模式，可以建立在共赢和多赢的基础上。但是我认为最重要的一点是个性化内容，个性化内容远远超出现在所谓的个性化推荐或者个性化定制的内容。举个例子，一个男生追求一个女生，可以带她看一场电影，她可能喜欢或者不喜欢，在未来可以帮助她定制一部电影，完全符合这个女生的喜好，每个镜头都可以打动她的心，这不是科幻。我们也完全相信以后所谓的艺术创造，包括画图、创作音乐、写剧本，可能人工智能比我们人类做的要好，因为人工智能的学习能力更强。中国有句话叫“读万卷书就可以写出比较好的诗”，如果机器学习的话，可以读亿万本书，能力能够非常强。

大家可能会有一个比较困扰的问题，在未来，我们人到底做什么，人存在的价值是什么？现在在美国或者在欧洲，很多人想以后很可能不工作，提供最基本的工资保障生活。从我们做视频的角度来说，有一点不一样的想法。我们都是普通人，活在这个世界上，会经历很多的事情，引用我非常喜欢的一段话来说：“每个普通人都有惊心动魄，波澜壮阔的故事。我们每个人的不完美，是没有任何完美的智慧可以替代的。”