西雅圖--今天在 AWS re:Invent 大會上，Amazon.com 旗下公司（納斯達克股票代碼：AMZN）宣布推出三項人工智能 (AI) 服務，讓任何開發人員都能輕松使用構建能夠理解自然語言、將文本轉化為逼真的語音、使用語音或文本進行對話、分析圖像以及識別面部、對象和場景的應用程序。 Amazon Lex、Amazon Polly 和 Amazon Rekognition 基于相同的經過驗證的、高度可擴展的 Amazon 技術，該技術由公司內數千名深度學習和機器學習專家構建。 Amazon AI 服務均提供可擴展且具有成本效益的高質量、高精度 AI 功能。 Amazon AI 服務是完全托管的服務，因此無需構建深度學習算法，無需訓練機器學習模型，也無需預先承諾或基礎設施投資。這讓開發人員可以專注于定義和構建可以看、聽、說、理解并與周圍世界互動的新一代應用程序。要了解有關 Amazon Lex、Amazon Polly 或 Amazon Rekognition 的更多信息，請訪問：

到目前為止，很少有開發人員能夠構建、部署和廣泛擴展具有 AI 功能的應用程序，因為這樣做需要訪問大量數據以及機器學習和神經網絡方面的專業知識。有效應用人工智能需要大量的人工開發和調整許多不同類型的機器學習和深度學習算法（例如自動語音識別、自然語言理解、圖像分類），收集和清理訓練數據，以及訓練和調整機器學習模型.并且必須為應用程序中的每個對象、面部、語音和語言特征重復此過程。 Amazon AI 服務消除了所有這些繁重的工作，通過提供 Amazon 強大且經過驗證的深度學習算法和技術作為完全托管的服務，任何開發人員都可以通過 API 調用或在 AWS 管理中單擊幾下來訪問，從而使所有應用程序開發人員都可以廣泛使用 AI安慰。 Amazon AI 服務讓 Amazon 的自然語言理解、語音識別、文本轉語音和圖像分析技術的全部功能在任何規模、任何應用程序、任何設備、任何地方都可用。

“更好的算法和對海量數據的廣泛訪問以及云提供的經濟高效的計算能力相結合，使人工智能成為應用程序開發人員的現實。 AWS 擁有當今使用的一些最具創新性和創造性的 AI 應用程序，”AWS 數據庫、分析和 AI 副總裁 Raju Gulabani 說。 “亞馬遜的數千名機器學習和深度學習專家多年來一直在開發人工智能技術，以預測客戶可能喜歡閱讀的內容，通過機器人和計算機視覺技術提高我們履行中心的效率，并為客戶提供人工智能驅動的虛擬助理，亞歷克薩。現在，我們以三種完全托管的 Amazon AI 服務的形式向任何開發人員提供這些創新背后的技術，這些服務易于使用、功能強大且具有成本效益。我們很高興看到客戶如何使用 Amazon Lex、Amazon Polly 和 Amazon Rekognition 來構建新一代應用程序，這些應用程序具有類人智能，可以看、聽、說，并與人及其環境進行交互。”

與 Amazon Lex 的智能對話

Amazon Lex 是一項使用語音和文本構建對話界面的新服務，它建立在與 Amazon Alexa 相同的自動語音識別 (ASR) 技術和自然語言理解 (NLU) 之上。 Amazon Lex 可以輕松地將復雜的自然語言功能引入幾乎任何應用程序。開發人員可以通過輸入一些示例短語（例如，“查找航班”或“預訂航班”）直接從 AWS 管理控制臺構建和測試機器人（執行檢查天氣或預訂航班等自動化任務的會話應用程序）以及獲取完成任務所需參數的說明（例如，旅行日期和目的地）以及要問用戶的相應澄清問題（例如，“你想什么時候旅行？”和“你想去哪里？” ）。 Amazon Lex 負責其余的工作，構建語言模型并詢問完成任務所需的后續問題。由于 Amazon Lex 與 AWS Lambda 集成，因此開發人員可以配置 Amazon Lex 以通過 AWS Lambda 函數調用適當的后端服務（例如，航班預訂服務）。開發人員還可以使用執行 AWS Lambda 函數的預構建企業連接器，通過從 Salesforce、Microsoft Dynamics、Marketo、Zendesk、QuickBooks 和 HubSpot 等企業系統獲取數據來回答“我在 Salesforce.com 中的前 10 個帳戶是什么”等問題.

使用 Amazon Lex 構建的機器人可以在任何地方使用：從 Web 應用程序到 Slack 和 Facebook Messenger 等聊天和消息應用程序，或者通過移動或連接設備上的應用程序中的語音。 Amazon Lex 處理不同平臺所需的身份驗證，并通過不需要開發人員為每個平臺編寫自定義代碼來簡化用戶界面設計。此外，開發人員不必擔心擴展其基礎設施，因為 Amazon Lex 會隨著機器人流量的增加而自動擴展，并且開發人員只需為調用 Amazon Lex API 付費。

Capital One 通過多種渠道為消費者、小型企業和商業客戶提供廣泛的金融產品和服務。 “作為 AWS 的重度用戶，Amazon Lex 與 AWS Lambda 和 Amazon DynamoDB 等其他 AWS 服務的無縫集成非常吸引人，”Capital One 實驗室首席技術官 Firoze Lafeer 說。 “作為一種高度可擴展的解決方案，Amazon Lex 還提供了加快新一代語音和文本交互的上市時間的潛力，例如我們最近為 Alexa 推出的 Capital One 技能。”

OhioHealth 是一家全國公認的醫療保健組織，在 47 個縣擁有 11 多家醫院網絡。 “我們很高興能夠利用不斷發展的語音識別和自然語言處理技術來改善我們客戶的生活。 Amazon Lex 是我們為患者提供新體驗的絕佳機會，”OhioHealth 運營支持高級副總裁兼首席信息官 Michael Krouse 說。 “我們在 OhioHealth 所做的一切最終都是為了在正確的時間和正確的地點為我們的患者提供正確的護理。 Amazon Lex 的下一代技術以及我們在使用它時正在開發的創新應用程序將有助于提供增強的客戶體驗。我們只是觸及了可能的表面。”

HubSpot 是營銷和銷售軟件的領導者。 “HubSpot 的 GrowthBot 是一個一體化聊天機器人，通過使用對話界面提供對相關數據和服務的訪問，幫助營銷人員和銷售人員提高工作效率。借助 GrowthBot，營銷人員可以幫助創建內容、研究競爭對手并監控他們的分析。通過 Amazon Lex，我們正在添加復雜的自然語言處理功能，幫助 GrowthBot 為我們的用戶提供更直觀的 UI，”HubSpot 首席技術官兼創始人 Dharmesh Shah 說。 “Amazon Lex 讓我們能夠利用先進的 AI 和機器學習，而無需自己編寫算法代碼。”

Twilio 可以輕松地將實時通信和身份驗證功能直接嵌入到軟件應用程序中，從而幫助企業使通信變得相關和上下文相關。 “開發人員和企業使用 Twilio 構建可以與世界幾乎每個角落的客戶交流的應用程序，”Twilio 消息產品總監 Benjamin Stein 說。 “Amazon Lex 將為開發人員提供易于使用的模塊化架構和全面的 API，以支持在移動平臺上構建和部署對話機器人。我們期待看到我們的客戶使用 Twilio 和 Amazon Lex 構建什么。”

使用 Amazon Polly 進行智能語音

Amazon Polly 使開發人員可以輕松地將自然發音的語音功能添加到新聞閱讀器和電子學習平臺等現有應用程序中，或者創建全新類別的支持語音的產品——從移動應用程序到設備和電器。 Amazon Polly 易于使用；開發人員可以使用開發工具包或從 AWS 管理控制臺向 Amazon Polly 發送文本，Polly 會立即返回可以直接播放或以標準音頻文件格式存儲的音頻流。憑借 47 種逼真的聲音和對 24 種語言的支持，開發人員可以選擇具有各種口音的男性和女性聲音，為全球用戶制作應用程序。 Amazon Polly 對文本內容的流暢發音意味著應用程序可以跨多種文本格式提供高質量的語音輸出。 Amazon Polly 具有可擴展性，可快速返回高質量語音，即使在將大量文本轉換為語音時也是如此。使用 Amazon Polly，開發人員只需為他們轉換的文本付費，他們可以緩存生成的語音并不受限制地重播任意多次。

GoAnimate 是一個基于云的動畫視頻創作平臺，旨在讓沒有動畫背景的商務人士能夠快速輕松地制作動畫視頻。 “Amazon Polly 讓 GoAnimate 用戶能夠立即為他們使用我們的平臺制作動畫的角色配音。這在實時畫外音資源或時間限制的情況下特別有用，例如在開發多種語言的視頻時，或在預制作中以加快審批流程，”GoAnimate 首席執行官兼創始人 Alvin Hung 說。 “來自 Amazon Polly 的演講與我們豐富的預動畫資產集無縫集成，這增強了 GoAnimate 的易用性，并為我們的客戶提供了效率和上市速度。”

使用 Amazon Rekognition 進行智能圖像分析

Amazon Rekognition 使開發人員能夠快速輕松地構建分析圖像并識別人臉、對象和場景的應用程序。 Amazon Rekognition 使用深度學習技術自動識別物體和場景，例如車輛、寵物或家具，并提供置信度分數，讓開發人員可以標記圖像，以便應用程序用戶可以使用關鍵字搜索特定圖像。 Amazon Rekognition 可以在圖像中定位人臉并檢測屬性，例如人臉是否在微笑或眼睛是否睜著。 Amazon Rekognition 還支持高級面部分析功能，例如面部比較和面部搜索。使用 Rekognition，開發人員可以構建一個應用程序來測量兩張圖像中的面孔屬于同一個人的可能性，從而能夠近乎實時地根據參考照片驗證用戶。同樣，開發人員可以創建數百萬張人臉的集合（在圖像中檢測到），并可以在集合中搜索與他們的參考圖像相似的人臉。 Amazon Rekognition 通過在簡單、經濟高效且可靠的 AWS 服務中提供全面的圖像分類、檢測和管理功能，消除了開發和管理昂貴的圖像處理管道所需的復雜性和開銷。 Amazon Rekognition 沒有前期成本，開發人員只需為他們分析的圖像和他們存儲的面部特征向量付費。

Redfin 是一家提供全方位服務的經紀公司，它使用現代技術幫助人們買賣房屋。 “Redfin 用戶喜歡瀏覽我們網站和移動應用程序上的房產圖片，我們希望讓我們的用戶更輕松地篩選數以億計的房源和圖片，”Redfin 大數據與分析總監 Yong Huang 說. “Amazon Rekognition 直接從屬性圖像生成一組豐富的標簽。這使得構建智能搜索功能變得相對簡單，該功能可以幫助客戶根據他們的特定需求發現房屋，例如壁爐、庭院或游泳池。由于 Rekognition 接受 Amazon S3 URL，因此無需移動圖像即可檢測對象、場景和面部，從而節省大量時間。”

SmugMug 是一個安全而美麗的照片之家，每天為數百萬令人驚嘆的客戶存儲數十億張精美照片。 “SmugMug 客戶希望花時間創造更多回憶，而不是手動管理他們的照片集，”SmugMug 聯合創始人、首席執行官兼首席 Geek 唐·麥克阿斯基爾 (Don MacAskill) 說。 “Amazon Rekognition 將使我們能夠自動識別客戶照片中的內容，解鎖一系列功能，讓他們和他們的訪客有更多時間專注于享受生活和慶祝他們的照片。”

AWS 上的深度學習和人工智能

Amazon Polly 現已在美國東部（弗吉尼亞北部）、美國東部（俄亥俄）、美國西部（俄勒岡）和歐洲（都柏林）區域推出，并將在未來幾個月擴展到更多區域。 Amazon Rekognition 在美國東部（弗吉尼亞北部）、美國西部（俄勒岡）和歐洲（都柏林）區域可用，并將在未來幾個月擴展到其他區域。從今天開始，客戶可以注冊 Amazon Lex 預覽版。

除了這些服務之外，AWS 最近還宣布將通過貢獻代碼和改善開發人員體驗，大力投資最初由卡內基梅隆大學和其他頂尖大學開發的開源分布式深度學習框架 MXNet。 MXNet 將使機器學習科學家能夠構建可擴展的深度學習模型，從而顯著減少其應用程序的訓練時間。有關 AWS 對 MXNet 的支持的更多信息，請訪問：。

AWS 還使開發人員可以輕松運行自己的深度學習和機器學習工作負載，以在 AWS 之上構建自己的 AI 平臺。 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 具有廣泛的實例類型和具有大量內存的 GPU，是深度學習訓練的理想選擇。 P2 實例于 2016 年 9 月推出，專為大規模機器學習和深度學習而設計，配備多達 8 個 NVIDIA Tesla K80 加速器，每個加速器運行一對具有 12 GiB 內存和 2,496 個并行處理核心的 NVIDIDA GK210 GPU。而且，客戶可以使用 AWS 的 Deep Learning AMI，其中包含六個預配置和預測試的深度學習框架，包括所有依賴項、Nvidia 驅動程序以及 Jupyter 和 Anaconda 等數據科學工具。此外，只需單擊幾下，AWS CloudFormation 模板即可用于大規模訓練深度神經網絡。

關于亞馬遜網絡服務

10 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、應用最廣泛的云平臺。 AWS 在美國、澳大利亞、巴西、中國、德國的 14 個地理區域的 38 個可用區 (AZ) 中為計算、存儲、數據庫、分析、移動、物聯網 (IoT) 和企業應用程序提供 70 多項功能齊全的服務，愛爾蘭、日本、韓國、新加坡和印度。 AWS 服務受到全球超過 100 萬活躍客戶的信賴——包括發展最快的初創公司、最大的企業和領先的政府機構——為他們的基礎設施提供支持、使其更加敏捷并降低成本。

關于亞馬遜

亞馬遜遵循四項原則：以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考。客戶評論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo 和 Alexa 是亞馬遜率先推出的一些產品和服務。

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