Интернет-магазин, разработчик, производитель, человек-пароход Amazon давно понял, что делиться своими наработками — и прибыльно, и для прогресса полезно. Он стал подсаживать людей на свои облачные хранилища в 2006 году, а сейчас предлагает уже более 70 веб-сервисов, которые сам разрабатывает и использует. Занимается ими подразделение Amazon Web Services (AWS). И в конце осени на конференции re:Invent эти ребята в очередной раз показали, на что способны.

Они устроили цирковое IT-шоу, только вместо слона выкалити грузовик AWS Snowmobile для перевозки данных в облако — этакий жесткий диск на колесиках. И показали сервисы для работы с искусственным интеллектом, которые, на первый взгляд, банальны и на новые разработки не вдохновляют. Но если схватить их за рога и начать развивать прямо сейчас — можно создать продукты, которые мы видели в фантастических фильмах.

AWS сделали работу с искусственным интеллектом проще. Программист, который поковырялся в сервисе пару дней, уже может создавать умных ботов и заставлять машины обучаться, предсказывать поведение пользователей и направлять их действия в выгодное бизнесу русло. А раньше, чтобы сделать что-то похожее, нужно было несколько лет ручками разрабатывать такой сервис.

Так что порог входа в тонкие материи искусственного интеллекта понизился, народу там прибавится — значит, и прогресс в сфере попрет в гору. К чему это может привести?

Что умеет? Lex — начинка голосового помощника Amazon Alexa. Он понимает, что ему говорят, и отвечает, учитывая контекст диалога и предыдущие коммуникации. Если каждую пятницу с его помощью заказывать пиццу, однажды Lex сам спросит: «Вам как обычно — „Пепперони“ с томатным соусом за 500 рублей?».

Lex не важно, как общаться: голосом или письменно — он умеет и так, и этак. Строить диалог как человек он пока не может, но старательно прокачивает навык живого языка с помощью алгоритмов глубинного обучения.

Где используется? Самое очевидное применение — чатботы на основе Lex. Они уже обитают в мессенджере Фэйсбука, а скоро появятся в Слаке и Твилио. В Amazon Alexa технология работает с интернетом вещей, вроде как помогает по дому и облегчает жизнь людям, которые слишком ленивы, чтобы ручками делать заметки в смартфоне.

Как можно применить? Тему ботов на базе Lex можно развивать. Почему бы не поднатаскать его и не сделать хороший, понимающий четкий голосовой запрос помощник для колцентров? Который не будет пытать командами «нажмите 5 — нажмите 3 — дважды прокрутитесь на пятках против часовой стрелки». А сразу поймет фразу «Я еду в Тулу и хочу роуминг» и переведёт в меню для подключения нужной услуги.

Или разработать сервис, с помощью которого можно вызвать такси, записаться на стрижку или забронировать комнату в отеле без контакта с живым человеком — и заслужить любовь интровертов всего мира.

К чему может прийти? Боты, которые умеют общаться, анализировать ситуацию, импровизировать, но все равно работают в рамках прописанного для них алгоритма — вроде бы реальный вариант развития сегодняшних чатботов. Добавьте к ним оболочку в виде реалистичной человеческой тушки — и получится робот из «Мира Дикого Запада».

Что умеет? Преобразовывает текст в речь. Очень старается: расшифровывает символы, условные обозначения, сокращения — «ИИ» прочитает как «искусственный интеллект». Использует технологию глубинного обучения, чтобы приблизиться к реальной человеческой речи.

Работает элементарно: отправляете сервису текст, а в ответ сразу же получаете аудио-файл. Оплачиваете только количество знаков, которые озвучила Polly (система средневековых французских писарей все еще жива). А файл можете воспроизводить без ограничений.

Сервис поддерживает 24 языка (и русский тоже) и 47 голосов, которые действительно похожи на человеческие.

Где используется? Polly может зачитывать RSS-ленту, новости и письма.

Как можно применить? От чтения новостей недалеко до аудиокниг. Можно заставить Polly читать нудные, но важные документы, пока вы за рулем — договор на разработку сайта, например.

Сервис не особо умен и не генерирует информацию самостоятельно, но дает простор воображению разработчика. Amazon предлагает сделать на его основе портал для изучения иностранных языков — чтобы люди могли в любой момент проверить, как определенная фраза звучит на чужом языке.

Еще с помощью Polly могут заговорить бытовые приборы — и стиральная машинка не противным писком, а глубоким баритоном сообщит, что стирка завершена. Приятно же.

Где мы это видели? Фантасты не мыслили так приземленно — поэтому нет в массовой культуре искусственного интеллекта, который сам не думает, а только попугайничает. Но есть болтливый робот, которого школьник может собрать на коленке — старина C3PO.

Что умеет? Распознаёт изображения. Находит среди тысяч портретов те, на которых изображен один человек. Определяет пол, возраст, эмоции — все, что можно понять по фотографии. Шустро анализирует изображения предметов и даже различает породы собак. И тоже глубинно обучается.

Где используется? Подобную технологию используют сервисы, которые рекомендуют внешне похожие товары — мы писали о них в этой статье. Гугл находит на картах номера и лица и замазывает их. А сервис How-old от Майкрософт определяет, сколько вам лет.

Как можно применить? Кроме баловства, которые предлагают Гугл и Майкрософт, с помощью Rekognition можно делать полезные штуки. Например, прокачать систему безопасности и по лицу, которое фиксируют камеры видеонаблюдения, подгружать карточку с данными о человеке. Или замутить авторизацию на сайте по фотографии с вебки.

Где мы это видели? Хм, искусственный интеллект, которому хватает картинки, чтобы просканировать тебя с макушки до подошв. Ему осталось научиться читать по губам — и получится HAL9000.

У Lex, Polly и Rekognition разные функции и возможности, но в основе каждой технологии — способность обучаться. И это, не поверите, тоже отдельная технология AWS — Amazon Machine Learning, которую могут использовать сторонние разработчики.

Что умеет? Помогает разработчикам использовать машинное обучение и дрессировать свои проекты. Для этого не нужно писать код — Amazon сделал визуальные инструменты, и теперь даже зеленые программисты могут в дип лёрнинг.

Machine Learning делает миллионы прогнозов. Сначала он анализирует все данные сайта или приложения (для этого они должны хранится в амазоновском облаке, конечно же), находит повторяющиеся паттерны, выстраивает закономерности. И на их основе предсказывает поведение пользователей и предлагает подходящие решения.

Где используется? Сервис может вычислить по поведению в интернет-магазине, какие товары понравятся пользователю. И, когда на них будет скидка — отправит письмо с призывом бросить все и покупать.

Кажется, что трюк стар, как дизайн башорга. Но в реальности магазины отправляют письма о товарах, которые пользователь смотрел, лайкал, а иногда — даже успел купить. А чтобы предложить похожие, нужны технологии загогулистее — как Amazon Machine Learning.

Как можно применить? Отправьте Machine Learning решать проблемы вашего сервиса. Хотите избавиться от негативных отзывов? Пусть Machine Learning анализирует, как пользователи ведут себя в переписке с менеджером. И когда пахнет жареным — предлагает ништяки и умасливает скидками.

Где мы это видели? В «Особом мнении». Осталось загрузить данные обо всем населении Земли на облачные хранилища Amazon и грамотно пройтись напильником по настройкам — и никак больше преступлений.

Amazon делает полезные сервисы, чтобы подсадить на них больше народу. Вот так начнёшь с Polly, а в итоге променяешь серверную ферму на облако. И работа с искусственным интеллектом — надежный крючок, на который корпорация будет ловить людишек.

Сам Amazon показал, что можно замутить с сервисами AWS, на проекте Amazon Go. И нет, это не покемоны. Это магазин без продавцов и касс, где покупки и поведение клиентом контролирует ИИ. Заходите в магазин, использовав приложение на смартфоне как пропуск, набираете продукты. Сервисы AWS отслеживают ваше перемещение и то, что пропадает с полок, добавляется в виртуальную корзину. Когда вы выходите — Amazon считает покупку завершенной и списывает деньги с карты.

Так что несмотря на корыстные намерения, Amazon может стать катализатором технологического бума. И, возможно, как раз к 2029 году мы успеем создать Скайнет и повоевать с ней. А пока давайте начнем с разработки клевых сайтов, приложений и сервисов, которые понимают пользователей с полуслова.