大家好，今天给各位分享亚马逊与人工智能的一些知识，其中也会对亚马逊人工智能小车进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
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亚马逊使用了哪些ai技术并取得成效
人工智能(artificialintelligence)，英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
在军事领域取得的成果非常多，比如：在c4i系统中的应用，军事机器人，自控武器，无人机....等等。
「亚马逊语音助手劝主人自杀」事件出现，人工智能的伦理应该由谁监督？
首先，大家不用惊慌，这恰恰说明人工智能还不够智能，它就像一个小孩一样，或者听不懂我们语义的人一样所问非所答。
其次，说明了这是一个算法上的bug，更好理解的话就是机器人的语料库（通俗讲就是知识储备）不足，通常机器先识别语义，根据关键词找到对应的答案，而答案来源于机器的语料库。
最后，我一直相信机器最终能实现自我学习和自我完善进入到机器智能时代，在某些方面超过人类这种生物智能体，所以达到机器智能有很长的路要走。
亚马逊的DeepLens如何通过AI连接网络？
对亚马逊的DeepLens的介绍以及对AI的一点思索
虽然对提问的内容不是很理解，但还是尝试回答一下，说不定就说中了呢？对于一款产品，我们通常的理解可以分为三层：1.是什么？2.为什么？3.怎么用？
针对第一个问题，首先我们先来了解一下DeepLens是什么？根据亚马逊的官方解释，DeepLens是一款与AWS云服务集成的支持无线传输的视频摄像头和开发平台。它允许用户使用最新的人工智能（AI）工具和技术来开发基于深度学习模型的计算机视觉应用程序。
如果你是一位机器学习（MachineLearning）的初学者，你能够利用DeepLens现成的基于深度学习示例项目实践教程来深化学习。亚马逊提供的每个样本项目都至少包含一个预先训练的模型和一个教学上直接使用的推演功能。
而如果是一位经验丰富的从业者，你可以利用DeepLens开发平台来训练卷积神经网络（CNN）模型，并将包含该模型的计算机视觉应用项目部署到AWSDeepLens设备中。你可以在任何系统支持的深度学习框架中训练模型，包括
·Caff（一种常用的卷积神经网络框架，主要应用在视频、图像处理方面的应用上)；
·MXNet（一种亚马逊提供和推荐的高性能、灵活的深度学习库）
·TensorFlow（一种由谷歌提供的开源机器学习框架，同时也是GitHub上排名第一的神经网络算法库）。
DeepLens的硬件配置
AWSDeepLens通常搭载以下硬件配置：
支持MJPEG格式（MotionJPEG）并具备400万像素的摄像头8GB的板载内存16GB的存储容量32GBSD卡支持2.4GHz和5GHz标准双频网络的Wi-Fi微型HDMI显示端口一个音频输出和两个USB端口功耗：20W电源输入：5V和4AAWSDeepLens相机采用Intel?Atom处理器，每秒可处理1000亿次浮点运算（GFLOPS）。这可以为用户提供在设备上执行推演所需的计算能力。微型HDMI显示端口，音频输出和USB端口允许用户连接外围设备，可以利用其他计算机视觉应用程序获得额外创意发挥。
AWSDeepLens软件的基本工作流程
设备开启后，AWSDeepLens会开始捕捉视频内容。并由此生成两个输出流：（A）设备流-未经处理即传递的视频流。（B）项目流-模型处理视频帧的结果InferenceLambda函数接收未处理的视频帧。InferenceLambda函数将未处理的帧传递给项目的深度学习模型，并在其中进行处理。InferenceLambda函数从模型接收已处理的帧，并在项目中传递出已处理的帧。第二个问题，为什么要创造AWSDeepLens，以及分析亚马逊更为深层次的商业探索目的。
很显然，AWSDeepLens是一个开创性的产品，它让智能实验室里仅供计算机科学家研究的稀缺物品，变成了寻常工程师能够接触和探索人工智能的实验对象。对于IoT，Edge和AI爱好者而言，它的吸引力无疑是难以拒绝的。DeepLens将成为一个极具想象空间的成人游乐场，用于测试一些新兴技术，如物联网，边缘计算，机器学习和无服务器计算等前沿领域场景。
对于亚马逊推出这款产品的深层原因，我们试分析如下：
1.AWS（亚马逊）与Google在深度学习领域的分庭抗礼
随着2017年2月16日，Google正式对外发布GoogleTensorFlow1.0正式版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。AI端的竞争开始从实验室走向大众市场，TensorFlow成为普通开发人员在机器学习方面尝试涉足的首批项目之一。
随着TensorFlow的不断扩张，它不仅仅作为一个框架提供API供用户调用，也同时在围绕着算法服务推出各种配套的服务内容。而这，显然开始侵蚀到了亚马逊云服务（AWS）的领域范围，虽然AWS也有自家官方支持的MXNet，但是相对于谷歌正规军推出的TensorFlow，由零散团体做出来的MXNet还是稍显稚嫩。
因此，亚马逊亟需要划分一个新的赛道出来，突破当前的劣势地位。
2.深度学习的核心竞争不仅仅在于算法，还应有数据
对于深度学习（DeepLearning），人工智能的顶级权威吴恩达（AndrewNg）认为：
深度学习的核心是，我们需要有足够快的计算机以及足够多的数据来对大型神经网络进行实际的训练。--2013年演讲《深度学习，自主学习和无监督特征学习》我们现在已经开始拥有非常强大的神经网络，但还需要有权访问的大量数据。--2015在ExtractConf《Whatdatascientistsshouldknowaboutdeeplearning》更加通用的描述是：深度学习算法的特点在于提供用于训练的数据量越大，算法的性能越高，而且是一个随数据量动态变化的过程。
由此，也不难理解，亚马逊推出AWSDeepLens的更广泛的目的，在于通过商业化产品的推广和AWS云的连接，将更多有效的数据将收集起来，助推自身发展。
3.物联网和云的未然布局
边缘计算、雾计算、云计算，这些都需要有及其庞大的数据进行支撑，而在不远的未来构成物联网的数十亿设备将是不可忽视的资源。同时，对于这么多设备，物联网服务将存在无法集中化的问题。它不会围绕服务器进行扩展以满足需求，而是在边缘变得更加智能-至少做一部分必要的分析。这就是为什么AWSDeepLens的概念如此引人注目的原因。他一方面为终端产品面临独立而智能化的问题提供了解决方案，而同时又推动深度学习在终端的适应性方面进行了探索和验证。
关键的例子在于，对于自动驾驶的车辆而言，一辆随时需要连接云端的汽车是不可接受的，无论从实际操作层面还是心理层面都不会被用户接受。因此如何有效保证在离线状态下，自动驾驶车辆既拥有强大的计算能力，同时又不会消耗大量的资源（比如电力和CPU计算资源），将成为一个重要的研究方向。
至于第三个问题，怎么用？在这里，我们不会去探讨AWSDeepLens具体怎么调试，让这些复杂的技术问题就交给GitHub上面的Geek们去伤脑筋吧。我们来聊一下“未来”：
谷歌在2018年谷歌I/O的演讲中，主要有3个主题：
AI-人工智能Wellbeing-福利[划掉]FakeNews-假新闻[划掉]作为人工智能领域毫无争议的王者，我们将从谷歌最新的演讲中推断未来人工智能的发展方向：
特征增强
智能助理
虚拟现实
无人驾驶
展望未来，机器将越来越多地成为人类器官的特征延伸，帮助人类监控和预测原来无法知道的内容，修补残缺人体原本的缺陷。比如利用医疗AI进行视网膜筛查心脏病和糖尿病，通过分析医疗保健中的人类视网膜图像来诊断疾病以及预测未来24小时内患者再入院的可能性等。而同样通过AI的加持，能够让残障人士使用摩斯码设备进行交流从而获得更好的生活。
智能助理层面，AI将更加贴近人类的实际生活，包括主动推测意图，更智能地解决问题，以及更自然和聪明的语音助理，至少现在不用再傻傻的先喊一声“HeyGoogle！”（我希望苹果能早日实现这个功能：）。而更加魔幻的场景是，谷歌CEO皮查伊表示，Google助手可以帮助预约理发和订座，而对接的服务人员甚至不知道对方仅仅是一个语音助理。
“在互联网上，没人知道你是一条狗”，看来互联网上这句最著名的戏言即将变成现实...
虚拟现实，通过Google地图和相机的连接，手机中的地图内容将与现实场景结合起来，AR应用将能够嵌入引导图标，从而提供更加丰富的图文信息以及智能地指引。
最后，作为谷歌公司的兄弟公司Waymo，CEOJohnKrafcik透露，其无人驾驶的错误已减少100多倍而预判则得到了大幅提升。
很显然，随着AI的深层次介入，设备设施的智能化已不可避免，AI的加速发展势必会改变我们当前生活的方方面面。我想，AI不应该成为科学家们的独角戏，极客们的孤独狂欢，对普罗大众而言，参与进来，了解它，学习它，适应它，或许是未来人生的必修课。
亚马逊的Rekognition在国外争议大吗？
奥兰多执法部门不再使用亚马逊颇受争议的AI人脸识别软件Rekognition。据悉，这是这家公司第二次尝试在佛罗里达州中部地区部署该套技术。而奥兰多选择不使用该技术的原因是：这座城市没有必要的设备或宽带来使其正常运行且从未能对其展开现场测试。
这标志着一直饱受引发偏见监管、非法监视、种族歧视以及亚马逊将其卖给警察部门争议的Rekognition再次遭受重大挫折。
去年5月，由美国加州北部公民自由联盟(AmericanCivilLibertiesUnionofNorthernCalifornia)获得的一些文件首次曝光了执法部门在使用Rekognition的行为。当时，亚马逊正在向奥兰多和俄勒冈州华盛顿县的警察部门销售这套基于云计算的人脸识别平台，但这家公司并没有向执法部门公开解释，事实上，它还采取了保密协议等措施将其保密起来。
亚马逊的这一做法遭到了人工智能社区、活动人士和民权组织的强烈反对，他们担心其固有的缺陷会导致非法监视和其他侵犯人权的事情发生。研究表明，亚马逊的系统可能会返回大量的错误匹配，而且它还很难在肤色较深的个体和女性性别中做出准确的识别。
对此，亚马逊的说法是，Rekognition将被用作警方的辅助工具，只有当它以99%的准确率识别出匹配对象时警察才会采取它的意见。然而目前并不清楚亚马逊在监控参与其中的机构违反其服务条款这件事上究竟起到了多大的作用。亚马逊声称，这些条款允许它暂停或禁止非法或不道德使用Rekognition的组织和个人。
尽管遭到了来自公司内外的强烈指责，但亚马逊仍旧表示将继续向美国执法部门销售这款软件。
不过迫于压力，奥兰多跟亚马逊的合同似乎已经在去年6月底到期。然而但据OrlandoWeekly报道，该试点项目又在去年10月再次启动，当时警方试图让这套系统在警察局位于市中心总部周围的四个摄像头以及位于社区娱乐中心外的一个摄像头上运行。
现在，这个项目又要被终结掉了。根据当地警方的说法，由于这款软件成本太高、安装起来太过麻烦，并且亚马逊员工甚至无法帮助他们建立一个可靠的实时流媒体进而让软件能够实时运行，于是他们决定放弃。
对此，ACLU技术人员、民权律师、Rekognition批评者MattCagle表示，恭喜奥兰多警察局终于发现他们长久以来发出的警告--亚马逊的监控技术不行，同时还威胁到民众的隐私和安全。“这个失败的试点项目恰恰说明为什么监控决定应该由公众通过他们选出的领导人做出，而不是由公司秘密游说警方官员部署针对公众的危险系统。
文章分享结束，亚马逊与人工智能和亚马逊人工智能小车的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
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