技術(shù)
導(dǎo)讀:近日,在美國(guó)拉斯維加斯舉行的亞馬遜re:MARS大會(huì)主題演講中,Amazon實(shí)體零售和技術(shù)副總裁Dilip Kumar闡述了計(jì)算機(jī)視覺(jué)在實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)方面所發(fā)揮的關(guān)鍵作用。
微軟公司表示會(huì)逐步停止對(duì)旗下一些由人工智能驅(qū)動(dòng)的面部識(shí)別工具的訪問(wèn),包括一項(xiàng)基于視頻和圖像識(shí)別情緒的服務(wù)。
最近,Amazon展示了基于人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法與合成數(shù)據(jù)相結(jié)合的多種方式,以改進(jìn)關(guān)鍵的零售自動(dòng)化技術(shù)如Just Walk Out、Amazon One和Amazon Dash Cart。
近日,在美國(guó)拉斯維加斯舉行的亞馬遜re:MARS大會(huì)主題演講中,Amazon實(shí)體零售和技術(shù)副總裁Dilip Kumar闡述了計(jì)算機(jī)視覺(jué)在實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)方面所發(fā)揮的關(guān)鍵作用。例如,傳感器、光學(xué)和機(jī)器視覺(jué)算法等領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新,讓Just Walk Out(一種讓購(gòu)物者無(wú)需排隊(duì)結(jié)賬的技術(shù))從中受益。
Kumar說(shuō),這些技術(shù)進(jìn)步讓Amazon能夠減少Just Walk Out商店所需的攝像頭數(shù)量,從而讓他們更具成本效益,以及能夠在本地運(yùn)行各種算法。
“我們的傳感器和算法已經(jīng)發(fā)展到可以檢測(cè)到各種商品,以及在大型百貨商店購(gòu)物行為上的差異,同時(shí)確保輕松的客戶體驗(yàn)。當(dāng)我們把Just Walk Out技術(shù)部署到第三方零售商那里的時(shí)候,我們還增加了算法所要考慮的環(huán)境多樣性?!?/p>
與此同時(shí),Amazon正在利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和傳感器融合算法來(lái)擴(kuò)展Dash Cart服務(wù),該服務(wù)讓顧客使用Amazon Fresh果蔬零售店購(gòu)物的時(shí)候跳過(guò)收銀臺(tái)結(jié)賬這一步驟。Kumar說(shuō),最重要的是,Amazon開發(fā)了更強(qiáng)大的算法,可以檢測(cè)移動(dòng)中的商品,并獲取這些商品的重量和數(shù)量。
“機(jī)器視覺(jué)算法也有嚴(yán)格的延遲要求,因?yàn)槲覀冃枰獙?shí)時(shí)地追蹤客戶的收據(jù),”他補(bǔ)充說(shuō)。
人工智能還有助于提供更好的客戶推薦。例如,在Amazon的實(shí)體服裝店Amazon Style,當(dāng)顧客在店內(nèi)掃描商品的時(shí)候,會(huì)收到一份根據(jù)這些商品提供的推薦商品列表。
“系統(tǒng)還會(huì)生成一些有互補(bǔ)性的選擇,例如一件襯衫和一條牛仔褲,打造一套完整的搭配。我們竭盡全力確保購(gòu)物的樂(lè)趣,同時(shí)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法提升體驗(yàn)?!?/p>
但是這一切都離不開合成數(shù)據(jù)。Kumar解釋說(shuō),Amazon面臨的挑戰(zhàn)是,缺乏訓(xùn)練這些算法所需的多樣化訓(xùn)練數(shù)據(jù)。為了解決這個(gè)問(wèn)題,Amazon的研究人員開始著手構(gòu)建大量合成數(shù)據(jù)或者由機(jī)器生成的逼真數(shù)據(jù),可被用于對(duì)算法進(jìn)行完善。
Kumar表示,就Just Walk Out來(lái)說(shuō),Amazon必須構(gòu)建合成數(shù)據(jù)集來(lái)模擬真實(shí)的購(gòu)物場(chǎng)景,例如,生成合成數(shù)據(jù)來(lái)模擬照明條件的變化,以分析各個(gè)商店的日光差異。此外,Amazon還合成了一些虛擬顧客,用于讓算法學(xué)習(xí)如何同時(shí)應(yīng)對(duì)眾多顧客。
Amazon甚至利用合成數(shù)據(jù)生成掌紋來(lái)訓(xùn)練Amazon One,一種讓人們使用手掌掌紋就可以在商店付款或者進(jìn)入到某個(gè)實(shí)體位置所使用的服務(wù)。Kumar解釋說(shuō),真正的掌紋很難獲得,但Amazon需要對(duì)Amazon One的算法進(jìn)行訓(xùn)練,來(lái)識(shí)別不同的人口統(tǒng)計(jì)、年齡組、溫度、甚至是老繭和皺紋等變化,所以Amazon選擇生成大量多樣化的、逼真的合成手掌圖像。
Amazon面臨的最后一個(gè)挑戰(zhàn)是,隨著Amazon零售技術(shù)的不斷升級(jí),購(gòu)物者的行為往往也會(huì)發(fā)生變化。Kumar解釋說(shuō),Just Walk Out最初部署在規(guī)模較小的Amazon Go商店中,這些商店面積通常只有1800平方英尺,但后來(lái)被推廣到規(guī)模更大、達(dá)到40000平方英尺或更大的商店。
這時(shí)候一個(gè)令人意想不到的挑戰(zhàn)出現(xiàn)了,Amazon很快意識(shí)到顧客在這些商店里的行為是不同的。例如,在Amazon Fresh果蔬商店里,人們喜歡四處閑逛尋找最新鮮的商品,而在Amazon Go,顧客可能只購(gòu)買一個(gè)三明治。同樣地,把Just Walk Out技術(shù)擴(kuò)展到旅游零售商和體育場(chǎng)館等那里也帶來(lái)了不同的挑戰(zhàn)。
“所有這些情況都增加了算法的復(fù)雜性,我的團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)創(chuàng)新以滿足客戶和零售商的要求。” Kumar說(shuō)。