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Die Leute denken, dass Cloud Computing etwas Fernes ist, eine Abstraktion, aber es gräbt sich in jede einzelne Computeraktion ein, die stattfindet, sagt Vogels.
Die Verbreitung von Amazons AWS und Cloud Computing im Allgemeinen bedeutet, dass Cloud Computing nicht mehr etwas Fernes ist, sondern eine Funktion, die in jedem Moment in das Computing eingebettet wird, sagt Werner Vogels, CTO von Amazon. "Es ist gleich um die Ecke", im wahrsten Sinne des Wortes, wenn Sie sich auf einem 5G-Telefon an einem Carrier-Präsenzpunkt in einer lokalen AWS-Zone befinden.
"Die Cloud steht heutzutage vor der Tür", sagte Werner Vogels, Amazons Cheftechnologe, am Mittwoch in einem Interview mit ZDNet über das Videoprogramm Chime von Amazon.
Vogels, der seit über 17 Jahren als Cheftechnologe bei dem Cloud-Riesen tätig ist, dachte darüber nach, wie der Ausbau der Cloud-Computing-Technologie und insbesondere von Amazons AWS, das 2007 Pionierarbeit in der Public Cloud leistete, dazu geführt hat, dass Cloud Computing immer stärker in die gesamte Computernutzung eingebunden ist.
Die breite Öffentlichkeit sagte, Vogels habe immer noch die Wahrnehmung, dass "die Cloud ein paar Dinge sind, die da draußen sind, irgendwo", sagte er. "Und vielleicht war das in den frühen Tagen, als wir die ersten beiden Regionen von AWS auf den Markt brachten, der Fall."
"Aber jetzt gibt es 24 Regionen auf der ganzen Welt, 84 Verfügbarkeitszonen, Hunderte von Points of Presence, die die Dinge bei 5G-Zugangspunkten und im Weltraum an den Rand treiben - wissen Sie, die Cloud kommt jedem Einzelnen immer näher", sagte Vogels und bezog sich dabei auf den Gesamtumfang der AWS-Infrastruktur.
Die Cloud ist buchstäblich um die Ecke, in dem Sinne, dass, wenn Sie gehen und sprechen, SMS schreiben und appen, etwas AWS da ist.
"Wenn Sie Ihr 5G-Telefon haben, wäre ich nicht überrascht, wenn Sie auf AWS-Services Ihres Netzbetreibers zugreifen - und zwar in einem AWS-Zugangspunkt in Ihrer Nähe.
Die lokalen Zonen von AWS symbolisieren möglicherweise am besten die Vorstellung, immer näher an jeder Person zu sein, eine Option, bei der Rechenleistung, Speicher und zusätzliche Services in der Nähe großer Bevölkerungszentren bereitgestellt werden.
"Jeder, der Streaming oder Gaming betreibt und eine wirklich niedrige Latenz für seine Kunden haben möchte, betreibt diese Access Points nicht in den Hauptregionen von AWS", sagte Vogels, "er betreibt sie in den lokalen Zonen, um näher heranzukommen - und das war ein sehr erfolgreiches Produkt."
In der Tat liefert AWS weiterhin für Amazon als Unternehmen. Am Donnerstagabend kündigte das Unternehmen ein weiteres Quartal mit starkem Wachstum für den Dienst an, wobei der Umsatz jährlich um 33 % auf fast 20 Milliarden US-Dollar stieg. Amazon sagte, dass es eine "Run Rate" von AWS-Einnahmen von fast 80 Milliarden US-Dollar über zwölf Monate hat. Das Unternehmen plant, in diesem Jahr die Ausgaben für Infrastrukturgüter und -dienstleistungen zu erhöhen, um AWS zu stärken.
Die Wolken kommen immer näher und zeigen sich bereits auf interessante Weise. Nehmen Sie eingebettete Technologie in der gebauten Umgebung, intelligente Technologie und Sensoren.
"Eines der Dinge, die ich sehe, ist, dass die klare Unterscheidung zwischen dem, was digital und was physisch oder was analog ist, verschwunden ist", sagte Vogels. "Die ganze Vorstellung von der Umgebungsplatzierung digitaler Sensoren und der Interaktion mit ihnen ist definitiv auf dem Vormarsch."
Das mag in Bezug auf Digital Natives offensichtlich sein, aber er merkt an, dass Amazons Alexa-Gerät so etwas wie ein Durchbruch ist. "Eines der Dinge, die mir auffallen, ist, dass die Menschen, die wirklich an Alexa interessiert sind, die älteren Menschen sind", sagte Vogels. "Wenn man ihnen iPads gibt, können sie es für Fotos von den Enkelkindern verwenden, aber das war's auch schon.
"Aber wenn sie sprechen können, ist das etwas, was sie schon seit Jahren tun." Einige ältere Nutzer beschreiben Alexa als "ihren Retter", hat er beobachtet.
Darin steckt vielleicht eine wichtige Lehre. In einer alternden Weltbevölkerung, so Vogels, könnte das Spannungsfeld zwischen dem, wer Pflege braucht und wem geholfen werden kann, bis zu einem gewissen Grad auf intelligente Technologie zurückgreifen, um die Selbstversorgung zu einem wichtigen Bestandteil der Gesundheitsversorgung zu machen.
"Ich sehe definitiv eine Vielzahl neuer Innovationen im Bereich der Selbstfürsorge von Menschen", sagte Vogels.
"Und einer der Bereiche, die ich für äußerst wichtig halte, ist die Altenpflege; Wir werden alle älter." Eine Herausforderung für die Gesellschaft bestehe darin, "welche Art von Innovationen es gibt, um sicherzustellen, dass die Menschen im Alter länger zu Hause bleiben können", anstatt in eine Einrichtung gehen zu müssen.
Durch Sensoren und automatische Alarme und dergleichen "gibt es viele Innovationen, insbesondere in der Altenpflege und im Gesundheitswesen im Allgemeinen, wir werden große Verbesserungen des Komforts sehen", sagte Vogels.
Amazon kündigte in der vergangenen Woche die Übernahme von 1Life Healthcare an, einem Betreiber von klinischen Einrichtungen für die Notfallversorgung. Auf die Frage nach der Verbindung zu der allgegenwärtigen Technologie lehnte Vogels es ab, über einen laufenden Deal zu spekulieren, der von anderen Mitarbeitern bei Amazon abgewickelt wird.
Medizin ist ein Thema, das Vogels, 63, am Herzen liegt, der eine frühe Karriere in der Radiologie hatte, bevor er Technologe wurde. Vogels sollte Anfang des Monats auf dem NYC AWS Summit von Amazon eine Keynote halten, musste den Staffelstab aber in letzter Minute an Martin Beeby übergeben - "Martin hat einen erstaunlichen Job gemacht", bemerkte er.
Auf die Frage, welche Dinge er hervorgehoben hätte, wenn er den Vortrag gehalten hätte, sagte Vogels gegenüber ZDNet, dass er dem Publikum gerne von den schlechten alten Zeiten der radiologischen Archivierung erzählt hätte.
"Damals, vor 40, ja sogar vor 30 Jahren, "waren die Kosten für die digitale Speicherung für die Krankenhäuser zu hoch", und um die Anforderungen an die Krankenakten zu erfüllen, "anstatt alle MRT-Daten in digitaler Form erfassen zu können, druckten sie sie im Grunde auf Filme und archivierten, wie sie es immer mit Röntgenstrahlen getan hatten."
Das Ergebnis der umständlichen Archivierungssysteme von Filmen in Tresoren, so Vogels, sei, dass "wenn der Patient zurückkam, wir nicht in der Lage waren, die digitalen Informationen mit jedem zu vergleichen, man schaute tatsächlich auf Film." Für den fleißigen Radiologen, der über Filmen brütete, "war sein Sehvermögen nachts nicht so gut wie es um 9 Uhr morgens war. ", bemerkte er.
Heutzutage bedeute "jede Hilfe, die sie bei der Arbeit mit den reinen digitalen Daten bekommen können", wie z. B. die Cloud und den S3-Speicher von Amazon, plötzlich, dass das Studieren von Bildern für sie viel wendiger wird, sagte er.
Eines der vielen Details, wie der technologische Wandel die Praxis prägen kann, ist, dass der bessere Zugang zu Informationen in digitaler Form KI und ML als Verbesserung der Arbeit des Radiologen erfordert, sagte Vogels.
Ethik sei bei KI und anderen Technologien ein "sehr sensibles Thema", beobachtet Vogels. "Einige Technologien können in einem Land sehr gut anwendbar sein, während in anderen der Einsatz von Bilderkennung oder anderen Tools möglicherweise nicht angemessen ist." Vogels nannte das Beispiel von London, das mit Überwachungskameras ausgestattet ist. "Wenn man das in Amsterdam machen würde, würde man eine Revolution auslösen."
"Es gibt immer noch viele Leute, die glauben, dass KI und maschinelles Lernen Arbeitsplätze wegnehmen werden", beobachtete Vogels. "Aber wenn man mit Radiologen spricht, sind sie sehr gespannt auf all das."
Mit der Digitalisierung "werden diese Vergleiche ziemlich mikroskopisch", sagte Vogels, was bedeutet, dass man sich etwas wie den Tumor ansieht. "Ihre Augen sind dafür nicht gut genug, aber KI und maschinelles Lernen können diese Art von Mustern entdecken und einen Radiologen in Bereiche führen, die er sich genauer ansehen sollte.
"Und so sehen sie [Radiologen] KI im Gesundheitswesen im Wesentlichen als Erweiterung ihrer selbst und vielleicht als Chance, früher in der Nacht nach Hause zu kommen."
Das Beispiel der Radiologie ist nur ein Beispiel dafür, dass "im Gesundheitswesen aufgrund der Fähigkeit des maschinellen Lernens und der Tatsache, dass wir Daten aufbewahren können, ein großer Wandel stattfindet", sagte Vogels.
"Heutzutage versuchen sie, zum Beispiel das Wachstum von Tumoren auf fast mikroskopischer Ebene statt auf Zentimeterebene zu messen", erklärt Vogels. "Das ist eine große Veränderung." Er sagte, dass mikroskopische Unterschiede, die zum ersten Mal mit maschinellem Lernen in Tumoren zu sehen sind, große Unterschiede sein können.
"Es gibt bestimmte Muster, vor allem bei MRT-Scans, bei denen man bereits auf mikroskopischer Ebene die Unterschiede zwischen bösartigen und gutartigen Tumoren erkennen kann", sagte Vogels. Der Radiologe treffe immer noch die Entscheidung, sagte er, aber ML könne "Informationen an die Oberfläche bringen", die vorher nicht sein könnten.
Zu den weiteren Fortschritten gehört die Digitalisierung der medizinischen Notizen der Welt, von denen die meisten noch in handschriftlicher Form vorliegen. Die Integration dieser Datensätze in digitale Daten wird es der KI ermöglichen, alles zu sortieren und zu sichten, "wo man Muster und Querschnitte analysieren kann, ist jetzt möglich, wo das noch vor fünf Jahren überhaupt nicht möglich war."
Vogels sagte, dass Techniken wie die Tumoranalyse von MRTs Innovationen bei den fortschrittlichsten Formen der KI, wie z. B. Deep Learning, erfordern werden. "Es geht nicht nur darum, sich durch Daten zu wühlen oder nur eine SQL-Abfrage zu schreiben und zu denken, dass man das Ergebnis aus seinen Daten herausholen kann", sagte er. "Es ist wirklich Musterabgleich und Deep Learning" und "viele dieser Modelle entwickeln sich noch weiter", womit die verwendeten KI-Modelle gemeint sind.
Auf einer prosaischeren Ebene antwortete Vogels auf die Frage, wohin sich die KI entwickelt, dass die Technologie die Möglichkeit bietet, die Art von Innovationen in die meisten Unternehmungen einzubringen, die Amazon seit zwanzig Jahren in seinen Einzelhandelsgeschäften hat, wie z. B. Dinge wie die Personalisierung.
"Wir kommen an einen Punkt, an dem wir wirklich nützliche Systeme [mit maschinellem Lernen] entwickeln können, und bei Amazon machen wir das schon seit zwei Jahrzehnten.
"Wenn man sich viele der Dinge ansieht, die Amazon anstrebt, Empfehlungen oder Personalisierung, dann bedienen wir hundert Millionen verschiedene Homepages - nun, das alles basiert auf Techniken des maschinellen Lernens."
"Und Amazon behält Milliarden von Bestellungen aus der Vergangenheit, wir wissen genau, welche betrügerisch waren, und wir können Modelle daraus machen, und wenn eine neue Bestellung eingeht, wissen wir mit X-% Wahrscheinlichkeit, dass es sich um eine betrügerische Bestellung handelt."
"Das sind die Dinge, bei denen Amazon dem Rest der Kurve immer fünf bis zehn Jahre voraus ist", sagte er. "Und das sind die Art von Dingen, die wir überall sehen sollten - jeder sollte in der Lage sein, Informationen über vergangene Bestell- und Prognosedienste auf der Grundlage seiner eigenen Muster zu nutzen."
Er sagte, dass maschinelles Lernen beginnt, "eine unglaublich wichtige Rolle" bei der Code-Entwicklung zu spielen, und nannte Dinge wie die Code Whisperer-Technologie von Amazon, um "die alltäglichen Aufgaben wegzunehmen. Er merkte an, dass dies den unglaublichen Druck auf Programmiertalente in der IT verringern könnte.
Maschinelles Lernen wird in regulierten Branchen wie dem Energiesektor Vorteile bringen, meinte Vogels. In der Flüssiggasindustrie in Australien zum Beispiel gehe man zur vorausschauenden Wartung über, sagte er. Während die Einrichtungen in der Vergangenheit nur dann Alarme an ihren riesigen Kühlschränken hatten, wenn etwas schief ging, "verwenden sie neuere Sensoren, um eine vorausschauende Wartung durchzuführen, bei der sie Katastrophen verhindern können, anstatt in Katastrophen zu geraten.
"Das ist wichtig."
Die Fertigung wird durch maschinelles Lernen einen großen Schub erhalten. "In den USA sind die typischen Fertigungsanlagen 26 Jahre alt", beobachtete er. "Das war vor dem maschinellen Lernen, und so gibt es viele verschiedene Bereiche, auf die dies angewendet werden kann, um die Fertigungsumgebungen zu modernisieren und die daraus resultierenden Daten für die Sicherheit und vorbeugende Wartung zu nutzen."
Und was ist mit der tieferen Frage der Ethik in der KI? "Es gibt viel zu bedenken", sagte Vogels.
Ein Teil dessen, worüber man nachdenken könne, sei, dass diejenigen, die Dinge bauen, in gewisser Weise selbstüberwachend seien, implizierte er.
"Auf der einen Seite sollten wir uns die Technologie ansehen, die wir tun können, um zu sehen, was wir tun können, um wirklich einen Einblick in das zu bekommen, was diese Modelle tatsächlich sind - ich erwarte sogar, dass die regulatorischen Anforderungen auf diese Weise sinken werden."
Gleichzeitig "ist Ethik ein schwieriges Thema; Es ist sehr gesellschaftlich motiviert", sagte er.
"Einige Technologien, die in einem Land sehr gut anwendbar sind, während in anderen die Verwendung von Bilderkennung oder anderen Tools möglicherweise nicht angemessen sind."
Vogels nannte das Beispiel Londons, das mit Überwachungskameras übersät ist. "Wenn man das in Amsterdam macht, würde man eine Revolution bekommen", bemerkte er.
Als "sehr sensibles Thema", so Vogels, bedeute der verantwortungsvolle Umgang mit Technologie zu verstehen, zu einer grundlegenden Tatsache: "Einerseits kann Technologie zum Guten genutzt werden, und wir haben einige andere Fälle gesehen, in denen Technologie weniger unterstützen kann -- nicht ethische Nutzungen."
"Das ist eine Entscheidung, die von den Regulierungsbehörden in Kombination mit denjenigen getroffen wird, die Technologie herstellen."