CES 2025: Mire számíthatunk és hogyan nézhetünk

Az emberek úgy gondolnak a felhőalapú számítástechnikára, mint valami távolira, absztrakcióra, de minden egyes számítási műveletbe behatol, mondja Vogels.

Az Amazon AWS-ének és általában a felhőalapú számítástechnika elterjedése azt jelenti, hogy a felhőalapú számítástechnika már nem valami távoli, hanem egy olyan funkció, amely minden pillanatban beágyazódik a számítástechnikába - mondja Werner Vogels, az Amazon műszaki igazgatója. "Pont a sarkon van", szó szerint, ha 5G telefonon tartózkodik egy AWS helyi zónában lévő szolgáltatói jelenléti ponton.

"A felhő manapság a sarkon van" - mondta Werner Vogels, az Amazon vezető technológusa a ZDNetnek adott szerdai interjúban az Amazon Chime videoprogramján keresztül.

Vogels, aki több mint 17 éve a felhőóriás vezető technológusa, arról elmélkedett, hogy a felhőalapú számítástechnika kiépítése, és különösen az Amazon AWS, amely 2007-ben úttörő szerepet játszott a nyilvános felhőben, hogyan tette mélyebben behálózva a felhőalapú számítástechnikát minden számítógép-használatba.

A nagyközönség szerint Vogelsnek még mindig van egy olyan felfogása, hogy "a felhő néhány dolog, amely ott van, valahol" - mondta. "És talán a kezdeti napokban, amikor elindítottuk az AWS első két régióját, ez volt a helyzet."

"De most 24 régió van szerte a világon, 84 rendelkezésre állási zóna, több száz jelenléti pont, amelyek a dolgokat a szélére tolják az 5G hozzáférési pontokban, az űrben - tudod, a felhő egyre közelebb kerül minden egyénhez" - mondta Vogels, utalva az AWS infrastruktúra általános terjedelmére.

A felhő szó szerint a sarkon van, abban az értelemben, hogy amikor sétálsz, beszélsz, sms-ezel és applikálsz, ott van egy kis AWS. 

"Ha megvan az 5G telefonja, nem lennék meglepve, ha a szolgáltatója AWS-szolgáltatásaihoz férne hozzá - valójában egy közeli AWS hozzáférési ponton futna.

Az AWS helyi zónái talán a legjobban azt szimbolizálják, hogy egyre közelebb és közelebb vannak minden emberhez, egy olyan lehetőség, ahol a számítást, a tárolást és a kiegészítő szolgáltatásokat nagy népesedési központok közelében telepítik.

"Bárki, aki streamel vagy játszik, és nagyon alacsony késleltetést szeretne elérni ügyfelei felé, nem futtatja ezeket a hozzáférési pontokat az AWS fő régióiban" - mondta Vogels, "a helyi zónákban futtatják, hogy közelebb kerüljenek - és ez nagyon sikeres termék volt."

Valójában az AWS továbbra is szállít az Amazon, mint vállalkozás számára. Csütörtök este a vállalat újabb negyedéves meredek növekedést jelentett be a szolgáltatás számára, a bevétel évente 33%-kal, közel 20 milliárd dollárra nőtt. Az Amazon azt mondta, hogy az AWS bevételének "futási üteme" közel 80 milliárd dollár tizenkét hónap alatt. A vállalat azt tervezi, hogy ebben az évben növeli az infrastrukturális termékekre és szolgáltatásokra fordított kiadásokat az AWS megerősítése érdekében.

A felhők egyre közelebb kerülnek, és már érdekes módon jelennek meg. Vegyük például az épített környezetbe ágyazott technológiát, az intelligens technológiát és az érzékelőket. 

"Az egyik dolog, amit látok, az az, hogy eltűnt az egyértelmű különbség a digitális és a fizikai, vagy analóg között" - mondta Vogels. "A digitális érzékelők környezeti elhelyezésének és a velük való interakciónak az egész elképzelése határozottan növekszik."

Ez nyilvánvaló lehet a digitális bennszülöttek esetében, de megjegyzi, hogy az Amazon Alexa eszköze áttörést jelent. "Az egyik dolog, amit észrevettem, hogy az idősek azok, akik igazán szeretik az Alexát" - mondta Vogels. "Ha iPadet adsz nekik, használhatják az unokák fotóihoz, de ennyi.

"De ha tudnak beszélni, akkor ezt évek óta csinálják." Néhány idősebb felhasználó Alexát "megmentőjüknek" írja le.

Talán van ebben egy instrumentális tanulság. Vogels szerint az elöregedő globális népességben az ellátásra szoruló és a segíteni részesülő személyek közötti feszültség bizonyos mértékig az intelligens technológiára támaszkodhat, hogy az öngondoskodást az egészségügy fontos elemévé tegyék.

"Határozottan látom, hogy számos új innováció történik az öngondoskodást végző emberek területén" - mondta Vogels. 

"És ennek egyik területe, amelyet rendkívül fontosnak tartok, az idősgondozás; mindannyian öregszünk." Azt mondta, hogy a társadalom számára az egyik kihívás az, hogy "milyen újítások legyenek, mindenekelőtt annak biztosítására, hogy az emberek hosszabb ideig otthon maradhassanak" idős korukban, ahelyett, hogy egy létesítménybe kellene menniük. 

Az érzékelők, az automatikus riasztások és hasonlók révén "sok innováció van, különösen az idősgondozás és általában az egészségügy terén, jelentős javulást fogunk látni a kényelem terén" - mondta Vogels.

Az Amazon a múlt héten bejelentette az 1Life Healthcare, a sürgősségi ellátást nyújtó klinikai létesítmények üzemeltetőjének felvásárlását. A mindent átható technológiával való kapcsolatról kérdezve Vogels nem volt hajlandó spekulálni egy folyamatban lévő üzletről, amelyet az Amazon más munkatársai kezelnek.

Az orvostudomány közeli és kedves téma a 63 éves Vogels számára, aki korai karrierjét a radiológiában végezte, mielőtt technológus lett. Vogels a hónap elején az Amazon New York-i AWS-csúcstalálkozójának vitaindítója lett volna, de az utolsó pillanatban át kellett adnia a stafétabotot Martin Beebynek - "Martin elképesztő munkát végzett" - jegyezte meg. 

Arra a kérdésre, hogy milyen dolgokat hangsúlyozott volna, ha elmondta volna a beszédet, Vogels azt mondta a ZDNetnek, hogy szeretett volna mesélni a hallgatóságnak az archív radiológiai tárolás régi rossz napjairól.

"Azokban az időkben, 40, sőt 30 évvel ezelőtt, "a digitális tárolás költsége túl magas volt a kórházak számára", és így az orvosi feljegyzések igényeinek kielégítésére "ahelyett, hogy az összes MRI-adatot digitális formában tudták volna rögzíteni, alapvetően filmekre nyomtatták, és archiválták, mint mindig a röntgensugarakkal." 

A páncéltermekben lévő filmek nehézkes archiválási rendszerének eredménye - mondta Vogels - az, hogy "amikor a beteg visszatér, nem tudnánk összehasonlítani a digitális információkat mindegyikkel, valójában filmmel néznénk". A keményen dolgozó radiológus számára a filmeket tanulmányozva "a látásuk nem volt olyan jó éjszaka, mint reggel 9 órakor, - jegyezte meg. 

Manapság "minden segítség, amelyet a tiszta digitális adatokon keresztül kaphatnak", mint például a felhő és az Amazon S3 tárhelye, hirtelen azt jelenti, hogy a képek tanulmányozása sokkal fürgébbé válik számukra - mondta.

A technológiai változások gyakorlatának alakításának egyik részlete, hogy a digitális formában lévő információkhoz való nagyobb hozzáférés megköveteli a mesterséges intelligenciát és az ML-t, mint a radiológus tevékenységének javítását - mondta Vogels. 

Az etika a mesterséges intelligenciában és más technológiákban "nagyon érzékeny téma" - jegyzi meg Vogels. "Egyes technológiák nagyon alkalmazhatók az egyik országban, míg másokban a képfelismerés vagy más eszközök használata nem megfelelő." Vogels példaként hozta fel Londont, amely tele van zárt láncú kamerákkal a megfigyeléshez. "Ha ezt Amszterdamban tennéd, forradalmat kapnál."

"Még mindig sokan vannak, akik úgy vélik, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás elveszi a munkahelyeket" - jegyezte meg Vogels. "De a radiológusokkal beszélve nagyon izgatottak mindezért."

A digitálisnál "ezek az összehasonlítások meglehetősen mikroszkopikussá válnak" - mondta Vogels, ami azt jelenti, hogy valami olyasmit nézünk, mint a daganat. "A szemed nem elég jó ehhez, de a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás felfedezheti ezeket a mintákat, és elvezetheti a radiológust azokra a területekre, amelyeket mélyebben meg kellene vizsgálniuk.

"És így lényegében [radiológusok] az egészségügyben a mesterséges intelligenciát önmaguk kiegészítésének tekintik, és talán esélyt arra, hogy este korábban hazaérjenek."

A radiológiai példa csak egy példa arra, hogy "Jelentős változás történik az egészségügyben a gépi tanulás képessége miatt, és azért, mert meg tudjuk őrizni az adatokat" - mondta Vogels. 

"Manapság a daganatok növekedését szinte mikroszkopikus szinten mérik a centiméterhez képest" - magyarázta Vogels. "Ez egy jelentős változás." Azt mondta, hogy a daganatok gépi tanulásával először látható mikroszkopikus különbségek jelentős különbségek lehetnek.

"Vannak bizonyos minták, különösen az MRI-vizsgálatoknál, ahol már mikroszkopikus szinten láthatjuk a rosszindulatú és jóindulatú daganatok közötti különbségeket" - mondta Vogels. A radiológus még mindig meghozza a döntést, mondta, de az ML olyan információkat tud "felszínre hozni", amelyek korábban nem lehettek. 

További előrelépések közé tartozik a világ orvosi jegyzetelésének digitalizálása, amelynek nagy része még mindig kézzel írt formában történik. Ezeknek a rekordoknak a digitális adatokká alakítása lehetővé teszi a mesterséges intelligencia számára, hogy mindent rendezzen és szűrjön, "ahol a minták és keresztmetszetek elemzése lehetséges, most már lehetséges ott, ahol ez még öt évvel ezelőtt sem volt lehetséges".

Vogels elmondta, hogy az olyan technikák, mint az MRI-k tumorelemzése, innovációkat igényelnek a mesterséges intelligencia legfejlettebb formáiban, például a mély tanulásban. "Nem csak az adatok átszántásáról vagy egy SQL-lekérdezés megírásáról van szó, és azt gondoljuk, hogy az eredményeket kihozhatjuk az adataiból" - mondta. "Ez valóban mintaillesztés és mély tanulás", és "sok ilyen modell még mindig fejlődik", vagyis a használt mesterséges intelligencia modellek.

Prózaibb szinten arra a kérdésre, hogy merre tart a mesterséges intelligencia, Vogels azt válaszolta, hogy a technológia lehetőséget kínál arra, hogy a legtöbb törekvéshez olyan innovációkat hozzon, amelyeket az Amazon már húsz éve a kiskereskedelmi tevékenységében folytat, például a személyre szabást.

"Eljutunk arra a pontra, ahol igazán hasznos rendszereket építhetünk [gépi tanulással], és az Amazonon belül ezt már két évtizede tesszük.

"Ha megnézzük az Amazon sok dolgát, ajánlásait vagy személyre szabását, százmillió különböző kezdőlapot szolgálunk ki - nos, mindez gépi tanulási technikák alapján történik."

"És az Amazon több milliárd megrendelést tart meg a múltból, pontosan tudjuk, hogy melyek voltak csalók, és ebből modelleket készíthetünk, és amikor új megrendelés érkezik, X százalékos valószínűséggel tudjuk, hogy ez egy csalárd megrendelés."

"Ezek azok a dolgok, amelyeket az Amazon mindig öt-tíz évvel a görbe többi része előtt jár" - mondta. "És ezek azok a dolgok, amelyeket mindenhol látnunk kell - mindenkinek képesnek kell lennie arra, hogy a saját mintái alapján felhasználja a múltbeli rendelési és előrejelzési szolgáltatásokra vonatkozó információkat."

Azt mondta, hogy a gépi tanulás kezd "hihetetlenül fontos szerepet" játszani a kódfejlesztésben, olyan dolgokat idézve, mint az Amazon Code Whisperer technológiája, hogy "elvegye a hétköznapi feladatokat. Megjegyezte, hogy ez enyhítheti az informatikai kódoló tehetségekre nehezedő hihetetlen nyomást.

A gépi tanulás előnyökkel jár a szabályozott iparágakban, például az energiaiparban - vélekedett Vogels. Az ausztráliai cseppfolyósított propángáz-iparban például a prediktív karbantartásra térnek át - mondta. Míg a múltban a létesítmények csak akkor használtak riasztót az óriási hűtőszekrényeiken, ha valami elromlott: "Újabb érzékelőket használnak a prediktív karbantartáshoz, ahol ahelyett, hogy katasztrófákba ütköznének, meg tudják előzni.

- Ez nagy. 

A gyártás nagy lendületet kap a gépi tanulástól. "Az Egyesült Államokban a tipikus gyártóberendezés 26 éves" - jegyezte meg. "Ez még a gépi tanulás előtt van, így a gyártási környezetek korszerűsítése, valamint az ezekből származó adatok felhasználása a biztonság és a megelőző karbantartás érdekében számos különböző területen  alkalmazható."

És mi a helyzet a mesterséges intelligencia etikájának mélyebb kérdésével? "Sok mindenen kell gondolkodni" - mondta Vogels.

Részben arra lehet gondolni, hogy azok, akik építik a dolgokat, bizonyos értelemben önfelügyelőek legyenek - utalt rá. 

"Egyrészt meg kell vizsgálnunk a technológiát, hogy lássuk, mit tehetünk annak érdekében, hogy valóban betekintést nyerjünk abba, hogy mik is ezek a modellek valójában - még arra is számítok, hogy a szabályozási követelmények így csökkennek."

Ugyanakkor "az etika nehéz téma; nagyon társadalmilag vezérelt" - mondta. 

"Egyes technológiák, amelyek nagyon jól alkalmazhatók lehetnek az egyik országban, míg másokban képfelismerést vagy más eszközöket használnak, nem biztos, hogy megfelelőek." 

Vogels példaként említette, hogy London tele van zárt láncú kamerákkal a megfigyeléshez. "Ha ezt megtenné Amszterdamban, forradalmat kapna" - jegyezte meg. 

"Nagyon érzékeny témaként" - mondta Vogels - a technológia felelősségteljes használatának megértése azt jelenti, hogy eljutunk egy alapvető tényhez: "Egyrészt a technológia jóra használható, és láttunk néhány más esetet is, amikor a technológia kevesebbet támogathat - nem pedig etikus felhasználást."

"Ezt a döntést a szabályozók hozzák meg a technológiát készítőkkel együtt."