2022年，有兩個AI模型火到爆炸。一個是用自然語言生成圖片的Stable Diffusion，一個是支持用自然語言對話的AI模型ChatGPT。
前者可以用自然語言生成高質量的圖片，一些圖片的質量甚至讓專業的畫手后背發涼，當然，引起的爭議也很多。后者讓人用自然語言聊天，只不過，聊天的“機器人”不僅博學，而且學習意愿很高，讓人感覺它很聰明。
這兩個AI模型之所以能爆火，關鍵原因有兩個：
一個是AI模型本身的智能水平很高。另外一個原因，都支持用自然語言進行操作，這意味著，任何人都能無障礙親自體驗到AI模型的超高實力，并且，任何人都能用自己的主觀判斷對AI表現進行評價。
一時間，好像所有人都在用AI生成圖片，好像所有人都在跟ChatGPT進行各種對話。社交媒體上，媒體報道中，都在談論AI，這大概是繼谷歌AlpheGO下棋之后，AI能引起全民廣泛關注的第二次熱潮。
2022年12月，亞馬遜云科技在re:Invent大會上擴展了自然語言查詢功能Amazon Quicksight Q，它是一種讓普通人用自然語言就可以輕松使用的商業智能服務。事實上，它讓所有人都可以用上商業智能服務，讓所有人都掌握一種獲得商業洞察的能力。
亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建表示，“Amazon Quicksight Q把人工智能和業務洞察相結合，使得客戶不用再去掌握數據分析技術，而是通過自然語言獲得業務洞察，大降低了使用門檻?！?/p>
Amazon QuickSight首次發布于2015年，發布以來，經歷了125次新功能迭代，日益成為了一個功能非常強大的BI服務，此次Amazon Quicksight Q新功能的發布，讓客戶能夠預測并追問預測依據，是一次比較大的提升。
很多媒體將Amazon Quicksight Q稱之為企業版的ChatGPT，也確實有一定的道理，在某種程度上，兩者有很多相像之處，所以我才會說，ChatGPT為什么會火，亞馬遜云科技的Amazon Quicksight Q最懂。
在實際體驗中我發現，無論是Stable Diffusion，還是ChatGPT，AI模型本身對于自然語言的理解非常精準，這算是機器學習語義理解能力在2022年達到的新高度。
特別是ChatGPT，絕大多數情況下，都能比較準確地理解我問題的意圖，這為后續，它反饋的內容打下了基礎。不難想象，亞馬遜云科技在2022年推出的Amazon Quicksight Q新功能本身對于自然語言的理解也能做到很高的水平。
不同的是，ChatGPT能回答很多知識性和常識性的問題，涉及內容非常豐富多樣，可謂是天文地理無所不知無所不曉，或許正是因為懂的太多了，導致ChatGPT也會犯很多低級錯誤，而這些錯誤的出現也限制了它在部分嚴肅場景中的使用。
而Amazon Quicksight Q的場景更聚焦，僅限于企業的商業智能場景。比如，它可以回答，諸如“去年哪些地區銷售的某某商品最多？”，“實際收入是否達到目標？”這類問題。當場景聚焦，它給出的反饋的準確性會更高一些，這也是這種服務能推出的關鍵技術原因之一。
亞馬遜云科技的官網上有一張動態GIF圖片，它展示了Amazon Quicksight Q工作的一個Demo。
如上圖所示，當前查看的是全球營收（Worldwide Revenue），這個面板顯示了一些基礎信息。
在上訪搜索框里輸入“Show me sales”顯示的應該是全年營收數據。
隨后，輸入“show me sales this month”后，顯示的應該是當月的營收數據。
如果再細化一點，輸入“show me sales this month by segment”后，就會按照分類來呈現每個部分的收入情況。
最后，選擇數據的呈現形式，將柱狀圖改為餅圖，得到上圖所示的展示情況。
從Demo中可見，Amazon QuickSight Q能以自然語言的方式進行使用，系統會返回與問題相關的數據概況，并以圖形化的方式進行呈現。
在使用中會發現，Amazon QuickSight Q會自動進行拼寫檢查，而且會提供專業術語的建議，即使你不太了解專業術語也能無障礙使用商業智能服務。
Amazon QuickSight Q的最新一項功能是做預測，比如，“預測明年的營收情況”。同時，它還能在原來提供反饋的基礎上，讓使用者進行追問，比如，“為什么營收是增長的？”，能回答此類問題，意味著業務人員可以更好地理解潛在因素。
這種能“追問”的能力，本質上是對話中的一種上下文的關系，它更能讓人感覺像是一場真正的對話，類似的，ChatGPT也能提供一樣的能力。
還應該注意到，Amazon QuickSight Q反饋數據的速度非?？?，原因有兩個方面：
一方面是因為Amazon QuickSight本身使用了內存引擎，可以更方便、更快速地對大型數據集進行分析和可視化。
另一方面，它省去了BI團隊準備數據所花費的時間，自動根據語義分析的結果準備相關數據，在以前，準備數據的操作都需要BI團隊的人員做非常多的準備工作，經常需要耗費好幾天，而現在只需要幾分鐘。
簡而言之，Amazon Quicksight Q代表的是一種商業智能的新的打開方式，回避了技術本身的復雜度，以普通人的思維方式來解決專業難題。
說到底，技術的發展始終是以人為本，未來此類推動技術能力普及的技術會越來越多，亞馬遜云科技的這項服務的發布算是其中一個。
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