AI i uczenie maszynowe – koncepcja czy już narzędzie marketingu?

Po pierwszych eksperymentach z AI, w bionicznym czipie Apple oraz ubiegłorocznych modelach Mate 10 pro, Huawei chwali się sztuczną inteligencją w serii P20. Idąc tym tropem, LG postanawia ożywić swój zeszłoroczny model V30 i zaprezentować go ponownie, uzbrojonego w sztuczną inteligencję, wykorzystywaną – podobnie jak u Huawei – przede wszystkim do rozszerzenia możliwości aparatu.

Uczenie maszynowe – dziecko sztucznej inteligencji – daje o sobie znać przy ekspresowym tłumaczeniu treści na stronach internetowych. Zaczątki tego zjawiska widzieliśmy już wcześniej, dotychczas jednak były to tłumaczenia automatyczne (dosłownie maszynowe), algorytmy w prosty sposób przekładały treść strony przy użyciu bazy haseł – innymi słowy, komputer tłumaczył stronę za pomocą słownika, korzystając tylko z listy słów w nim dostępnych. Teraz się to zmienia, wykorzystuje się statystyczne tłumaczenie maszynowe oraz z wykorzystaniem sieci neuronowych (które od początku zeszłego roku stosuje Google w swoim translatorze). Automatyczni tłumacze wyciągają wnioski zarówno z poprawnych, jak i błędnych tłumaczeń, dzięki czemu po translatorskich poprawkach i szlifach tekst staje się bardziej zrozumiały.

Ostatnie Zimowe Igrzyska Olimpijskie w Pjongczangu obfitowały w cudy… ludzkich przedsięwzięć i możliwości. Lata treningów, okupione ogromnym wysiłkiem, niejednokrotnie bólem, ćwiczeniem siły woli, zwieńczone startem w niezbyt przyjaznych warunkach klimatycznych skutkowały dramatycznymi chwilami pełnymi potu i łez, a nawet krwi, ale też … Gdyby obcy przylecieli nad Koreę Południową, by odbyć rekonesans, i dostrzegliby Ester Ledecką zdobywającą bezprecedensowe złoto w turniejach narciarskiego slalomu supergiganta i jednocześnie snowboardowego giganta, bez wątpienia Ziemianie zyskaliby kilka punktów w ich ocenie.

Ledecká nie była jedynym pierwszym historycznym fenomenem tegorocznych igrzysk. Poczynając od informacji na lotnisku Inczon, po dość podejrzanego robota narciarskiego, Pjongczang było pokazem ponad 80 funkcjonalnych robotów w 11 wariantach w skali niespotykanej wcześniej na światowej scenie. Maszyny służyły do nawigowania, ułatwiania pobytu i zapewniania rozrywki wszystkim uczestnikom olimpiady.

W dobie technologii sieci neuronowych luka pomiędzy osiągnięciami robotów i ludzi nigdy nie była tak mała. Jeżeli w sferze marketingowej sztuczna inteligencja jest niczym przywołany robot narciarski, i o ile jej rozwój sugeruje kierunek, w którym zmierza, to przyszłość, gdy my, zwykli śmiertelnicy, zostaniemy pokonani w slalomie, staje się coraz bliższa.

Najbardziej oczywistą manifestacją rozwoju maszyn jest funkcjonalność AI w wyszukiwarkach Amazon i Google. Jeszcze zanim ci giganci zaczęli zarządzać oświetleniem salonu lub zamawiać produkty spożywcze za pośrednictwem wirtualnych asystentów, wyszukiwarki były formą słabej sztucznej inteligencji, zbierającej ogromne ilości informacji i wykorzystującej szybką analizę danych, by poprawić wydajność. Z kolei analiza głosu pomaga marketerom lepiej współpracować i przekonywać zarówno podczas spotkań wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Wzorce głosowe, nieoczekiwane pauzy i uprzednio nieczytelne przesłuchy mogą zostać rozwikłaneprzez programy wykorzystujące sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe.

Badanie Gartnera w styczniu 2018 r. zawiera następującą prognozę: „Do 2022 r. 40% pracowników konsumenckich i rządowych będzie konsultować się z wirtualnym agentem każdego dnia w celu podejmowania decyzji lub wsparcia związanego z przetwarzaniem danych”. Ta statystyka to tylko jedna strona medalu, obejmująca jedynie „wąską AI” (Narrow AI – NAI).

NAI może wykonywać tylko jedno zadanie, takie jak gra przeciwko ludzkiemu odpowiednikowi lub wyszukiwanie pociągu, który należy złapać. Przechwytywanie mowy i rozpoznawanie obrazu są funkcjami NAI, a technologia samoprowadzenia Tesli jest współdziałaniem wielu powiązanych NAI. Według strony internetowej poświęconej technologii Futurism, platforma AI Lawgeex ostatnio przewyższyła efektywnością 20 przeszkolonych prawników przy przeglądaniu umów o poufności i ocenie ryzyka.

Pomimo tych postępów NAI jest często określana jako „słaba sztuczna inteligencja”, ale w rzeczywistości jest to coś innego. NAI może wykonać zestaw zróżnicowanych, przydatnych funkcji, a przede wszystkim jest tym, co najprawdopodobniej w niedalekiej przyszłości odsunie ludzi od pracy. Pod względem marketingowym NAI analizuje duże dane, aby znaleźć wzorce, na przykład przy wycenie produktów na różne rynki i danych demograficznych w czasie rzeczywistym.

AGI (znana również jako „ogólna AI” albo “silna AI”) może rozumować w swoim środowisku. Jest znacznie bliższa ludzkiemu sposobowi odszyfrowywania danych i choć wciąż jest w powijakach, sposób, w jaki różnicuje proces myślowy, odzwierciedla działania ludzkiego mózgu.

Ben Dickson na BDTechTalks.com, zasugerował, że sztuczna inteligencja ogranicza się do adaptowania i ulepszania rzeczy, które już istnieją, zamiast tworzenia nowej technologii i hipotetycznej myśli od zera:

„Ludzie mogą nie być w stanie przetwarzać danych tak szybko, jak komputery, ale mogą myśleć abstrakcyjnie i planować, rozwiązywać problemy na poziomie ogólnym bez wchodzenia w szczegóły. Mogą wprowadzać innowacje, wymyślaćpomysły, które nie mają precedensu … bardzo trudno jest nauczyć komputer wymyślać coś, czego nie ma „.

Świat AGI prawdopodobnie już czai się tuż za rogiem. Zadania i analiza danych w połączeniu z propozycją odpowiednich rozwiązań będą ze sobą ściśle powiązane, ale co z tymi cechami ludzkimi, których NAI obecnie nie jest w stanie powtórzyć? Czy maszyny są w stanie dopasować nas do takich niemierzalnych cech, jak kreatywność, odwaga i nielogiczne decyzje?

The Next Web przedstawił 13 sposobów, w jakie AI będzie zmieniać biznes w roku 2018, wśród nich przedsiębiorcy wymieniają m.in.:

• możliwość przewidywania zachowań klientów;
• obsługę 24/7 – wraz z powszechniejącymi chatbotami, które będą stawały się coraz bardziej interaktywne dzięki uczeniu maszynowemu, jak i zbieraniu danych o klientach i najczęściej zadawanych pytaniach (badacze Oracle poinformowali, że 36 procent marek wdrożyło już chatboty AI do interakcji z klientem i badań rynkowych, 80% marek zadeklarowało, że zamierza je wdrożyć do 2020 roku);
• zmianę badań marketingowych i newsowych;
• rozwinięcie technologii IoT – Internet rzeczy będzie się integrował z blockchainem, głównie z przyczyn bezpieczeństwa, to zainspiruje twórców do tworzenia kolejnych innowacji;
• zapewnienie łatwo dostępnych statystyk danych – patrz: Google Analytics Intelligence; nie trzeba być już wyszkolonym analitykiem danych, wystarczy zadać proste pytanie, aby otrzymać pożądane informacje;
• rozwój handlu i marketingu online – już nie tylko Allegro, ale i Facebook, i Instagram zapewnią swoje platformy handlowe; rozwój sprzedaży internetowej będzie ewoluował od rozpowszechnienia tej formy robienia zakupów do ułatwiania i automatyzacji obsługi;
• pomoc w działach HR i decyzjach handlowych – AI pomoże na pierwszych etapach rekrutacji, znacznie szybciej filtrując i sortując kandydatów.

Badanie przeprowadzone przez CapGemini na 1000 organizacjach wykazało, że 83% potwierdza, iż AI stworzyło już nowe miejsca pracy, 63% oświadczyło, że AI nie zmniejszyło liczby etatów. Tymczasem 73% respondentów stwierdziło, że sztuczna inteligencja zwiększyła satysfakcję klientów, a 65%, że decyzje oparte na sztucznej inteligencji przyczyniły się do obniżenia wskaźnika rezygnacji klientów. Jeżeli chodzi o pokrycie sektorów rynkowych sztuczną inteligencją, to – jak można się domyślić w świetle ostatnich doniesień o nowych modelach smartfonów- prym wiedzie branża telekomunikacyjna (49%), z kolei producenci samochodów są znacznie bliżej końca stawki (26%) – wiadomość o pierwszym śmiertelnym wypadku z udziałem samoprowadzącego się samochodu Uber zapewne tej statystyce nie będzie sprzyjać.

Potencjał AI jest funkcjonalnie ograniczony jedynie przez wyobraźnię innowatorów. Przez ostatnie lata badania sztucznej inteligencji służyły określaniu granic jej wykorzystania. Teraz to się zmieniło. Sztuczna inteligencja ma wymierny wpływ na przychody i rentowność budżetów marketingowych. AI wkracza w nową erę, przeistaczając się z koncepcji w narzędzie. Następnym krokiem jest rozpoznanie jej nowych możliwości z wykorzystaniem rozwijających się metod sieci neuronowych, technologii blockchain i dopasowanie jej do ludzkiej inteligencji, by stworzyć nowy rodzaj marketingu, który wkroczy w chwili, gdy kupujący czegoś zapragnie.

www.eura7.com

MW