Як кампаніі выкарыстоўваюць AI для стварэння свайго брэнда

Давайце прадмова гэтай тэмы з простым пытаннем. Ці з'яўляецца арыгінал заўсёды лепш, чым дубляванне?

Крыніца: Google Images, Wikimedia Commons

Што тычыцца мастацтва, я думаю, што большасць людзей можа аддаць перавагу арыгінальнаму твору, заснаванаму на сувязі, якую твор мае з мастаком, альбо проста на аснове нейкай эстэтычнай ці сімвалічнай якасці, звязанай з успрыманнем арыгіналу як адзінага - у сваім родзе.

Суб'ектыўная прырода мастацтва пакідае гэтае пытанне адкрытым, але як быць, калі гаворка ідзе пра інтэлект?

У адрозненне ад мастацтва, вынікі інтэлекту можна вымераць. Няўжо сапраўдны інтэлект лепш, чым штучны інтэлект?

Калі вы сапраўды задумваецеся над гэтым, на самай справе няма правілаў, якія заяўляюць, што патэнцыял дубліката павінен быць абмежаваны арыгіналам, і што страшнае меркаванне становіцца ўсё больш актуальным у грамадстве па меры развіцця тэхналогій.

Стан штучнага інтэлекту

Штучны інтэлект незвычайны. У большасці людзей расплывістае станоўчае ўражанне аб рознабаковым ужыванні штучнага інтэлекту і павышэнні эфектыўнасці, якое ён прыносіць, але не ў поўнай меры разумеюць, у чым мітусня. Давайце паставім сцэну з адным з самых рудыментарных прыкладаў ІІ - шахматным рухавіком.

Справа ў шахматах заключаецца ў тым, што хуткасць вылічэння сучасных працэсараў і адкрыццё паслядоўнасці з вялікіх баз даюць магчымасць шахматным рухавікам непераўзыдзены магчымасці прагназавання, якія мяжуюць з прагназаваннем.

Малюнак 1: Прыкладны экран праграмнага забеспячэння HIARCS Chess Engine, звярніце ўвагу, як рухавік імгненна генеруе спіс найбольш распаўсюджаных хадоў у працэнтах, а затым і ацэнку сілы гэтага руху.

На ранніх этапах гульні кампутар можа разлічваць на вялікі банк гульняў і па іх выніках вызначыць найбольш спрыяльны крок. Калі гульня набліжаецца да сярэдніх этапаў, здараецца цікавая рэч, рухавік звычайна не можа вылічыць усе магчымыя паслядоўнасці хадоў.

Такім чынам, рухавік будзе абапірацца на шэраг уласных алгарытмаў, каб рэзка скараціць колькасць магчымасцей, падобных на чалавечую сілу з дапамогай інтуіцыі.

Альфа-бэта-абрэзка - гэта прыклад алгарытму, які загадвае рухавіку спыніць ісці па шляху руху, калі ён ужо вызначыў іншую паслядоўнасць, што прыводзіць да лепшага становішча.

У адрозненне ад чалавека, шахматныя рухавікі могуць выдатна захоўваць велізарную колькасць гульнявых дадзеных, і яны не стамляюць і не адчуваюць псіхалагічнага ціску пры руху. На самай справе, наймацнейшыя шахматныя рухавікі ў наш час практычна не перамагаюць нават самых высокапастаўленых чалавечых гульцоў у свеце.

Штучны інтэлект і стварэнне брэнда

Складаныя сістэмы штучнага інтэлекту маюць магчымасць вучыцца на неаднаразовых памылках і пастаянна аптымізаваць уласны код, падобны на тое, як чалавек дасягае валодання пэўнымі навыкамі.

Яны таксама могуць апрацоўваць дадзеныя значна больш складана і змястоўна, а не проста вылічыць прамыя верагоднасці.

Кампаніі могуць дасягнуць уражлівых вынікаў у сферы аўтаматызацыі, аб'яднаўшы канцэпцыі ад машыннага навучання з мадэллю штучнага інтэлекту.

На самай справе, гэты тып адаптыўнага навучання ўжо знайшоў надзейныя прыклады ў такіх задачах, як ідэнтыфікацыя фатаграфій і пакупкі.

Гэта можа здацца контрінтуітыўным, але існуе агульнае правіла, якое абвяшчае, што чым больш асноўных задач канцэптуальна, тым складаней машынам рабіць іх надзейна.

Калі вы калі-небудзь мелі справу з вытанчанай мерай бяспекі пад назвай CAPTCHA, якая просіць вас даказаць, вы чалавек ці не, вы маглі б пасмяяцца з таго, наколькі простая для вас задача.

Прычына, па якой CAPTCHA эфектыўныя пры фільтрацыі робатаў у людзей, заключаецца ў тым, што машынам у гэты момант вельмі складана выбіраць канкрэтны тып рэчы (напрыклад, аўтамабілі) з малюнкам нізкай якасці, які шмат шуму ў навакольным асяроддзі (знакі, дарогі, дрэвы і гэтак далей) альбо што ўключае толькі адсечаную частку аўтамабіля, як на малюнку ніжэй.

Малюнак 2: Адзін з больш складаных варыянтаў CAPTCHA. Вы павінны працягваць націскаць выявы, якія паказваюць аўтамабілі, пакуль усе яны не знікнуць, як віртуальны мол, выкарыстоўваючы выявы.

Дык як усё гэта ставіцца да стварэння брэнда? Метады машыннага навучання і сістэмы штучнага інтэлекту, магчыма, прасунуліся да таго, што яны маюць значную карысць у продажах.

Гэта азначае, што машыны могуць дакладна адсочваць і мадэляваць якія развіваюцца густы і перавагі асобнага кліента альбо нават групы кліентаў.

Пасля таго, як тэхналогія ўсталёўваецца, усё, што трэба, - гэта чалавечы ўклад, які колькасна ацэньваецца ў машыннай праграме.

Такія паслугі, як Netflix або Spotify, выкарыстоўваюць такі від штучнага інтэлекту і навучання, калі яны прапануюць вам прапановы аб тым, якія відэа ці музыка вам падабаецца ў залежнасці ад вашых бягучых густаў.

Такім чынам, кампанія можа лёгка ацэньваць і адаптавацца на аснове рэакцый кліентаў на свае брэнды праз нейкую меру, як продаж або іншы камбінаваны аналіз паказчыкаў.

Выснова

Па меры прасоўвання сістэм штучнага інтэлекту і алгарытмаў машыннага навучання іх здольнасць асэнсаваць "чалавечае" ўспрыманне брэндаў стане ўсё больш дакладным.

Як і тое, як шахматны рухавік здольны вызначыць найлепшы крок і перамагчы нават самых дасягнутых гросмайстраў у гульні, будучы штучны інтэлект здольны дасягнуць кропкі, калі ён стане яшчэ лепш разумець перавагі і паводзіны людзей у адносінах да брэндаў, чым самі чалавекі маглі свядома ўсведамляць.

Можна толькі ўявіць, які неверагодны ўплыў можа прыцягнуць брэнд, які падтрымліваецца такім родам інтэлекту.

Гэтая гісторыя апублікавана ў найвялікшым прадпрымальніцкім выданні The Startup, за якім ішлі 330 853+.

Падпішыцеся, каб атрымліваць нашы галоўныя гісторыі тут.