Inteligența artificială: un ghid pentru începători

Toată lumea vorbește despre inteligența artificială. Este de înțeles – la urma urmei, dintr-o dată, există instrumente gratuite (sau ieftine) disponibile pentru a crea o varietate de conținut generat de AI, inclusiv text și imagini, într-o gamă nelimitată de stiluri și, aparent, în câteva secunde.

Desigur, este incitant.

Dar opriți-vă un moment și puneți-vă câteva întrebări:

• Știu cu adevărat ce este AI?
• Știu de cât timp există?
• Știu diferența, dacă există, dintre AI și învățarea automată?
• Și știu eu ce naiba este învățarea profundă?

Dacă ai răspuns afirmativ la toate aceste întrebări, este posibil ca acest articol să nu fie pentru tine. Dacă ați ezitat asupra unora dintre ele, citiți mai departe.

Revoluția AI începe... acum?

Să începem prin a completa câteva fonduri.

Este AI ceva nou?

Nu. Cel puțin conceptual, AI datează din 1950 (mai multe despre asta mai târziu). Ca activitate practică, a început să înflorească în anii 1960 și 1970, pe măsură ce computerele au devenit mai rapide, mai ieftine și mai disponibile pe scară largă.

Este AI în marketing ceva nou?

Nu. Merită să rețineți că AI are de multă vreme multe, multe aplicații în marketing, altele decât crearea de conținut. Recomandările de conținut și de produse au fost susținute de AI de ani de zile. Analiza predictivă - folosită pentru a prezice comportamentul utilizatorului pe baza unor seturi mari de date despre comportamentul trecut, precum și pentru a prezice următoarea acțiune cea mai bună (arată-i o carte albă relevantă, arătați-i o șapcă roșie de baseball, trimiteți un e-mail) - a fost AI. -alimentat de mult timp.

Furnizori cunoscuți au introdus AI în soluțiile lor de aproape un deceniu. Adobe Sensei și Salesforce Einstein datează din 2016. Implicarea Oracle în AI este cel puțin la fel de departe și probabil mai departe; pur și simplu nu i-a dat niciodată un nume drăguț. Un alt implementator veteran al AI este Pega, care îl folosește mai întâi pentru a prezice următoarele cele mai bune acțiuni în oferta sa de management al proceselor de afaceri și, mai târziu, în platforma CRM.

Ei bine... este IA generativă ceva nou?

AI generativ. AI conversațional. Instrumente de scriere AI. Toate frazele de moment, toate suprapuse în sens. AI generativ generează texte (sau imagini, sau chiar videoclipuri). AI conversațional generează texte în interacțiune cu un interlocutor uman (gândiți-vă la chatbot-uri alimentați de AI). Instrumentele de scriere AI au scopul de a crea texte personalizate la cerere. Toate aceste soluții folosesc, într-un sens sau altul, „îndemnuri” – adică așteaptă să li se pună o întrebare sau să stabilească o sarcină.

Toate acestea sunt noi? Nu. Ceea ce este nou este disponibilitatea sa largă. Procesarea limbajului natural (NLP) și generarea limbajului natural (NLG) există de ani de zile. Primul denotă interpretarea textelor bazată pe inteligență artificială; cea din urmă, crearea de texte bazată pe inteligență artificială. Încă din 2015, pe baza propriilor mele rapoarte, NLG alimentat de inteligență artificială crea rapoarte scrise pentru medici și pentru operațiuni industriale – și chiar genera prognoze meteo pentru Met Office, serviciul meteorologic național al Regatului Unit.

Date intră, text out. Doar că nu la fel de disponibil ca ceva de genul ChatGPT.

Video de asemenea. Cel puțin până în 2017, inteligența artificială a fost folosită pentru a crea, nu doar conținut video personalizat, ci individualizat – generat atunci când utilizatorul face clic pe redare, atât de rapid încât pare să fie transmis în flux dintr-o bibliotecă video existentă. Din nou, nu este disponibilă pe scară largă, ci mai degrabă, o ofertă costisitoare pentru întreprinderi.

Sapă mai adânc: ChatGPT : Un ghid pentru marketing

Ce este AI: versiunea simplă

Să explicăm de la bază.

Începeți cu algoritmi

Un algoritm poate fi definit ca un set de reguli care trebuie urmate în calcule sau alte operații de rezolvare a problemelor sau de finalizare a sarcinilor, în special de către un computer. Este „algoritm” din greacă? Nu, de fapt provine dintr-o parte a numelui (al-Khwārizmī) al unui matematician arab din secolul al IX ^-lea . Dar asta nu contează.

Ceea ce contează este că folosirea algoritmilor pentru un calcul sau o sarcină nu este — repetă, nu — la fel cu utilizarea AI. Un algoritm este ușor de creat; să luăm un exemplu simplu. Să presupunem că conduc o librărie online și vreau să ofer recomandări de produse. Pot să scriu o sută de reguli (algoritmi) și să-mi antrenez site-ul web să le execute. „Dacă o caută pe Jane Austen, arată-i și pe Emily Bronte.” „Dacă caută cărți din Primul Război Mondial, arată-i și cărțile din Primul Război Mondial.” „Dacă o caută pe Agatha Christie, arată-i altă ficțiune polițistă.”

Va trebui să am volumele mele de ficțiune polițistă etichetate corespunzător, desigur, dar până acum e ușor. Pe de o parte, acestea sunt reguli bune. Pe de altă parte, nu sunt reguli „inteligente”. Asta pentru că sunt puse în piatră, dacă nu mă întorc și le schimb. Dacă oamenii care caută cărți pentru Primul Război Mondial ignoră în mod constant cărțile pentru Primul Război Mondial, regulile nu învață și nu se adaptează. Ei continuă să facă prost ceea ce li s-a spus să facă.

Acum, dacă aș avea resursele Amazon, mi-aș face regulile inteligente – adică capabile să se schimbe și să se îmbunătățească ca răspuns la comportamentul utilizatorului. Și dacă aș avea cota de piață a Amazon, aș avea un potop de comportament al utilizatorilor din care regulile ar putea învăța.

Dacă algoritmii se pot învăța singuri - cu sau fără o anumită supraveghere umană - avem AI.

Dar asteapta. Nu este doar învățare automată?

AI versus învățarea automată

Pentru purist, AI și învățarea automată nu sunt inițial același lucru. Dar - și este un dar mare - termenii sunt folosiți atât de interschimbabil încât nu mai există întoarcere. În schimb, termenul „IA generală” este folosit atunci când oamenii vor să vorbească despre AI pură, AI în sensul său original.

Să ne întoarcem la 1950 (te-am avertizat că o facem). Alan Turing a fost un informatician genial. El i-a ajutat pe Aliați să-i învingă pe naziști prin munca sa de spionaj de coduri. Răsplata sa a fost să fie tratată în mod abominabil de societatea britanică pentru homosexualitatea sa (încă ilegală), tratament care a dus la scuze oficiale din partea prim-ministrului Gordon Brown, la mai bine de 50 de ani de la moartea sa: „În numele guvernului britanic și al tuturor celor care trăiesc liber datorită muncii lui Alan, sunt foarte mândru să spun: Ne pare rău. Ai meritat mult mai bine.”

Deci, ce zici de AI? În 1950, Turing a publicat o lucrare de referință, „Computing machinery and intelligence”. El a publicat-o nu într-un jurnal științific, ci în revista de filozofie „Mind”. În centrul lucrării se află un fel de experiment de gândire pe care el l-a numit „jocul imitației”. Acum este cunoscut pe scară largă drept „testul Turing”. În cei mai simpli termeni, propune un criteriu pentru inteligența mașină (sau artificială). Dacă un interlocutor uman nu poate face diferența dintre răspunsurile la întrebările ei de la o mașină și răspunsurile de la o altă ființă umană, putem atribui inteligență mașinii.

Desigur, există multe, multe obiecții la propunerea lui Turing (și testul său nici măcar nu este conceput inteligent). Dar aceasta a lansat încercarea de a reproduce – sau cel puțin de a crea echivalentul – inteligenței umane. Vă puteți gândi la IBM Watson ca la o urmărire continuă a acestui obiectiv (deși are multe cazuri de utilizare mai puțin ambițioase și mai profitabile).

Nimeni nu crede cu adevărat că o mașină de recomandare de produse asemănătoare Amazon sau un motor de creare de conținut asemănător ChatGPT este inteligentă în felul în care sunt oamenii. În primul rând, ei sunt incapabili să știe sau să le pese dacă ceea ce fac este corect sau greșit - fac ceea ce fac pe baza datelor și a statisticilor predictive.

De fapt, tot AI discutat aici este într-adevăr învățare automată. Dar nu vom opri pe nimeni să-l numească AI. În ceea ce privește urmărirea „IA generală” la nivel uman, există motive întemeiate să credem că nu este chiar după colț. Vezi, de exemplu, „Mitul inteligenței artificiale: de ce computerele nu pot gândi așa cum facem noi” a lui Erik J. Larson.

Ce zici de „învățare profundă”?

„Învățare profundă” este un alt termen legat de inteligența artificială pe care ați putea întâlni. Este diferit de învățarea automată? Da, este; este un pas mare dincolo de învățarea automată și importanța sa este că a îmbunătățit considerabil capacitatea AI de a detecta tipare și, astfel, de a gestiona imaginile (și videoclipurile) la fel de competent precum se ocupă de numere și cuvinte. Acest lucru devine complicat; iată varianta scurtă.

Învățarea profundă se bazează pe o rețea neuronală, un strat de neuroni artificiali (biți de matematică) care sunt activați printr-o intrare, comunică între ei despre aceasta, apoi produc o ieșire. Aceasta se numește „propagare directă”. Ca și în învățarea automată tradițională, nodurile ajung să afle cât de precisă a fost rezultatul și își ajustează operațiunile în consecință. Aceasta se numește „propagare înapoi” și are ca rezultat antrenarea neuronilor.

Cu toate acestea, există și o multiplicare a ceea ce sunt cunoscute sub denumirea de „straturi ascunse” între stratul de intrare și stratul de ieșire. Gândiți-vă la aceste straturi literalmente stivuite: de aceea acest tip de învățare automată se numește „profundă”.

Un teanc de straturi de rețea se dovedește a fi mult mai bun la recunoașterea tiparelor în datele de intrare. Învățarea profundă ajută la recunoașterea modelelor, deoarece fiecare strat de neuroni descompune modelele complexe în modele din ce în ce mai simple (și există și acel proces de antrenament cu propagare inversă).

Există furnizori de AI în spațiul martech?

Depinde ce vrei să spui.

Furnizori care folosesc AI

Există aproximativ 11.000 de vânzători în spațiul martech. Mulți dintre ei, poate cei mai mulți dintre ei, folosesc AI (sau pot face un argument bun că asta fac). Dar ei nu folosesc AI de dragul ei. Îl folosesc pentru a face ceva.

• Pentru a crea recomandări comerciale.
• Pentru a scrie subiectul e-mailului.
• Pentru a recomanda urmatoarele cele mai bune acțiuni agenților de marketing sau reprezentanților de vânzări.
• Pentru a alimenta chatboții.
• Pentru a scrie o copie publicitară.
• Pentru a genera conținut pentru testarea multivariată la scară largă.

Lista este nesfârșită.

Ideea pe care vreau să subliniez este că IA seamănă un pic cu sarea. Se adaugă sare în alimente pentru a le face să aibă un gust mai bun. Cei mai mulți dintre noi, cel puțin, ne place utilizarea adecvată a sării în alimente. Dar cine spune vreodată: „Voi lua sare la cină” sau „Am chef de o gustare; Voi lua niște sare.”

Punem sare in mancare. Am pus AI în tehnologia de marketing. În afară, poate, în scopuri de cercetare, sarea și IA nu sunt foarte folosite singure.

Deci da, există nenumărați furnizori de martech care folosesc AI. Dar există furnizori de martech care vând AI ca produs independent?

Furnizori care vând AI

Răspunsul este, în spațiul martech, foarte puțini. AI ca produs înseamnă într-adevăr software AI conceput de ingineri care poate fi apoi încorporat și utilizat în contextul unei alte soluții. Este ușor să găsești furnizori de inginerie care vând software AI, dar, în cea mai mare parte, vând organizațiilor IT mai degrabă decât organizațiilor de marketing și îl vând pentru a fi utilizat într-o gamă foarte largă de scopuri de back-office, mai degrabă decât pentru a permite marketingul sau vânzări.

Există una sau două excepții, care vizează în mod clar produsele lor către agenții de marketing. Nu este suficient, însă, pentru a crea o categorie populată într-un peisaj tehnologic de marketing.

Am zgâriat suprafața

Asta este tot ceea ce urmărește acest articol: să zgârie suprafața unui subiect enorm de complex, cu o istorie bogată în spate și un viitor imprevizibil în față. Există, desigur, întrebări etice de abordat, cum ar fi cazurile aproape inevitabile în care modelele de învățare automată vor fi instruite pe seturi de date părtinitoare, precum și plagiarea la fel de inevitabilă a conținutului uman de către AI generativă.

Dar sperăm că acest lucru este suficient pentru a mesteca deocamdată.