В деловом мире термины «машинное обучение», «глубокое обучение» и «искусственный интеллект» часто используются как взаимозаменяемые модные словечки. Проблема? Каждый уникально отличается от своих братьев и сестер. С таким количеством терминологии, описывающей разные части одной и той же головоломки ИИ, легко неправильно понять различные компоненты.

ИИ уже несколько десятилетий используется в бизнесе и правительстве, но во многих секторах он все еще является относительно новым дополнением. Границы между наукой о данных и машинным обучением начинают стираться для тех, кто не знаком с этим сектором, но для профессионалов становится все более важным понять эту технологию, которая меняет наш мир.

Например, Facebook использует ИИ для сканирования фотографий (как и Google), чтобы сопоставлять людей и информацию с рекламодателями. Netflix использует эту технологию, чтобы рекомендовать программы и принимать решения о контенте. Вам будет трудно назвать крупный бренд, который, по крайней мере, не исследует, как использовать и внедрить ИИ в свою бизнес-модель.

Прежде чем искать решения, полезно иметь некоторое представление о механике этой, казалось бы, волшебной технологии.

Как связаны машинное обучение и глубокое обучение?

Моя команда работала с машинным обучением последние два года. На самом деле, мы были одними из первых разработчиков, которые создали чат-бот с искусственным интеллектом — наш называется ShoutOut — для Google Home. Наш бот позволяет пользователям использовать словесные подсказки, чтобы диктовать поздравительные открытки семье и друзьям примерно за 60 секунд.

Это программное обеспечение основано на мощных алгоритмах машинного обучения. Мы запрограммировали нашего чат-бота так, чтобы он распознавал имена, номера телефонов и сообщения на естественном языке — среди прочего, он понимает сленг и контекстуальный язык. Чем больше реальных данных мы передавали боту, тем больше отзывов мы могли собрать. Со временем программное обеспечение учится и улучшает результаты, которые оно дает.

Обработка естественного языка (NLP) — это мощный сегмент машинного обучения, позволяющий программному обеспечению обнаруживать нюансы человеческой речи как в устной, так и в текстовой форме. Согласно недавнему исследованию, 40 процентов крупных предприятий используют НЛП для таких задач, как анализ данных и обслуживание клиентов.

Вот где глубокое обучение вступает в игру.

Глубокое обучение, хотя и является подмножеством машинного обучения, представляет собой новый и более сложный способ анализа огромных объемов данных, который позволяет нам решать проблемы, которые раньше было невозможно решить.

Алгоритмы глубокого обучения анализируют данные для принятия обоснованных решений, что служит основой автоматизации. Вы когда-нибудь задумывались, почему Netflix так точно предсказывает сериалы, которые вам понравятся? Эти механизмы рекомендаций стали настолько совершенными, что более 80 процентов шоу, которые пользователи смотрят в сервисе, связаны с рекомендацией.

AlphaGo Zero от Google — еще один отличный пример глубокого обучения. AlphaGo Zero недавно обыграла чемпиона мира по древней китайской игре Го. Победив лучших в мире, Зеро продолжал совершенствоваться, играя в игры против себя и извлекая уроки из этих боев. Он не только считается лучшим в мире, но и его нейронная сеть постоянно становится умнее.

Представьте себе, что эта технология меняет не только развлечения и конкуренцию, но и используется во всех отраслях. Потенциал безграничен — при условии, что вы готовы принять этот дивный новый мир.

Приложения и достижения ИИ

Все еще не уверены, нужно ли вам садиться в поезд с искусственным интеллектом? Вам не нужно далеко ходить, чтобы найти многочисленные примеры компаний, как больших, так и малых, которые опускают пальцы ног в воду. Согласно одному исследованию, глобальные расходы на систему искусственного интеллекта, как ожидается, достигнут 46 миллиардов долларов к 2020 году.

HubSpot, тот самый веб-сайт, который вы сейчас просматриваете, инвестирует в машинное обучение и искусственный интеллект. HubSpot недавно приобрел Kemvi, стартап по машинному обучению, который разрабатывает платформу, помогающую компаниям строить более глубокие отношения с потенциальными клиентами с помощью возможностей ИИ. Фактически, по оценкам Gartner, к 2020 году 30% компаний будут использовать ИИ в своих отделах продаж.

Хотя TensorFlow от Google и PyTorch от Facebook являются основными инструментами разработчиков, используемыми в области ИИ, обе части программного обеспечения все еще довольно сложны.

Помните, что ваши усилия по созданию ИИ не должны быть слишком сложными. С точки зрения автоматизации лучше всего начать с ручных процессов, которые требуют значительных административных усилий. Финансовые процессы, ввод данных, обнаружение мошенничества и лояльность клиентов — это лишь несколько областей, в которых ИИ может иметь огромное значение.

Лучшая жизнь благодаря автоматизации

Подключив к своему бизнесу несколько систем искусственного интеллекта, вы сможете сократить расходы, повысить производительность и стать более эффективным предприятием. Как только машинное обучение берет на себя основную часть работы вашей команды, люди освобождаются от рутинных задач и могут сосредоточить энергию на инновациях для развития бизнеса.

В частности, ваша маркетинговая команда оценит возможность тратить больше времени на разработку идей, а не на скуку. В маркетинге нет недостатка в автоматизации, и уже существует множество инструментов для решения практически любой проблемы.

Алгоритмы электронного маркетинга, например, могут определять контент, который с наибольшей вероятностью вызовет конкретные ответы. Такие платформы, как Phrasee и Persado, позволяют компаниям использовать НЛП для автоматического создания строк темы, основного текста и призывов к действию.

Эти сгенерированные ИИ заголовки превосходят людей в 95% случаев, а уровень вовлеченности контента превосходит людей в 100% случаев. Это впечатляющее улучшение только для одной маркетинговой платформы. Представьте себе результат, если бы вы смогли развернуть несколько инструментов одновременно!

Искусственный интеллект и машинное обучение откроют совершенно новый набор инструментов, которые помогут маркетологам — и компаниям в целом — расти и преуспевать. Истинная красота решений искусственного интеллекта plug-and-play заключается в том, что они дополняют друг друга. Благодаря общей зависимости от данных эти платформы со временем становятся умнее, точнее и эффективнее, повышая ценность бизнес-цикла. Революция искусственного интеллекта уже началась, но по-настоящему захватывающие достижения еще впереди. Никогда не было лучшего времени, чтобы исследовать богатство возможностей.

Первоначально опубликовано на blog.hubspot.com.