Вы, вероятно, неправильно ведете разговор об ИИ

Четырехэтапное руководство по использованию искусственного интеллекта для решения реальных проблем .

Напишите в Твиттере «AI - это будущее брендинга» и посмотрите, как разворачиваются следующие события. И, честно говоря, это утверждение верно. Препятствие на пути к достижению этой цели заключается не в том, что эти новые технологии недоступны, а в том, что мы не уверены, как их развернуть, как мы должны о них думать, и, что самое важное, с чего мы даже начинаем с ИИ.

Большая часть разговоров об ИИ была сосредоточена на чат-ботах, и, хотя создание чат-бота - это нормально, разговор ИИ - это гораздо больше, чем просто текст. Итак, вот где я попрошу вас притормозить мозговой штурм с чат-ботом, который вы только что начали, и попросить нас уделить время тому, чтобы подумать о том, как работать с искусственным интеллектом, как профессионал.

AI везде. Каждую неделю появляется новая технология, рекламирующая новое решение, за которой следует множество статей о компаниях, которые внедряют искусственный интеллект в гаджеты, чтобы сделать их более полезными и мощными. Amazon Echo открыт для всех, кто может развить навыки для Alexa, голосового помощника в его устройстве для умного дома. Uber предсказывает, где вы собираетесь быть, прежде чем вы это сделаете. Алгоритм Google Покажи и расскажи можно обучить распознавать объекты на фотографиях с точностью до 93,9% и даже писать для них подписи. Механизм искусственного интеллекта Facebook Messenger, DeepText, сможет понять текстовое содержание сообщений, чтобы определить значение пользователя, пытается ли он вызвать такси или заказать пиццу.

И все же, несмотря на то, что мы постоянно сталкиваемся с ИИ в течение дня, если бы я спросил вас прямо сейчас: Что такое ИИ? вы, вероятно, ответили бы одним из двух вариантов: это чат-бот, который вряд ли когда-либо делает все правильно с первого раза, или это почти разумное роботизированное существо, стремящееся уничтожить человеческую расу. Но вот в чем особенность искусственного интеллекта: это не проблема. Это не ваш смартфон, приложение или робот-убийца. И угадайте, что еще, это не то, как вы взаимодействуете с ним - будь то текст, голос или дымовые сигналы. По своей сути ИИ - это наука объединения набора невидимых технологий для выполнения вещей, которые обычно требуют человеческого интеллекта, таких как обучение, понимание и решение проблем. (Если вы хотите услышать это от самого Алана Тьюринга, зайдите сюда).

Отлично, теперь вы кое-что знаете. Облака начинают рассыпаться: «Но подождите», - можете сказать вы себе. «Если я не делаю диалоговый интерфейс (читай: чат-бот), что я делаю? С чего мне начать !? »

Как и в случае с любой другой услугой или продуктом, первое, что вам нужно сделать, это определить проблему, которую вы пытаетесь решить. Подумайте об этом, поставьте цель, и вы получите что-то стоящее ... или, по крайней мере, не полный мусор. Теперь позвольте мне провести вас по типичному пути к созданию решения с использованием технологий искусственного интеллекта.

Путь к AI.

1. Найдите данные

Так как же мировые гуглы, фейсбуки и амазонки создают ИИ? Они начинают с данных, некоторые из которых они собирают от своих пользователей, некоторые из них находят в других местах. Вот несколько общих категорий данных и способы их добычи.

Общедоступный. Данные взяты из общедоступных источников, таких как правительственные опросы, Twitter и Facebook.

Внутренний. Информация, которую компания получила от своих пользователей, от их моделей покупок до их поиска в Интернете.

Приобретено. Соответствующие данные приобретены у сторонних поставщиков. Основные поставщики данных сосредоточены на интересах и расходах потребителей, финансах и демографии.

Производные: применяя вычисления к различным наборам необработанных данных, можно создать совершенно новый набор данных. Отношение цены к прибыли и 200-дневная скользящая средняя - два примера, используемых в финансовых приложениях.

Помните великое обещание больших данных? Пришло его время! По мере того, как вычислительная мощность компьютеров и алгоритмические ноу-хау стали более зрелыми, мы, наконец, видим, что накопление данных приносит свои плоды. Я твердо верю, что так называемые темные данные, то, что компании и организации собирают, но не используют, просто ждут своей цели, и технологи и маркетологи должны решить, что с ними делать. IBM Watson IoT, например, берет неструктурированные данные и объединяет их с другими источниками информации, такими как погода и новости, для принятия решений по таким вопросам, как профилактическое обслуживание и безопасность сотрудников.

2. Добавьте ум

Данные не имеют смысла, пока они не структурированы. Допустим, у вас есть набор слов: Мисси Келли, директор по дизайну продуктов в Huge, и очень аккуратный человек. Чтобы извлечь пользу из этого утверждения - Мисси равняется человеку, который работает в цифровом агентстве на 1200 человек со штаб-квартирой в Бруклине - вам нужно запустить против него несколько алгоритмов.

Здесь вы можете выбрать, какие службы использовать для обработки ваших данных. Если вы ищете обработку естественного языка (NLP) - платформу, которая может понимать естественный язык - вы можете выбрать платформу машинного обучения, такую ​​как IBM Watson, которая имеет компонент NLP среди других алгоритмов, которые могут извлекать эмоциональную ценность из неструктурированные данные. Или, может быть, вы просто ищете что-то простое, например модель как услугу, специализирующуюся на НЛП, такую ​​как последнее приобретение Google, API.ai.

Например, здесь, в Huge, мы создаем внутренний API, чтобы «сделать нашу жизнь лучше». Одно из наших решений - запуск алгоритмов темы, тона и настроения против переписки по электронной почте, чтобы предупредить руководителей проекта о том, что изменения в мировоззрении клиента.

3. Выберите свой интерфейс

После улучшения компьютерным интеллектом данные могут быть доставлены с помощью различных взаимодействий. Если мы отслеживаем тон обмена электронной почтой, мы можем выбрать оповещение внутренних сотрудников по электронной почте или посредством push-уведомлений. Или мы могли бы отказаться от предупреждений и просто использовать эту информацию для визуализации общего состояния отношений с клиентом.

Чат-бот - это всего лишь один из типов интерфейса. Некоторые удивительные сервисы были созданы на основе чата, в том числе WeChat, Facebook M, грядущий убийца Siri / Cortana и недавняя покупка Samsung Viv, которая обещает понять намерение и дать ответ на любой вопрос. можешь бросить в нее ». Но чат-боты и НЛП не обязательно должны быть интерфейсом по умолчанию. Подумайте о своем iPhone. Когда вы получаете звонок или текстовое сообщение от человека, который не является контактом, операционная система ищет доступные данные, чтобы угадать, кто это мог быть. Это автоматизировано без какого-либо взаимодействия и отображается вам визуально. Или возьмите Google Trips, новое мобильное приложение, которое действует как туристическое агентство, помогая бронировать все, от отелей до достопримечательностей, с учетом ваших личных предпочтений и ограничений по времени.

4. Дело

Теперь, зная все это, как понять, какие технологии подходят именно вам? Как я уже сказал, прежде чем вкладывать деньги в какое-либо решение AI, выясните свою проблему. Если пользователи не взаимодействуют с вашим брендом, спросите, почему. Может быть, они не могут найти вас с помощью поиска? Ваша PR-машина делает свою работу? В любом из этих случаев чат-бот только сделает проблему привлекательной, но не решит ее.

Итак, мои возлюбленные, приступайте к решению своих проблем и создавайте отличные решения с помощью технологий искусственного интеллекта. Но пока вы резвитесь, спросите себя: «Улучшаю ли я жизнь людей?» И держите близко к сердцу слова моей мамы: «Не используйте ИИ как решение проблемы, которой не существует».

Эта статья изначально была опубликована в Огромных идеях.