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.