Искусственный интеллект для маркетологов: 13 терминов из сферы AI

Как хорошо, что теперь можно часами не ждать оператора на телефоне, а достаточно отправить свой запрос в чат и получить ответ в течение минуты. Правда каждый раз возникает сомнение, общаетесь вы с реальным человеком или с роботом. Проблема эта, как ни удивительно, не новая. Еще в 1950 Алан Тьюринг создал тест, который призван проверить способность машин демонстрировать разумное поведение, неотличимое от человеческого. В его рамках интервьюер должен задавать открытые вопросы субъекту А (компьютеру) и субъекту В (человеку), чтобы определить, кто из них кто. Если интервьюер назовет компьютер человеком, то его можно считать обладателем искусственного интеллекта. С тех пор не умолкают споры о точности его теста. Но теперь, когда AI уверенно развивается, сможем ли мы заметить разницу между человеком и роботом? И если сейчас боты взяли на себя обязанности по обслуживанию клиентов, то как еще они изменят работу маркетологов в ближайшем будущем?

Почему искусственный интеллект важен для маркетологов?

Искусственный интеллект сложно отделить от нашей повседневной жизни, он плавно встраивается в инструменты, которые мы используем. По данным отчета HubSpot Research Report 63% респондентов уже используют AI, не осознавая этого. В ближайшем будущем искусственный интеллект практически полностью изменит сферу маркетинга: от личной продуктивности до бизнес-операций. Представьте, что дела в вашем списке будут автоматически выстраиваться по приоритету на основе ваших привычек. Или контент будет оптимизироваться под интересы целевой аудитории. И это только начало. AI будет менять жизни маркетологов, но далеко не все из нас являются компьютерными специалистами. Однако понимать принципы работы искусственного интеллекта просто необходимо. Это поможет вам значительно повысить эффективность вашей работы. Ниже вы найдете 13 важнейших терминов из сферы AI, которые должен знать каждый маркетолог.

13 терминов

1. Алгоритм (Algorithm)

Алгоритм - это формула, которая отражает связь между переменными. Маркетологи знакомы с этим понятием. Так соцсети используют алгоритмы при выборе постов для их показа в новостной ленте. А все SEO специалисты знают об алгоритмах поисковиков, отвечающих за ранжирование. В случае с искусственным интеллектом алгоритмы используют программы машинного обучения для генерации предположений на базе анализируемых данных. Например, если программа машинного обучения анализирует эффективность постов в Facebook, она может создать алгоритм определения наиболее удачных заголовков, которые привлекут больше кликов к будущим постам.

2. Искусственный интеллект (AI)

Искусственный интеллект - это сфера компьютерной науки, занимающаяся созданием машин, которые проявляют интеллект так, как это делает человек. В их задачи входит обучение, наблюдение, общение, социализация, определение причин и решение проблем. Создать такие машины непросто, так как недостаточно скопировать работу человеческого мозга. Для этого нужно разработать гибкий компьютер, который может творчески подходить к решению задач.

3. Боты (Bots)

Боты, или чатботы, - текстовые программы для общения с человеком, которые выполняют определенные задачи и ищут информацию. Чаще всего они "живут" внутри мессенджеров таких, как Slack, Facebook Messenger, WhatsApp или Line. Боты запрограммированы на выполнение определенного ряда действий: сообщать погоду или регистрироваться на рейс. Иногда их можно интегрировать с уже существующими системами для повышения продуктивности. Например, GrowthBot - бот для маркетологов и специалистов по продажам, подключенный к HubSpot и Google Analytics, который сообщает о самых популярных постах блога или покупке определенных PPC запросов конкурентов.

4. Когнитивная наука (Cognitive Science)

Отойдите на шаг от искусственного интеллекта и перед вами будет когнитивная наука. Это междисциплинарное изучение мышления и его процессов, основанное на психологии, философии, лингвистике, антропологии и неврологии. Искусственный интеллект - это всего одна сфера когнитивной науки, которая изучает возможности симуляции человеческого мышления машинами.

5. Компьютерное зрение (Computer Vision)

Машинное зрение - это применение глубокого обучения для "понимания" цифровых изображений. Для человека, конечно, расшифровка изображения - базовая функция. Но чтобы компьютер мог понять содержание картинки, ему приходится симулировать работу человеческого глаза и работу мозга, что довольно сложно. Чтобы проверить, как хорошо компьютер справляется с распознаванием изображений, можно запустить Quick Draw от Google. Сможет ли эта программа распознать ваши каракули?

6. Data Mining

Data Mining - процесс обнаружения определенных элементов и закономерностей в больших наборах данных. Например, Amazon могут использовать Data Mining для анализа информации о клиентах и предложения похожих и сопутствующих товаров в разделе "клиенты, которые купили этот продукт, также купили...".

7. Глубокое обучение (Deep Learning)

Глубокое обучение - это улучшенная категория машинного обучения. Благодаря ему компьютер способен находить сложнейшие элементы и закономерности в базах данных, используя несколько слоев корреляций. Делает он это за счет имитирования работы нейронов человека. Вот почему специалисты называют этот тип машинного обучения "нейронной сетью".

8. Машинное обучение (Machine Learning)

Из всех категорий AI самой совершенной является машинное обучение. Это способность программы поглощать огромные базы данных и создавать предсказательные алгоритмы. Именно машинное обучение позволяет искусственному интеллекту "учиться". Благодаря ему компьютер может определять закономерности в наборах данных для достижения целей. Чем больше данных он анализирует, тем эффективнее становится. Так как машинное обучение дает компьютеру возможность учиться без предварительного программирования (как в случае с ботами), его обычно сравнивают с обучением детей: на основе опыта.

9. Обработка естественного языка (Natural Language Processing)

Обработка естественного языка делает ботов более "умными", позволяя им понимать текст и голосовые команды. Например, когда вы говорите с Siri, она трансформирует ваш голос в текст, передает запрос в поисковик и отвечает, используя синтаксис человека. На базовом уровне проверка текста на ошибки в Word и перевод Google - примеры обработки естественного языка. Более совершенные программы способны определять юмор и эмоции.

10. Семантический анализ (Semantic Analysis)

Семантический анализ - это лингвистический термин, определяющий соединение фраз, выражений, предложений и абзацев в письменной речи. Также он относится к строению языка в контексте культуры. Если машина использует семантический анализ, то она способна понимать человеческий язык, в том числе контекст, идиомы, метафоры и другие фигуры речи. Семантический анализ незаменим при автоматизации создания контента.

11. Обучение с учителем (Supervised Learning)

Обучение с учителем - это тип машинного обучения, при котором человек вводит определенные данные и управляет большей частью процессов. Целью такого обучения является получение определенного результата.

12. Тренировочные данные (Training Data)

В машинном обучении тренировочные данные - это информация, которая дается программе для "обучения" и определения закономерностей. Они позволяют проверить точность определения закономерностей.

13. Обучение без учителя (Unsupervised Learning)

Обучение без учителя - еще один тип машинного обучения, при котором машина выполняет задачу без вмешательства (или с минимальным вмешательством) человека. Машинное обучение должно самостоятельно определить закономерности и делать выводы. Конечно, этот словарь не содержит в себе все термины, связанные с искусственным интеллектом. Однако они дают общее представление об этой перспективной сфере, которое необходимо маркетологам для дальнейшего развития в этом направлении.