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大多數人對AI的理解,都是錯的

筆記俠 · 4小時(shí)前

機器學(xué)習是人工智能的方法和工具,而不是人工智能本身。

編者按:本文來(lái)自微信公眾號“筆記俠”(ID:Notesman),作者 劉鵬,36氪經(jīng)授權轉載。

大家好,近些年我一直在研究互聯(lián)網(wǎng)的計算廣告,市場(chǎng)上缺乏對這個(gè)領(lǐng)域的系統性介紹,所以我還寫(xiě)過(guò)一本計算廣告領(lǐng)域的書(shū),并有幸得到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的認可。

今天我想和大家探討一個(gè)案例:在新時(shí)代,人工智能對營(yíng)銷(xiāo)或是品牌服務(wù)有沒(méi)有幫助?

社會(huì )上普遍認為,人工智能就是機器對算法的深度學(xué)習。但我可以準確地告訴大家,這個(gè)概念是不對的。

人工智能是被計算機領(lǐng)域的泰山北斗們提出來(lái)的,目的是用計算機替代人,來(lái)解決一些智能問(wèn)題,比如代替人的聽(tīng)、說(shuō)、讀、寫(xiě)和交流。人工智能可以用機器學(xué)習的方法實(shí)現這些,也可以不用。

也就是說(shuō),機器學(xué)習是人工智能的方法和工具,而不是人工智能本身。

一、營(yíng)銷(xiāo)與客服的2大關(guān)鍵意識

狹義的人工智能領(lǐng)域,主要包括“感知智能”和“認知智能”:感知智能是代替人的五官,認知智能是代替人的思考交流。

波士頓公司在一本書(shū)里面提到:人工智能在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)方面,能夠為客戶(hù)提供個(gè)性化的服務(wù)、廣告和互動(dòng)。

現有的所有廣告營(yíng)銷(xiāo)都是不與用戶(hù)互動(dòng)的,像傳單一樣發(fā)到對方手里就完了。但數據顯示:能創(chuàng )造個(gè)性化體驗的品牌,可以提高6%~10%的收入。

個(gè)性這個(gè)詞,大家都耳熟能詳,今天的廣告營(yíng)銷(xiāo)就是個(gè)性化的,千人千面。但是利用人工智能技術(shù),能讓廣告營(yíng)銷(xiāo)在個(gè)性化的基礎上,與用戶(hù)互動(dòng)起來(lái)。

我看到現在有很多人,在提到人工智能營(yíng)銷(xiāo)或是智能服務(wù)時(shí),他們總會(huì )說(shuō)這樣一套話(huà):

“我們有多少活躍設備”、“通過(guò)SDK采集到多少數據”、“構建了多少標簽”、“識別目標人群”、“進(jìn)行精準投放”等等。

這些話(huà)不可證實(shí),也不可證偽。我相信他們使用了機器學(xué)習的技術(shù),但不能說(shuō)他們使用了人工智能本身。我們今天探討的話(huà)題,就是利用人工智能本身,促進(jìn)營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)。

這個(gè)過(guò)程相當困難,因為大多數人現在對人工智能本身的理解,還處于非常初級的階段。

今天所有的廣告營(yíng)銷(xiāo)都有一個(gè)特點(diǎn),主動(dòng)出擊。但卻是以單向宣傳為主,把廣告發(fā)出去后面就不管了。這樣的廣告營(yíng)銷(xiāo),嚴重缺乏交流和互動(dòng),是不對的。

在發(fā)展營(yíng)銷(xiāo)時(shí),一個(gè)非常有用的技術(shù)是:定向互動(dòng)。如此運用數據和機器學(xué)習,就可以靈活應對不同的情況,千人千面地去投放廣告。

再來(lái)看看客服。與營(yíng)銷(xiāo)相反,客服是用戶(hù)有問(wèn)題直接來(lái)找,但不對用戶(hù)做調研,而是根據用戶(hù)的問(wèn)題,就事論事來(lái)解決。

這兩項工作,本質(zhì)上是一件事,而保險銷(xiāo)售員在這兩方面做得最好。

保險銷(xiāo)售員不區分營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)(客服)的過(guò)程,首先他會(huì )與你溝通,跟你成為朋友,目的是獲取你的資料,這個(gè)過(guò)程他們很耐心。

在營(yíng)銷(xiāo)里,我們獲取用戶(hù)資料是被動(dòng)的,而保險銷(xiāo)售員的獲取是主動(dòng)的,就像是客服一樣,針對收集到的需求而擇機銷(xiāo)售。

對于售后服務(wù),保險銷(xiāo)售員也很關(guān)心。逢年過(guò)節常給用戶(hù)寄小禮物,問(wèn)問(wèn)家里有什么情況,收集反饋,持續跟蹤更新用戶(hù)資料,最終目的是做二次營(yíng)銷(xiāo)。

這種營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)的無(wú)縫接軌,有兩點(diǎn)值得我們學(xué)習:一個(gè)是服務(wù)意識,一個(gè)是客戶(hù)資料意識。

將來(lái),我們也許可以模仿保險銷(xiāo)售員的方式,建立虛擬的營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程。當然,這還需要時(shí)間。

二、對“智能體”要有更多想象

現有的人工智能研究分為四類(lèi),感知智能、運算智能、運動(dòng)智能、認知智能。

感知智能的問(wèn)題,是人們長(cháng)久以來(lái)最想解決的問(wèn)題,感知包括眼睛、鼻子、耳朵、語(yǔ)音識別等等,這些的進(jìn)化時(shí)間最久,從動(dòng)物有了這些感官開(kāi)始就在進(jìn)化了。

對于運算智能的問(wèn)題,人工智能可以憑借極高的計算力找到快速的解決路徑,這很有難度,最典型的就是圍棋,但是相對來(lái)說(shuō),人工智能已經(jīng)較早地解決了圍棋問(wèn)題。今天,在所有的博弈類(lèi)問(wèn)題上,機器都能秒殺人類(lèi)。

運動(dòng)智能也是進(jìn)化時(shí)間最長(cháng)的,從原始時(shí)期就在開(kāi)始進(jìn)化。

認知是人類(lèi)獨有的能力,是形成推理、思維和交流的源泉。我們的交流、對話(huà)、理解,全都是認知智能。

人工智能在博弈問(wèn)題上能超越人類(lèi),而人類(lèi)將在感知、運動(dòng)和認知三方面得到進(jìn)化。

我們在營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)領(lǐng)域,也對人工智能研究做出過(guò)很多探討——

電話(huà)外呼機器人,我感受過(guò)它的交互體驗,和它聊天會(huì )覺(jué)得很自然,如果不是專(zhuān)業(yè)人士,根本分辨不出來(lái)它是機器人,這是交互領(lǐng)域邁出的一大步。

外呼機器人在營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的效果還不錯,相當于一個(gè)保險銷(xiāo)售員,在為你做合適的產(chǎn)品推薦,這種概念就是“精準營(yíng)銷(xiāo)”。

然而,機器人客服與外呼機器人相反,客服是服務(wù),外呼是營(yíng)銷(xiāo),但二者的邏輯是類(lèi)似的,都是用技術(shù)解決營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)的問(wèn)題。

總結來(lái)說(shuō),人工智能時(shí)代的品牌營(yíng)銷(xiāo)與服務(wù)方向就是——建立感知和認知能力,實(shí)現面向每個(gè)客戶(hù)全生命周期的服務(wù)智能體,記錄和分析用戶(hù)數據,交互式進(jìn)行持續服務(wù)。

這個(gè)智能體,要有大腦(交互的東西)、可用的產(chǎn)品、個(gè)性化模型(類(lèi)似于保險銷(xiāo)售員的服務(wù)意識,針對客戶(hù)具體情況進(jìn)行服務(wù))、客戶(hù)資料。

例如肯德基白胡子老爺爺,完全可以在人工智能時(shí)代變成一個(gè)智能體,所有的營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)渠道,都由這個(gè)形象來(lái)與客戶(hù)做交互。

現在的機器已經(jīng)可以很主動(dòng)地進(jìn)行身份認知了,當然這里有一個(gè)法規邊界。比如分眾傳媒的屏幕,在合理授權的情況下,它就可以和人主動(dòng)交互。

雖然這種場(chǎng)景還沒(méi)有實(shí)現,但我們可以暢想。

三、人工智能的弱點(diǎn)

很快,機器在感知智能領(lǐng)域,就能與人類(lèi)越來(lái)越接近,因此在主動(dòng)配合的場(chǎng)景下是可用的。

但是不要認為人工智能因此到了一個(gè)拐點(diǎn),其根本問(wèn)題還沒(méi)有解決,人工智能在認知智能方面的能力還差得很多。

認知智能的問(wèn)題非常有難度,萬(wàn)物的靈感都是依靠認知智能獲得的。

我們的概念推理,不是從學(xué)校教育那里學(xué)來(lái)的,就像一個(gè)大學(xué)生和一個(gè)文盲做基本的概念溝通,完全沒(méi)有障礙。人類(lèi)80%以上的概念和邏輯,都是在6歲以前,以一種非常奇妙的方式習得的。

現在,所有的人工智能,都是弱人工智能。

比如這個(gè)常識——我喝完了一瓶水,所以瓶子變輕了——機器就沒(méi)法學(xué),再比如有些新聞,人一聽(tīng)就知道是假新聞,但是機器就不知道。

因為做到這些,需要具備很復雜奇妙的常識,而機器找不到可以學(xué)習這些常識的語(yǔ)料,所以機器在對概念的理解和推理上,目前還不可能趕上人。

這也意味著(zhù),我們的暢想,要圍繞以人機交互的方式去營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù),如果是在泛泛的領(lǐng)域,就很困難。

不過(guò),在一些垂直領(lǐng)域,比如醫藥領(lǐng)域,我們感覺(jué)很專(zhuān)業(yè),但是對機器而言很簡(jiǎn)單。這是因為專(zhuān)業(yè)的知識書(shū)本上都有,只要有語(yǔ)料,機器就可以學(xué)習。

因此,認知智能是人工智能目前最大的挑戰,這不是簡(jiǎn)單依靠功能上的改進(jìn),或是資源的投入,就可以解決的,這是理論上的鴻溝。

*文章為作者獨立觀(guān)點(diǎn),不代表筆記俠立場(chǎng)。

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