Vă povesteam zilele trecute, în timpul ediției Gadget Week live, despre AI-ul susținul financiar de Elon Musk – OpenAI – care a reușit să bată cei mai buni trei jucători de Dota 2. Deși nu au avut mișcări mai rapide sau mai surprinzătoare, AI-ul a știut să aleagă cele mai bune strategii după ce a analizat jocul de la zero timp de doar două săptămâni. Potrivit creatorilor săi, AI-ul nu este mai bun decât un jucător uman mediu de Dota 2, dar sunt alegerile inteligente pe care software-ul le face îi oferă un mare avantaj.
Iar Starcraft II a oferit API-ul celor de la Deepmind pentru a folosi Machine Learning AI-ul lor pe jocul celor de la Blizzard. Posibilitățile sunt nelimitate, StarCraft fiind un joc extrem de complicat, mult mai dificil decât a fost proiectul AlphaGO.
În cele din urmă, obiectivul nu este de a câștiga jocuri video, ci de a excela în a face alegeri în lumea reală.
Și să nu uităm de cazul recent în care Facebook a abandonat un experiment după ce două programe AI păreau să discute între ele într-o limbă ciudată pe care doar ele o înțelegeau.
AI-urile au fost instruite să lucreze cum să negocieze între ele și să-și îmbunătățească schimbul bancar (fiind vorba de un exercițiu bancar). Dar nu le-a fost spus să folosească engleza inteligibilă, permițându-le să-și creeze propriile „stenograme”, potrivit cercetătorilor. Unele dintre negocierile care au avut loc în această limbă bizară chiar s-au încheiat cu succes. De asemenea, AI-urile au învățat să negocieze în moduri care par foarte umane. Ei pretindeau, de exemplu, că sunt foarte interesați de un anumit punct – pentru ca ei să poată pretinde mai târziu că au făcut un sacrificiu mare în a renunța, potrivit unui articol publicat de FAIR.
Compania a ales să închidă discuțiile deoarece „interesul nostru a fost acela de a avea AI-uri care ar putea vorbi cu oamenii”, a declarat cercetătorul Mike Lewis pentru FastCo.
Experimentul Facebook nu este singurul moment în care inteligența artificială a inventat o nouă limbă. La începutul acestui an, Google a arătat că AI pe care îl folosește pentru Google Translate a creat propria sa limbă pe care o folosește ca limbă intermediară pentru traduceri. Dar compania a fost mulțumită de această dezvoltare și ia permis să continue.
În prezent, mulți dintre specialiștii în marketing gestionează campaniile online pe care le desfășoară în baza propriei intuiții. Poate totuși inteligența artificială să realizeze campanii de publicitate online mai bune decât cele pe care le fac oamenii? Furnizorul global de tehnologie de retargetare, RTB House, a analizat recent cantități mari de date care au arătat că abordările bazate pe inteligența artificială pot duce la o rată de conversie cu 35% mai bună decât rata oferită de campaniile realizate în baza experienței unui specialist.
Investițiile în noile tehnologii pentru publicitatea online revoluționează modul în care marketerii înțeleg nevoile consumatorilor și comportamentul acestora. Studiul Gartner’s 2016-2017 CMO Spend a arătat că un șef al departamentului de marketing cheltuie pe tehnologie la fel de mult cât cheltuie șeful unui departament de IT. În 2017, bugetele alocate pentru tehnologia folosită în activitățile de marketing sunt foarte aproape de a le depăși pe cele pentru IT. Astfel, activitățile din zona marketingului digital sunt puternic legate de tehnologie.
La RTB House, experții cercetează în mod constant modul în care noile tehnologii pot fi mai eficiente decât oamenii. Ca parte a analizei, au decis că compare bannerele selectate de profesioniști cu cele selectate de inteligența artificială. Astfel, au realizat un studiu privind reacția utilizatorilor la două seturi de bannere publicitare – unul format din bannerele selectate de un specialist pe baza performanțelor anterioare și unul selectat de argoritmii de inteligență artificială, bazați pe algoritmi deep learning (în prezent, cel mai avansat câmp de cercetare al inteligenței artificiale).
Rezultatele preliminare au arătat faptul că algoritmii deep learning pot recunoaște, învăța și prezice comportamentul individual al utilizatorilor mai bine decât un specialist în marketing.
Pentru primul pas al studiului, experții RTB House au selectat un set de bannere, cele care au fost cele mai performante din punct de vedere al ratei pe click (CTR – relația dintre numărul de clickuri pe anunțurile afișate) din campaniile anterioare și le-au arătat clienților din Turcia, Rusia și Olanda.
În a doua etapă, RTB House a lansat campanii simultane cu reclame alese direct de algoritmi deep learning și reclame care au fost cel mai eficiente în campanii anterioare. La final, după o săptămână, s-a dovedit că utilizatorii au dat click mai des pe bannerele selectate de algoritmii de învățare. Mai mult decât atât, cele mai multe tranzacții finalizate au fost generate de aceleași bannere alese de algoritmii deep learning.
Rezultate:
Campaniile cu bannere selectate de algoritmii deep learning au fost mult mai eficiente decât campaniile cu bannerele selectate pe baza performanțelor anterioare. Rezultatele arată că rata de conversie a fost cu până la 35% mai mare, iar valoarea medie pentru rata pe click a fost cu 7% mai mare. De asemenea, traficul generat de campanie a crescut cu până la 28%.
Dar ce nu poate imita, reproduce sau analiza pragmatic un AI este creativitatea.