Вы, вероятно, много раз слышали об фрагментах машинного обучения и ИИ в последнее время, особенно во время горячих беспорядков, в которые Facebook ввязался с Cambridge Analytica, и мутного использования данных во время выборов Трампа, сюжета научной фантастики, если вообще когда-либо. был один… но если вы читали мой последний пост Будущее голоса, вы, возможно, поняли, что я предпочитаю смотреть на светлую сторону технологического прогресса, оставаясь при этом в курсе его рисков и реалий.
В этом посте моя цель — заставить вас увидеть мир таким, каким его вижу я, хотя бы на минуту.
и разобрать, что именно происходит, и как много о ВАС известно, и кем… В конечном счете, это поможет вам понять, что происходит на вашем пути, почему это происходит так быстро, почемуэтого нельзя избежать и почему неизбежное всегда произойдет….
Пока я писал эту статью, и я не шучу, я получил сообщение на свой телефон так вовремя, что у меня на мгновение похолодела кровь.
Совсем недавно моя работа заставила меня погрузиться в аналитику данных и интеллектуальный анализ данных, но я обещаю вам, что, пока я буду углубляться в это, я сделаю это очень легко усваиваемым.
К настоящему моменту вы наверняка уже слышали об актуальных темах «машинного обучения» и «искусственного интеллекта» — возможно, даже не понимая, что это такое на самом деле, — но я собираюсь нарисовать для вас картину, которая ты смотришь на вещи совершенно другими глазами...
"Я не думаю, что термин "экспоненциальный" правильно описывает такой рост"
Мы окружены сигналами, мы посылаем их, и они управляют нами. Эти сигналы создают шаблоны, и чем больше мы связаны с помощью технологий (используя Интернет, используя наш мобильный телефон, делая заказы в Интернете, оплачивая картой и т. д.), тем больше таких шаблонов мы формируем. Масштаб, в котором сейчас собираются эти шаблоны, довольно пугающий. Я не думаю, что термин «экспоненциальный» подходит для такого рода роста, я думаю, что мы живем во времена турбоэкспоненциального роста, и это происходит на нескольких уровнях.
На самом деле мы живем во времена, о которых будут говорить вечно. Это подъем и подъем роботов. Мы ЯВЛЯЕМСЯ переходным поколением, которое знало жизнь до появления таких технологий, а теперь вплотную приближается к будущему, в котором мы никогда больше не будем без них.
Этот безудержный рост является многоуровневым. Технологии сегодня развиваются такими быстрыми темпами, что в школах их практически невозможно научить. И каждое продвижение вперед и развитие служат только для ускорения следующего. Затем у вас есть второй уровень закулисных технологий, машинного обучения и искусственного интеллекта, а также жажда их создателей потреблять и подключать как можно больше и так долго, как они могут. Оба эти уровня становятся умнее и быстрее и начинают работать вместе.
Вещи начинают усложняться так быстро и развиваться с такой скоростью, что существующие у нас жесткие правительства и любые попытки протекционизма просто не имеют шансов — такова реальность.
Так что учитесь и готовьтесь к тому, что ждет вас впереди.
«Все становится настолько сложным и развивается с такой скоростью, что у жестких правительств и протекционизма просто не будет шансов, такова реальность».
Я руковожу компанией по цифровому маркетингу в Нью-Йорке и использую искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы значительно улучшить свои результаты, но цель этого поста — показать вам насколько вы уже погружены в систему и зачем выходить из нее почти невозможно.
«Это сигналы, Джерри, сигналы!»
Я собираюсь сослаться на моего верного, но совершенно не связанного Сайнфелда здесь, так как это всегда иронично в точку. Этот эпизод, в частности, посвящен «женским сигналам», о которых постоянно говорит персонаж Джордж Костанца. В этом эпизоде женщина хочет сказать что-то в квартире Джерри, и Джордж шокирован тем, что Джерри не может прочитать сигналы, сигналы о том, что она явно хочет заняться сексом, а он совершенно отсутствует. Строка «Это все сигналы, Джерри» стала культовой, и она действительно нашла отклик у меня лично (хотя я все еще учусь читать женщин) и одна из многих причин, почему я так любил комедию Сайнфелда. всегда несколько опережала свое время.
Но этот момент Сайнфелда, намеренно или нет, имеет гораздо большее значение в сегодняшнем мире. Сигналы и шаблоны — это то, что заставляет наш мозг функционировать, делает нас более эффективными и дает нам возможность общаться и предвидеть. Мы используем сигналы и паттерны, чтобы предсказывать и/или предвосхищать результат, так как говорят, что прошлое является довольно хорошим индикатором будущего… все это настолько нормально… и мы все делаем это подсознательно, изо дня в день.
Теперь вполне естественно, что бренды и компании будут делать то же самое. Точно так же, как Джерри нужно научиться читать сигналы женщины и знать, как реагировать в каждом случае, бренды читают сигналы, чтобы узнать, кто заинтересован и кто может купить, и, используя технологии для анализа закономерностей, мы можем с уверенностью предсказать, что будет. результат будет, прежде чем вы даже знаете, что вы находитесь в центре всего этого.
Это подводит меня к машинному обучению, и я скажу вам кое-что, что одновременно и напугает вас, и в то же время покажется таким логичным в конце… и вы не будете знать, нравится вам это или нет.
Что ваша корзина говорит о вас?
Итак, представьте свою повседневную жизнь и то, как вы покупаете… скажем, продукты. Вы покупаете коробку яиц каждый раз, когда идете за покупками, среди прочего. Теперь вы посылаете сигналы, а программное обеспечение и технологии улавливают эти сигналы. Вы формируете алгоритм, даже не подозревая об этом.
Через неделю вы покупаете еще одну упаковку яиц… среди прочего. Алгоритм не только знает бренд, который вы покупаете, и количество, но также отслеживает «среди прочего» и делает это с уже собранными миллионами точек данных. Подумайте о 10 самых частых товарах в вашей корзине, подумайте о брендах и о том, что они могут сказать о решениях, которые вы принимаете. Подумайте о корреляции между брендами, например….
Вы покупаете 6 яиц или дюжину. Вы выбираете более дешевый бренд или бренд «счастливой курицы без гормонов». Вы покупаете переработанную туалетную бумагу седьмого поколения или супермягкую марку Happy Bum? Вы покупаете 16 роллов на амазоне или четыре раза в неделю в местном супермаркете? Вы любите колгейт с дополнительным фтором или девушка без фтора от Тома? Вы пользуетесь зубной нитью? Вы покупаете презервативы или наборы для тестирования на овуляцию. Вы любите свежевыжатые органические соки или довольны концентратом длительного хранения? Вы покупаете молочные продукты или молочные альтернативы. Вы покупаете воду в бутылках или фильтры для воды… макароны в больших коробках или вообще не покупаете макароны…. каждое маленькое движение, которое вы совершаете, — это микроскопическая черта характера, вплетенная в более крупный гобелен вашего личного анализа.
Это глубокое обучение.
Здесь все становится немного сложнее, но давайте не будем усложнять, ради развлечения… Оглянитесь назад в прошлое, проанализируйте свое поведение и подумайте, какие сигналы вы можете посылать и выставлять о себе ежедневно.
Теперь, если вы загрузите все эти данные в алгоритм и со временем сопоставите их с миллионами других наборов данных, собранных о вас… и тех, которые покупают так же, как вы… теперь у вас есть повторяющееся обучение, а также глубокое обучение. Это, в свою очередь, дает нам предсказуемые результаты с достаточной определенностью.
И каждый раз, когда вы покупаете этот предмет снова, обратная связь возвращается в алгоритм, и машина становится все умнее и умнее.
По всем этим наборам данных машина сможет сказать, каким будет следующий план действий и с какой процентной вероятностью.
«Ты идешь по снегу в красных ботинках, намоченных краской»
Самый посредственный шаг, который вы делаете, отслеживается, и каждое благоразумное решение оказывает влияние на цифровой след, который вы оставляете. Вы идете по снегу в красных ботинках, и с каждым вашим шагом ваш онлайн-аватар раскрывается все больше и больше. И где вы кружите, где повторяете, где вы пересекаете свой путь и где вы пересекаете путь других… все это начинает формировать и оформлять закономерности и диагностику, которые человеческий мозг просто не может уследить.
Но ИИ может.
«Самый посредственный шаг, который вы делаете, отслеживается, и каждое благоразумное решение имеет последствия».
Вернемся к вашим покупательским привычкам. Вы покупаете яйца. Основываясь на том, как часто вы покупаете яйца, я смогу спрогнозировать, насколько они вам нравятся, скольких человек вы сможете ими накормить и даже как вы с ними готовите — делаете ли вы омлеты или выпекаете торты, что еще вам нравится и совместите яйца с анализом вашей домашней жизни и диеты, и, черт возьми, даже с вероятностью того, что вы станете веганом.
Как вы думаете, справедливо ли предположить, что вы будете есть яйца раз в неделю, если вы делали это в течение последних 2 лет? Считаете ли вы справедливым предположить, что я узнаю с точностью 90% в тот момент, когда вы начнете заканчиваться… даже если вы об этом не думали? Считаете ли вы справедливым предположить, что я мог бы знать, что вы испечете торт, если яйца были куплены с определенными ингредиентами несколько раз в год в течение последних четырех лет? …И в то же время вы купили перчатки для гольфа, кулинарные книги и наборы для дегустации виски? Возможно, я знаю, что у значимого мужчины в вашей жизни день рождения… (Я использую здесь гендерные стереотипы, но подыгрываю). Итак, как вы думаете, может быть справедливо предположить, что после того, как в мою систему поступило достаточно данных, я мог бы знать лучше, чем вы, делать то, что вы хотите и когда вам это нужно?
Скорость и скорость, с которой сигналы могут обрабатываться и сопоставляться, делают все это возможным, а результаты появляются практически в реальном времени. Теперь это просто ваша покупка продуктов и пример на очень упрощенном уровне, однако к каждому продукту прикреплена строка информации, так что теперь давайте думать шире, чем яйца, давайте думать обо всех вещах, которые вы ищете, обо всех вещах. ты смотришь, люди, за которыми ты следишь, а потом да, что ты покупаешь. Представьте себе все сигналы, которые вы генерируете ежедневно во время всех ваших взаимодействий онлайн и оффлайн — гораздо больше, чем покупка продуктов, больше, шире, намного сложнее, значимее и далеко идущее, чем просто поведение при покупке яиц.
Большинство онлайн-взаимодействий происходит на одной из трех основных платформ: Google, Facebook или Instagram (который является частью монстра FB) и Amazon, так что не слишком ли натянуто с моей стороны сказать, что эти 3 поставщика представляют более 75% всех ваши взаимодействия? Поглоти это на секунду….. Они тебя знают.
В Forbes была довольно увлекательная статья… и это было шесть лет назад. Это стоит прочитать. Но простой вывод заключается в том, что Target смогли выяснить, что дочь-подросток мужчины беременна — задолго до него. Это здорово по многим причинам, отчасти из-за того, что человек заранее пожаловался бедному менеджеру Target Floor на купоны, которые они получали — я никогда не устаю от этих историй — но моя любимая часть статьи — это то, как много они узнали. что они, зная слишком много о своих клиентах, пугали людей и редактировали свое поведение так, чтобы целевые купоны выглядели случайными, но по-прежнему были нацеленными. Все это было довольно шокирующим, проницательным, провокационным и обладало тем же кровавым очарованием, что и автомобильная авария на автомагистрали… и это было просто с данными, технологиями и пониманием, которые у нас были ШЕСТЬ ЛЕТ НАЗАД. Компании прошли долгий путь и давно научились закрывать рот.
Итак, теперь мы находимся, по сути, во власти самых могущественных поставщиков, которые на данный момент
Google,
Фейсбук
Амазонка,
aaaи все видящие, все знающие компании кредитных карт.
В этой паутине ничто нельзя полностью контролировать и предсказывать.
В данный момент, к счастью, Amazon не делится данными с Facebook, а Facebook не делится данными с Google и всеми вариациями наоборот… и слава богу, что они этого не сделали... пока... если они это сделали, то вы можете считать себя полностью контролируемым, понятым и да, потенциально контролируемым.
В нынешнем виде конкуренция слишком сильна, чтобы они могли объединить силы, и правительство — самое низкое из всех — пытается разрушить гигантский объем данных, которыми обладают эти влиятельные игроки… но без особого эффекта.
«Справедливо предположить, что они знают ваше поведение лучше, чем вы»
Опять же для тех, кто сзади. Когда вы просматриваете Facebook, вы уже классифицированы и помещены в корзину. Есть те, которые прокручиваются, есть те, которые кликают, и те, которые покупают. Теперь, если я решу показать рекламу — я покажу ее покупателям. Если мне нужно много просмотров, я показываю это скроллерам... и так далее. Таргетинг и маркетинг основаны на каждом микродвижении, которое вы когда-либо совершали с момента открытия аккаунта. Область ваших предложений в Instagram представляет собой алгоритм в его самой базовой форме, но большинство людей не знают, что они были уже помещены в эти ведра, и эти ведра основаны на более чем 10 лет вашего поведения. Справедливо предположить, что они знают ваше поведение лучше, чем вы, потому что у них больше данных, из которых можно извлечь информацию, и они могут предсказывать на уровне, о котором вы даже не знаете.
К настоящему времени вы оставили следы, сигналы и шаблоны в саморазоблачающей степени, о которой вы совершенно не подозреваете, и которые кристально ясно дают понять могущественным поставщикам, что вы хотите, прежде чем вы это сделаете.
Любой, кто забеременеет, показывает закономерности, ведущие к этому. Любой, кто покупает дом, будет делать то же самое, любой, кто обручается, борется с болезнью, создает компанию, учится, путешествует, подает заявление на получение визы, выбирает школу, рассматривает веганство и да, заводит роман….. все, что вы делаете, вы делаете. действия в соответствии с шаблонами, и машина может создать путь к покупке, склонному предпочтению и/или действию.
Теперь, как и было обещано в этом посте, вот что появилось на моем экране, как только я это писал… Заканчивается?
Излишне говорить, что место для предсказания… Тост с авокадо на всем пути.
Данные профиля и поведенческие данные означают, что можно с высокой точностью понять человека в целевой аудитории. Это называется когнитивным интеллектом и включает в себя такие детали, как личность покупателя, характер, медийные привычки, увлечения и желания… В свою очередь, это создает ценность для клиента, поскольку розничные продавцы и поставщики услуг могут лучше, чем когда-либо прежде, понять ваше мышление и требования, и за этим стоят технологии машинного обучения и искусственного интеллекта.
Итак, вот что происходит вокруг вас все время... и вы можете даже получать информацию и подталкиваться в направлении, в котором вы на самом деле не собирались идти... в вас зашевелилось желание, о котором вы даже не подозревали... и тут в том и заключается опасность возможности контролировать, убеждать и влиять на свой разум и на это человечество в целом… Мы видели проблески того, как это может быть/возможно, использовалось политической партией, и нам нужно только взглянуть на средствам массовой информации, чтобы увидеть силу манипуляции и одностороннего представления, но пока все это все еще находится в амбициозных, но ограниченных руках простых смертных людей….
Вопрос — скорее раньше, чем позже — будет заключаться в том, как долго машины будут требовать участия человеческого интеллекта и руководства людей-хозяев…
..и где именно находится переломный момент, когда машины, которые мы создаем и загружаем всеми нашими данными, заменяют наши базовые способности и берут анализ и манипуляции в свои руки…
Счастливых праздничных покупок… Если вам нужны идеи для подарков, войдите в систему и войдите в систему… есть большая вероятность, что вы увидите что-то идеальное, специально предназначенное, и именно то, что машина считает идеальным подарком для вашего особенного человека….
Не забывайте. Оно их тоже знает…
С теплыми сезонными пожеланиями,
конец связи.
