Мы живем в новую эпоху открытий и просвещения. Трудно так думать с политическим климатом в мире, но я оптимист. Одна из причин заключается в том, что технологические инновации вызывают значительные изменения во всем мире. Согласно статистике Всемирного банка, количество пользователей Интернета в мире на 100 человек выросло с 15 789 в 2005 году до 43 998 в 2015 году. Это почти втрое больше, чем количество пользователей Интернета во всем мире за 10 лет! Если вы посмотрите на разбивку пользователей Интернета по странам, которую предоставляет Всемирный банк, то увидите, что большая часть роста приходится на страны Глобального Юга. Значительное число этих стран политически нестабильны, и многие их граждане выходят из крайней нищеты, но эти развивающиеся рынки полны новых людей, которые в ближайшие годы будут взаимодействовать с брендами различными и новыми способами. На Глобальном Севере большинству из нас повезло, что наша борьба не связана с жизненными потребностями. Вместо этого у нас есть возможность и капитал, чтобы сосредоточиться на разработках, которые могут изменить весь мир к лучшему. Такие инновации, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, развиваются с немыслимой ранее скоростью.
В 1950 году британский ученый-компьютерщик Алан Тьюринг, прославившийся благодаря роли Бенедикта Камбербэтча в Игре в имитацию, разработал концепцию, известную как тест Тьюринга. Тест Тьюринга утверждает, что мы достигнем настоящего ИИ, когда обмены между человеком и машиной будут неразличимы. Мы еще не достигли этой точки, хотя уже некоторое время пытаемся. Термин «искусственный интеллект» был придуман Джоном Маккарти в 1956 году. Этот термин описывает способность машин мыслить. Машины способны обрабатывать логику, и уже довольно давно. Мы можем запрограммировать машины так, чтобы они понимали, если это, то эти операторы, и машины с радостью обработают заданные им параметры.
Однако логика и мышление — не одно и то же. В США исследования искусственного интеллекта пережили пару зим. Эти зимы, кажется, совпадают с экономическими зимами в США. Первая зима ИИ пришлась на 1974–1980 годы, и это прямо совпадает с первым и вторым нефтяными кризисами (стр. 6). Вторая зима ИИ пришлась на 1988–1993 годы, и это было во время рецессии и президентских выборов в США. Во времена экономических трудностей правительства часто сокращают финансирование научных исследований, чтобы направить средства в области немедленного роста. С 1993 года, если использовать олимпийскую метафору, частные компании приняли эстафету там, где ее передало правительство.
Научная фантастика уже давно играет с идеей искусственного интеллекта. В книге Айзека Азимова Я, робот изложены три закона робототехники, которые определяют, как роботы будут взаимодействовать с людьми. Это показывает в будущем Азимова, что робототехника превзошла простую логику и может думать. Мы еще не достигли этой точки, но научная фантастика становится реальностью. Для разработчиков ИИ концепции робоэтики, этики ИИ и машинной этики являются реальным соображением из-за реальности ИИ в современном мире. ИИ находится в центре внимания, и не будет ни одного дня, когда вы зайдете на домашнюю страницу Wired и не прочитаете статью об ИИ (не говорю, что это плохо)! Прямо сейчас существует несколько технологий ИИ и игроков, которые глубоко формируют лицо ИИ. Watson от IBM впервые был представлен миру в 2011 году, когда он был участником викторины Jeopardy и ловко победил двух лучших участников-людей, которых когда-либо видела игра. Watson растет, и растет быстро. С 2011 года он учится, как может, и совсем недавно работал с продюсером, чтобы помочь написать песню. Однако Ватсон — не единственный ИИ в игре. Компания DeepMind, принадлежащая Google, тоже имеет несколько хитростей в рукаве. В сентябре 2016 года AlphaGo, использующая технологию DeepMind, стала первой машиной, победившей человека в сложной настольной игре Го. В Go все основано на интуиции и интеллекте, и AlphaGo направила свои знания на то, чтобы сбросить с места игрока №1 в мире. Большинство из нас знают Илона Маска по его элегантным электромобилям Tesla, но он также увлекается игрой с ИИ с OpenAI. «Миссия OpenAI заключается в следующем: создавать безопасный ИИ и обеспечивать как можно более широкое и равномерное распространение преимуществ ИИ. Для этого OpenAI сотрудничает с такими компаниями, как Microsoft, чтобы привнести в мир более надежные исследования в области ИИ.
Итак, вот где мы находимся с ИИ в целом. В сфере рекламы мы наблюдаем, как реклама становится более конкретной и целенаправленной, поскольку рекламодатели используют технологии для лучшего понимания предпочтений и привычек людей. Раньше у рекламодателей было только телевидение для передачи своих сообщений. Измерение воздействия и частоты не начиналось до тех пор, пока человек не видел рекламу три раза. Теория частоты была заменена теорией недавности, которая утверждала, что самая последняя реклама была местом, где началось взаимодействие и конверсия. В мире, который становится все более цифровым и цифровым фрагментированным, рекламодатели должны быть более творческими, чтобы достичь своих целей. Даже когда рекламодатели нашли свои цели, люди, как правило, разбираются в рекламе и не хотят взаимодействовать с рекламой, которая им представлена. Согласно недавнему опросу eMarketer, более 70% взрослых американцев стараются пропустить рекламу, как только могут.
Кроме того, потребители, похоже, устали от рекламы, которая бомбардирует их на всех платформах, и находят рекламу не только разрушительной, но и активно отключают рекламу. Как показывает успех таких рекламных объявлений, как фильтр моментальных чатов Gatorade Super Bowl Dunk, потребители готовы взаимодействовать с брендом, если это сделано правильно, содержание релевантно, а бренды могут быть там, где потребитель, когда им это нужно и когда им это нужно. Бренды должны понимать, что нужно потребителю и когда ему это нужно, чтобы оставаться актуальными и быть успешными.
Как мы сюда попали и что удерживает нас там, где мы сейчас? Ну, например, есть такая штука, как закон Мура. Закон Мура касается удвоения вычислительной мощности, но срок его службы подходит к концу. Скоро дублировать будет нечего, но нужны будут новые способы обработки; обработка более сложными и человеческими способами. Человеческий разум может принимать чрезвычайно сложные решения, и хотя машины способны считать быстрее и не уставать, они все же работают над способностью принимать решения. Существует множество юридических обязательств и ответвлений от силы ИИ. В настоящее время мы боремся с аспектами конфиденциальности, особенно в отношении наших телефонов. Правительства и частные лица ведут борьбу друг с другом за данные о потребителях. Некоторые страны мира, такие как Германия, имеют очень сильные и строгие законы о конфиденциальности в пользу потребителей, тогда как в странах Глобального Юга вопросы и вопросы конфиденциальности слабо выражены. После многих лет голливудских фильмов, изображающих роботов в качестве терминаторов, призванных убить всех нас, появился страх перед неизвестным и захватом власти роботами.
Одной из областей, в которых возможности ИИ превосходны, является здравоохранение. В Великобритании DeepMind недавно заключил партнерские отношения с Национальной службой здравоохранения, общенациональной системой здравоохранения Великобритании и получил доступ к данным здравоохранения для более чем 1,6 миллиона пациентов из этой системы. В Великобритании эта новость была встречена с беспокойством со стороны тех, кто опасался за конфиденциальность данных тех пациентов, чья информация была передана, и миллионов других пациентов в системе NHS. Данные, которыми поделились с DeepMind из NHS, были специально для пациентов с заболеванием почек и являются пилотным проектом. DeepMind получит доступ к данным в течение пятилетнего пробного периода. Технический прогресс дает медицинским работникам преимущество в лечении своих пациентов, поскольку, согласно источникам новостей, это партнерство значительно уменьшит нагрузку на медицинских работников бумажной работой. Би-би-си сообщает, что уже в следующем году врачи в некоторых больницах будут использовать мобильное приложение под названием Streams, которое изначально будет предупреждать клиницистов о пациентах с признаками острого повреждения почек на самых ранних стадиях. ИИ дает врачам возможность понять симптомы своего пациента и начать диагностировать потенциальные проблемы с почками значительно раньше, чем когда-либо. Имея доступ к данным, к которым DeepMind имеет доступ, он сможет помочь улучшить результаты в отношении здоровья, анализируя данные, находя закономерности и информируя врачей об этих закономерностях, что приведет к улучшению лечения не только пациентов с почками, но и всех пациентов. В связи с изменениями в демографии, особенно в странах Глобального Севера, население быстро стареет, и среди населения начнут преобладать болезни старения.
Как упоминалось ранее, одним из самых последних способов, с помощью которых ИИ Watson начал работать, была помощь продюсеру, получившему премию Грэмми, Алексу Да Киду написать песню. Важно отметить, что Уотсон не написал песню сам по себе. IBM говорит, что Алекс Да Кид искал более глубокую связь со своей аудиторией, он хотел создать что-то эмоционально привлекательное, и именно здесь появился Уотсон. Для проекта Уотсон проанализировал пять лет текстов на естественном языке, включая New York Times. первые страницы, постановления Верховного суда, заявления музея Гетти, самые редактируемые статьи в Википедии, синопсисы популярных фильмов и многое другое. Анализируя эти тексты, Уотсон начал узнавать о наиболее важных культурных темах. В процессе написания песен использовались две разные технологии Watson: AlchemyLanguage и Tone Analyzer. IBM описывает Watson Tone Analyzer как технологию, которая использует лингвистический анализ для обнаружения трех типов тонов в тексте: эмоции, социальные тенденции и языковой стиль. AlchemyLanguage — это серия API-интерфейсов Watson, которые проводят анализ текста посредством обработки естественного языка. IBM заявляет, что AlchemyLanguage может анализировать текст и помогать вам понимать его тональность, ключевые слова, сущности, концепции высокого уровня и многое другое. Язык является важнейшим аспектом культуры. Культура — это способ, которым общество передает свои убеждения о себе, и язык является неотъемлемой частью формирования этого убеждения. Глобализация способствует увеличению культурных потоков, ведущих к усилению декультурации или утрате культуры. ИИ уже может анализировать язык и находить шаблоны, которые описывают и фиксируют эмоции, желания и образ мышления культуры в определенное время. Алекс Да Кид хотел создать эмоциональную песню, и фрагменты текста, которые проанализировал и выбрал Уотсон, вызывают некую грусть в постановке Not Easy. Fast Company зашла так далеко, что описала песню как «эмо — термин, обычно предназначенный для песен, которые слушают беспокойные подростки и подростки, когда злятся на своих родителей. Возможно, это важно указывает на текущую способность ИИ Watson понимать эмоциональные модели и, возможно, на будущую способность правильно понимать, что означают эти эмоциональные модели.
Мы получаем много научно-фантастического материала о том, как роботы собираются нас убить. До сих пор мы сделали гораздо больше, чтобы уничтожить нашу планету, чем когда-либо сделали роботы. Наш мир — это великое состояние экологического упадка. По оценкам National Geographic, утрачивается от 100 до 1000 видов на миллион в год, в основном из-за антропогенного разрушения среды обитания и изменения климата. Давайте просто подумаем об этом. Кажется, что это не так уж и много, но с каждым годом численность населения увеличивается, мы теряем биоразнообразие, которое делает нашу планету уникальной в нашей Солнечной системе. Также важно отметить, что причина исчезновения этих видов двояка: мы и изменение климата. Не для того, чтобы впадать в мрак и мрак, но, хотя изменение климата считается естественным циклом, НАСА говорит: Большинство ученых-климатологов согласны с тем, что основной причиной нынешней тенденции глобального потепления является расширение «парникового эффекта человеком». Таким образом, люди наносят двойной удар по планете Земля: от уничтожения биоразнообразия до ускорения изменения климата. ИИ также может больше узнать о планете и потенциально бороться с ухудшением состояния окружающей среды. В США Национальный научный фонд создает трехмерную живую модель всей планеты. Цифровое представление, получившее название EarthCube, будет объединять наборы данных, предоставленные учеными из целого ряда дисциплин — например, измерений атмосферы и гидросферы или геохимии океанов — для имитации условий на, над и под поверхностью. Из-за огромных объемов данных, которые будет охватывать куб, он сможет моделировать различные условия и предсказывать реакцию систем планеты. И с этой информацией ученые смогут предложить способы избежать катастрофических событий или просто спланировать те, которых нельзя избежать (например, наводнения или плохая погода) до того, как они произойдут. EarthCube изменит то, как ученые понимают различные системы Земли, и даст им возможность обмениваться данными друг с другом и действовать в соответствии с прогнозами, чтобы помочь нашему миру.
ИИ в рекламе уже начинает обретать форму с появлением IBM Watson Ads. Прямо сейчас Watson Ads запускается с некоторыми партнерами по бета-тестированию. Первым партнером был Campbell’s, который предлагал персонализированные рецепты в зависимости от местоположения пользователя, погоды и различных ингредиентов. Используемый ИИ Watson — это Chef Watson, который анализирует все переменные и делает предложения, которые могут оказаться полезными для пользователя. Погодный аспект является ключевым для Campbell’s, поскольку, как компании по производству супа, погода сильно влияет на то, когда люди покупают суп. Другими партнерами системы Watson Ads являются GlaxoSmithKline, которые будут использовать Watson Ads для продвижения своего бренда лекарств от гриппа Theraflu. В 2017 году Toyota станет следующим партнером и первым автопроизводителем, который станет партнером Watson Ads. IBM купила The Weather Channel, поэтому погода кажется критическим компонентом их API и платформы Watson Ads.
Помимо того, что уже происходит в космосе, компаниям нужно будет перестать так сильно настаивать и подумать о том, как общаться с пользователем. Предлагаемые Кэмпбеллом рецепты — это хорошая оценка того, что пользователь может искать в данный момент, но это все же предположение. Пользователи готовы приглашать бренды и связываться с ними, если они предоставляют полезную информацию и понимают, что они ищут в данный момент. В будущем компаниям нужно будет подумать о том, как они могут использовать ИИ, чтобы понять, как они будут создавать беспрепятственный опыт от пробуждения до сна. В настоящее время рекламодатели определяют интегрированные кампании как кампании, которые охватывают пользователя на таких платформах, как мобильные устройства, социальные сети и ноутбуки. В будущем конвергенция означает, что интегрированные средства будут не только выглядеть по-другому, но и в качестве точек соприкосновения с брендами и пользователями рекламодателей должны быть будильники, зеркала, часы, автомобили и окна. Пользователь будет гиперсвязан, поэтому бренды и рекламодатели должны быть такими же. Однако это не означает, что потребитель сводится к простым данным и экранам. ИИ даст брендам и рекламодателям возможность анализировать информацию и поможет понять, кто потребитель, что он из себя представляет, что ему нравится и что он хочет видеть. ИИ дает брендам возможность узнавать о своих пользователях с личной точки зрения и участвовать во взаимном разговоре. Релевантность и своевременность будут ключевыми факторами в доставке сообщений и брендов, которые хотят сообщить рекламодатели. Например, если анализ ИИ знает, что пользователь просыпается в 6 утра, ему нравится пить латте и он проходит мимо Starbucks по дороге на работу, Starbucks может предложить пользователю загрузить на свое устройство купон на любимый латте Starbucks по пути в кафе. работать как способ заманить пользователя в Starbucks. Преимущество здесь в том, что у пользователя есть возможность принять (предоставив возможность, а не нажимая) купон для Starbucks (полезная реклама) по пути на работу (это не мешает их повседневной жизни, на самом деле оно легко вписывается ).
Интеграция ИИ в предметы повседневного обихода может стать ключом к общественному признанию технологии. Например, если то, что мы считаем телевизором, представляет собой мультисенсорный многофункциональный экран со встроенными камерами и искусственным интеллектом, вопрос о том, что смотреть с друзьями, может быть решен проще. Используя камеру, ИИ мог «читать» комнату, анализировать выражения лиц и эмоции, а затем делать предложения на основе консенсуса. Оттуда, поскольку группа уже настроена что-то посмотреть, у провайдеров, таких как Amazon, есть возможность использовать знания о том, что каждый из пользователей любит перекусить, чтобы спросить, не хотят ли пользователи вводить личные заказы в свою систему и доставьте эти заказы к двери. Еще одна возможность интегрировать ИИ и рекламу — это разработка технологий умного дома. ИИ может установить геозону вокруг дома пользователя, чтобы он знал схемы входа и выхода пользователя и начинал предвидеть его потребности. Когда они возвращаются домой, в зависимости от определенных факторов, они могут получить фирменные рецепты по дороге домой или предложения ресторанов. Синтез ИИ в рекламе может создать опыт, который даст пользователю возможность беспрепятственно интегрировать бренды в свою жизнь осмысленным образом.
Одна из самых больших проблем и этических вопросов, связанных с ИИ в рекламе, — это конфиденциальность. Возникает вопрос, от чего пользователи готовы отказаться, чтобы машина понимала, изучала и предвидела их потребности в своевременном предоставлении им фирменного контента. Кроме того, существует вероятность того, что ИИ может быть легко взломан, если он не будет обновлен. Потенциально работающим решением могут быть беспроводные обновления, аналогичные тому, как Tesla обновляет программное обеспечение для своих автомобилей. Другой проблемой может быть сопротивление пользователей тому, насколько навязчивым они считают участие бренда в своей жизни. В будущем может произойти откат назад, и пользователи захотят еще меньшего участия бренда в своей жизни, и поэтому реклама на таком личном уровне может рассматриваться как отчаянная попытка добиться разговора и участия.
С очень оптимистичной точки зрения, эти технологии могут быть интегрированы в течение 10 лет. Если пользователи продолжат соглашаться с участием брендов в своей жизни и принимать условия конфиденциальности и лицензионное соглашение с конечным пользователем без тщательной проверки. С пессимистической точки зрения, произойдет еще одна глубокая рецессия, и, как показала история, развитие ИИ имеет тенденцию к лету во время этих экономических зим. В этом сценарии может пройти 12–15 лет, прежде чем ИИ действительно сможет превратиться в по-настоящему интеллектуальную машину. В случае стихийного бедствия текущие эксперименты, которые проводят DeepMind и Watson, потерпят неудачу или во время экспериментов произойдет массовая утечка данных. Это приведет к тому, что общественность потеряет веру в способность частного сектора создать искусственный интеллект, и нынешний общественный интерес, стремление и поддержка развития ИИ прекратятся. Если все сделано правильно, искусственный интеллект позволит брендам понимать и строить диалоговое взаимодействие с пользователями, поскольку сейчас большинство пользователей засыпаны часто нерелевантной рекламой.
