Жасанды интеллект дегеніміз не? Іскерлік кәсіпқойларға арналған толық нұсқаулық

Жылдар бойы табысқа жетуімнің кілттерінің бірі технологияны түсіну қабілетім болды. Сандық маркетингтегі инновациялар тез, бірақ тұрақты болды… осы уақытқа дейін. Мен жасанды интеллектті көріп отырмын (AI) жетістіктер, мен артта қалдым деп қорқамын... және бұл менің әрбір бос минутымды оқуға, қолдану мен тұтынушыларыммен бірге жүзеге асыруға жұмсайтын керемет мансапты жоғалтуы мүмкін. Бұл AI болғандықтан, мен артта қалсам, машиналар мені қуып жету мүмкіндігінен әлдеқайда асып түсетінін білемін.

Сондықтан... Мен күн сайын құралдарды зерттеуге, сатылымдар мен маркетингтің қабылдануын бақылап, барлығымен бөлісуге уақыт бөлемін. Мен көптеген кәсіпқойлардан бір керемет артықшылығым бар екенін ашуым керек, менің ұлым Билл компанияның бас деректер ғалымы. OpenINSIGHTS Иллинойс университетінің математика ғылымдарының кандидаты. Алдыңғы қатардағы AI тәжірибешісі болумен қатар, ол ерекше мұғалім… ол өз университетінде геометрия зертханасын басқарды, барлық деңгейдегі ондаған студенттерге сабақ берді және есептеу курстарынан сабақ берді. Бақытымызға орай, ол менің 50-ден астам ақыл-ойыма шыдады және маған оларды жақсырақ түсінуім үшін түсініктерді бөлуге көмектеседі.

Martech Zone Және жасанды интеллект

Менің сайтымда негізгі санаттар бірдей болған жылдардан кейін мен енді жаңарттым Martech Zone болуы AI санаты. Мен оның барлық басқа санаттарды алатынына күмәнім жоқ, өйткені ол біздің жұмысымыздың барлық аспектілеріне енгізілген, бірақ мен сізге, осы жердегі оқырмандарға, сату және маркетинг саласында AI-ны зерттеудің, үйренудің және ашудың оңай жолын қалаймын. . Мен бұл сайттағы мазмұнды деректанушыға немесе PhD дәрежесіне ие адамға емес, қарапайым іскер адамға ұсынылатындай етіп реттегім келеді. Олардың қазірдің өзінде көптеген ресурстары бар.

Осы рухта, менің ойымша, жақсы бастама іскер адамдарға AI-ның кейбір негізгі ұғымдарын түсінуге көмектесу және ол біздің күнделікті жұмысымыздың барлық аспектілерінде неліктен қажет болатынын түсінуге көмектесуі мүмкін. Көптеген кәсіпқойлар үшін AI түсінігін түсіну қиын болуы мүмкін. Бұл мақала күшті техникалық білімі жоқ адамдар үшін AI туралы нақты түсінік беруге бағытталған. Біз AI-ға қатысты кейбір жалпы терминологияны қарастырамыз, тұжырымдамаларды нақтылау үшін ұқсастықтар береміз және ChatGPT дамуына дейінгі AI тарихын зерттейміз.

Жасанды интеллект деген не?

AI немесе жасанды интеллект әдетте адам интеллектін қажет ететін тапсырмаларды орындай алатын компьютерлік жүйелерді немесе машиналарды әзірлеуді білдіреді. Бұл тапсырмаларға проблемаларды шешу, үйрену, түсіну және табиғи тілді өңдеу, заңдылықтарды тану және шешім қабылдау жатады.

Негізінде, AI - бұл компьютерлерге адамның когнитивтік қабілеттерін имитациялауға мүмкіндік беретін алгоритмдер мен модельдерді жасау үшін информатика, математика және доменге қатысты білімдерді біріктіретін көп салалы сала. Бұл AI жүйелеріне деректердің үлкен көлемін талдауға, үлгілерді анықтауға және өңдейтін ақпарат негізінде болжамдар немесе ұсыныстар жасауға мүмкіндік береді.

Егер мен сізді шатастырып жатсам, аналогия келтірейік. Деректер ғалымын рецепттер жасайтын аспаз ретінде елестетіңіз. Аспазшы (деректерді зерттеуші) тағамды дайындауға арналған ингредиенттерді (деректер) және нұсқауларды (алгоритмдерді) қамтамасыз етеді. AI жүйесі, білікті шәкірт сияқты, осы рецепттерден үйренеді және ұқсас тағамдарды өздігінен жасауға қабілетті болады. Уақыт өте келе, AI жүйесі ингредиенттер мен техниканы түсінуге негізделген жаңа рецепттер жасай алады.

AI контекстінде деректер ғалымы алгоритмдерді құрастырады және деректерді береді, ал AI жүйесі ( ақыл) осы енгізуден үйренеді және тапсырмаларды өздігінен орындай алады. Алгоритмдерді жетілдіру алгоритмдерді оқыту немесе қайта даярлау кезінде болады. Мысалы, Facebook немесе Twitter AI алгоритмі сізді түсінуде жақсырақ болады, өйткені онда уақыт өте келе сіз туралы көбірек деректер бар немесе әзірлеушілер өздігінен жетілдірілетіндіктен емес, жақсырақ жасайды. Осы күндері модельмен әрекеттескенде, ол әдетте алдын ала дайындалады.

AI-ның қысқаша тарихы

• 1950-1960 жылдар: Жасанды интеллект негізі Тьюринг сынағы тұжырымдамасын жасаған және терминді енгізген Алан Тьюринг пен Джон Маккартидің еңбектерімен қаланды. Жасанды интеллект, тиісінше. Бұл кезеңдегі зерттеушілер компьютерлерді жалпы мәселелерді шешуге, ақыл-ойды қолдануға және шешім қабылдауға бағдарламалауға болатынына оптимистік көзқараста болды.
• 1970-1980 жылдар: AI зерттеулері белгілі бір домендерде адам сарапшыларының шешім қабылдауын үлгі ете алатын ережеге негізделген сараптамалық жүйелерге назар аудара отырып, кеңейтілді. Дегенмен, алғашқы зерттеушілердің оптимизмі әлсіреді, өйткені AI жүйесінде жалпы проблемаларды шешуде аз ғана ілгерілеушілік болды.
• 1990-2000 жылдар: Машиналық оқыту (ML) зерттеушілер қолдау векторлық машиналарын, шешім ағаштарын және басқа да ML әдістерін дамытуға әкелетін деректерден үйренуге болатын алгоритмдерді зерттеген кезде орталық сахнаға шыға бастады.
• 2010-жылдар: Есептеу қуатының жетілдірілуімен және үлкен деректер жиынтығының қол жетімділігімен терең оқыту кескінді тану мен табиғи тілді өңдеудегі күрделі AI мәселелерін шешудің қуатты тәсілі ретінде пайда болды.
• 2020-жылдар: Трансформатор негізіндегі үлкен тілдік модельдерді әзірлеу (LLMs) сияқты Ашық AIGPT-3 және Google компаниясының BERT табиғи тілді өңдеуде төңкеріс жасады. Open AI өзінің үлкен тіл үлгілерін құрастыруды күшейтетін оқытумен біріктірді GPT чат, қуатты генеративті табиғи тілдің AI жүйесі. Басқа генеративті AI құралдары сияқты ТАҚТАША және Орташа сапар әзірленуде.
• 2030 және одан кейінгі жылдар: AI жүйелерінің үздіксіз интеграциясы жасанды тар интеллекттен ауысады (АНИ) жасанды жалпы интеллектке әкелуі мүмкін (AGI) және жасанды супер интеллект (ASI) біз білетін әлемді түбегейлі өзгерту мүмкіндігі бар.

Соңғы жылдардағы AI-ның қарқынды дамуын бірнеше негізгі факторларға жатқызуға болады, соның ішінде қол жетімді өткізу қабілеттілігінің ұлғаюы, есептеу жылдамдығының жақсаруы, бұлтты есептеулерді кеңінен қолдану және бағдарламалаудағы жетістіктер. Бұл факторлар жасанды интеллектті дамыту мен қабылдауды ынталандыратын синергетикалық ортаны құрды.

• Өткізу қабілеті: Интернеттің өсуі және өткізу қабілеттілігінің артуы үлкен көлемдегі деректерді жоғары жылдамдықпен тасымалдауға және өңдеуге мүмкіндік берді. Бұл оқыту және талдау үшін үлкен деректер жиынына сүйенетін AI үлгілерін әзірлеуге көмектесті. Үлкен өткізу қабілеттілігі сонымен қатар AI қолданбаларына тиімді жұмыс істеуге және нақты уақыттағы түсініктер мен болжамдарды жеткізуге мүмкіндік береді.
• Есептеу жылдамдығы: Компьютерлік жабдықтағы жетістіктер, әсіресе графикалық өңдеу блоктарында (GPUs) және мамандандырылған AI чиптері есептеу жылдамдығын айтарлықтай арттырды. Бұл AI алгоритмдеріне үлкен көлемдегі деректерді өңдеуге және күрделі есептеулерді тезірек орындауға мүмкіндік берді. Жылдамырақ есептеу жылдамдығы AI үлгілерін оқытуды және қолдануды жеделдетіп, бұрын мүмкін болмаған күрделі және күрделі тапсырмаларды шешуге мүмкіндік берді.
• Бұлтты есептеу: Бұлтты есептеулердің өсуі бизнес пен зерттеушілерге қуатты есептеуіш ресурстар мен инфрақұрылымға оңай қол жеткізуді қамтамасыз етті. Бұл AI әзірлеуге кірудегі кедергілерді азайтты, өйткені ұйымдар бұдан былай AI үлгілерін құру және орналастыру үшін жергілікті аппараттық құралдарға көп қаражат салудың қажеті жоқ. Бұлтқа негізделген AI платформалары сонымен қатар AI қолданбаларын орналастыруда үздіксіз ынтымақтастықты, ауқымдылықты және икемділікті қамтамасыз етеді.
• Бағдарламалау: Бағдарламалау тілдеріндегі, кітапханалардағы және фреймворктардағы жетістіктер AI қосымшаларын әзірлеу процесін жеңілдетті. Ашық бастапқы кітапханалар ұнайды TensorFlow, PyTorch, және скитит-үйрену әзірлеушілерге AI үлгілерін салыстырмалы түрде оңай жасауға көмектесетін алдын ала жасалған функциялар мен құралдарды ұсыныңыз. Бұл кітапханалар әзірлеушілерге өз жұмыстарымен бөлісуге және бір-бірінің жаңалықтарынан пайда алуға мүмкіндік беретін бірлескен ортаны дамытты. Бұл AI алгоритмдерінде, әдістерінде және қолданбаларында жылдам жетістіктерге әкелді.

Осы факторлардың тоғысуы AI дамуы үшін тамаша дауыл жасады. Өткізу қабілетінің жоғарылауы мен есептеу жылдамдығы үлкен көлемдегі деректерді өңдеуге және талдауға мүмкіндік берді, ал бұлтты есептеулер жетілдірілген есептеу ресурстарын қолжетімді және қолжетімді етті. Міне, AI-ның жалпы қолданбалары:

1. Жіктелуі: AI деректерді мүмкіндіктеріне қарай әртүрлі сыныптарға бөлу үшін пайдаланылуы мүмкін. Мысалы, электрондық пошта спам сүзгілері, кескінді тану жүйелері және сезімді талдау құралдары жіктеу алгоритмдеріне сүйенеді.
2. Регрессия: AI кіріс мүмкіндіктеріне негізделген үздіксіз мәндерді болжай алады. Мысалдар әртүрлі атрибуттарға негізделген үй бағасын болжауды, сатуды болжауды және тұтынушыдан бас тарту ықтималдығын бағалауды қамтиды.
3. Ұсыныс жүйелері: AI алгоритмдері пайдаланушыларға олардың қалауларына, мінез-құлқына және тарихи деректеріне негізделген жекелендірілген ұсыныстар бере алады. Мысалдар ағындық платформалардағы фильм ұсыныстарын және электрондық коммерция веб-сайттарындағы өнім ұсыныстарын қамтиды.
4. Табиғи тілдерді өңдеу (НЛП): AI адам тілін талдау, түсіну және жасау үшін қолданылуы мүмкін. Кейбір жалпы NLP тапсырмаларына машиналық аударма, мәтінді қорытындылау және аталған нысанды тану кіреді.
5. Сөйлеуді тану: AI ауызша тілді жазбаша мәтінге көшіре алады. Бұл технология виртуалды көмекшілер, транскрипция қызметтері және дауыспен басқарылатын жүйелер сияқты қолданбаларда қолданылады.
6. Компьютерлік көру: AI суреттер мен бейнелер сияқты көрнекі ақпаратты өңдей және талдай алады. Қолданбаларға нысанды анықтау, бет-әлпетті тану және оптикалық таңбаларды тану (OCR) кіреді.
7. Робототехника: AI тапсырмаларды автономды немесе жартылай автономды түрде орындай алатын роботтарды жасауда қолданылады. Мысалдарға өздігінен жүретін көліктер, дрондар және робот көмекшілері жатады.
8. Ойын ойнау: Жасанды интеллект шахмат, Go және бейне ойындар сияқты әртүрлі ойындарда ойнауды үйрене алады және көбінесе адам ойыншыларынан асып түседі.
9. Аномалияны анықтау: AI деректердегі әдеттен тыс үлгілерді немесе шектен тыс мәндерді анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін, бұл алаяқтықты анықтауда, желі қауіпсіздігінде және сапаны бақылауда пайдалы болуы мүмкін.

Бүгінгі жасанды интеллекттегі ең маңызды жетістік Ұрпақты AI:

Генеративті AI оқу деректерінен үйренген үлгілер мен құрылымдар негізінде жаңа деректерді, мазмұнды немесе нәтижелерді шығаруға қабілетті жасанды интеллект түріне жатады. Бұл мәтінді, кескіндерді, музыканы немесе басқа медиа нысандарын жасауды қамтуы мүмкін. Генеративті AI үлгілері, мысалы GPT-4, деректердің үлкен көлемінен үйренеді және адамға ұқсас жауаптар жасай алады, бұл оларды мазмұнды құру, аудару және сөйлесу сияқты әртүрлі қолданбаларға қолайлы етеді.

Сатылым және маркетинг AI

AI бірнеше себептерге байланысты сату мен маркетингте өзгереді:

1. Даралау: AI деректердің үлкен көлемін талдай алады және тұтынушылар үшін жекелендірілген тәжірибелерді жасауға көмектесетін үлгілерді анықтай алады. Бұл тұтынушылардың жақсырақ араласуына, жоғары конверсия жылдамдығына және тұтынушылардың адалдығын арттыруға әкелуі мүмкін.
2. Автоматтандыру: Жасанды интеллект жетекші ұпайларды бағалау, электрондық пошта маркетингі және тұтынушыларды сегменттеу сияқты көптеген қайталанатын және уақытты қажет ететін тапсырмаларды автоматтандырады, бұл сату және маркетинг топтарына көбірек стратегиялық әрекеттерге назар аударуға мүмкіндік береді.
3. Болжамдық талдау: AI компанияларға тұтынушылардың қажеттіліктерін болжауға, маркетингтік науқандарды оңтайландыруға және сату стратегияларын жақсартуға мүмкіндік беретін болашақ тұтынушылардың мінез-құлқы туралы болжам жасау үшін тарихи деректерді талдай алады.
4. Жетілдірілген шешім қабылдау: Жасанды интеллект деректердің үлкен көлемін жылдам және дәл өңдей алады, сауда және маркетинг топтарына мақсатты бағыттау, хабар алмасу және өнімді әзірлеу туралы негізделген шешімдер қабылдау үшін құнды түсініктер береді.
5. Жақсартылған тиімділік: AI компанияларға сату және маркетинг процестерін оңтайландыруға көмектесе алады, бұл шығындарды азайтуға және өнімділікті арттыруға әкеледі.

AI енгізу үлгісі

Міне, біз AI-ның бүгінгі күнге әсер ететінін көріп отырған кең таралған жағдай… B2B жетекші ұпай. Сіздің CRM фирмалық және мінез-құлық деректерін біріктіретін және алгоритмдерді құра отырып, клиенттердің тарихи деректерін пайдалана отырып, компаниялар болашақ тұтынушылардың жетекші дерекқорын жинай алады. Міне, қадамдар:

1-қадам: Деректерді алу және дайындау

1. CRM жүйесінен тұтынушы туралы ақпаратты жинаңыз. Бұл олардың компаниялары туралы мәліметтерді, мысалы, көлемі мен саласын, сондай-ақ олардың сіздің бизнесіңізбен қалай әрекеттескенін (мысалы, электрондық хаттар, веб-сайтқа кіру, т.б.) қамтиды.
2. Клиенттеріңіз туралы және олардың компаниялары қанша ақша табатыны, қанша қызметкері бар және олардың қайда орналасқаны сияқты қосымша ақпарат жинаңыз.
3. CRM ақпаратын және қосымша деректерді бір деректер жиынына біріктіріңіз.
4. Деректерді тазалаңыз және реттеңіз, кез келген жетіспейтін мәліметтерді толтырыңыз және ақпараттың барлық түрлері AI пайдалана алатын пішімде екеніне көз жеткізіңіз.

2-қадам: Функцияны құрастыру және таңдау

1. Тұтынушылар болу ықтималдығын болжауға көмектесетін жаңа деректер нүктелерін жасаңыз. Бұл бар деректер нүктелерінің комбинациясы немесе қатынасы болуы мүмкін.
2. Тұтынушы болумен қандай факторлардың ең күшті байланысы бар екенін анықтауға көмектесетін әдістерді пайдалану арқылы ықтимал ықтималды түрлендіруді болжау үшін ең маңызды деректер нүктелерін анықтаңыз.

3-қадам: Үлгіні әзірлеу және оқыту

1. Деректер жиынтығын екі бөлікке бөліңіз: бірі AI-ны үйрету үшін, екіншісі оның өнімділігін тексеру үшін.
2. Деректердегі үлгілерді үйреніп, болжам жасай алатын қолайлы AI әдісін таңдаңыз. Мысалдар логистикалық регрессияны, қолдау векторлық машиналарын немесе градиентті күшейтетін машиналарды қамтиды. Біз бұл жерде егжей-тегжейлерге тоқталмаймыз!
3. Жаттығу деректерін пайдалана отырып, AI-ны оған деректердегі үлгілерді және нәтижелерді көрсетуге үйретіңіз (жетекші тұтынушы болды ма, жоқ па).

4-қадам: Үлгіні бағалау және жетекші балл қою

1. Болжамдарды белгілі нәтижелермен салыстыру арқылы сынақ жиынында AI өнімділігін тексеріңіз. Дәлдік, еске түсіру, F1 ұпайы және астындағы аумақ сияқты оның қаншалықты жақсы орындалып жатқанын түсінуге көмектесетін көрсеткіштерді пайдаланып оның дәлдігін өлшеңіз. РОК қисық.
2. Егер AI жақсы жұмыс істесе, оны әлеуетті тұтынушылардың тұтынушыларға айналу ықтималдығын болжау үшін пайдаланыңыз.

5-қадам: Жетекші басымдықтарын анықтау және бақылау

1. Клиенттерге айналудың болжамды ықтималдылығына негізделген ықтимал тұтынушыларды ұйымдастырыңыз.
2. Сату және маркетингтік күш-жігеріңізді болжамды ықтималдығы жоғары тұтынушыларға бағыттаңыз, өйткені олардың тұтынушыларға айналу мүмкіндігі жақсы.

Осы қадамдарды орындау арқылы сіз AI-ны тұтынушы деректерін талдау және сату және маркетинг әрекеттеріңізді тиімдірек етуге көмектесетін конверсия ықтималдығы негізінде ықтимал тұтынушыларға басымдық беру үшін пайдалана аласыз.

Деректеріңіз жеткіліксіз болса ше?

AI деректер зерттеушісіне және қажетті инфрақұрылымға қол жеткізе алатын ауқымды деректер жиынтығы бар ірі компаниялар үшін ғана емес. Шағын деректер жинағы бар және деректер ғалымы жоқ компаниялар үшін AI пайдалану келесі тәсілдер арқылы әлі де мүмкін:

1. Үшінші тараптың AI құралдары: Деректер ғылымының арнайы топтары жоқ шағын бизнеске немесе компанияларға қызмет көрсететін көптеген AI платформалары мен құралдары бар. Бұл құралдар тұтынушыларды сегменттеу, ықтимал бағалау және маркетингті автоматтандыру сияқты ішкі тәжірибені қажет етпей-ақ көмектесе алады.
2. Алдын ала дайындалған модельдер: Кейбір AI құралдары көңіл-күйді талдау немесе кескінді тану сияқты нақты тапсырмаларға қолдануға болатын алдын ала дайындалған үлгілерді ұсынады. Бұл үлгілер деректеріңізбен жасалған реттелетін үлгілер сияқты дәл болмауы мүмкін, бірақ олар әлі де құнды түсініктерді бере алады.
3. Бірлескен платформалар: Ұтымды платформалар Каггл немесе нақты қажеттіліктеріңізге арналған AI үлгілерін жасауға көмектесетін штаттан тыс деректер ғалымдарымен байланысыңыз. Деректер туралы ғылым жұмысын аутсорсинг арқылы сату және маркетинг стратегияларын жақсарту үшін AI жасаған түсініктерді пайдалануға назар аударуға болады.
4. Деректерді көбейту: Деректер жинағы кішкентай болса да, бұрыннан бар деректерден жаңа мысалдар жасау арқылы деректер жинағын кеңейту үшін деректерді кеңейту сияқты әдістерді пайдалана аласыз. Бұл деректеріңізге үйретілген AI үлгілерінің жұмысын жақсартуға көмектеседі.

Осы тәсілдерді пайдалана отырып, шектеулі деректері мен ресурстары бар компаниялар әлі де өздерінің сату және маркетингтік күш-жігерін жақсарту үшін AI-ның трансформациялық күшін пайдалана алады. Сондай-ақ мен сіздің командаңызды AI және машиналық оқыту негіздерін онлайн курстар, семинарлар немесе сертификаттар арқылы үйренуге ынталандыруды ұсынамын. Бұл олардың жұмысында AI-ны қалай қолдану керектігін жақсы түсінуге және ұйымыңыздағы жалпы деректер сауаттылығын арттыруға көмектеседі.

Балама айқайлап, Билл Карр, осы мақалаға көмектескені үшін!