Una dintre caracteristicile cheie care disting ființele umane de orice alta vietuitoare este inteligenta.
Această abilitate de a înțelege, aplica și îmbunătăți abilitățile personale a jucat un rol semnificativ în evoluția noastră și în crearea civilizației.
Evoluțiile tehnologice din ultimii ani au evoluat industria pe mai multe aspecte dand nastere termenului de inteligenta artificiala.
Continut
Inteligenta artificiala: de la originile sale până în zilele noastre
Când vorbim despre inteligenta artificiala , ne gândim imediat la tehnologii de ultimă genratie, roboți capabili să înțeleagă și să decidă acțiunile care trebuie întreprinse și o lume futuristă în care mașinariile și omul coexistă.
De fapt, inteligenta artificiala și utilizarea acesteia sunt mult mai reale decât vă puteți imagina și sunt folosite astăzi în diferite domenii ale vieții de zi cu zi.
Acestea sunt utilizări mai puțin invazive decât credem sau ceea ce este adesea arătat de filmele de ficțiune științifică care au găsit în tema Inteligentei artificiale punctul de plecare pentru multe serii mai mult sau mai puțin reușite.
Dar ce este cu adevarat inteligenta artificiala și cum s-a dezvoltat ? Definitie
În termeni tehnici, inteligenta artificiala este o ramură a tehnologiei care permite programarea și proiectarea atât a sistemelor hardware cât și a celor care permit echiparea unor tehnologii cu anumite caracteristici care sunt considerate tipic umane, cum ar fi, de exemplu, percepțiile vizuale, spațiul temporal și decizional.
Nu numai ca inteligența artificiala este înțeleasă ca si capacitatea de a calcula sau cunoaște date, dar ca toate acele forme diferite de inteligență care sunt recunoscute de teoria lui Gardner și care variază de la inteligența spațială la cea socială, de la kinestezică la introspectivă.
Un sistem inteligent, se face prin încercarea de a recrea una sau mai multe dintre aceste forme diferite de inteligență care, deși deseori definite ca fiind simple umane, pot fi de fapt identificate în anumite comportamente reproductibile de unele mașinarii.
Cum și când a apărut inteligenta artificiala?
Termenul de Inteligenta artificiala a luat naștere odată cu apariția computerelor în 1956 .
Despre inteligenta artificiala s-a vorbit pentru prima dara în cadrul unei conferințe care a avut loc în America și care a cunoscut participarea unora dintre cele mai importante nume si a dat nastere la termenul Sistem Inteligent.
În cadrul acestei conferințe istorice, au fost prezentate câteva programe deja capabile să realizeze unele raționamente logice, în special legate de matematică. Programul Logician Theorist, dezvoltat de doi cercetători informatici, Allen Newell și Herbert Simon, a reușit de fapt să dovedească unele teoreme matematice pornind de la anumite informații.
Odata cu nașterea inteligenței artificiale au urmat ani de mare framantare intelectuala și experimentala.
Astfel s-au născut programe capabile să dovedească teoreme din ce în ce mai complexe și, mai ales, s-a născut Lisp, acesta este primul limbaj de programare care timp de 3 decenii a stat la baza software-ului de inteligenta artificiala.
Particularitatea anilor 50 -60 a fost mai presus de toate sentimentul de optimism care a susținut toate cercetările și experimentele legate de această ramură: cu toate acestea, dacă pe de o parte au putut dezvolta un software din ce în ce mai sofisticat, capabil să rezolve sarcini mai presus de toate problemele matematice, pe cealalta parte expertii au început să vadă primele limitări ale inteligenței artificiale , faptul ca nu poate sa reproduca abilitățile intuitive și rationale tipice ființelor umane.
În a doua jumătate a anilor 60 , a devenit din ce în ce mai evident că ceea ce s-a obținut până atunci în domeniul Inteligenței artificiale nu mai era suficient pentru noile nevoi, care erau mai presus de cele de a face mașini și programe capabile să rezolve simple teoreme matematice mai mult sau mai puțin complexe.
Noua tendință creată a fost aceea de a căuta soluții la probleme mai apropiate de realitatea omului, cum ar fi problemele ale căror soluții ar putea varia în funcție de evoluția parametrilor în curs.
Dar acest tip de problemă a oferit, înainte de a putea fi rezolvată, soluția unui alt impas, și anume acela de a crea căi semantice pentru mașinarii, adică un limbaj care să permită programarea diferitele posibilități oferite de un raționament, simplu sau complex.
Așa cum se întâmplă adesea cu marile descoperiri și cercetări, trecerea de la un pas la altul s-a dovedit altceva decât simplu: cercetarea în acest sector a încetinit brusc, mai ales că datorită rezultatelor putine, toate finanțările pentru acest tip de cercetare au fost reduse drastic.
A.I: conștiință, cunoaștere și rezolvarea problemelor
La baza problemelor legate de dezvoltarea sistemelor și programelor de inteligenta artificiala , există trei factori a comportamentului uman, adică o cunoaștere non-sterilă , o conștiință care permite luarea deciziilor nu numai în funcție de logica ci și de capacitatea de a rezolva diferitele problemele în funcție de circumstantele în care ne regăsim.
Utilizarea rețelelor neuronale și algoritmi capabili să reproducă raționamentul tipic ființelor umane în diferite situații, au permis sistemelor inteligente să îmbunătățească și mai mult abilitățile comportamentale diferite.
Pentru a realiza acest lucru, cercetarea s-a concentrat nu numai pe dezvoltarea de algoritmi mereu noi, ci mai ales pe algoritmi tot mai numeroși care ar putea imita comportamente diferite în funcție de stimuli de mediu.
Acești algoritmi complexi, introdusi în sisteme inteligente, pot fi capabili să „ia decizii”adică să facă alegeri în funcție de contextele în care sunt introduse.
În cazul algoritmilor conectați la sistemele vehiculelor inteligente, de exemplu, o mașină fără șofer poate decide, în caz de pericol, dacă să conducă sau să frâneze în funcție de situație.
Astfel de decizii sunt luate datorită implementării anumitor algoritmi, care permit definirea unei cunoștințe de bază și a unei cunoștințe extinse , adică creata prin experiență.
Pentru a avea algoritmi din ce în ce mai precisi și mai complexi, a apărut un sector specific, definit ca reprezentarea cunoștințelor, care studiază toate posibilitățile raționamentului uman și, mai ales, toate posibilitățile de a face aceste cunoștințe inteligibile pentru mașinarii printr-un limbaj și comenzi din ce în ce mai precise și detaliate.
Atunci când vorbim despre cunoștințe umane si preluarea acestora de catre o mașinărie, nu vorbim doar de noțiuni învățate din cărți sau din alte instrumente de studiu.
Mai degrabă, se vorbește de experiență și posibilitatea de a înțelege noi informații prin intermediul celor deja prezente în sistemul de pornire.
Aceste informații sunt furnizate aparatului în diverse moduri, dintre care cele mai importante sunt cele bazate pe teoria limbajelor formale și pe teoria deciziei .
Prin urmare, în conformitate cu setările și scopul programului, sistemul va putea lua decizia care optimizează cel mai bine rezultatul de obținut.
Trebuie subliniat că situații similare pot prevedea rezultate diferite în funcție de tipul de plan de acțiune definit de algoritmii mașinarii
Utilizarea Teoriei Deciziei și a Arborelor Deciziei merită studiat suplimentar, deoarece este exploatat în special în toate acele sisteme inteligente utilizate în viața de zi cu zi.
Cum funcționează un arbore de decizie? Fără a intra în detalii, putem sustine ca un arbore de decizie se bazează pe modele predictive care pornesc de la o serie de informații inițiale și date de pornire .
Aceste date pot fi apoi împărțite astfel încât să definească atât structura, adică tipul de previziuni posibile, cât și exactitatea acestora.
Precizia datelor permite obținerea de sisteme inteligente care diferă între ele în răspunsurile pe care le pot oferi, depinzând nu atât de numărul de date pe care se bazează deciziile, ci de precizia acelorași.
De asemenea, trebuie subliniat faptul că cantitatea de date disponibile pentru elaborarea de inteligente artificiale poate interfera cu precizia modelului utilizat.
Din acest motiv, cele mai precise modele au un număr mai mic de informații de pornire decât vă puteți imagina: bunătatea modelului este asigurată totuși de tipul de date de pornire și de precizia acestora.
Machine learning: învatare automata
Unul dintre pașii principali în istoria inteligenței artificiale a fost făcut atunci când puteau fi recreați algoritmi specifici, capabili să îmbunătățească comportamentul mașinariilor (înțeles ca si capacitatea de a acționa și de a lua decizii) pe care, astfel o poate învăța prin experiență la fel ca oamenii.
Dezvoltarea algoritmilor care pot învăța din greșelile lor este esențială pentru a crea sisteme inteligente care să funcționeze în contexte pentru care programatorii nu pot a priori să prevadă toate posibilitățile de dezvoltare.
Prin ” machine learning, un computer este capabil să învețe si să efectueze o anumită acțiune chiar dacă această acțiune nu a fost niciodată programată.
Complexitatea învățării automate este impartita in trei posibilități diferite în funcție de solicitările de învățare.
Vorbim apoi despre învățarea supravegheată , despre învățarea nesupravegheata și deep learning .
Diferența dintre cele trei moduri constă, mai ales, în contextul diferit în care mașina trebuie să se deplaseze pentru a învăța regulile generale și particulare care o conduc la cunoaștere.
În învățarea supravegheată, mașinaria este prevăzută cu exemple de obiective care trebuie atinse. Din setul de date prezentat, aparatul trebuie să poată extrapola o regulă generală, care poate permite, de fiecare dată când este stimulat cu o anumită intrare, să aleagă ieșirea corectă pentru atingerea obiectivului.
Cu toate acestea, în cazul învățării nesupravegheate, mașina trebuie să fie capabilă să ia alegeri fără să fi fost „educată” pentru prima dată la diferitele posibilități de ieșire, în funcție de intrările selectate.
In acest caz, computerul nu are un profesor care să îi permită să învețe, ci învață doar din greșelile sale. În cele din urmă, in cea de a 3-a posibilitate, deep learning, acestea au o interacțiune cu un mediu în care caracteristicile sunt variabile.
Este un mediu dinamic, în care mașinaria va trebui să se deplaseze pentru a atinge un obiectiv, neavând nicio indicație, cu excepția, la finalul testului, a posibilității de a ști dacă a reușit sau nu să atingă scopul inițial.
Învățarea automată a fost posibilă prin dezvoltarea rețelelor neuronale artificiale, adică un model matematic particular care, inspirat de neuroni și rețele neuronale umane, urmărește soluționarea diferitelor probleme în funcție de posibilitatea de a cunoaște inputurile și rezultatele obținute în funcție de alegerile făcute.
La fel ca rețelele neuronale biologice , o rețea neuronală artificială are caracteristica de a fi adaptativă, adică de a ști să-și modifice structura prin adaptarea ei la nevoile specifice derivate din informațiile diferite obținute în diferitele faze de învățare.
Din punct de vedere matematic,o rețea neuronală poate fi definită ca o funcție compozită , adică dependentă de alte funcții care, la rândul lor, pot fi definite diferit în funcțiile suplimentare.
Inteligenta artificiala în viața de zi cu zi
Mulți oameni consideră că utilizarea sistemelor inteligente este relegată de elitele de calculatoare specifice, fără să creadă că, pe de altă parte, Inteligenta artificiala este de asemenea folosită pe scară largă în viața de zi cu zi .
De exemplu, diferitele instrumente de recunoaștere a vocii care sunt utilizate în mod regulat, de la smartphone-uri la sisteme de securitate, se bazează pe algoritmi tipici ai inteligenței artificiale , în special a celor legate de machine learning.
Vehiculele capabile să circule în trafic chiar și fără șofer sunt astăzi ceva care depășește experimentarea, chiar dacă utilizarea lor este limitată doar la anumite sectoare și situații.
Mult exploatate însă toate acele aplicații care folosesc logica Fuzzy , ce permite realizarea sistemelor de schimbare a vitezei în mașinile cu conducere semi-autonome.
Multe proiecte de inteligenta artificiala sunt utilizate în principal în domeniul programării jocului , de la șah la backgammon. Doar aceste două jocuri au adus o contribuție importantă la dezvoltarea algoritmilor de învățare.
Domeniile suplimentare în care AI este utilizat regulat sunt piața bursieră, medicină și robotică .
În plus, sistemele inteligente sunt de asemenea folosite pentru a îmbunătăți în continuare multe domenii ale IT-ului în sine.
În cele din urmă, în domeniul medical, inteligenta artificiala folosește în principal rețele neuronale , în special în analiza bătăilor inimii, în diagnosticul unor forme tumorale și în crearea roboților însoțitori .
Multe smartphone-uri și dispozitive mobile moderne au platforme bazate pe inteligenta artificiala, care permit o interacțiune reală între telefon și persoana.
Unele telefoane moderne, au senzori capabili să realizeze dacă proprietarul telefonului se deplasează pe jos sau într-un vehicul: în acest caz, el se poate seta automat modul de conducere pentru a asigura siguranța maximă în utilizare.
Unele telefoane vor activa automat lanterna încorporată atunci când își dau seama că proprietarul se mișcă pe întuneric. Funcțiile sunt diferite și foarte variate în funcție de telefoane, dar toate vizează îmbunătățirea confortului și siguranței celor care le folosesc.
Viitorul inteligenței artificiale
Dacă până acum câțiva ani, principala problemă a tuturor oamenilor de știință implicați în cercetarea inteligenței artificiale era aceea de a putea demonstra posibilitatea realistă a utilizării sistemelor inteligente pentru utilizări comune, astăzi acest obiectiv este atins pe scară largă.
Cu siguranță, mai este un drum lung, mai ales în anumite sectoare, dar conștientizarea faptului că astăzi Inteligenta artificiala reprezintă o realitate și nu mai este o ipoteză este un pas important.
Îndoielile sunt în principal legate de posibilitățile diferite de utilizare a sistemelor inteligente și impactul acestora asupra umanitatii și economie.
Și dacă pe de o parte entuziasmul pentru evoluția tehnologică este cu siguranță foarte evident în diferite sectoare, pe de altă parte teama că mașinariile ar putea înlocui complet omul în multe locuri de muncă a devenit din ce în ce mai temut.
Evoluția tehnologică din trecut a dus la înlocuirea forței de muncă umane cu mașini și computere care, într-un mod mai rapid și mai ales mai ieftin, au fost utilizate în diferite sectoare.
Direcția pe care o va lua probabil nu este încă bine definită, dar poate duce la o nouă revoluție culturală și industrială .
Cum va schimba inteligenta artificiala viitorul marketing-ului
Industria de marketing a avut multe de câștigat prin implementarea algoritmilor inteligenți , iar astăzi putem vorbi și despre o subdiviziune a acestei industrii numită Marketing Automation .
În 2018, Gartner a subliniat într-un raport că bugetele alocate noilor tehnologii din departamentele de marketing au o sumă medie egală cu cea a departamentelor IT, iar anul viitor se așteaptă un exces.
Explicația este simplă: marketingul digital este conectat la ultimele tendințe tehnologice. Cu toate acestea, cum mai exact tehnologia a îmbunătățit activitățile de marketing?
Haideți să vedem câteva soluții tehnologice care lucrează deja la campaniile de promovare online și de comerț electronic și modul în care inteligenta artificiala schimbă viitorul marketingului .
A.I. în campaniile de PPC
Majoritatea specialiștilor în marketing folosesc platformele de ppc ca Google Ads și Facebook Ads. Potrivit unui studiu realizat de EMarketer, o firmă de cercetare online, Google controlează 40,7% din reclamele online, în timp ce Facebook doar 19,7%.
Ceea ce majoritatea oamenilor nu știu este că, pe lângă specialiștii care garantează exactitatea informațiilor necesare pentru o campanie de promovare online, în spatele acestor platforme există algoritmi inteligenți care ajută specialiștii să-și optimizeze și să testeze campaniile lor înainte de a le lansa.
Pentru fiecare platformă în care vor fi plasate aceste anunțuri, pot fi utilizate diferite conținuturi, machete, dar și forme specifice de direcționare, toate sugerate de algoritmi inteligenți, precum cele ale Google Analytics.
Experiențe online personalizate
Suntem în era personalizării. Majoritatea conținutului, aplicațiilor și platformelor oferă acum personalizare. De ce? Pentru că suntem diferiti, iar inteligenta artificiala a rezolvat aceasta problema.
Inclusi în site-urile de comerț electronic, algoritmii sunt capabili să ofere o experiență personalizată fiecărui utilizator pe baza variabilelor precum locația, aspectele demografice, interacțiunile cu site-urile vizitate și multe altele.
De exemplu, platformele de muzică online, cum ar fi Spotify sau Pandora, folosesc deja învățarea automată pentru a sugera cântece noi pentru consumatori, pe baza a ceea ce au ascultat în trecut.
Personalizarea a devenit atât de prezentă încât o putem identifica vizual și pe unele site-uri. Inspirat de psihologia culorilor din diferite culturi, specialiștii în marketing au creat site-uri care își schimbă fondul în funcție de IP-ul vizitatorului, oferind o experiență familiară și pozitivă oricărui utilizator.
Campanii DEM personalizate
Companii de email marketing sunt o formă foarte eficientă de promovare. Cu toate acestea, în contextul dezvoltării campaniilor complexe, echipele de marketing pot petrece zile și săptămâni creând mesaje personalizate pentru diferite grupuri țintă.
Din fericire, există o serie de aplicații care utilizează inteligenta artificiala în acest scop. Un studiu realizat de o companie care oferă servicii de marketing (Demand Metric) a subliniat că 80% dintre marketeri utilizează conținut personalizat, deoarece eficiența lor este mai mare decât mesajele standard.
Astfel, în cazul unei liste de abonați, algoritmii sunt capabili să monitorizeze interacțiunile fiecărui utilizator pentru a înțelege comportamentul online.
Recunoașterea automată a imaginilor
Dacă ați utilizat recent Google Image, probabil ați observat cât de precis este sistemul pentru afișarea imaginilor și a persoanelor pe baza cuvintelor cheie pe care le utilizează.
În ultimii ani, aplicațiile de recunoaștere facială au devenit tot mai avansate. Conform unui articol recent publicat de Universitatea din Massachusetts, rata de identificare a ajuns la 99%.
Platformele mari precum Facebook, Pinterest sau Amazon folosesc tehnologia de inteligenta artificiala pentru a identifica oameni și obiecte din diferite materiale video. Din punct de vedere al marketingului, acest sistem poate însemna o sincronizare perfectă între conținutul pe care un utilizator îl vede online și vizitele magazinului offline.
Conform unui sondaj din anul 2019 realizat de The Guardian privind modul în care inteligenta artificiala schimbă viitorul marketingului , un procent de 59% dintre retailerii britanici folosesc deja sisteme de identificare facială în magazine. Aceasta permite aplicațiilor să trimită oferte personalizate și mesaje de bun venit vizitatorilor în timp real.
Siguranța consumatorului online
Odată cu dezvoltarea tehnologiei și a metodelor de plată, vânzările online au explodat. Cu toate acestea, frecvența atacurilor cibernetice a crescut.
Din fericire, sistemele AI pot identifica anumite modele de comportament ale clienților care efectuează plăți online cu anumite carduri de credit și pot emite avertismente.
Platformele de comerț electronic care utilizează doar un e-mail și o parolă ca formular de autentificare au fost deseori supuse atacurilor. Și în acest sens, sisteme automatizate au fost implementate cu scopul de a identifica cele mai mici anomalii și de a proteja consumatorii.
Marketingul a atins un punct în evoluția sa în care adaptarea la tendințele de digitalizare este imperativă.
Deși pare să fie o presiune asupra marketerilor, toate aplicațiile automatizate și sistemele AI nu fac altceva decât să faciliteze procesele de direcționare și personalizare clasice.
Cert este că inteligenta artificiala va duce industria de marketing la niveluri necunoscute. Vom vedea cum inteligenta artificiala va schimba viitorul marketingului în următorii ani.
