人工智能的现在和未来

原文: Artificial Intelligence: The Journey So Far and a Look Into the Future

来源: https://www.business2community.com/big-data/artificial-intelligence-the-journey-so-far-and-a-look-into-the-future-02072050

导读：

1. 以亚马逊的推荐购买算法为例。麦肯锡的调查显示，亚马逊的推荐购买算法非常精准，为该公司贡献了35%的营收。

2. 未来的人工智能不是模仿人类思维，而是模拟大脑神经元的生物功能。由于我们生活的方方面面都贡献了大数据，人工智能的无监督学习已经越来越多，帮助数字营销发展进化。

3. 到2020年，40%的销售相关活动将自动化，这使销售团队有更多的时间去探究线索生成的人性和情感层面。

   
   

原文翻译：

我们说的不是把天网（那是个可怕的想法！）融入营销活动，而是那些让人们生活变得更加轻松自如的工具如何成为垫脚石，用来开发更加聪明的人工智能程序。

那么，我们谈论数字营销中的人工智能时，指的是什么？

迄今走过的路

人工智能融入流行文化才短短60年时间，但营销领域的人工智能已经变成了一个完全不同的事物。从深度学习到机器学习和自然语言处理，机器似乎在快速进化，而且一点儿也不可怕，对吧？

不管这意味着使用语音搜索来查找你的创业公司或者更快地处理数据，人工智能的地位似乎已经稳固。机器学习可能听起来有点吓人，但在它的帮助下，主算法（解决一系列问题的算法）可以真正帮助世界各地的营销机构获得更加丰富多样的通道。与其针对每一个需求创造一个专门的程序，不如开发一个主算法来解决所有的问题。

更理想的是，依靠机器学习，你不必担心忘记给你的电脑编写程序让它干活。这个主算法将为你代劳所有事情，你需要做的只是为它提供数据。这使电脑能像人类那样学习，而且速度更快，不需要进行任何具体的程序设计。

噢，人性！

虽然你可以松一口气，不再担心天网会超越你的营销活动，但随着人工智能的发展，它的形态将变得更像人类。当然至少现在还只是象征意义上的。摩尔定律认为，硬件将不断进化，从量子计算近期取得的进步就可见一斑。

 

在数秒内掌握几十年的信息，并且具有持续学习的能力，这使电脑看起来更像人类。它们开始进行对话，甚至自己开发算法，变成主宰者和创造者。

撇开影视不谈，以亚马逊的推荐购买算法为例。麦肯锡的调查显示，亚马逊的推荐购买算法非常精准，为该公司贡献了35%的营收。

 

大数据需求转化为销售线索的生成方式，客户描述和数据分析变得更加准确和快速。人工智能将透过客户的表面信息，就潜在前景提供更多的洞见，而不是浅尝辄止。

这种深度学习方法从一个信息层构建算法，使理解更深的数据网络成为可能。例如，通过聚类，对或错问题的神经网络能代表数值数据。通过反复提问，这种方法让机器可以学习问题的所有回答，把它们变成新的规则，有新的数据出现时，规则可以发展演变。新的数据意味着新的信息层，随之而来的是智能的提升和从错误中学到的经验。

这确实非常聪明。

展望未来

在一份报告中，市场调研公司Forrester估计，亚马逊智能音箱2017年销量超过2000万台。很多人已经习惯了通过语音识别跟人工智能互动。随着语音验证和识别系统日益整合进电视、智能手机和电脑，这个数字只会增加。事实上，市场调研公司ComScore预测，到2020年，50%的搜索将是语音搜索。

 

自然语言处理可以让智能手机回答你的问题，不管你用没用俚语。人工智能可以理解你的问题有多复杂，把你的回答转换成文本，这被称为自然语言生成。

未来的人工智能不是模仿人类思维，而是模拟大脑神经元的生物功能。由于我们生活的方方面面都贡献了大数据，人工智能的无监督学习已经越来越多，帮助数字营销发展进化。输入数据只用于帮助开发预测模型，使你的生活变得更加轻松。

 

到2020年，40%的销售相关活动将自动化，这使销售团队有更多的时间去探究线索生成的人性和情感层面。人工智能系统能替我们完成例行（有时甚至枯燥）的任务，比如线索管理和交易处理。

物联网是智能设备的互联，比如电脑、电视、手机和其他设备相互连接。据预测，到2020年，将有大约500亿台设备通过互联网相连。

 

总而言之，营销领域的人工智能系统将通过以下几个方面影响我们：

 · 内容变得非常个性化

 · 数据保存将不再依靠直觉

 · 前景将变得更加明晰

 · 销售人员将能够建立更好的客户关系

 · 客户服务将更加快捷

营销领域的先进人工智能只会使人们的工作变得更加简单，而不是取代人们的工作。人工智能可以替你完成所有的自动化和枯燥任务，这样你就能专注于创造。

本次转自：品觉 微信公众号（pinjueche.com）

车品觉简介

畅销书《决战大数据》作者；国信优易数据研究院院长；红杉资本中国基金专家合伙人；浙江大学管理学院客席教授；全国信标委员；数据标准工作组副组长；美丽心灵基金会桑珠利民基金副主席。

原阿里巴巴集团副总裁，首任阿里数据委员会会长；现担任中国信息协会大数据分会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、粤港信息化专家委员、中国计算数学学会第九届理事、清华大学教育指导委员（大数据项目）、浙江大学管理学院客席教授等职。

版权声明：本号内容部分来自互联网，转载请注明原文链接和作者，如有侵权或出处有误请和我们联系。

关联阅读

原创系列文章：

1：从0开始搭建自己的数据运营指标体系（概括篇）

2 ：从0开始搭建自己的数据运营指标体系（定位篇）

3 ：从0开始搭建自己的数据运营体系（业务理解篇）

4 ：数据指标的构建流程与逻辑

5 ：系列 ：从数据指标到数据运营指标体系

6:   实战 ：为自己的公号搭建一个数据运营指标体系

7:  从0开始搭建自己的数据运营指标体系（运营活动分析）

数据运营 关联文章阅读：  

运营入门，从0到1搭建数据分析知识体系    

推荐 ：数据分析师与运营协作的9个好习惯

干货 ：手把手教你搭建数据化用户运营体系

推荐 ：最用心的运营数据指标解读

干货 : 如何构建数据运营指标体系

从零开始，构建数据化运营体系

干货 ：解读产品、运营和数据三个基友关系

干货 ：从0到1搭建数据运营体系

数据分析、数据产品 关联文章阅读：

干货 ：数据分析团队的搭建和思考

关于用户画像那些事，看这一文章就够了

数据分析师必需具备的10种分析思维。

如何构建大数据层级体系，看这一文章就够了

干货 ： 聚焦于用户行为分析的数据产品

如何构建大数据层级体系，看这一文章就够了

80%的运营注定了打杂？因为你没有搭建出一套有效的用户运营体系

从底层到应用，那些数据人的必备技能

读懂用户运营体系：用户分层和分群

做运营必须掌握的数据分析思维，你还敢说不会做数据分析

合作请加qq：365242293  

---

更多相关知识请回复：“ 月光宝盒 ”；

数据分析（ID : ecshujufenxi ）互联网科技与数据圈自己的微信，也是WeMedia自媒体联盟成员之一，WeMedia联盟覆盖5000万人群。

关注公众号：拾黑（shiheibook）了解更多

[广告]赞助链接：

四季很好，只要有你，文娱排行榜：https://www.yaopaiming.com/
让资讯触达的更精准有趣：https://www.0xu.cn/