AL123 人文社科会员免费专区文学 2025-07-14

AI营销画布：数字化营销的落地与实战_【美】拉吉库马尔·文卡特桑；吉姆·莱辛斯基_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书（无页码）_【美】拉吉库马尔·文卡特桑；吉姆·莱辛斯基

内容节选

第6章什么是人工智能和机器学习我希望你能成为聪明的技术分析消费者。 ——拉吉·文卡特桑（Raj Venkatesan）对学生的建议人工智能是机器以“智能”方式完成任务的能力，其中，机器是一个高性能的计算机系统，具备快速准确地处理大量数据的能力。人工智能是一个广义的术语，有几个不同的维度：基于规则的专家系统、机器人技术、自然语言处理、视觉、语音和机器学习等。尽管人工智能的这些维度是不同的，但今天它们都在协同工作去实现特定的结果。想想IBM公司超级电脑“沃森”（Watson）在美国著名的智力问答节目《危险边缘》（Jeopardy）中击败顶级冠军的能力！我们稍后将更详细地讲述这个例子。如本章的标题所示，我们将主要通过机器学习的视角来看人工智能。因为你能抓到的大多数营销机会很可能会在人工智能的机器学习层面来实现。你在阅读本书之前，可能已经阅读了很多关于人工智能的文章。你可能还注意到，并非每个人都以完全相同的方式谈论人工智能。在本章中，我们旨在阐明这些关键技术的概念，并提供对你理解人工智能和机器学习的能力和潜力所需的最关键的词语。别担心，我们不会试图把你变成计算机科学家。我们只想提供让你与数据科学团队进行有效沟通、让你成为聪明的技术分析消费者所需的工具，以便你可以将人工智能和机器学习投入使用，增强客户旅程的每个关键时刻。除了其他信息，本章最重要的内容总结成一句话就是：在营销方面，人工智能等于预测。这意味着预测可以让你更自信地回答诸如“谁是最佳的目标客户”“给他们的信息应该是什么”“我们应该把这条信息放在哪里以获得最佳效果”之类的问题。你已经在使用人工完成所有这些操作。我们的目标是使用人工智能和机器学习来更好更快地完成这一切，这样你就可以改善结果并创造竞争优势！注意：我们已经根据实际需求的相关性以及与数千名营销经理合作的经验，对要包含和省略哪些信息、要讲多深做出了一些战略性的选择。即便如此，这里提供的所有信息跟其复杂的科学和学术原则都是一脉相承的。本章总体有两个目标： ● 为你提供知识基础，使你能更好地理解自己可能想要或需要在该主题上使用的后续信息。 ● 为你提供核心概念，你需要了解哪些是可能的以及如何有效地沟通，并指导你的数据科学团队或第三方供应商。Cade Metz，“DeepMind Can Now Beat Us at Multiplayer Games, Too，”New York Times, May 30，2019，accessed November 4，2019，https://www.nytimes.com/2019/05/30/science/deep-mind-artificial-intelligence.html. 我们将先用一个非常简短的历史背景开头，用它来说明我们是如何从1950年开始一步步走到现代人工智能的。当时，英国数学家艾伦·图灵（Alan Turing）发表了一篇论文，其中提出了一个问题：“机器能思考吗？”接下来，我们将准确定义什么是机器学习，并以爱彼迎为例说明其不同的“类别”。我们还将对神经网络和深度学习进行定义，然后向你展示由神经网络和深度学习辅助的机器学习是如何让IBM的超级电脑“沃森”在电视问答节目《危险边缘》中击败两位冠军，并让谷歌的深度思考（DeepMind）产品“阿尔法狗”（Alpha Go）在抽象战略棋盘游戏——围棋中击败世界冠军的（顺便说一句，深度思考的最新产品用于国际象棋和围棋已经是小儿科了，现在它在多人游戏中也击败了人类）。这里有一个问题：机器学习与统计不同吗？我们会为你解答这个疑惑。最后，我们将简单讲一下关键的机器学习技术以及它们是如何把分析性的结果组织起来的，然后通过一些示例向你展示这些技术对于品牌营销负责人来说意味着什么。我们的目标是让这关键的一章成为你真正喜欢阅读的部分。人工智能：简史Rajkumar Venkatesan, Jenny Craddock, and Noreen Nagji, Automation of Marketing Models（Charlottesville, VA：Darden Business Publishing，2018）. 1950年，英国数学家艾伦·图灵发表了最早的人工智能论文之一，题为《计算机器与智能》（Computing Machinery and Intelligence）。这篇论文提出了一个简单的问题：“机器能思考吗？”图灵提出了一种以模仿游戏的形式评估机器是否可以思考的方法。该游戏挑战人类询问者，仅根据回答的内容，在没有物理线索的情况下，看他是否能区分同一问题的哪些回答是由人类给出的，哪些是由机器给出的。这种方法被称为图灵测试（Turing test）。尽管不完美，计算机科学家仍继续使用图灵测试及其各种版......