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6的局限性AI營銷之前,你需要知道你買

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不知道怎麼開始使用人工智能嗎?我們對營銷人員的按需駕駛AI係列。

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大量的宣傳關於人工智能。

很容易開始考慮人工智能在陽光下,可以做任何事的。

但是,AI無疑是令人印象深刻的,並不是所有的魔法。

它有一定的局限性。至關重要的,你知道的技術——也不可能在你開始研究解決方案。

這樣,你可以誠實地評估人工智能工具適合你當前的技術堆棧。

所以我們要求六個市場人工智能專家超越炒作並分享他們的觀點你需要知道的關於艾未未的實際能力。

“最大的限製不在於技術本身,但在人類的不切實際的期望AI能做什麼。”

人們要麼讓人聯想到世界末日(“機器來了!”)或唐吉訶德式地(“想象一下如果AI可以這樣做!”),但這些觀念解決實際的業務挑戰。

因此,人工智能的缺乏了解是主要的限製。例如:“人工智能”本身並不真正意味著什麼,但它是一個時髦詞彙。這是一個萬能短語NLG等眾多應用領域,NLP,機器視覺、機器學習等。


首席執行官——帕裏白堊土Phrasee

今天“人工智能的存在是有限的,因為它需要大量的投資數據收集、技術,和巨大的計算能力。”

大多數用例是廣義的,比如“如果你喜歡蘋果,也許你也會像梨”或“這是可能的方法一個人可能會說“蘋果。與最近的計算能力的突破”,深度學習使其可行的為係統提供所有可能的輸入類似這些問題,建立一個高效的模型。然而,即使在這樣的“最佳案例”係統,仔細的問題公式化是關鍵和仍然需要大量資源部署。伟德bv885

不會讓自己一個泛化的問題,沒有一個明確的“已知良好標準”提供培訓投入,或者僅僅是足夠複雜仍然非常昂貴和困難,如果不是不可能的話,得到好的結果。

——埃裏克LaBlanca的首席技術官第七感

“有時是過度依賴機器學習和大數據的方法。”

這些技術是很好的對於許多問題,包括從市場上收集的見解。但是他們不能解決一切:品牌經常需求更多的控製他們的內容,要引導和市場在一定的方向。他們也想不僅遵循之前發生了什麼,但也被站不同,引起注意。大數據應用擅長人群後,不擅長於引人注目的新路徑。


——的首席執行官安德魯•布蘭登坎普擁有Acrolinx

“我們在使用機器學習技術的最大挑戰是訓練好的模型所需的時間。”

收集樣本和分類的過程是勞動密集型的,容易出錯。


——約翰·奧斯本,首席技術官蠟筆

“人工智能仍然需要用戶指導和決策。”

人工狹窄智能等我們是優秀的在模式識別和提供優秀的英特爾。但要得到好結果,總有一個訓練有素的人力的機器。

——安琪Balogh的首席執行官MarketMuse

”,我們看到AI有局限性是明顯的地區:情緒,感情,主觀的思考”。

<今天我們認為最好的人工智能應用程序是那些解決大數據引入的挑戰(跨產業和應用程序)和意義,以及那些自動循環,手動任務,但是,不能通過人類。

但是人類的能力是獨一無二的感覺以非常複雜的方式,將這些感受轉化為情感上的聯係。

限製人工智能也源於技術的精密程度能夠複製人類的“智能”和決策。

首席執行官——或者沙尼艾伯特

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