• Pagina principala
  • Articole
  • Blogging
  • Michael Wu de la PROS – AI imită oamenii, automatizează luarea deciziilor, poate învăța și îmbunătăți, dar nu îți va lua locul

Michael Wu de la PROS – AI imită oamenii, automatizează luarea deciziilor, poate învăța și îmbunătăți, dar nu îți va lua locul

Publicat: 2019-06-08

Pentru cei dintre voi care ați verificat serialul în ultima vreme, știu că am fost la o serie de evenimente din industrie în ultimele câteva săptămâni, vorbind cu o serie de oameni, majoritatea acestor conferințe având loc în Las Vegas.

Ei bine, pregătește-te pentru asta, am fost din nou în Vegas... pentru o altă conferință... din nou. Dar de data aceasta am fost acolo pentru Outperform, o conferință susținută de PROS; un furnizor de soluții bazate pe inteligență artificială care optimizează vânzările în economia digitală.

Și nu numai că am avut ocazia să vorbesc cu una dintre cele mai importante autorități în domeniul inteligenței artificiale din Strategistul șef AI al PROS, Dr. Michael Wu, ci și să fac acest lucru cu prietenul meu și co-gazda CRM Playaz, Paul Greenberg.

Deoarece suntem cu toții prieteni buni și cu capacitatea lui Michael de a explica AI/Învățare automată/Învățare profundă în termeni pe care cei mai mulți oameni îi pot înțelege, am putut să ne distrăm puțin în timp ce învățăm multe despre ce este și ce nu este AI. Și ce va înlocui, precum și ce nu.

Mai jos este o transcriere editată a conversației noastre. Pentru a vedea conversația completă, urmăriți videoclipul sau faceți clic pe playerul SoundCloud încorporat de mai jos.

Deci, ce este AI, oricum?

Paul Greenberg: Pentru ființa umană obișnuită, ce este IA? Care este diferența dintre învățarea automată? În mod realist, care sunt beneficiile reale ale acestuia, spre deosebire de tot hype-ul pe care îl auzi tot timpul?

Michael Wu: Permiteți-mi să vorbesc mai întâi despre învățarea automată. Pentru că acesta este fundamentul. De fapt, totul se întoarce la big data. Deci, învățarea automată este de fapt doar un proces. Există un proces de transformare a datelor într-un model într-un fel de algoritm, nu? Deci aveți niște date, date, am un model în asta, corect

Și folosești învățarea automată și o grămadă de algoritmi, apoi folosești acei algoritmi pentru a alege în esență aceste modele, nu? Și apoi le transformi într-un model și apoi, deci asta este cu adevărat învățarea automată. Este de fapt doar o grămadă de algoritmi pe care oamenii de știință de date îi folosesc.

O definiție simplă a inteligenței artificiale

Dar ce este AI? AI este, de fapt, este mult mai greu de definit. Aș spune asta pentru că definiția AI se schimbă tot timpul. De fapt, există de ceva vreme și a fost în jur, aș spune, de 40-50 de ani; conceptul acesteia. Construcția acestuia este, desigur, mult mai recentă. Deci, de-a lungul timpului, acest concept de AI sa schimbat destul de mult. Felul în care îmi place să privesc inteligența artificială în acest moment, știi, este de fapt doar o imitație automată a unor comportamente și decizii umane.

Și când mașina poate imita ceva ce fac oamenii, atunci aceasta este considerată inteligență artificială. Dar, de fapt, asta nu este suficient de la sine. Aș spune că trebuiau să mai existe două criterii. Una este automatizarea acțiunii de decizie, iar cealaltă este că multor oameni le lipsește acest lucru, abilitatea de a învăța și de a se îmbunătăți.

Așa îmi place să definesc AI. Este un fel de mașină de imitare a deciziilor și comportamentului uman. Cu caracteristica unuia, a fi capabil să automatizeze deciziile, acțiunile și capacitatea de a învăța și de a se îmbunătăți în timp.

Cea mai mare neînțelegere despre AI

Brent Leary: Care este cel mai iritant lucru pe care oamenii par să se încurce mereu sau să se încurce în legătură cu această zonă pe care o auzi mereu și te înnebunește pentru asta?

Michael Wu: Are legătură cu o imagine care circulă de mult timp pe internet. Este acea imagine care spune că învățarea profundă este un fel de învățare automată, iar învățarea automată este un fel de IA. Foarte des aud oameni spunând că, oh, învățarea automată este un subset al AI și nu invers. Pentru a da credit celui care a creat acea imagine, aș spune că nu este complet greșit.

Cum se încadrează învățarea automată în IA

Învățarea automată este de fapt folosită destul de mult în toate AI moderne, nu? Deci, are sens să punem corect învățarea automată în interiorul AI. Dar dacă faci asta, spui că învățarea profundă este un fel de învățare automată. Și învățarea automată nu este de fapt un fel de IA, ci este folosită în fiecare IA. Dar dacă te uiți la acea imagine, cu genul de cercuri concentrice de învățare profundă în cea mai mare parte interioară și apoi învățarea automată în exterior și apoi în afara acesteia este AI, nu? Oamenii ajung foarte des la concluzia greșită că învățarea automată este de fapt un fel de IA, ceea ce de fapt nu este adevărat.

Singurul exemplu pe care l-aș putea da este, de exemplu, V8 este un fel de motor, nu? Toată lumea știe că V8 este un fel de motor. Deci, dacă faci genul ăsta de greșeală spunând că V8 este un motor, chiar în interiorul unei mașini, și există un motor în fiecare mașină, nu? Apoi, dacă te uiți la acea imagine, uneori poți ajunge la concluzia greșită, că motorul este de fapt un fel de mașină. Ceea ce este ridicol, nu? Știi că un motor nu este o mașină. Așadar, acesta este singurul lucru care mă înnebunește foarte des, că oamenii spun că, ah, învățarea automată este un fel de IA, iar AI nu este un fel de învățare automată, nu este chiar adevărat.

De ce oamenii ar trebui să înceteze să-și mai facă griji cu privire la preluarea mașinilor

Paul Greenberg: Lasă-mă să arunc altceva, asta chiar mă înnebunește. Aud mereu poveștile de panică constante despre AI care înlocuiește oamenii, bla bla bla, povestea Sky Net.

Iată afacerea, din punctul meu de vedere ai spus mimica ei, adică aproximarea, și este cel mai bun care va fi vreodată. Nu va fi niciodată un substitut al unei ființe umane, nu poate fi. Nu creează așa cum fac oamenii.

Cercetătorul de date al Salesforce, Richard Socher, a făcut de fapt un comentariu odată în care a spus și îmi place acest comentariu, „AI nu vrea nimic”, ceea ce este într-adevăr un mod grozav de a spune, ceea ce înseamnă că trebuie să spui AI, du-te, fă asta și apoi va face asta și va învăța. Dar nu va spune: „O să merg să fac asta”. Deci este primul, este adevărat? În al doilea rând, am dreptate să fiu iritat de asta sau ar trebui să iau niște AI pentru a fi iritat pentru mine?

AI oferă optimizare pentru afacerea dvs

Michael Wu: Ei bine, vreau să spun că cred că este adevărat într-o anumită măsură, aș spune că algoritmii AI de învățare automată funcționează pe ceea ce numim optimizarea funcțiilor auto-obiective.

Deci, în funcție de ceea ce ai vrut să optimizezi, nu? Apoi va găsi modalități de a optimiza orice ar fi. Este pur și simplu un algoritm matematic care încearcă să optimizeze ceva.

Deci, dacă doriți să optimizați vânzările, sau unii spun că au făcut experimente, pentru a vedea ce ar face mașina când încearcă să optimizeze profitul sau ceva de genul. Sau dacă încercați să optimizați câștigarea unui joc precum șahul sau ceva de genul ăsta, ce ar face corect? Deci, de foarte multe ori, atunci când mașinile fac de fapt ceva din ceea ce ne așteptăm să facă.

De obicei, pentru că nu am specificat granița, constrângerea. Trebuie să-l optimizezi, dar nu i-am spus să-l optimizeze cu anumite constrângeri. Mașinile pot învăța să înșele, dar tot ce încearcă să facă este să optimizeze. Ei spun: „Nu mi-ai spus că nu pot să trișez. Nu știam nimic despre înșelăciune.” Dar dacă spui asta bine, trebuie să optimizezi asta, sub constrângerea că nu poți face asta, asta, asta, asta și asta. Atunci o va face, va urma asta.

Este vorba despre setarea parametrilor

Dar poate ați uitat câteva lucruri și este aproape ca și cum să vă gândiți cum va învăța un copil, cum învață copiii. Adică, dacă le spui că, pentru a optimiza ceva sau pentru a face ceva, vor încerca tot ce pot. Și apoi spui, poate că vrea să ia o înghețată pentru prietenul său, apoi încearcă, și o dată încearcă să o apuce cu forța și e ca, oh, nu poți face asta.

Și data viitoare, nu pot face asta, bine pot să-l fur? Oh, nu, nici tu nu poți face asta. Într-adevăr, este un proces de învățare. Trebuie să-i înveți care sunt granițele și apoi, în timp, vei învăța că acestea sunt limitele acceptabile. Și vei coincide cu oamenii noștri care vor face excepția granițelor acceptabile.

Brent Leary: Așadar, ieri, am avut o mică întâlnire, ca o întâlnire de analist, cred, cu [CEO-ul PROS] Andres Reiner. Și unul dintre lucrurile pe care le-a spus el a fost că organizațiile moderne de vânzări se concentrează în prezent pe optimizarea tranzacțiilor. El spune că acum ar trebui într-adevăr să treacă la optimizarea experienței clienților. Deci, cum se potrivesc cele două lucruri? În acest moment, se pune mult accent pe utilizarea datelor pentru optimizarea unor lucruri precum ofertele. Dar cum faci lucrurile în jurul optimizării pentru experiență cu toate aceste date pe care le ai și care se concentrează cu adevărat pe optimizarea ofertelor?

Cum să optimizați experiența clienților

Michael Wu: Da, cred că dacă ai doar date, care de fapt s-au concentrat pe oferte, de fapt este foarte greu. Trebuie să colectați alte date. Evident, este foarte ușor să vă imaginați un scenariu în care optimizați o afacere, dar oamenii au o experiență slabă a clienților - cum ar fi să le vindeți lucruri pe care nu le doresc, să le trimiteți în continuare cataloage cu lucruri pe care le au deja sau le dețin.

Ați putea face asta, dar, în cele din urmă, vă răniți experiența clienților pe termen lung, s-ar putea să vă afecteze afacerea. În cele din urmă clienții te vor părăsi. Aceasta este scara de timp la care oamenii trebuie să se uite. Pe o scară scurtă de timp, dacă optimizați pentru tranzacție, puteți obține vânzări pe termen scurt, dar pe termen lung, dacă de fapt nu vă pasă de experiența clienților, clientul va pleca.

Dar dacă îți optimizezi experiența clienților, poate pe termen scurt, nu îți vei oferi creșterea veniturilor pe care ti-ai dorit-o. Dar pe termen lung, clienții își vor da seama că această companie este minunată. De fapt, voi face afaceri cu ei și voi continua să fac afaceri cu ei pentru tot restul vieții mele. Sau o să-mi încurajez copiii, prietenii și să susțin serviciul acestei companii.

Aceasta este de fapt o viziune pe termen mult mai lung. Dar, după cum știm, majoritatea afacerilor pot fi uneori puțin scurte.

Gânduri finale despre AI

Brent Leary: Bine, știu că ne apropiem de nota cheie mare. Știu că trebuie să fugi. Dar ultimele cuvinte, unde vedem AI sau ar trebui să încep cu machine learning, apoi AI? Unde ne vezi peste cinci ani cu chestiile astea?

Michael Wu: Cred că în cinci ani se va automatiza mult mai multă muncă. Aș spune că partea cea mai plictisitoare și repetitivă a muncii. Asta ar trebui automatizat. Simt că mulți oameni se tem că computerul sau mașina ne iau locurile de muncă. Cred că facem lucrări repetitive de prea mult timp. (Și) Cred că acestea ar fi trebuit să fie făcute de mașini.

Oamenii ar trebui să se concentreze pe ceea ce oamenii fac cel mai bine. De exemplu, construiți relații, fiți empatici cu oamenii și rezolvați probleme. Deci, dacă rezolvați problema o dată sau de două ori, atunci puteți învăța mașina și mașina o poate rezolva.

Dacă există situații în care apar aceeași problemă și căile anterioare pe care le-ați rezolvat nu au funcționat, atunci încercați să o rezolvați din nou într-un mod diferit. Odată ce o rezolvi, înveți mașina astfel încât să se poată automatiza. Omul se poate concentra întotdeauna pe rezolvarea de noi probleme, ceea ce este, desigur, mult mai interesant și mult mai interesant.

Aceasta face parte din seria de interviuri unu-la-unu cu lideri de gândire. Transcrierea a fost editată pentru publicare. Dacă este un interviu audio sau video, dați clic pe playerul încorporat de mai sus sau abonați-vă prin iTunes sau prin Stitcher.