4.1 AI简介

大家好呀👋，今天我们来聊聊AI（人工智能）在市场中的应用。说起AI，它可不是一个新鲜词哦！早在古希腊神话中，赫菲斯托斯就创造了“人工脸”，这可是人们对AI最早的幻想呢！🤖

AI的起源与发展

人类对AI的兴趣其实挺有道理，毕竟我们这个物种可是靠聪明地使用工具才走到今天的。想象一下，如果我们能创造出超级聪明的AI，那我们是不是也能更进一步呢？🤔 这种想法不仅合理，还跟全球人工智能（GAI）的理念不谋而合呢！

AI这个词是由达特茅斯学院的数学教授约翰·麦卡锡提出的。最早的AI预测有点夸大，比如经济学家赫伯特·西蒙在1957年预测AI将在10年内在国际象棋上超越人类，结果花了整整40年才实现！⏳ 这些早期的预测让很多人对AI失望，觉得它是个“不靠谱的尖端技术”。

然而，随着计算技术的进步，AI又开始复兴啦！💻 GPU的快速发展、计算技术成本的降低、大数据的易获取性以及各行业对AI的兴趣，都给AI带来了新的希望。

限制性AI的崛起

不过，今天的AI可不是科幻电影里的那种哦。我们现在使用的大部分AI其实都是限制性AI，也就是只在特定领域内表现出色的程序。比如亚马逊的推荐系统和Siri的语音识别，这些都是限制性AI的例子。📱💡

有趣的是，很多人甚至都不知道自己已经在使用AI啦！有调查显示，只有29%的受访者知道自己使用过AI，但其实现代科技中AI无处不在，比如手机、电脑和电视。📊

4.1.1 消费者对AI的看法

关于AI，消费者的看法也是五花八门。根据2017年的一项全球独立研究，61%的消费者认为AI会让社会更美好，但也有22%的人觉得AI会带来不好的影响。😅

在这些看法中，有33%的人持乐观态度，30%的人感到兴奋，20%的人充满热情；但同时也有27%的人感到担忧，25%的人持怀疑态度，还有9%的人感到困惑。🤷‍♀️ 尽管大家对AI的看法不同，但总体上还是偏向积极的。

AI与市场营销的结合

对于市场营销来说，AI是一块大蛋糕！98%的市场营销高管都期望从AI中获益，但只有28%的人对使用AI感到舒适，更少的只有10%的人充分利用了AI。😮 在AI真正成为主流前，市场营销人员需要先理解它。

63%的全球消费者甚至不知道自己已经在使用AI技术，这给了营销人员一个绝佳的机会来改变消费者对AI的看法，让他们觉得AI是既正面又令人兴奋的技术。📈

总的来说，AI在市场中的应用潜力巨大，但要让它发挥最大作用，我们还需要更多的教育和推广，让更多人了解并接受这项新技术。😊

4.1.2 AI是什么？

 根据Google DeepMind的创始人兼CEO Demis Hassabis 的说法，AI就是让电脑变聪明的科学（Ahmed, 2015）。这个定义很宽泛，但也很适合，因为AI涵盖了很多种形式。🖥️✨

AI在现实生活中的应用包括语音识别、图像识别、虚拟助手和搜索建议。AI还有子类别，比如机器学习（ML）和深度学习（DL）。这些都属于狭义AI，也就是专门擅长某个领域的AI。至于超级人工智能（SAI）和通用人工智能（GAI），这些概念对于市场营销来说暂时还用不上。📚

4.1.3 人工智能

人工智能系统是那些用数据来执行通常由聪明人完成的任务的计算机辅助系统。这些任务的成功率很高。IBM的AI研究主管Guruduth Banavar说，AI有很多种类型，可以看作是一个技术组合（Kaput, 2016）。这些AI技术的发展速度和目标各不相同，但都旨在通过模仿人类智能让计算机变得“聪明”。🤓💡

4.1.4 通用人工智能（AGI）

强人工智能，也被称为AGI，能够完成任何智能生物可以完成的任务。这种AI常出现在科幻小说中，表现出一系列类似人类的行为。由于人类大脑的复杂性和我们对大脑工作方式的不了解，目前还没有真正的AGI。所以在这篇文章里，我们就不再讨论AGI了。🚀🧠

4.1.5 狭义人工智能（Narrow AI）

狭义人工智能，也叫弱人工智能，擅长完成特定任务。它专注于提升某一个认知领域，比如图像识别、预测分析、驾驶和消费者细分。在我们的日常生活中，比如垃圾邮件机器人和Netflix、Amazon的推荐系统，这些都是狭义AI的应用。📊🚗

4.1.6 机器学习（ML）

机器学习是一种通过处理大量数据来不断成长和改进的AI类型。ML使得AI能够在没有明确指示的情况下学习。它是很多商业分析系统的基础，支持实时数据分析，对做出强有力的决策非常有帮助，市场营销人员也最看好它，因为这是AI增长最快的分支。📈🤖

ML系统通过训练数据来识别从随机输入中得到的正确输出。有多种方法可以用来训练ML系统，最常见的方法如下：

• 监督学习（Supervised Learning）：使用一组带有预期输出的训练数据来训练ML系统。ML系统先分析训练数据，然后对比输出与预期结果，并调整预测功能。🧑‍🏫

• 无监督学习（Unsupervised Learning）：不使用标签数据，ML系统在训练数据中寻找模式、结构和关联，然后创建预测函数。这种学习方式被Facebook AI研究主管Yann LeCun称为AI的“黑料”。🕵️‍♂️

• 半监督学习（Semi-supervised Learning）：结合大量未标记数据和少量标记数据进行训练。这样既省时又能创造更准确的ML系统。🏷️

• 强化学习（Reinforcement Learning）：通过奖励信号来奖励ML系统的好行为，不需要训练数据，只告诉系统输入和输出的最佳表现。🥇

机器学习已经被应用到许多领域，包括贝叶斯推理和高斯过程。🤖📚

4.1.7 深度学习

深度学习（DL）是一种无监督的机器学习，它使用神经网络进行非线性的数据分析。这些神经网络就像大脑的计算机模拟，通过连接“神经元”或节点来处理数据。虽然最早的深度学习技术在20世纪中期就出现了，但当时几乎没有用。随着计算能力的提升，特别是GPU的引入，深度学习重新引领了AI创新。🌐💡

每天技术都会生成海量数据，深度学习的提升使得AI应用变得越来越受欢迎。人工神经网络是一种使用人脑模型构建的层级结构，通过这些层级处理大量数据。神经网络通过层层传递数据，这些节点可以有连续或自适应的记忆，其重要性权重不会随着时间改变。每个神经网络都是为特定任务量身定制的，通过大量训练数据进行学习，然后用少量验证数据来防止过拟合，最后用测试数据来确保网络训练正确。📊🧠

神经网络有两种主要类型：前馈网络和反馈网络。前馈网络中，输入数据只向一个方向移动，常用于模式识别。而卷积神经网络（CNN）是一种常用于图像识别的前馈网络。反馈网络，也称为循环神经网络（RNN），由于数据可以向前和向后传递，因此比CNN更复杂。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的RNN，能够长时间存储数据，可以更有效地执行特定任务。📈🔄

4.1.8 自然语言处理

自然语言处理（NLP）是AI的一个分支，旨在让机器理解人类语言。NLP经常使用机器学习算法将人类语言转化为数据，用于语音助手如Siri和Alexa。这种AI技术能够理解语言的层次结构和句子成分之间的关系，从而解决计算机科学中的难题，使机器能够理解人类语言的细微差别。✨🗣️

NLP的发展催生了许多实用应用，包括聊天机器人、语音转文字、语法纠正和文本情感分析。语音识别让机器理解人类的语音输入，智能手机用户经常用Siri来提问或拨打电话。📱🤖

4.1.9 自然语言理解

自然语言理解（NLU）是自然语言处理的一个子集，旨在让计算机理解文本或语音输入的内容和上下文。与NLP不同，NLU帮助计算机将人类语言输入转化为数据，是开发让人们与计算机进行有意义交流的系统的关键。自然语言生成（NLG）则是从数据输入生成可读文本的过程，使计算机能够用人类能够理解的方式传达信息。比如聊天机器人可以使用NLG自然地回复信息。💬🤖

4.1.10 信号处理

信号处理技术可以“建模和分析物理现象的数据表示”。我们日常使用的大多数数字应用程序都是基于这种技术。包括电脑、手机、相机和电视在内的大多数数字技术都使用信号处理来执行其功能，因此，许多AI应用程序可以归为“信号处理”的范畴。📷📺

尽管信号处理是一个独立的研究和技术领域，但它经常涉及AI。图像处理是计算机操纵和编辑数字照片的过程，常用于其他应用，如边缘检测，帮助计算机解释图像。数字图像处理使用图像的有限数字数据或像素来工作，这对于AI来说非常重要。图像识别和物体识别在技术上有一些小区别，但都在通过AI，尤其是深度学习，显著提升其性能。🖼️🔍

4.1.11 计算机视觉

计算机视觉使计算机能够通过3D数学图表“看到”图像。图像识别使计算机能够识别图像中的物体，而计算机视觉使其能够理解图像的上下文和意义，就像人类一样。理解图像的意义是我们很早就能自然完成的任务，但在计算机中重现这一技能比处理图像更困难。这是开发能在现实世界中帮助营销人员的AI的关键步骤。👀🧩