4 نوع هوش مصنوعی و آنچه بازاریابان بیشتر از آن استفاده می کنند (تحقیق)

احتمالاً شنیده اید که چگونه هوش مصنوعی می تواند شیوه کار بازاریابان را متحول کند. در واقع، ممکن است در حال حاضر از ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی استفاده کنید.

اما اگر شما هم مثل من هستید، تا به حال «پرده را کنار نکشیده‌اید» تا ببینید این فناوری چگونه کار می‌کند.

در اینجا، ما چهار نوع اصلی هوش مصنوعی – ماشین‌های واکنش، حافظه محدود، تئوری ذهن و خودآگاهی – و اینکه چگونه هر نوع می‌تواند بازاریابی شما را تقویت کند، پوشش خواهیم داد.

چند نوع هوش مصنوعی وجود دارد؟

چهار نوع اصلی هوش مصنوعی وجود دارد: ماشین های واکنشی، حافظه محدود، تئوری ذهن و خودآگاه.

با این حال، از آنجایی که هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس عملکرد (انواع ذکر شده در بالا) و قابلیت‌ها دسته‌بندی کرد، سه مورد دیگر را به این ترکیب اضافه می‌کنید: هوش محدود (ANI)، هوش عمومی (AGI) و هوش فوق‌العاده (SGI).

در زیر هر نوع را توضیح خواهیم داد.

4 نوع هوش مصنوعی

ماشین های واکنشی

همانطور که از نام آن پیداست، ماشین‌های واکنش‌گرا به درخواست‌های مختلف واکنش نشان می‌دهند و پاسخ می‌دهند. این کار را بدون استفاده از حافظه یا درک وسیع تری از زمینه انجام می دهد.

به عنوان مثال، این نوع هوش مصنوعی معمولا در طراحی بازی برای ایجاد حریف استفاده می شود. حریف به اقدامات، حرکات یا حملات شما در زمان واقعی پاسخ می دهد اما از هدف کلی بازی بی اطلاع است. علاوه بر این، هیچ خاطره ای ذخیره نمی کند، بنابراین از تجربیات گذشته درس نمی گیرد و گیم پلی خود را تنظیم نمی کند.

هوش مصنوعی واکنشی ابزارهای بازاریابی زیادی را تقویت می کند. یک مثال قابل توجه چت ربات است. این برنامه ها از هوش مصنوعی واکنشی برای پاسخ دادن به پیام ها (یا ورودی ها) با اطلاعات مناسب استفاده می کنند.

(منبع تصویر)

چت بات ها ابزاری محبوب در خدمات مشتری هستند، اما می توانند بهره وری بازاریابان را نیز افزایش دهند. به عنوان مثال، ChatSpot HubSpot یک دستیار مفید با هوش مصنوعی است که می تواند گزارش ها را جمع آوری کند، مخاطبین ایجاد کند و ایمیل های بعدی را بر اساس دستورات خاص ارسال کند.

فراتر از چت بات ها، هوش مصنوعی واکنشی می تواند رفتار مشتری، عملکرد کمپین و روند بازار را تجزیه و تحلیل کند. با این بینش، بازاریابان می‌توانند کمپین‌های خود را در لحظه بهینه‌سازی کنند و اثربخشی و ROI آن‌ها را بهبود بخشند.

حافظه محدود

هوش مصنوعی حافظه محدود قادر است از مقدار محدودی داده یا بازخورد یاد بگیرد. با این حال، هیچ خاطره‌ای را برای مدت طولانی ذخیره نمی‌کند.

یک مثال عالی از جنبه “محدود” این هوش مصنوعی ChatGPT است. دارای محدودیت 4000 نشانه (اشکال متن مانند کلمات) است و نمی تواند چیزی را از مکالمه فعلی پس از این محدودیت به خاطر بیاورد. بنابراین، اگر یک مکالمه 4097 توکن باشد، ChatGPT بر اساس آخرین 97 توکن پاسخ می دهد.

این فناوری را می توان در خودروهای خودران پیدا کرد. این می تواند خطوط را تشخیص دهد و جاده پیش رو را ترسیم کند. همچنین می تواند بر اساس الگوهای ترافیکی و شرایط جاده سرعت و شکست خودرو را در زمان واقعی تنظیم کند.

در بازاریابی، هوش مصنوعی با حافظه محدود می تواند برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها استفاده شود و به بازاریابان کمک می کند تا تصمیمات هوشمندانه تری در مورد استراتژی ها و تاکتیک های خود بگیرند. همچنین می تواند بر اساس این داده ها پیش بینی ها و توصیه هایی انجام دهد.

اگرچه الگوریتم‌های حافظه محدود مؤثر هستند، اما بی‌خطا نیستند. آنها می توانند اشتباه کنند یا پیش بینی های نادرست ارائه دهند، به خصوص هنگام کار با داده های قدیمی. به عبارت دیگر، خروجی فقط به اندازه ورودی شما خوب است. بنابراین، آموزش این الگوریتم ها با اطلاعات دقیق، مرتبط و به روز بسیار مهم است.

ماشین های واکنشی و هوش مصنوعی با حافظه محدود رایج ترین انواع امروزی هستند. آنها هر دو نوعی هوش محدود هستند (که در ادامه بیشتر به آن خواهیم پرداخت) زیرا نمی تواند فراتر از قابلیت های برنامه ریزی شده عمل کند.

نظریه ذهن

نظریه ذهن تنها به عنوان یک مفهوم وجود دارد. این نشان دهنده یک کلاس پیشرفته از فناوری است که می تواند حالات ذهنی انسان ها را درک کند.

به عنوان مثال، اگر به دلیل از دست دادن نوبت بر سر Google Maps فریاد بزنید، آزرده نمی شود یا حمایت عاطفی ارائه نمی دهد. در عوض، با یافتن مسیر دیگری پاسخ می دهد.

ایده پشت نظریه ذهن، ایجاد ماشین‌هایی است که می‌توانند با انسان‌ها تعامل مؤثرتری داشته باشند، زیرا آنها نیازها، اهداف و انگیزه‌های آن‌ها را درک می‌کنند. برای مثال، اگر یک سیستم هوش مصنوعی بتواند ناامیدی یک مشتری ناراضی را درک کند، می تواند با درایت بیشتری پاسخ دهد.

در بلندمدت، تئوری ذهن هوش مصنوعی می‌تواند پیامدهای مهمی برای بازاریابی داشته باشد. با این حال، هنوز در مراحل اولیه خود است و پیش‌بینی اینکه چه زمانی به واقعیت می‌پیوندد را دشوار می‌کند.

خودآگاه

هوش مصنوعی خودآگاه به عنوان مرحله بعدی در تکامل نظریه ذهن دیده می شود، جایی که ماشین ها قادر به درک احساسات انسان هستند. و احساسات، نیازها و باورهای خود را دارند. در حال حاضر این نوع هوش مصنوعی فقط به صورت فرضی وجود دارد.

M3gan، ربات فیلمی به همین نام، نمونه ای از هوش مصنوعی خودآگاه است. او حساس است و می داند که کیست و احساسات را تجربه می کند و می تواند احساسات اطرافیانش را درک کند. او مانند آنچه از یک ربات انتظار داریم بی دست و پا است، اما تعاملات اجتماعی دارد.

مراحل هوش مصنوعی

هوش مصنوعی دارای سه مرحله است که عمدتاً با توانایی آن در تکرار توانایی های انسانی تعریف می شود:

1. هوش باریک (ANI): هوش مصنوعی باریک نشان دهنده اکثر سیستم های هوش مصنوعی است که امروزه وجود دارند. در این مرحله، هوش مصنوعی برای انجام یک کار خاص یا مجموعه ای از وظایف طراحی شده است. توانایی یادگیری یا تطبیق فراتر از برنامه نویسی آنها را ندارد. به عنوان مثال می توان به چت بات ها و دستیاران مجازی (مانند سیری) و الگوریتم های توصیه اشاره کرد.
2. اطلاعات عمومی (AGI): این تکامل بعدی هوش مصنوعی است. این سیستم‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که هوش انسان‌مانندی داشته باشند و به آن‌ها اجازه می‌دهند یاد بگیرند و با موقعیت‌های جدید سازگار شوند، انتزاعی فکر کنند، استدلال کنند و مشکلات را حل کنند. در این لحظه، AGI هنوز تا حد زیادی نظری است.
3. ابر هوش (ASI): ASI شکل پیشرفته‌ای از هوش مصنوعی است که از هوش انسان پیشی می‌گیرد و آن را قادر می‌سازد تا مشکلات پیچیده را حل کند، فناوری جدید ایجاد کند و تصمیماتی فراتر از محدوده درک انسان بگیرد. ASI یک موضوع داغ بحث است و مزایا و خطرات بالقوه آن بسیار حدس و گمان است.

در حالی که این مراحل به طور گسترده پذیرفته شده اند، بحث های مداومی در مورد اینکه چه چیزی هر مرحله را تعریف می کند و چه زمانی ممکن است به آنها برسیم وجود دارد – یا اینکه اصلاً باید هوش مصنوعی را توسعه دهیم.

برترین انواع هوش مصنوعی در بازاریابی

همانطور که گفته شد، هوش مصنوعی با حافظه واکنشی و محدود (هر دو هوش مصنوعی باریک هستند) همه چیزهایی هستند که امروزه وجود دارند. این بدان معناست که ابزارهای هوش مصنوعی که بازاریابان استفاده می کنند کاملاً واکنشی یا واکنشی + حافظه محدود هستند.

ما بیش از 1350 بازاریاب در ایالات متحده را بررسی کردیم تا درباره استفاده آنها از هوش مصنوعی و اتوماسیون و ابزارهایی که در نقش خود استفاده می کنند بیشتر بیاموزیم. در اینجا چند نکته کلیدی آورده شده است.

ابتدا، وقتی در مورد ابزارهای مولد هوش مصنوعی مورد استفاده در نقش های بازاریابی خود سوال شد، بیشتر بازاریابان از ربات های چت استفاده می کنند (66%).

چت بات ها می توانند هم هوش مصنوعی با حافظه واکنشی و هم با حافظه محدود باشند. به عنوان مثال، یک چت بات مبتنی بر قانون که از یک مدل if/then پیروی می کند و با پاسخ های آماده برنامه ریزی شده است، می تواند هوش مصنوعی واکنشی نامیده شود زیرا از ساختار مجموعه ای پیروی می کند و نمی تواند از ساختار منحرف شود.

چت ربات های یادگیری ماشینی، مانند چت ربات های مکالمه، هوش مصنوعی حافظه محدودی دارند، زیرا از داده ها و مکالمات گذشته برای پاسخ به مشتریان استفاده می کنند. آنها با گذشت زمان مؤثرتر می شوند، اما حافظه آنها محدود است.

بازاریابان همچنین گفتند که معمولاً از ابزارهای هوش مصنوعی بصری (57٪) و ابزارهای تولید متن (56٪) استفاده می کنند. صرف نظر از ابزاری که استفاده می کنند، تمام هوش مصنوعی مولد دارای هوش مصنوعی با حافظه محدود هستند، زیرا این ابزارها می توانند محتوای جدیدی را بر اساس داده هایی که روی آن آموزش دیده اند ایجاد کنند.

همه کاربران هوش مصنوعی/اتوماسیونی که به نظرسنجی ما پاسخ دادند می گویند که هوش مصنوعی و ابزارهای اتوماسیون به طور متوسط ​​2 ساعت و 24 دقیقه در روز صرفه جویی می کنند.

برگردیم به تو

از ماشین های واکنشی گرفته تا هوش مصنوعی با حافظه محدود، تئوری ذهن و خودآگاهی، هر نوع هوش مصنوعی دارای نقاط قوت و محدودیت های خود است. دانستن این تفاوت ها کلید انتخاب ابزارهای مناسب، استفاده موثر از آنها و جلوتر ماندن از منحنی است.