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人工智能时代——人类与人工智能的完美结合

整理时间:2019/3/25 12:36:20 整理者:创思勤



人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“ 智能”。


浅谈人工智能



一提起人工智能,很多人都觉得?#27973;?#39640;深,不知道如何入门。智能问题其实是数据问题,实现人工智能要靠大数据。其实世界并非没有规律可循,将不确定和信息联系起来,也就是信息论。通过信息论给了人们一种?#21019;?#19990;界和处理问题的新思路。

 

信息量与不确定性有关,假如要搞清楚一件?#27973;?#19981;确定的事,就要了解大量的信息。相反,如果对某件事?#24310;?#36739;多的了解,那不需要太多的信息就能把它搞清楚。

从此以后,人类在人工智能领域的成就,其实就是不?#20064;?#21508;种智能问题转化成消除不确定性的问题,然后再?#19994;?#33021;够消除相应不确定性的信息,如此而?#36873;?/span>


如何运用人工智能进行市场研究

 

信息论代表了人类目前对世界认知度的最高境界,从强调因果关系演变为强调相关关系。在大数据时代,需要培养一种新的思维方式,从大量的数据中直接?#19994;?#31572;案,即使不知道原因。如果我们愿意接受这种答案,那么我们的思维方式就跳出了机械时代单纯?#38750;?#22240;果关系的做法,开始具?#20889;?#25968;据思维了。

 

历史上,一项技术可以带动整个社会产生变革,他们通常遵循一个模式,即:

新技术+原有产业=新产业

那些有意或无意接受了这个规律的企业家,常常在新的时代站到了浪潮之巅。

实际上,产业大佬们早已看清这个趋势,开始布局大数据、云计算等领域。比如马云曾说十年以前世界上争夺的是石油,十年以后世界争夺的将是数据。

 

未来阿里的本质,是一家大数据公司,致力于成为新一代的商业基础设施。



站在市场研究公司的角度,得有以下思考:

 

1. 用户态度的研究仍依靠调研,调研将长期存在
就目前而言,大数据能部分地了解消费者行为,但要了解消费者态度,调研仍然是最实用准确的方法。在可预见的未来,要通过大数据来了解消费者态度,尚?#34892;?#22810;技术难题,比如语义分析。


其实就?#24125;?#26159;在今天定量研究已发展得高度成熟了,仍需定性研究互补,是一个道理。大数据分析的发展不会取代调研。


对于研究公司而言,需要对各种研究需求能够区分,哪些通过大数据分析来解决更好,哪些则是未来长期仍需通过调研来解决的。比如在做广告效果评估时,消费者被广告曝光后,其互动行为的变化(访问、搜索、到店……)甚至购买行为都可能通过大数据分析获得,但对品牌认知/喜好/?#39029;?#30340;提升(这就是“态度”的范畴),仍需通过调研形式去了解。

 

2. 寻找合作,开展自己的大数据业务


要玩大数据,首先你得?#20889;?#25968;据资源,然后得有分析的能力——包括技术上的数据处理能力和思维及方法上的分析能力。研究公司往往是强于数据分析能力,但缺乏大数据资?#30784;?br style="margin:0px;padding:0px;" /> 研究公司长期以来习惯了自己采集数据然后分析的模式。现在,则需要改变思路,根据自身的业务范围,寻找合适的大数据拥有者,然后发挥自?#26680;?#38271;——分析能力,看是否能开展合作,为市场提供延伸自己业务范围的新数据产品。


有很多big data owner手?#31449;?#22823;价值的数据,但本身可能缺乏挖掘其价值的能力,比如一些领域的国?#26032;?#26029;或寡头企业?#25381;行゜ig data owner尽管自身数据处理和分析能力很强,但在某些业务上仍需要引入第三方合作(比如媒体平台仍需引入第三方来做广告效果评估的事儿)。这些都是研究公司的潜在合作机会。

 

3. 用大数据思维来优化、革新现有的调研业务


当下市场研究行业有个大问题是,大家为了体现专业性,把研究模型、问卷、报告弄得越来越复杂,越来越定制,结果每个项目都是专项。而专项的调研结果,各项目间很难横向对比,所以今天的调研结果放在近前这件?#24459;?#26377;用,但对以后研究的参考性就会大大降低。

大数据思维很重要的一点是:数据是可以反复利用挖掘价值的。专项的结果数据,可?#36816;?#26159;另一种“非结构化数据”,?#29616;?#24433;响了对数据价值的高效利用。


市场研究行业发展?#20004;瘢?#23439;观上的行业熟练度已很高。专项与专项之间,其实?#21363;?#22312;“套路”,只不过这些“套路”藏在每个研究人员的经验中。研究公司应该思考,如何将这些隐性的know-how,转化为显性的知识和方法,从而将更多类型的调研都能标准化。


将调研服务标准化的好处是:1)标准化之后?#28034;?#33021;实现自动化。可将传统调研这种人工、繁复的重服务模式,转变为自动化调研产品,大大增加效率、降?#32479;?#26412;;2)标准化之后,调研结果数据可以积累下来,形成Norm,增加新的知识。当一个通用的标准化研究模?#28034;?#23637;了海量的项目之后,积累下的小数据甚?#37327;?#20197;汇成大数据。



社会进步,信息量骤增,人类需要人工智能帮助其工作;作为一个社会人,应该正视这个趋势:熟悉使用人工智能辅助的人,能占得技术进步、生产方式变更的红利,并从中分得一杯羹。而悲观抵触的人,等待他们的,只有被时代的车轮无情地碾过。任?#25105;?#27425;技术革命,最初?#25214;?#30340;都是发?#39038;?#20351;用它的人,而远离它、拒绝它的人,在很长的时间里都将是迷茫的一代。在智能革命到来之际,作为人和企业无疑应该拥抱它,让自己成为那2%参入人工智能新行业的人,而不是被社会进步所抛弃,可能会失去工作的那98%大多数人。

 

人工智能的出现无疑是我们的福音。可以帮我们处理大量超过负载的信息,而且这个能力已经超乎你原有的想象——人工智能不仅能够理解结构化数据,?#37096;?#20197;理解非结构化数据,包括图像、视频和语音;通过生成假设、评估、辩证和建议,人工智能可以针对海量的信息进行推理;从专家培训和每一次互动,它?#37096;?#20197;?#20013;?#22320;学习。

 

不过所有方法都有其局限性,传统研究方法存在局限性,人工智能同样存在局限性。大数据只能对有“数据”记录的信息人群进行挖掘,而传统的市场研究能够覆盖到大数据无法分析的消费人群。比如数据只能让企业分析自身的经营情况,无法总结出自己与主要竞争对手之间的差异,更无法展?#22659;?#37027;些潜在的、尚未参与市场活动的消费者行为。预测只能是根据?#24310;?#30340;数据进行,因此制定的策略本身就存在局限性。所以传统的市场研究方式仍难代替,我们深刻的认识到“双剑合璧方能游刃有余”。大数据分析告诉你两件事物之间可能存在某种“相关性”,而传统研究方法能够让你?#19994;健?#22240;果关系“,这才是我们真正需要的。



简而言之,人工智能是一个不断进步、没有天花板限制的虚拟大脑,它会随着我们的经验一起成功,同时也能为我们提供更多洞察。

 

未来我们会深度学习,利用海量数据的快速运算,消除信息的不确定性,帮助我们开创无限的可能性。

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