© Маргарита Акулич, 2025

ISBN 978-5-0067-6046-2

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Предисловие

Данное издание предназначено для специалистов в сфере маркетинга – как работающих, так и начинающих – желающих углубить и расширить свои знания об искусственном интеллекте, включая его потенциал и риски. Особое внимание уделено некоторым ключевым аспектам, таким как сегментация аудитории. В процессе создания книги основной упор делался на материалы, опубликованные на английском языке.

I Искусственный интеллект и его маркетинговое будущее

1.1 Понятие искусственного интеллекта. Искусственный интеллект имеет солидный потенциал в маркетинге

Понятие искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, или AI (artificial intelligence) по-английски, в широком смысле – это способность к познанию, свойственная машинам, в особенности компьютерам или ноутбукам. Он рассматривается в качестве направления в компьютерных науках, посвященного созданию и исследованию методов и программ, дающих машинам шанс осмысления окружающей действительности и использования обучения и рациональности ради достижения оптимального результата при решении разного рода задач. Именно такие системы и обозначаются как искусственный интеллект.

К распространенным примерам AI-технологий относятся современные поисковые системы (Google Search, Bing, Яндекс); системы, предлагающие рекомендации (используемые на таких платформах, как Amazon и Netflix); взаимодействие с помощью голосовых запросов (Google Assistant, Siri, Alexa, Алиса); автономные транспортные средства (Waymo); инструменты, предназначенные для генерации контента и творческих задач (ChatGPT, Apple Intelligence и произведения, созданные с помощью AI); а также игры и анализ, превосходящие человеческие навыки, в стратегических играх (к примеру, в шахматах и го).

Примечание:

Го – это интеллектуальная настольная игра, требующая серьезного стратегического подхода. Игроки на специальной размеченной доске стремятся захватить и обозначить своими камнями как можно больше пространства. Игра берет свое начало в Древнем Китае более двух тысяч лет назад. До девятнадцатого столетия она была распространена преимущественно в Японии, Китае и Корее, а в двадцатом столетии завоевала признание в Америке и Европе.

AI может помочь в прогнозировании будущих проблем. Он способен обеспечивать создание новых технологий, отраслей и сред. AI имитирует процессы человеческого интеллекта с помощью машин. Это может включать обучение, рассуждение и, что самое важное, способность к самокоррекции. Также AI обладает способностью анализировать, понимать и принимать решения. В то же время известно, что многие применения AI остаются скрытыми.

Современные успехи в области AI зачастую встраиваются в привычные приложения, оставаясь незаметными, поскольку, достигнув определенной полезности и распространенности, технология перестает восприниматься как нечто неординарное или особенное.

Искусственный интеллект имеет солидный потенциал в маркетинге

Искусственный интеллект (Artificial intelligence – AI) имеет огромный потенциал в маркетинге. Он помогает в распространении информации и источников данных, улучшении возможностей управления данными программного обеспечения и разработке сложных и отличающихся продвинутостью алгоритмов. AI меняет способ взаимодействия брендов и пользователей друг с другом.

Применение рассматриваемой технологии во многом зависит от характера веб-сайта и типа бизнеса. Теперь маркетологи могут больше сосредоточиться на клиенте и удовлетворять его потребности в режиме реального времени. Используя AI, они могут беспромедлительно определить, какой именно целесообразно нацеливать на клиентов контент и какой из каналов использовать в какой момент, благодаря данным, собранным и сгенерированным его алгоритмами.

AI предназначен для существующих пользовательских данных и используется для составления рыночных прогнозов и прогнозирования поведения пользователей.

Пользователи чувствуют себя непринужденно и более склонны покупать то, что им предлагается, когда AI используется для персонализации их опыта. AI-инструменты также можно применять для анализа уровней эффективности кампаний конкурентов и выявления ожиданий их клиентов. И еще много для чего другого.

1.2 Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение. Машинное обучение

Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение

Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение (Machine Learning – ML) – сферу, фокусирующуюся на создании и анализе статистических алгоритмов. Эти алгоритмы способны извлекать знания из имеющихся данных и применять их к новым, не виданным ранее, решая задачи без прибегания к предварительному программированию. Благодаря глубокому обучению, являющемуся частью машинного обучения, нейросети представляют собой особый тип статистических алгоритмов, продемонстрировавших поистине выдающиеся результаты, превзойдя результаты многих считающихся традиционными методов машинного обучения.

Машинное обучение

ML – это подмножество AI, позволяющее компьютерам анализировать и интерпретировать данные без явного программирования. Помимо этого, ML помогает людям эффективным образом решать проблемы. Алгоритм способен к обучению и повышает производительность и точность по мере того, как происходит поступление в него большего количества данных.

.

1.3 AI может выполнять высокотехнологичные и специализированные действия. Будущее искусственного интеллекта

AI может выполнять высокотехнологичные и специализированные действия

AI – это технология компьютерной науки, которая обучает компьютеры понимать и имитировать человеческое общение и поведение. На основе предоставленных данных AI создал новую интеллектуальную машину, которая думает, реагирует и выполняет работу так же, как это делают люди. AI способен выполнять высокотехнологичные и специализированные действия, такие как распознавание речи и изображений, обработка естественного языка, решение проблем и др..

AI – это набор ряда технологий, способных выполнять задачи, требующие подключения человеческого интеллекта. При применении к стандартным коммерческим процессам эти технологии могут учиться, действовать и выполнять действия с интеллектом, подобным человеческому. Он имитирует человеческий интеллект в машинах, экономя людям временные и денежные ресурсы в деловых транзакциях.

Искусственный интеллект направлен на разработку машин, имитирующих человеческое мышление и поведение, открывая огромные перспективы для различных сфер деятельности. Появление AI вызвало неоднозначную реакцию: от опасений до восхищения. Эта технология, позволяющая создавать умные системы, способные к анализу и действиям, подобным человеческим, рассматривается как ключевой этап в развитии промышленности. Многие уверены, что AI и машинное обучение способны предложить ответы на большинство актуальных вызовов современности.

Будущее искусственного интеллекта

AI в долгосрочной перспективе станет неотъемлемой частью каждой коммерческой организации по всему миру и в каждом государстве. Новые тенденции в автоматизации на основе AI отражают существенные изменения в AI-ландшафте. Это очевидно в форме переосмысленных идей, интересов и инвестиций в области внедрения AI на предприятии.

II Необходимость использования AI в маркетинге и основные технологии

2.1 Необходимость использования искусственного интеллекта в маркетинге. Глубинное обучение. Компьютерное зрение

Необходимость использования искусственного интеллекта в маркетинге

AI – это увлекательная и передовая технология, которая дополняет текущую контент-стратегию компании. Название этой технологии – емкий термин, охватывающий широкий спектр технологий, таких как обработка естественного языка, ML, глубокое обучение, компьютерное зрение и многие другие.

AI относится к вычислительным технологиям, которые способны выполнять определенные задачи вместо человеческого интеллекта. Эта технология развивается с головокружительной скоростью, подобно экспоненциальному росту технологий баз данных. Базы данных превратились в критически важную инфраструктуру, которая обеспечивает работу приложений корпоративного уровня. Большие данные и AI имеют определенную связь. Недавние достижения в разработке AI- в первую очередь были обусловлены ML.

Глубинное обучение

Глубинное обучение, также известное как глубокое обучение (англ. deep learning), представляет собой набор подходов в машинном обучении (включая обучение с учителем, полуавтоматическое обучение, обучение без учителя и обучение с подкреплением), которые опираются на извлечение признаков и представлений, а не на применение специализированных алгоритмов, разработанных для конкретных целей.

Источник: https://vk.com/wall-119857622_211

Хотя многие из этих методов были разработаны еще в 1980-х годах (или даже раньше, но с ограниченной эффективностью), значительный прогресс в области искусственных нейронных сетей – в частности, предобучение нейронных сетей с использованием ограниченных моделей Больцмана – и увеличение вычислительной мощности, особенно благодаря графическим процессорам, программируемым матрицам и специализированным нейронным процессорам, начиная с середины 2000-х, – сделали возможным создание сложных нейронных архитектур.

Эти структуры демонстрируют высокую производительность и способны решать разнообразные задачи, которые ранее были трудноразрешимы, такие как компьютерное зрение, машинный перевод и распознавание речи, причем в ряде случаев достигается качество, сравнимое с человеческими возможностями или даже превосходящее их.

Компьютерное зрение

«Теперь, когда компьютерное зрение действительно работает, – когда компьютеры открыли глаза, – произойдут фундаментальные изменения». – Джефф Дин, известный американский ученый и инженер-программист

Компьютерное зрение, также известное как машинное зрение, представляет собой область науки и техники, занимающуюся разработкой устройств, способных распознавать, отслеживать и определять типы объектов. Оно также понимается как способность компьютера распознавать объекты, сцены и действия на изображениях.

В качестве научного направления, компьютерное зрение охватывает теорию и методы построения искусственных систем, получающих знания из визуальных данных.

Видеоинформация может быть представлена в различных форматах, включая видеопотоки, снимки, сделанные разными камерами, или трехмерные данные, полученные, например, с помощью Kinect или медицинских сканеров.

В качестве прикладной области, компьютерное зрение направлено на использование теоретических основ и моделей для разработки практических систем машинного зрения.