Видео: Играю в покер, информация о марафоне в описании (Ноябрь 2024)
В этом выпуске Fast Forward на этой неделе я разговариваю с Марком Симпсоном, вице-президентом по управлению предложениями и стратегии для IBM Watson Marketing.
Дэн Коста: Многие люди видели рекламу IBM Watson по телевизору, и они знают, что Боб Дилан как-то неопределенно связан с этим, но как бы вы определили Watson как продукт?
Марк Симпсон: Watson - это продукт для когнитивных вычислений, который может учиться как человек. Он учится, он понимает, он рассуждает так же, как люди, и его можно обучать с течением времени. Таким образом, эти вычисления могут применяться во многих различных областях… По сути, это надежный советник, который мы можем дать людям, которые могут получать массу данных и помогать им в принятии решений, что повышает их интеллект.
Я думаю, что эта фраза застряла у разных людей. Это не обязательно искусственный интеллект, это расширенный интеллект. Это работает с людьми, чтобы действительно помочь им делать то, что они не могли бы делать с мозгами, которые дал нам Бог.
Да, это ключевое отличие, которое мы используем в IBM. У многих компаний есть искусственный интеллект, и мы не пытаемся сделать с помощью расширенного интеллекта… просто копировать человеческий интеллект или заменить человеческий интеллект. Мы действительно пытаемся дать этому человеку способ принимать лучшие решения, имея больше информации. Так что на самом деле рядом с ними сидит советник, который может помочь им принимать более разумные или более быстрые решения в зависимости от их ситуации.
Таким образом, сам Ватсон, как вы упомянули, должен учиться работать в самых разных условиях. Как этот процесс работает?
Да, как вы бы научили человека, на самом деле. Вы указываете Уотсону в правильном направлении, и вы даете ему данные и информацию, которые он должен принять, чтобы иметь возможность учиться, понимать и рассуждать способами, которые он должен делать. Он постоянно учится, поэтому Уотсон поначалу тоже будет принимать неправильные решения, и ему нужно ориентироваться в нужных областях, но это все часть процесса обучения. Так что, на самом деле, как учил бы человек, вы думаете об этом так же, как и Уотсон.
Вы специализируетесь в области маркетинга. Как Уотсон применяется в области маркетинга?
Уотсон может быть применен, или я вижу, что Уотсон применяется тремя основными способами. Во-первых, вы можете представить себе Watson как набор вычислительных API-интерфейсов, к которым действительно любой может иметь доступ. Таким образом, мы видим клиентов, которые будут использовать эти API по ряду причин, независимо от того, смотрят ли они на охват клиентов по-другому, поэтому, если вы возьмете пример, например, 1-800-Flowers, у которых на сайте теперь есть служба консьержей под названием Гвин, кто бы… задавал тебе вопросы о том, что ты ищешь. Скажем, вы ищете подарок, подарок для своей мамы. каков повод или о том, что интересует вашу маму. Затем она начнет давать советы относительно правильных подарков, которые нужно подарить вашей маме.
Вы можете думать о Ватсоне в очень широком смысле. Второй способ думать об этом - это то, что мы пытаемся сделать, внедрив Watson в наши маркетинговые платформы. Мы думаем об этом действительно о том, как мы можем сэкономить время маркетологов и как мы можем сделать так, чтобы маркетологи принимали более разумные решения.
В-третьих, вы можете рассматривать Watson в рамках маркетинговых платформ как совершенно другой способ взаимодействия с нашей маркетинговой платформой. Таким образом, Уотсон, когда мы встраиваем Уотсона в качестве помощника маркетолога, он может анализировать и отслеживать кампании на постоянной основе. Вы можете задавать вопросы Уотсону об этих кампаниях и о том, как эти кампании сравниваются друг с другом, чтобы вы могли быстрее принимать разные и правильные решения для принятия мер в отношении того, что вы видите, в кампаниях, которые вы запускаете.
В этом мире больших данных, где мы собираем так много информации о наших предприятиях и о наших клиентах, такая информационная перегрузка кажется, вероятно, самой большой проблемой, с которой сталкиваются маркетологи. Вы видите, что они все время стремятся к новым панелям мониторинга, чтобы попытаться разобраться во всей поступающей информации, но панелей недостаточно. Часто информационные панели недостаточно динамичны, чтобы действительно понимать смысл этих океанов информации.
Вы абсолютно правы, и я думаю, что если вы наложите на 80% мировых данных о клиентах и данных, как правило, неструктурированных, и как человек может получить неструктурированные данные в таком масштабе и такого рода количестве очень сложно представить. Вы можете думать об этом во многих отраслях и продавать то, что люди говорят в социальных сетях и в здравоохранении, или в записях врачей, которые пишутся, и во многих других приложениях в других отраслях, имея возможность получать эти неструктурированные данные, имея смысл из этих неструктурированных данных просто дает людям, и в этом случае маркетологам, доверенного советника, который им нужен, чтобы начать принимать более разумные решения.
Можете ли вы дать нам, вы упомянули 1-800-Flowers, можете ли вы дать нам другие примеры того, как Уотсон используется для того, чтобы разобраться в этих наборах данных?
Так что мы сотрудничаем со Staples с их Easy Buttons. Люди видели «Простую кнопку», где вы просто нажимаете кнопку, чтобы заказать больше карандашей или что вам не хватает в данный момент. Watson сотрудничает со Staples, чтобы помочь включить и помочь в этом, будь то нехватка расходных материалов, нажатие кнопки Easy Button, переход в приложение на телефоне или использование Facebook Messenger или Slackbots или что вам нужно заказывая новые материалы через Staples, Уотсон поймет, что вы делаете, и позволит это сделать.
Он также может начать прогнозировать ваши потребности. Так что есть разные приложения. Мы также очень тесно сотрудничали с North Face, у которого снова есть аналогичный помощник Gwyn с 1-800-Flowers, где вы можете общаться с сайтом North Face через телефон или компьютер. Вы также можете набирать текст и взаимодействовать с ним, но вы можете рассказать North Face о своей поездке. Скажем, вы, я не знаю, путешествуете по Гималаям в сентябре, и северная сторона может уйти и посмотреть на местоположение, выяснить условия там, и он может вернуться и дать рекомендации относительно того, что вы мне нужно будет более приятного путешествия.
Там происходит интересный переход. The North Face - отличный пример, потому что в некотором смысле это диалоговый интерфейс, работающий на искусственном интеллекте, который очень естественен, когда вы просто даете ему немного информации, но есть и этот мощный массив для анализа данных, куда он берет эти неструктурированные данные а затем поворачивает его и дает действенные рекомендации для вас.
Да уж. Послушайте, понимание человеческого языка не легкая вещь, это своего рода первый этап, когда вы взаимодействуете с ним, даже через речь или текст или как-то еще. Затем у вас есть масса данных, чтобы найти местоположение и погодные условия и сопоставить их с категориями продуктов, перекосами и тому подобным. Это действительно захватывающий способ покупки по сравнению с посещением веб-сайта и переходом по страницам категорий, просмотром списков и попыткой использования фильтров. Это гораздо более приятный способ покупки.
Мне кажется, что это подводит нас к той концепции когнитивной коммерции, где у вас есть когнитивный компьютер, который позволяет коммерческие транзакции вперед и вниз.
Да, абсолютно. Абсолютно, и, как я уже сказал, Staples является отличным примером этого, пытаясь предсказать, когда кто-то испытывает недостаток в поставках, основываясь на истории потребления и позволяя этому процессу заказа происходить, когда кто-то нуждается, где бы он ни находился и имеет такой вид. более непосредственный и своевременный вид выполнения - это значительно меняет коммерцию, да.
Насколько сложно компании начать работать с Watson? Это довольно сложные концепции. Вы можете представить, что у Стейплса есть команда людей, работающих над этим. IBM, очевидно, очень большая компания. Насколько сложно розничному продавцу раскрутить это?
Если вы посмотрите не только на розничную торговлю, то и на нее, она доступна каждому, но есть определенные навыки, которые необходимы для разработки продуктов. API Watson открыты для всех. Мы видели, как подростки использовали его для создания действительно крутых приложений, таких как борьба с парковочными талонами для очень крупных предприятий, которые используют его для увеличения, а иногда и для замены собственного ИИ. На самом деле, там огромное количество вариантов использования.
Как Уотсон может помочь вам бороться с парковкой?
Это фантастический способ взглянуть на парковочный талон и посмотреть на все параметры вокруг него, а также как, возможно, бороться с этим парковочным талоном и как вы взаимодействуете с этой конкретной властью. Как я уже сказал, разработанный подростками, абсолютно феноменален. Шанс успеха также намного выше, чем если вы используете людей, чтобы сделать это.
Встань в очередь и иди в здание суда.
Совершенно верно.
Отлично. Я думаю, что еще одна ключевая вещь - это способность понимать неструктурированные данные, например, если у вас есть структурированный набор данных, сравнительно легко провести некоторый анализ и уметь выполнять некоторые визуализации и т. Д., Но способность Уотсона понимать неструктурированные данные Я думаю, что данные - это одна из вещей, которая выделяет их.
Да, конечно. В маркетинге, если вы посмотрите на пару ключевых тенденций, которые происходят в маркетинге в настоящее время, то есть один - это взрыв данных. Я думаю, что к 2020 году у нас будет примерно 20-кратный объем данных, до которого осталось всего два с половиной года. Это огромное количество данных, но, как вы говорите, форма этих данных меняется, так как клиенты начинают меньше раскрывать себя, они активно ищут способ дать брендам меньше информации. Технологии как бы продвинулись, чтобы сделать это тоже.
Большая часть этих данных на самом деле о поведении и пытается извлечь намерения из поведения людей. Большая часть этих данных полностью неструктурирована, поэтому я думаю, что более старый стиль маркетинга CRM, в то время как его использование будет становиться все менее и менее эффективным, и нам нужно найти новые способы реализовать это намерение и использовать его для маркетинга людям лучше.
Сколько времени пройдет до того, как этот процесс станет проактивным, когда инструменты на самом деле будут знать больше о ваших будущих потребностях и ваших будущих потребностях, чем вы даже можете знать о себе?
Да, я думаю, что в простых случаях это уже есть. Во многих случаях вы можете видеть это по моим желаниям маркетолога, когда я захожу на нашу аналитическую платформу, я хочу посмотреть на кампанию, я хочу увидеть, есть ли какие-либо проблемы с ней или что-то подобное. Уотсон сейчас активно продвигает это как личность. Я думаю, что это происходит в разной степени, когда вы проходите через различные отрасли, вплоть до личного уровня, поэтому ответить на этот вопрос сложно, но я думаю, что это уже происходит в данный момент. На самом деле, я думаю, мы на самых ранних стадиях когнитивных вычислений. Я думаю, что захватывающая вещь - это то, куда мы можем прийти, когда вы смотрите вперед, потому что я думаю, что будущее очень трудно понять из всех эффектов, которые могут иметь когнитивные вычисления.
Позвольте немного поразмышлять над этим будущим всего за секунду. Я думаю, что у нас есть вопрос из зала.
Да, это хороший вопрос, потому что поле все время движется так быстро, и я думаю, что повсюду появляются новые инновации. Я думаю, что для меня часть работы, которую мы выполняем в области лечения рака и лечения рака, действительно феноменальна. Вы смотрите на эти приложения лечения болезней и помощи людям, которые страдают, и я думаю, что это те элементы, которые, я думаю, вы действительно поддерживаете, и думаете, что это просто феноменальный образец технологии и вычислений, который нам действительно нужен схватить обеими руками. Поэтому я думаю, что есть много разных применений в разных отраслях.
Можете ли вы представить себе индустрию, которая не будет трансформирована ни когнитивными вычислениями, ни искусственным интеллектом? Поскольку мы видим, что это используется в маркетинговых приложениях, мы видим, что оно используется в транспортных приложениях, коммерческих приложениях. Кажется, что это одна из тех фундаментальных технологий, которая разрушает все.
Да уж. Я думаю, что самое интересное в том, что трудно представить индустрию, которая не пострадает. Я думаю, что если вы посмотрите примеры, которые в данный момент существуют в отраслях, мы сотрудничаем с H & R Block для получения налоговых рекомендаций и подачи налоговых деклараций, принимая во внимание все изменения в налоговом законодательстве за последние 12 месяцев и имея возможность чтобы помочь налоговым консультантам H & R Block принимать более правильные решения и сэкономить своим клиентам больше денег. Вы переносите это на некоторые из работ, которые мы выполняем, возможно, с Kone, который производит лифты и эскалаторы и сотрудничает с нашим интернет-бизнесом, чтобы обеспечить возможность реального ремонта лифтов в реальном времени и до того, как они выйдут из строя. Никто не любит застрять в лифте, верно?
Это действительно волнует различные области, в которых это может быть применено. Одно из применений, которое я видел на днях, было с Whirlpool, где стиральная машина со встроенным в нее Watson может разговаривать с сушилкой, чтобы сообщить сушилке, как долго должен длиться цикл сушки, что звучит очень маленьким и очевидным, но если вы думаете об этом, если вы правильно рассчитали время сушки, сколько энергии можно сэкономить по всему земному шару, это станет действительно захватывающим. Масштаб некоторых проблем.
Небольшая эффективность в масштабе может иметь огромное значение.
Именно так. Именно так.
Это довольно увлекательно, и всегда интересно видеть, как эти сверхсовременные высокотехнологичные технологии доходят до самого прозаического уровня, вы знаете, что? Вы будете тратить меньше денег на счет за электричество, потому что ваша стиральная машина будет более эффективной.
Абсолютно да. Ваша стиральная машина будет более эффективной, и мы надеемся, что вы получите лучшее обслуживание клиентов, потому что ваша стиральная машина может поговорить с работником службы поддержки клиентов, и они могут знать, что происходит, и отправить правильные детали с инженером, чтобы исправить это.
Отличный звонок. Я хочу перейти к вопросам, которые я задаю всем моим гостям, немного о будущем. Какой технологический тренд вас больше всего беспокоит? Что держит тебя ночью?
Да, мне трудно не спать ночью. Я сплю довольно хорошо. Я довольно позитивный человек, но я думаю, что когда вы смотрите на все виды эволюции технологий, я думаю, что меня больше всего беспокоит то, как они используются. Проблема заключается в том, когда он используется неэтичным способом, особенно с темпами развития технологий. Я думаю, что очень важно, чтобы мы делали все возможное, чтобы использовать его этически, и я думаю, что мы делаем все возможное, чтобы свести на нет неэтичное использование этих технологий. Я думаю, что, вероятно, если бы я смотрел на одну или самую большую всеобъемлющую область, я бы выбрал эту область.
Считаете ли вы, что отдельные компании должны взять это на себя, когда они разрабатывают технологии и продукты, чтобы подумать о последствиях этих технологий, прежде чем они выводят их на рынок?
Я думаю, что это ответственность каждого.
Да уж. У нас есть еще один вопрос из зала.
Уже есть применения Ватсона в медицине. Я упомянул рак, работу, которую мы делаем с лечением рака, и она также будет расширяться, так что Уотсон может принимать записи врачей. Он может анализировать тысячи медицинских журналов, которые выпускаются каждый день, чтобы сидеть там в качестве советника. Помните, мы консультируем врача по вопросам, которые им необходимо принять. Дело не в том, что Ватсон собирается вступить во владение. Это действительно Уотсон собирается работать вместе в медицине. В законе я также вижу, что Уотсон будет сидеть рядом с адвокатами и адвокатами, чтобы они могли принимать лучшие решения, да.
Мы видели, как эта проблема увеличения разыгрывается именно с Уотсоном, где Уотсон может победить великого шахматиста.
Да уж. Смотри, вот как мы воспитываем все, что мы делаем. Как мы говорим, расширенный интеллект, а не искусственный.
Поскольку вы позитивный человек, с другой стороны, что вы больше всего оптимистичны? О чем вы больше всего надеетесь?
Посмотрите, как вы можете видеть, я очень увлечен искусственным интеллектом, и трудно не быть в восторге от этого. Я думаю, что есть несколько крупных событий, которые происходят в жизни людей, и я думаю, что ИИ является одним из тех больших событий. Когда вы смотрите на применение ИИ и когда вы смотрите на применение когнитивных технологий, то. Трудно понять, куда он собирается добраться. Я думаю, что размышление о том, как мы можем применить это лучше, как мы можем помочь людям больше, используя когнитивные вычисления, является действительно захватывающей областью. Если я смотрю на что-то вроде того, я знаю, что вы всегда спрашиваете о любимых приложениях людей.
Если я посмотрю на что-то вроде моей жизни за последние 40 или около того лет, то через это произошло несколько крупных событий, которые вас взволновали, и вы используете устройства или что-то еще. Вы думаете, когда ПК действительно становится мейнстримом. Когда смартфон был выпущен 10 лет назад, всего 10 лет назад - это еще один, и я думаю, что ИИ - еще один из них. Я смотрю на работу, которую мы делаем, у меня теперь есть пара маленьких детей, работа, которую мы делаем с такими компаниями, как Улица Сезам, которые уже 45 лет работают с детьми, и мы создаем приложения, чтобы помочь детям учиться. Я знаю, что это приближается к школьным каникулам, я знаю, что моя жена будет стремиться найти новые способы развлечь и обучить детей в школьные каникулы, но работа, которую мы делаем там, я думаю, действительно захватывающая.
Да уж. Есть поколение детей, и я думаю, это потому, что наше поколение соответствующего возраста, где мы инвестировали в эти технологии по-новому, и так же, как меня оставили дома перед телевизором, этого не произойдет. с этим новым поколением. У них будут программные инструменты, которые помогут им учиться на каждом экране, который они несут.
Абсолютно. Абсолютно. Мне бы очень хотелось, чтобы моя старшая подальше от телевизора больше, и вы уже можете увидеть этот сдвиг. Вы уже можете увидеть переход на iPad и компьютер, чтобы исследовать и узнать больше. Я думаю, что это захватывающее будущее.
Если бы у вас было одно приложение, продукт или услуга, на которую вы должны были бы указать и сказать: «Это изменило мою жизнь», что бы это было?
Да уж. Я смотрю, как я уже сказал, есть некоторые важные события, которые произошли, я думаю. Ты смотришь, когда я был молодым, получая наш первый компьютер в доме. Вы смотрите на смартфон, имея все под рукой, где бы вы ни находились, это еще один из них. Как я уже сказал, ИИ - это тот, в котором, я думаю, он действительно может перевести это на другой уровень. Я думаю, что в жизни людей есть некоторые действительно важные, в которых вы постоянно обнаруживаете, что получаете новые, своего рода новые возможности полагаться на что-то действительно большое. Я думаю, что ИИ, вероятно, следующая революция.
Хорошо. Если люди хотят следить за тем, что вы делаете, чем занимается IBM, чем занимается Watson, то как они могут найти вас в Интернете?
Да, так что я на LinkedIn. Я в твиттере. У меня есть новая учетная запись Twitter на самом деле. Мой последний, который я не могу получить.
Вы потеряли свой аккаунт в Твиттере?
Я потерял свой аккаунт в Твиттере.
Это было плохое поведение?
Это было не плохое поведение, нет. Ничего общего с этим. Я потерял пароли и адрес электронной почты с ним, поэтому моя новая учетная запись @SIMMOMJ.
Хорошо, мы попытаемся дать вам несколько последователей, чтобы ускорить процесс.
Именно так. Это будет помощь.
