Sztuczna inteligencja w służbie współczesnego marketingowca

AI, czyli sztuczna inteligencja jest szerokim pojęciem i obejmuje obszar technologii, które są inspirowane sposobami, w jaki ludzie rozwiązują różnorakie problemy świata rzeczywistego lub wirtualnego. Przykładowo, jako ludzie rozwiązujemy problemy w ten sposób, że przechodzimy proces uczenia się, czyli adaptacji do nowych warunków. Może on przebiegać dwojako. Albo otrzymamy dokładną instrukcję, jak mamy coś zrobić krok po kroku, albo też uczymy się poprzez obserwację. Aby to zobrazować, wyobraź sobie, że przebywasz w pomieszczeniu, w którym panują odmienne i nieznane Ci normy kulturowe i społeczne. Nie wiesz jak się zachować, ale chcesz się dowiedzieć. W związku z tym obserwujesz osoby wokół Ciebie i na tej podstawie zaczynasz szufladkować różne zachowania. Poprzez obserwację tego, co robią inni, adaptujesz się do otoczenia, do nowych warunków. I właśnie tę metodę wykorzystuje sztuczna inteligencja – obserwuje dane wejściowe, jak się zachowują, co się z nimi dzieje i jak powinny zostać zaklasyfikowane, po czym wyłapuje różne zależności i korelacje, które pomiędzy tymi danymi występują.

AI jest dziedziną interdyscyplinarną i w tworzeniu rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji wykorzystuje się m.in. techniki i wiedzę nie tylko z zakresu informatyki i programowania, ale i z zakresu psychologii poznawczej, metod zapamiętywania i przetwarzania informacji, lingwistyki, matematyki i statystyki.

Głównym założeniem rozwiązań opartych na AI jest to, że wykorzystane algorytmy same znajdują zależności pomiędzy otrzymanymi danymi, a także samodzielnie uczą się, jak konkretne zadanie rozwiązać. Wiąże się z tym schematem jeden problem – obecnie nie do końca wiemy, na jakiej zasadzie tak zbudowane rozwiązania z zakresu AI dochodzą do konkretnych wniosków na podstawie otrzymanych danych, tzw. problem czarnej skrzynki. Naukowcy jednak pracują już nad rozwiązaniem tego zagadnienia.

Machine learning, deep learning i sieci neuronowe

Ze sztuczną inteligencją nierozerwalnie związane jest pojęcie uczenia maszynowego (ang. machine learningu). Oznacza ono koncepcję w AI, w której to algorytmy i programy samodzielnie się uczą i rozwijają na podstawie danych bez konieczności dalszej ingerencji człowieka. Dzięki temu same potrafią rozwiązywać coraz to bardziej skomplikowane problemy i zagadnienia.

W celu stworzenia takich samouczących się rozwiązań wykorzystuje się rozwiązania z zakresu uczenia głębokiego (ang. deep learning) i sieci neuronowe. Sieci te zbudowane są w oparciu o ludzki system nerwowy i mają za zadanie odzwierciedlać zachowanie i działanie ludzkiego mózgu. Dla algorytmów wykorzystujących deep learning kluczowe są dane. Im więcej ich dostarczymy, tym lepiej i szybciej będą się one uczyć i stawać coraz lepsze w zadaniach przed nimi postawionych. Dokładnie tam samo, jak jest z ludźmi – im więcej przykładów rozwiązania danego problemu otrzymujemy i im częściej praktykujemy, tym stajemy się lepsi.

Jakość i bezpieczeństwo w programatycznym zakupie reklamy

Rozwój AI znacząco przyspieszył

Sztuczna inteligencja nie jest nową koncepcją, a początki prac nad nią sięgają początków lat 50. ubiegłego wieku. Wtedy to Alan Turing, brytyjski matematyk i kryptolog współodpowiedzialny za opracowanie urządzenia do łamania Enigmy, stworzył znany Test Turinga. Ma on na celu określenie, w jakim stopniu komunikacja z maszyną przypomina tę z człowiekiem. Test ten stał się niezwykle popularny i jest wykorzystywany do dzisiaj.

Od tamtego momentu prace nad sztuczną inteligencją ruszyły w wielu ośrodkach naukowych i przedsiębiorstwach, co doprowadziło do powstania w latach 70. i 80. pierwszych większych rozwiązań stosowanych w medycynie, a także w ramach tzw. expert systems, czyli systemów wspierających pracę specjalistów, co przekładało się na zwiększenie efektywności działań biznesowych.

Dalszy rozwój sztucznej inteligencji przyniósł w latach 90. coraz bardziej zaawansowane rozwiązania wykorzystywane w różnych dziedzinach, a o samej AI zrobiło się nieco głośniej m.in. za sprawą komputera Deep Blue, który w 1997 roku wygrał w rozgrywce w szachy z mistrzem świata Kasparowem. W późniejszych latach 2000. natomiast zaczęto wykorzystywać deep learning i sieci neuronowe w rozwiązaniach z zakresu AI, co znacznie wpłynęło na możliwości przez nie oferowane.

Obecnie badania nad sztuczną inteligencją i jej rozwój nabrały jeszcze większego tempa. Pojawia się coraz więcej innowacyjnych rozwiązań, które oparte są na AI i znajdują zastosowanie w przeróżnych dziedzinach, zarówno naukowych, jak i komercyjnych. Wiele z nich jest tworzonych i wykorzystywanych w branży marketingowej. Do firm tworzących tego typu rozwinięte narzędzia AI dla branży reklamowej należą międzynarodowe adtechy Hybrid i VOX. Opracowują one autorskie rozwiązania technologiczne wykorzystujące do działania picture recognition i computer vision.

Autorskie formaty reklamowe oparte na AI od Hybrid i VOX

Picture recognition i computer vision są technologiami w pełni opartymi na sztucznej inteligencji i deep learningu. Umożliwiają one dokładną analizę grafik i zdjęć, a także rozpoznawanie widniejących na nich obiektów, przedmiotów, osób, zwierząt, symboli, tekstów itd. Wykorzystane algorytmy rozpoznające obrazy potrafią to czynić z precyzją równą człowiekowi, a nawet lepszą.

W celu rozpoznania obiektów na obrazie, algorytm dokładnie go analizuje, określa i opisuje jego cechy, w tym cech wszystkich elementów na nim obecnych. Następnie przypisuje on obraz i elementy na nim widniejące do konkretnych kategorii na podstawie uprzednio opisanych cech.

Dla technologii picture recognition i computer vision niezwykle istotne są bazy danych, na podstawie których algorytm przypisuje badany obiekt do konkretnej kategorii, np. ludzie, samochody, buty, książki, komputer itd. Zawierają one dokładne opisy konkretnych grup obiektów w postaci wydzielonych cech wspólnych właściwych dla tych kategorii. Dzięki temu algorytm po opisaniu badanego elementu na zdjęciu może ustalić, do której grupy obiektów jest mu najbliżej i do niej go przypisać. Ze względu na wykorzystanie deep learningu i sieci neuronowych stworzone algorytmy samodzielnie się rozwijają na podstawie dostarczanych im danych. Dzięki temu możliwości, jakie oferują, stale się poszerzają.

Wykorzystując wspomniane technologie picture recognition i computer vision, VOX stworzył innowacyjny format reklamowy In-Image Ads, będący nowym modelem i placementem reklamowym na desktopie i mobile’u. Polega on na dynamicznym wyświetlaniu się reklam na zdjęciach w materiałach na stronach wydawców. Format In-Image Ads bazuje na autorskich algorytmach, które dokładnie analizują grafiki i zdjęcia, a następnie rozpoznają widniejące na nich obiekty, m.in. przedmioty, produkty, marki, osoby, zwierzęta, czy symbole. Dzięki temu możliwe jest kontekstowe targetowanie i dopasowanie wyświetlanej reklamy.

Technologia computer vision wykorzystywana jest przez Hybrid także w najnowszym rozwiązaniu spółki – Semantica 360°. Wykorzystuje ono algorytmy sztucznej inteligencji i computer vision do rozpoznawania tekstu, obrazu, wideo i dźwięku, co pozwala na dokładną i wszechstronną analizę całej zawartości strony. Dzięki temu możliwe jest bardziej precyzyjne targetowanie, łatwiejsze wyszukiwanie grupy docelowej i osiągnięcie lepszych wyników prowadzonych kampanii reklamowych.

Zarówno format In-Image Ads, jak i Semantica 360° są rozwiązaniami stanowiącymi idealną alternatywę dla nadchodzącej ery post-cookie. Jednocześnie charakteryzują się one niezwykle wysokim wskaźnikiem CTR, a także zapewnieniem 100% brand safety i viewability. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ich temat, a także o innych rozwiązaniach oferowanych przez Hybrid i VOX, zapoznaj się z dodatkowymi informacjami na stronach: Hybrid i VOX.

Artykuł powstał we współpracy z Hybrid.