RTB House: Transformările pe care le aduc Deep Learning și Inteligența Artificială în 2023 și în următorii ani

Inteligența artificială (AI) și Deep Learning, în special, transformă deja modul în care abordăm totul, de la screening-ul cancerului la afișarea de reclame. ChatGPT și Bard de la Google s-au remarcat deja. Capacitatea ChatGPT, în particular, și a aplicațiilor AI, în general, de a răspunde la întrebări și chiar de a genera cod funcțional (chiar dacă nu fără bug-uri) a generat un avânt considerabil în industria tech care a generat investiții semnificative în companiile axate pe AI, în ciuda piețelor instabile.

Ideile generale:

• Când oamenii spun Inteligență Artificială se referă, de obicei, la machine learning sau Deep Learning
• Cele mai multe reușite moderne ale AI sunt alimentate de rețelele neurale bazate pe Deep Learning
• Generative AI e de așteptat să reprezinte revoluția AI în 2023
• Deep Learning este un instrument esențial pentru agenții de publicitate

Ce este, de fapt, Inteligența Artificială?

Iată răspunsul, conform ChatGPT:

„AI înseamnă «inteligență artificială». Se referă la dezvoltarea sistemelor informatice capabile să îndeplinească sarcini care necesită de obicei inteligență umană, cum ar fi percepția vizuală, recunoașterea vorbirii, luarea deciziilor și traducere. Sistemele AI folosesc algoritmi, machine learning și Deep Learning pentru a analiza datele și a face predicții sau a lua decizii pe baza acestor date. Scopul AI este de a crea mașini care pot îndeplini sarcini în mod autonom, fără intervenția umană, și de a îmbunătăți eficiența și acuratețea sarcinilor care sunt îndeplinite în prezent de oameni.”

În linii mari răspunsul este corect, deși ar trebui amintit că adesea, când oamenii spun AI, se referă de fapt la algoritmi machine learning sau Deep Learning, care sunt proiectați să analizeze cantități mari de date în încercarea de a găsi corelații și modele. Odată găsite, aceste modele pot fi folosite pentru a ajuta la conducerea unei mașini, pentru a identifica cancerul pulmonar, pentru a crea un chatbot sau pentru a înțelege ce este cel mai important pentru un următor cumpărător.

Care este diferența dintre machine learning și Deep Learning?

Există diferențe semnificative între machine learning și Deep Learning.

Cel dintâi permite sistemelor informatice să învețe și să se adapteze din experiență fără programare explicită, folosind un algoritm pentru a analiza datele. În cadrul acestui set de reguli, un sistem de machine learning este capabil să se auto-îmbunătățească, dar dacă are nevoie de îmbunătățire în afara acestui domeniu sau dacă ceva despre setul de reguli creează erori, este necesară interventie umana pentru  reprogramare.

Deep Learning a fost creat pentru a corecta acest lucru. Când ceva nu funcționează, un algoritm de tip Deep Learning își poate îmbunătăți rezultatul prin repetare și poate identifica ce funcționează și ce nu. Realizează acest lucru prin stratificarea algoritmilor și a unităților de calcul, numite neuroni, într-o rețea neurală artificială bazată pe structura creierului uman. Datele sunt transmise prin această rețea de algoritmi interconectați și procesează datele în mod similar creierului uman. Acest lucru permite Deep Learning să prelucreze seturi mari de date, chiar nestructurate, și să își îmbunătățească propriul set de reguli pe baza informațiilor sale.

Deep Learning și machine learning:

De ce AI a devenit brusc mainstream?

O mare parte din acest interes se datorează ChatGPT. Această aplicație imită interacțiunea umană și a ajuns la un milion de utilizatori în doar cinci zile.

Sistemele de chat bazat pe AI cuceresc imaginația oamenilor, deoarece se descurcă foarte bine la imitat oameni. ChatGPT a dus acest lucru la nivelul următor datorită capacității sale de a propune cod funcțional și de a scrie articole sau discursuri destul de convingătoare. Acest lucru, firește, a făcut ca o mulțime de critici să spună că Inteligența Artificială va elimina joburi, dar a și sporit interesul pentru domeniu.

Există câteva probleme din acest punct de vedere. În timp ce ChatGPT și alte soluții asemănătoare reprezintă un mare salt înainte în AI, ele încă nu sunt „inteligență adevărată”. ChatGPT este capabil să furnizeze cod acceptabil, deoarece are acces la resursele GitHub, deci, în esență, face ceea ce ar face orice dezvoltator fără experiență și profită de o resursă. Poate scrie discursuri, cărți și articole, deoarece are acces la o bază de date vastă de discursuri, cărți și articole din care să extragă. Este capabil să învețe și să producă conținut foarte convingător, dar nu e o Inteligență Artificială capabilă să înlocuiască pe deplin oamenii în activități complexe care necesită creativitate. Și este doar o mică parte dintr-o imagine de ansamblu mult mai mare.

Acestea fiind spuse, RTB House rezumă câteva dintre tendințele AI care vor avea un impact mare în 2023.

#1 Generative AI va continua să-și demonstreze utilitatea

ChatGPT se înscrie în gama mai largă cunoscută sub numele Generative AI. Acestea sunt orice Inteligență Artificială concepută să folosească date pentru a crea conținut nou, mai degrabă decât să analizeze doar datele existente. Această categorie include și generatoare de artă digitală precum DALL-E.

Ele sunt populare tocmai pentru că par să fie utile în ceva considerat mult timp o calitate pur umană: crearea de conținut creativ. Aceste instrumente de inteligență artificială facilitează producerea acestui conținut și, teoretic, ar putea elimina joburi de copywriting și design la nivel de bază.

Ca întotdeauna, aceasta este o sabie cu două tăișuri. În timp ce AI poate elimina unele joburi, creează și instrumente care pot fi folosite pentru a ajuta companiile și creativii să elimine o parte din munca de uzură. De exemplu, un scriitor poate utiliza ChatGPT pentru a da structura unei lucrări în loc să fie nevoie să o facă de la zero sau un designer poate folosi DALL-E pentru a crea câteva exemple din care să aleagă clienții, care pot fi apoi utilizate pentru a trasa direcția pentru produsul final.

# 2 Deep Learning va continua să fie aplicat în situații noi

Pentru noi, unul dintre cele mai interesante momente din AI anul trecut nu a fost ChatGPT, ci Cicero de la Meta care a depășit 90% dintre oameni într-un turneu de Web Diplomacy. Este un board game în care jucătorii trebuie să negocieze în mod activ între ei pentru a câștiga. Nu există o componentă aleatorie a jocului, trebuie pur și simplu să obții superioritatea numerică pentru a ataca, care de obicei are nevoie de sprijinul unui alt jucător.

Diplomația este dificil de înțeles de AI, dar Meta a reușit. A fost și primul exemplu de înțelegere a Inteligenței Artificiale a negocierilor deschise și a fost capabil să concureze cu oamenii într-un joc foarte dificil.

Cu Generative AI care se tot îmbunătățește, este posibil să vedem exemple de AI ca Cicero folosite din ce în ce mai mult la jocuri, afaceri și chiar negocieri.

#3 Etica Inteligenței Artificiale va deveni un subiect major de discuție

În timp ce temerile că AI elimină joburi sunt în mare măsură exagerate, există preocupări mai mari cu privire la modul în care sunt gestionate datele. De exemplu, unele voci și-au exprimat îngrijorarea că ChatGPT este construit pe date care au fost colectate fără acordul creatorilor. Există, de asemenea, îngrijorări că ChatGPT nu-și poate respecta responsabilitățile conform GDPR, deoarece nu există o modalitate clară de a elimina datele individuale din modelul general de instruire.

Acest lucru a condus la conceptul de a construi AI nu ca o cutie neagră, ci ca o cutie de sticlă. În multe soluții AI existente, utilizatorii nu au idee cum ajunge la concluzii, de obicei din cauza complexității modelului. Astfel, cercetătorii au lucrat la o modalitate de a construi o inteligență artificială complicată care poate fi explicată utilizatorilor (cutie de sticlă), în special prin utilizarea unui model Explainable Boosting Machine (EBM) dezvoltat de Microsoft.

Deși este important să abordăm orice posibile preocupări etice și posibile pericole, chiar și cele care par foarte puțin probabil să se întâmple, ar trebui să ne amintim că oportunitatea AI de a ne îmbunătăți viața și lumea din jurul nostru face ca aceasta să merite cu siguranță explorată în continuare, cu o abundență de prudență.

#4 Viitorul fără cookies va recompensa companiile care folosesc tehnici sofisticate de Deep Learning

Pe măsură ce Google retrage cookie-urile third party în 2024 și observăm o schimbare către gestionarea datelor cu prioritate în confidențialitate, publicitarii vor pierde accesul la multe dintre seturile lor de date structurate. Acest lucru va face multe soluții de machine learning existente și mai puțin utile în viitorul foarte apropiat.

Soluțiile de Deep Learning, precum cele pe care RTB House le folosește deja, vor fi mai bine plasate pentru a lucra cu aceste seturi de date foarte mari, nestructurate. Acest lucru va permite publicitarilor să continue să ajungă la consumatori cu reclame relevante, protejându-le în același timp confidențialitatea.

Deep Learning este viitorul și este deja foarte folosit

Deși nu suntem nici pe departe aproape de a crea o inteligență artificială cu adevărat inteligentă, am devenit mult mai buni în utilizarea algoritmilor pentru a ne rezolva problemele, în special cele legate de date. Acesta este motivul pentru care este probabil ca soluțiile de Deep Learning să continue să genereze cea mai mare parte a inovațiilor AI în următorii doi ani.

Echipa RTB House a identificat devreme valoarea Deep Learning și a devenit prima platformă Demand Side (DSP) care a adoptat Deep Learning în 100% din soluțiile lor de publicitate în 2017. Acest lucru ne oferă o experiență semnificativă în aplicarea inteligentă a Deep Learning la soluțiile de publicitate și înseamnă că înțelegem cum să ajutăm brand-urile să profite la maximum de acest lucru.

De exemplu, am putut folosi Dynamic Video Ads și optimizarea Deep Learning pentru a ajuta A1 Bulgaria să atingă un reach de 485 de mii de utilizatori, cu o rată de finalizare a videoclipurilor de 75%. Am obținut rezultate la fel de impresionante și pentru alte companii și poți găsi întreaga listă în secțiunea Povești de succes.

Dacă dorești să afli mai multe despre modul în care Deep Learning îți poate ajuta afacerea să treacă peste obstacole, nu ezita să ne contactezi.