從谷歌的AL人工智能看珍島數字生態服務平臺
這幾天最熱門的新聞莫過于谷歌的Alphago對戰國際頂級棋手李世石，最新的結果是4：1，AL碾壓李世石，關于計算機將超越人類的聲音再度響起。
無獨有偶
二十年前
也有一篇新聞上了頭條
超級計算機“深藍”戰勝了國際象棋冠軍卡斯帕羅夫
當時引起廣泛爭論，計算機將超越人類，不過現在看來，深藍戰勝卡斯帕羅夫不過是計算機運算能力的勝利，這二十年來，計算機技術飛速發展，幾臺普通的機器運算能力，就可以輕松的超越職業的象棋手。國際象棋的規則使然，一臺超級計算機，可以輕松的窮盡象棋的所有走法。所以，按照既定的規則去做，只要運算能力足夠強大，就輕易可以戰勝世界冠軍。
圍棋有19*19個 空格
每一步棋都有數百種走法
361個格子
全部的走法算起來比宇宙所有的原子都多，就算是把全世界所有的電腦都連起來，也不可能在有限的時間內找出合適的走法，所以運算能力在這里失效了，真正讓人震撼的是人工智能。
谷歌AL的人工智能是基于大數據基礎上的機器模擬學習，預測篩選，并做出決策，不僅僅是運算能力，更重要的是模擬學習，智能決策。理論上，一切線性的規則即可模擬計算學習，當機器有了模擬學習的技能，在現今大數據的發展下，接近并且超越人類的思考，成為真正的人工智能，這才是真正讓人興奮的東西。
對于我們所從事的互聯網廣告行業，近些年，數字廣告風頭正勁，廣告主的投放效果呈現多項指標：客戶的行業、預算、時機、地域、內容、人群選擇、語言、方式等。雖然市面上有很多個工具來輔助，但目前的工具只是用來提高效率，最終的效果仍然依賴于人，依賴于經驗，珍島71360數字生態服務平臺便是為解決這個問題而生。
平臺不是單純的某一款工具，它是一套系統，從客戶的投放到產出的各個環節，各項指標都進過大數據計算,得出最佳的投放方案,并能預判到后期的產出、利潤模型等。
在數字生態平臺開放之前就是機器學習。谷歌AL可以在有史以來所有職業棋手的數據基礎上進行學習、訓練、模擬，從而無限接近人的決策。這個過程可以理解為大數據模型對人類做決定過程的理解，隨著積累的下棋數據的增多，學習模擬并不斷完善，谷歌AL可以不受心理因素影響，甚至可以窮盡對手的可能步驟，最終預判結果。而在數字廣告行業，平臺里累積了大量的客戶投放數據，建立起各個產品、行業、類別的數據模型，利用本身數據的沉淀和一些合作商的數據投放來完善、驗證、學習整個投放過程。隨著投放數據的增多，這個智能運算的過程，將越來越接近最佳的結果。
我們可以把大量優秀的SEM、SEO、策劃人員、執行人員的經驗進行數據化模擬、機器學習，讓機器的決策更加接近并且超越優秀人員的經驗。既定的規則都可以數據化，投放的產出都可控化，這里就可以在機器學習的基礎上，進行預測篩選，并完善決策。
71360.com不是一個封閉的平臺，而是一個開放的平臺。一方面通過API接入國內外領先的平臺媒體資源，另外一方面針對優質的工具也開放介入。人工智能并非能代替人類，而是可以讓人類的思考智慧更上層樓。就如同對圍棋一竅不通的人，利用谷歌AL簡單的操作，也可戰勝頂級棋手。
71360.com也一樣，對于互聯網廣告投放陌生的傳統企業、小白員工，通過這個平臺便能立馬成為頂級數字廣告高手。這個劃時代的平臺，是珍島十年對營銷行業深入洞察的產物，是技術團隊永不止步的研發與積累。
大數據人工智能，就像一列轟隆隆的火車，老遠你就聽見聲音，等到你眼前，卻呼嘯而過，也許連背影你都看不見。技術發展太快，最好的方式是在這輛火車出發時就上車。
評論
評論
推薦評論
暫無評論哦，快來評論一下吧！
全部評論（0條）