【奧美觀點】AI人工智慧與行銷傳播應用 - 天下雜誌
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【奧美觀點】AI人工智慧與行銷傳播應用
當AlphaGo擊敗世界棋王李世乭的那一刻起,登上世界第一寶座,人們開始相信「人工智慧」會超越「人類智慧」;一年之後AlphaGoZero經過21天訓練,就超越AlphaGo後繼者AlphaGoMaster,人們開始擔心—未來是否只有人工智慧可以擊敗人工智慧?未來是否人類大部分工作將會被機器取代?
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圖片來源:shutterstock
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奧美觀點
奧美觀點
發布時間:2019-01-03
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人類生活將會因人工智慧的發展徹底改變,這一天終究會來臨,只是還需要多久時間?是媒體、新創、趨勢專家所說的現在?還是五年、十年?愈了解人工智慧技術發展進程的人,會告訴你的時間就會愈久。
因為機器要學會做的事,可不僅是像下棋這樣單一功能的人工智慧而已,希望機器可以像人類一樣的思考與反應,做出複雜的判斷,這可不是件容易的達成的事。
可以肯定的是,這是一個不可逆的趨勢,並且終將改變人類的生活。
既然人工智慧是不可逆的趨勢,那就應該去認識、理解,並且有能力判斷如何擁抱與應用。
我試著從人工智慧的發展、技術與應用,提供品牌行銷操盤者新的啟發與靈感。
人工智慧發展–深度學習的快速進展
人工智慧發展可分為三個階段(如圖1所示),第一階段:人工智慧起步期(1956~)、第二階段:專家系統推廣(1980s~)、第三階段:深度學習(2006~)–當2006年多倫多大學教授GeoffreyHinton教授提出「深度學習」(DeepLearning)的神經網路,之後伴隨大數據及運算力的提升(GPU用於深度學習中的矩陣運算),終於引爆新一次的人工智慧浪潮。
圖1:機器學習與深度學習的不同
究竟過去機器學習與現在深度學習有何不同?以圖片辨識來說,若人工智慧要辨識圖片中的動物到底是貓、豬,還是馬?過去的機器學習需要人工介入,根據人類分析判斷,找出動物最醒目的特色來進行判別,例如耳朵、眼睛的形狀、位置、大小及顏色等特徵,讓機器學習分類判斷的能力,進而建構分類模型,如圖2上方的流程。
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現在的深度學習則不需要人工介入,或者說少量的介入即可。
在學習過程中,機器會自動抽取特色,與資料庫的特徵進行比對,不斷修正演算法,最後建構出高正確率的分類模型,如圖2下方的流程。
圖2:機器學習與深度學習的不同
人工智慧技術與行銷傳播應用
至於人工智慧技術主要可分為電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等,如下表所示。
人工智慧主要技術
應用範圍
電腦視覺
圖片識別:字辨識/分類判斷/人臉識別/臉部部位辨識/情緒識別/動作識別/產生圖片描述
影片識別:在影片中找出特定人事物出現的片段/自動產生影片描述
圖片生成:根據文字描述產生圖片/圖片風格轉換/圖片著色/圖片影像加強(提高解析度)
影片生成:依據前面影像產生後續影像/依據前後影像產生前後影像/更換影片中人事物。
語音工程
語音識別/語音合成/語音變化/語調變化/情緒變化偵測等
自然語言處理
(NaturalLanguageProcessing)
語意理解/情感分析/客服機器人/聊天機器人/機器翻譯/文章主題產生/文章摘要產生等
移動與控制
機器人、機器手臂、自駕車等
由此可知人工智慧的應用範圍非常廣泛,但是目前行銷傳播所應用的範圍仍然相當有限。
例如,這兩年許多品牌經常使用的聊天機器人、客服機器人即是一種人工智慧的應用案例。
但仍有相當多的技術等待品牌行銷操盤者,或是整合行銷代理商能挖掘使用於行銷傳播領域。
針對電腦視覺中的圖片識別及生成,我們特別列舉可能的應用案例,可做為未來行銷傳播的靈感。
1.圖片辨識
Amazon、Microsoft及Google近年積極於人工智慧領域的拓展,各家都推出讓企業快速應用的機器學習平台及APIs。
就以MicrosoftAzure--認知服務中的辨識服務為例說明圖片辨識的應用。
應用一:辨識圖片中的場景及正在進行的活動
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這項功能可分析圖片中可能的場景、人物、物件及活動項目,並給推測的信心分數有多高,如圖3,左邊圖片經人工智慧辨識的結果是”ayoungmanridingaskateboard”,信心分數是0.81左右。
當然還有一些更細緻的辨識結果及相關的信心分數,會列在圖3右邊的辨識結果中。
圖3:辨識圖片中的場景及正在進行的活動
應用二:臉部驗證
可以檢查兩張圖片中的臉部是否屬於同一個人,在上傳兩張照片後,API會傳回信心分數,顯示兩張臉部是屬於同一個人的可能性,如圖4。
圖4:臉部驗證
應用三:表情辨識
臉部API可與表情辨識整合,辨識照片中人物的情感,上傳人的臉部照片之後,API可以回傳人物臉部所在位置的座標,還有這個臉部的一組表情的信心分數,例如生氣、藐視、厭惡、恐懼、快樂、不表意見、憂傷及驚奇,如圖5。
圖5:表情辨識
2.生成二次元人物
人工智慧除了能辨識圖片中的人物、場景及動作,是否也可以自己產生圖片?當然沒問題!蒐集大量漫畫人物的頭像,讓電腦去辨識及學習,並讓電腦嘗試畫出來,經過不斷的訓練及學習,人工智慧可以產生如圖6的結果。
雖然有一些圖片還是有些奇怪,但我必須承認,電腦畫的比我還好。
圖6:人工智慧產生二次元人物
人工智慧不僅可以隨機的產生漫畫人物頭像,也可以依據文字敘述來生成二次元人物的頭像,如圖7即是測試結果。
圖7:選擇”藍髮、紅眼、短髮”的文字敘述,所產生的圖片
3.真實人臉生成
生成二次元人物的頭像沒有問題,但生成真實人物的頭像呢?Nvidia發表人工智慧產生真實人物頭像的展示,如圖8。
這兩張圖片就是人工智慧所產生的人物圖片,現實中這兩個人並不存在,真的令人覺得不可思議,因為這兩張圖就像是電影明星的照片。
圖8:人工智慧產生人物頭像
4.圖片風格轉變
如果我們遊覽到漁人碼頭,看到美麗的風景,忍不住拿出手機拍下這一切。
拍完之後,在回顧一張張照片之時,不禁想到如果是莫內(Monet),會如何用畫筆詮釋眼前的風光。
現在人工智慧已經可以幫忙做到這一點。
首先必須收集大量莫內的畫作資料(DomainX),以及大量的風景照片(DomainY),然後利用這些資料來訓練模型。
訓練成功後,模型就可以做到輸入一張真實的風景照,自動產生一張類莫內畫風的風景照,如圖9。
這個演算法所訓練出來模型可以將DomainX的圖片,轉成DomainY風格的圖片,也可以將DomainY的圖片,轉成DomainX風格的圖片。
例如馬變成斑馬,斑馬變成馬;夏天的風景變成冬天的風景,冬天的風景變成夏天的風景,如圖10
圖9:莫內畫風與風景照的風格轉換
圖10:馬與斑馬的風格轉換
結語
artificialintelligenceisliketeenagesex:“Everyonetalksaboutit,nobodyreallyknowshowtodoit,everyonethinkseveryoneelseisdoingit,soeveryoneclaimstheyaredoingit.”
VivekWadhwaisDistinguishedFellowatCarnegieMellonUniversityEngineering
現在市場上標榜使用人工智慧的公司及服務不勝枚舉,尤其是新創公司幾乎都必須與大數據及人工智慧沾上邊才有賣點。
但是目前的市場非常紛亂,這些在實驗室被驗證的人工智慧理論,是否會發展為成熟產品,能可靠的運用於實際應用場景中,仍然有待時間來驗證。
這一波人工智慧浪潮會推向何方,何時會形成大浪沖擊我們,無法確切預知,但是我們應該提高警覺,跟上腳步,樂觀以對,提早思考可能應用的場景與案例,才能應付這個浪潮可能帶來的變化。
(資料來源:日經medicalonline、MicrosoftAzure、makegirlsmoe、nvidia)
(本文作者現任台灣奧美資料分析副總經理何恆毅)
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