譯者：沈浩老師 �，�

毫無疑問，作為人工智能的子領域—機器學習在過去的幾年中越來越受歡迎。由于大數(shù)據(jù)是目前科技行業(yè)最熱門的趨勢，基于大量的數(shù)據(jù)機器學習在為品牌進行預測和決策方面有著巨大的潛力。

輔助技術與智能技術會引領人們走入一個充滿創(chuàng)造性思維的新世界，也可以幫助品牌更大程度地了解消費者。如果我們想在品牌設計上擁有更佳的創(chuàng)意，獲得更好的品牌經驗。很顯然，人工智能技術必須要發(fā)揮主導作用。 人工智能(AI)、機器學習(ML)在推動品牌的新一代產品創(chuàng)意方面有著巨大的潛力。人工智能和機器學習是行業(yè)最前沿、最強有力的改變，它們使品牌更貼近消費者的期望和情感。輔助技術和智能技術的發(fā)展也處于崛起的攀升期。我們正在面臨一個充滿可能和未知的新天地。

人工智能和機器學習可以應用在很多領域。機器學習在商業(yè)決策和產品推廣方面應用越來越廣泛，比如：在亞馬遜上購物、Netflix上看電視，Uber上叫個車，在Facebook上給朋友貼個標簽等。也有更多創(chuàng)造性的實驗：如“下一個倫勃朗應用程序”，“機器音樂組合”和“電視節(jié)目腳本自動生成”等，來使用機器學習創(chuàng)建新的藝術作品。人工智能將改變我們的行業(yè)和技術，就像在二十世紀中期的電力改變人類一樣，人工智能也具有改變藝術、創(chuàng)造力和品牌的潛質。

近年來我們也許總會聽到很多有關人工智能和機器學習兩大領域發(fā)展的新聞，但其實它們都有著非常悠久的發(fā)展歷史。自計算機出現(xiàn)以來，人工智能就一直被研究者所關注，直到近幾年，人工智能技術開始變得更強大、更靈活、訪問性也更強。一些互聯(lián)網巨頭公司，如英特爾，谷歌，蘋果和Facebook公司等，加大了在人工智能研究上的投資，來開發(fā)更經濟、快捷的硬件和更優(yōu)質的算法。

機器輔助功能的核心是數(shù)據(jù)。將大數(shù)據(jù)轉換成有用的數(shù)據(jù)是一個巨大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)挖掘對于商業(yè)機構和品牌來說，是一個難得的良機。Netflix公司可以在節(jié)目拍攝之前預測到哪個節(jié)目和演員將成為熱門，在這個方面上，Netflix在數(shù)據(jù)方面的處理還算小有成就。

在數(shù)據(jù)處理的操作中，也許存在的一個很現(xiàn)實的問題–大多數(shù)抓取下來的數(shù)據(jù)并不智能。通常情況下，它沒有反映消費者的利益，所以還需要依靠大量的分析來驅動戰(zhàn)略才能提出具有創(chuàng)造性的見解。傳統(tǒng)的網絡和移動分析并不像期待的那樣在一個超鏈接的環(huán)境中工作。人口統(tǒng)計量、頁面瀏覽量、頁面點擊和標簽的數(shù)據(jù)不足以反映消費者的真實的消費情況。消費者的生活方式、情緒和參與度才是探究消費情況的關鍵因素。

Spotify在這個方面做出了創(chuàng)新：根據(jù)用戶習慣、人群來源和用戶畫像，為用戶創(chuàng)建個性化的推薦列表。 品牌需要了解人們對他們的服務、產品和內容的反饋。然而，但很多時候，我們似乎只對消費者有一個片面的看法，而不是我們期望看到的全貌。由此，一個將移動產業(yè)向前推動的新浪潮應運而生：關注品牌和消費者之間的互動溝通。

隨著類似于一對一通訊接口技術的發(fā)展和網頁交互的興起，我們有機會通過語音服務和自然語言處理深入了解消費者，并結合不斷更新?lián)Q代的個人移動設備，從消費者之間的相互關系中捕捉智能數(shù)據(jù)的機會變得更大。

數(shù)據(jù)如同人工智能的“燃料”。據(jù)Internet Live Stats的統(tǒng)計，全球大約有35億網民，這個數(shù)據(jù)仍在持續(xù)增長。IDC(互聯(lián)網數(shù)據(jù)中心) 稱相信我們在2020年會創(chuàng)造出44澤字節(jié)數(shù)據(jù)的世界(1ZB大約有10億G)。而數(shù)據(jù)將變得越來越智能，這得益于兩個主要因素。首先，更多的設備需求意味消費者的生活方式將更加全面、多元。其次，微信和Facebook等社交平臺將提供基于數(shù)據(jù)流的對話。這將導致一個新的智能數(shù)據(jù)浪潮驅動我們的行業(yè)上升至一個全新的水平上。 最重要的是，機器可以比人類學習得快得多。

隨著時間的推移，機器學習技術不斷發(fā)展和提高，可以通過測試響應、意圖和情感，來提高服務的水平。可擴展性問題一直是個性化服務的一個障礙，但機器學習能解決這個問題。當你費了很多時間卻沒有在網上找到需要的東西時，你需要有一個設備來用機器輔助的個性化服務幫助你。畢竟，機器學習最終的目標是為消費者創(chuàng)造最簡單、最有意義的體驗。 機器并不會掌管世界或引領創(chuàng)意領域，但如果我們要為消費者創(chuàng)造更好、更簡單、更完美的個人體驗，很顯然人工智能技術必須發(fā)揮主導作用。在品牌體驗的研究和設計中，人工智能能成為品牌和機構的最終創(chuàng)意工具，幫助品牌建立更豐富的體驗，更具持久的價值。

想要擁有智能創(chuàng)造性思維需要認識到的一點是：機器是不可代替的(至少現(xiàn)在是這樣)。然而，在品牌和人群的對話與溝通方面上，機器學習的未來朝著更智能的方向前進。行業(yè)發(fā)展迅速，我們刻不容緩。我們需要以新的方式使用認知科技學，來大膽打破固有觀念，拋棄一次決定論，以創(chuàng)造性思維來獲取更多經驗。這樣，機器學習將會不斷幫助品牌改善和發(fā)展與消費者的關系。