Artificial Intelligence

Tijmen Blankevoort

Een intelligente revolutie

Zelfrijdende auto’s

(Meerdere bedrijven)

Live spraak vertaling

(Skype 2015)

Professioneel Go

(Google 2016)

Jeopardy winst

(IBM 2013)

De AI jungle

Stephen Hawking en

Elon Musk zijn bang voor

AI

AI neemt misschien de

wereld over

IBM Watson

verhelpt

kanker

Google is nu

AI first!

Ethische vragen, wat als een

zelfrijdende auto iemand

aanrijdt

AI vertaalt

Image

recognition is

‘opgelost’

De AI jungle

Stephen Hawking en

Elon Musk zijn bang voor

AI

AI neemt misschien de

wereld over

IBM Watson

verhelpt

kanker

Google is nu

AI first!

Ethische vragen, wat als een

zelfrijdende auto iemand

aanrijdt

AI vertaalt

Wat gebeurt hier

allemaal?

Image

recognition is

‘opgelost’

Doel van deze presentatie

● Je komt erachter wat er precies gebeurt in de wereld van AI

● Je krijgt een kijkje in de nabije toekomst van AI

● Je krijgt mijn persoonlijke visie te horen op AI in marketing

Machine LearningMachine learning

We willen dat een computer iets voor ons

doet. Hoe doen we dat?

Het is makkelijker als een computer kan leren

door voorbeelden, net zoals een kind!

Example

Een computer kan leren

handgeschreven karakters te

herkennen

Dit is een 4

Herhaal vaak

Geef 60.000 voorbeelden met label (0, 1, 2, etc.)

Dit zijn 0’en, 1’en,

2’en...

Na een hele hoop voorbeelden

Dit is een 2

Dit is moeilijk

Virginica Versicolor

Setosa

Een beslisboom zal nooit

goed plaatjes kunnen

classificeren

Deep Learning (2006 - nu)

Mogelijkheden

We kunnen nu complexe data geven aan machine learning!

▪ Tekst

▪ Plaatjes

▪ Geluid

▪ Sensor data

▪ …

Maakt niet uit hoe complex, als je maar genoeg voorbeelden hebt zal

BeeldherkenningVerzamel 1.000.000 plaatjes

1.000 verschillende objecten

Input: plaatjes

Output: label

Geef aan Deep Learning:

BeeldherkenningVerzamel 1.000.000 plaatjes

1.000 verschillende objecten

Input: plaatjes

Output: label

Geef aan Deep Learning:

Bovenmenselijk accurate object

herkenning, zoals in zelfrijdende

auto’s

Sentiment analysisVerzamel miljoen tweets

Input: tweets

Output: sentiment

Geef aan Deep Learning:

Sentiment analysisVerzamel miljoen tweets

Input: tweets

Output: sentiment

Geef aan Deep Learning:

Beste sentiment analyse

tools beschikbaar

E-mails Verzamel een miljoen e-

mails

Input: e-mails

Output: korte antwoorden

Geef aan Deep Learning:

Die meeting klinkt als een

goed idee, ik zie je daar!

E-mails Verzamel een miljoen e-

mails

Input: e-mails

Output: korte antwoorden

Geef aan Deep Learning:

Die meeting klinkt als een

goed idee, ik zie je daar!

Inbox smart reply

Deep learning is overal!

Google Translate

Facebook Timeline

Apple SiriMeest wijdverspreide

technologie waar niemand

van heeft gehoord

AI doet slim

AI doet slimme dingen

Dat betekent nog niet dat het intelligent is!

Bijna alle AI toepassingen zijn

specialistische AI. AI getraind voor 1

specifiek doel.

Deep Blue slimmer dan

Kasparov (1996)

AI is dom

▪ AI leert niet op een menselijke manier

▪ AI heeft zeer veel voorbeelden nodig om te leren

▪ AI heeft geen ‘common sense’

▪ AI generaliseert niet▪ AI kan niet conceptualiseren en redeneren▪ Geen creativiteit▪ Geen geheugen▪ Kan beslissingen niet uitleggen▪ ….

AI als leerbare software tool

Kleine recap

▪ Machine Learning stelt ons in staat een computer te laten leren van

voorbeelden

▪ Computer ziet input + output, gegeven nieuwe input, geeft verwachtte

output. Niks nieuws/creatiefs/intelligents!!!

▪ Deep Learning stelt ons in staat machine learning te doen op complexe

data.

▪ Deep learning zit achter zo’n beetje elke nieuwe AI ontwikkeling

▪ Denk over AI na al leerbare software tool. Geef het genoeg voorbeelden

van wat je wil dat het doet, en het zal het doen

De toekomst van AI

Active learningIedereen kan straks een AI leren om

saaie, repetitieve taken over te

nemen!

● Systeem draait met je mee in de

praktijk

● Systeem maakt een fout,

verbeter die fout

● Systeem zal zelf vragen stellen

● Systeem kan uitleggen waarom

hij bepaalde dingen doet

● Systeem wordt steeds slimmer

De katalysator van AI

Kunde als commodity

Active Learning en AI gaat er voor

zorgen dat niet alleen kennis,

maar hoe te handelen met die

kennis, beschikbaar wordt voor

iedereen

De AI Marketing assistant

Marketeers kunnen in de toekomst de computer leren

repetitieve taken meer automatisch (onder supervisie) uit te

voeren:

● Schedulen van e-mail campagnes

● Veranderen van Google AdWord bids

● Prioritiseren van leads

● Bepalen welke producten geboost/geburied moeten

worden aan de hand van data

● Visualiseren van werking campagnes + potentiële

uitleg

● Opmaken van content

● etc...

Er zal zo meer focus komen op het creatieve proces

Stel ik wil een laptop kopen

Er zijn veel te veel opties. De gemiddelde

persoon weet echt niet hoeveel RAM die

nodig heeft!

Dus ik bel een vriend die hier verstand

van heeft!

De intelligente sales agent

Producten en

productinformatie

Laptop experts

ChatbotKlant

In bijv. Siri of

Cortana

Hey Siri, ik wil een

laptop kopen

Impact

▪ De sales persoon die je helpt is weer terug op het internet

▪ Third-party vergelijkingen zullen populairder worden (soort

consumentenbond voor producten)

▪ Van branding marketing naar functionele marketing

Expliciete klant interactieMarketing kanalen, en advertenties zullen steeds

meer expliciete klantinteractie gebruiken om

content te bepalen, in plaats van impliciete.

We werken nu met erbarmelijk modellen

Denk aan:

● NOS die vraagt of je in de toekomst dit soort

artikelen wil lezen (a la tinder?)

● Mensen die aangeven waarom ze reclame

wel/niet relevant vinden, en zo bepalen welke

reclame ze zien

● Call-centers die feedback genereren over

waarom iemand niet geïnteresseerd was of

slecht was geholpen

Impact● Klanten krijgen meer invloed op wat ze zien in hun eigen kanalen

● Van zenden naar klant incorporatie en focus

● Marketing wordt meer functioneel/relevanter

● Veel betere klant modellen door expliciete feedback

Content creatie

De Griekse minister Varoufakis van Hamas overlegde toen al een onderzoeksresultaat op de

site van de staatssecretaris. Volgens de Kamer was de strijd tegen de aanvraag van het liberale

media op de kritiek op de overname van de Tweede Kamer. De minister van Buitenlandse

Zaken heeft de minister van Sport en wil dat de landen die gesprekken hebben gehad met het

ministerie van Landbouw. Dat is een lange termijn van de Iraanse president.Het is de ouders

van de drie oppositiepartijen dat het bedrijf het grootste gezamenlijke inkomen van het regime

van Asscher heeft gestemd.

Tekst gegenereerd door een algoritme getraind op 7 jaar NOS nieuws artikelen.

Geen context, dus praat nonsense.

Maar: kan gebruikt worden om woord/stijl suggesties te doen. Beste spellings

checkers werken op dit principe

Nu met context

Dataset: Images -> Text

Image to text (Google 2014)

Tekst aanpassen aan doelgroep

Google translate vertaald van de

ene taal naar de andere taal.

We kunnen ook een google translate maken

die tekst van de ene schrijfstijl naar de

andere vertaald. Bijvoorbeeld afhankelijk

van je doelgroep!

Plaatjes genereren

Gegenereerde plaatjes van kerken

(Facebook 2015)

Impact

▪ Sneller kunnen maken van content

▪ Sneller genereren nieuwe ideeën

▪ Beter content aan kunnen laten sluiten op de wens van de klant

En jij?

Als jij een systeem

zou kunnen leren

werk in marketing van

je over te nemen. Wat

zou het dan doen?