《最強腦力》:只要問非知識性的問題,擁有學習能力的電腦就會露出馬腳了

《最強腦力》:只要問非知識性的問題,擁有學習能力的電腦就會露出馬腳了
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我們想讓你知道的是

電腦雖然不費吹灰之力就能擊敗電腦遊戲的世界冠軍,卻沒有一部電腦了解電腦遊戲究竟是怎麼回事。就算有人能把維基的網頁內容全都學起來,也不代表他真的理解其中的意涵。

文:漢寧.貝克(Henning Beck)

學習的上限

資訊業巨擘IBM和Google開發了能處理訊息,同時讓自己變得更加精良(也就是學習)的電腦系統,但我們也必須說清楚,IBM的電腦系統華生和Google的機器學習程式,二者的運作方式並不相同。華生儲存了極為龐大的訊息,從這座數據大山中找出關聯來回答(準確地說,是能針對答案「提問」)《危險境界》的益智問題。

舉例來說,在維基百科中,關於《瓦拉幾亞和摩爾達維亞諸公國記事》的作者威廉.威金森的網頁上,出現了這段話:「這是布拉姆.斯托克在撰寫《吸血鬼伯爵德古拉》之前也關注到的一本書。」6IBM的華生當然儲存了維基百科的全部內容,如果華生分析了這篇文章,便會發現這裡相繼提到斯托克與威金森。華生可以進行上百萬遍分析並發現,斯托克頻頻與威金森共同出現,而如果這種統計相關性夠大,程式便會輸出它的演算結果。

「彼此夠相似的,應該就是對的」,這個原則也和Google搜尋演算法的運作方式類似。經常相互參照的網頁應該特別重要,並且會特別顯示在搜尋結果。然而,這還不足以表示,這些網頁上的訊息真的有意義。經常相互參照的網頁,彼此可能毫無關聯。

因為統計上的相似性未必就表示內容上具有重大意義,兩件經常相互參照的事物不一定就是對的。例如,全球氣候暖化與活躍的海盜數量減少,彼此之間存在著驚人的相關性,這種相關性當然純屬巧合,沒有人會真的主張把更多海盜送往各地海上以對抗氣候變遷。然而,具有學習能力的電腦系統,大多是靠著找出統計上的共通性來執行任務。

理解則是不同的事,而今日的電腦系統全都敗在它們無法理解,因為就算你對自己所學的東西毫無概念,也能學習。直到今日,IBM的華生依然不知道益智節目是什麼,也不知道說出正確答案後獲得掌聲,究竟意味著什麼。GoogleDuplex也不知道美髮師是什麼,或者人們的出生日就是他們的第一個生日。電腦雖然不費吹灰之力就能擊敗電腦遊戲的世界冠軍,卻沒有一部電腦了解電腦遊戲究竟是怎麼回事。就算有人能把維基的網頁內容全都學起來,也不代表他真的理解其中的意涵。

相關的理論爭議多得不勝枚舉,對於電腦是否能建構出對世界的理解,就讓哲學家去傷腦筋吧!不過,擁有學習能力的電腦系統,其限制也彰顯出人類在學習上的限制。因為,如果我們一味追求學習、追求效率與最佳化,最終我們可能會變得跟機器一樣笨。電腦雖然能在益智節目中迅速且正確答題,卻不知道能用贏來的獎金做些什麼。

現在Google(以及其他資訊業巨擘)已經不再使用IBM華生的方式,而是研發其他系統,這些系統能自行利用大量數據模式進行推論。現在我們已經不再需要告訴現代的電腦系統這是哪種模式,它們不需外來的幫助,就能自己辨識構造與關聯,而它們所採用的,也是人腦巧妙運用的法則:在神經網絡中處理訊息。電腦當然沒有真正的神經細胞,但可以模擬神經細胞的特性。人腦能從大量圖像推演出其中的共通性,電腦也能以同樣方式篩選出其中的關聯。在圖像和語言辨識上,這種方法效果也非常好。

舉例來說,如果我們想設計一種能「辨識」鸚鵡的電腦程式,就須提供它上百萬張圖片和好幾千張的鸚鵡照片,每次這個電腦系統會分析一張圖片並提供一個結果(例如,這是鸚鵡的圖片或者不是)。輸出的結果是「是」或「不是」,並且運用在下一次的圖片分析。利用這種方式,電腦系統便能一步一步從錯誤中學習,並且對許多圖片調適得更好,到最後幾乎針對所有的鸚鵡圖片,它都能輸出正確的結果。

這一點令人想起在前文說明過的,人腦的學習方法:運作快速的海馬迴,不斷向大腦傳遞最重要的刺激模式,直到大腦神經細胞調適良好,能穩定識別某種圖像。如同我們所看到的,電腦系統能以這種方式自主學習所有電腦遊戲。最早的雅達利遊戲或棋戲還相當簡單好學,因為這些遊戲都是公開對決的。但撲克牌遊戲則不同,沒有人知道對手持有哪些牌,資訊不完整,因此可以虛張聲勢使詐。儘管這樣,Facebook依然在2019年研發一款撲克牌程式,可以打敗最厲害的撲克牌玩家。

方法很簡單,就是讓程式自己和自己玩上數千遍,從每一次的牌戲中學習其中的法則。這款撲克牌程式太厲害了,最後Facebook相關的研發部門不得不禁止公開他們的程式設計,以免網路撲克牌產業崩盤(這畢竟占有幾十億美元的市場)。Facebook開發超越人類的撲克電腦,目的自然不在玩牌戲,而是希望能將這種基本學習法則轉用在各種類似的挑戰上,例如用於談判協商或是交通流量的控管。因為這種機器學習法則,能運用在語言、圖像、文章、股市行情、音樂偏好、氣候數據、消費行為或網路搜尋等所有具有規律性與模式的事物上。道理很簡單:分析大數據,找出這座數據大山的共通性,而經常共同出現的,必然特別重要。

無論人腦或電腦,神經網絡主要是一種模式辨識系統,神經細胞的基本構造便是為了找出相關性。到目前為止,我們在本書中所討論的一切,無論是人類的學習法則、人腦中海馬迴與大腦的任務如何分配、神經細胞如何工作並在神經網絡中建構模式等,都很好也很棒,但若想了解人們的學習內容,基本上還不夠。


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當個人化服務成為剛性需求 品牌如何利用CRM優化後疫情時代的商業模式

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我們想讓你知道的是

隨著數位時代演變,個人化服務漸受各方企業重視,本文以數位CRM系統所衍生之各項服務為例,說明PChome如何將「MarTech」運用在個人化服務中,以及其所扮演的各種關鍵性角色。

隨著iOS14的社群隱私權政策改變,以往透過數位廣告帶來的流量紅利已隨之消退,追蹤用戶使用習慣與興趣所帶來的轉換率更是逐漸降低,加上疫情影響,線上消費數量暴增,消費者比以往更重視個人化服務,因此「再」數位化浪潮襲來,「MarTech」(科技行銷)儼然已成為品牌數位轉型的重要工具,如何利用數位CRM(Customer Relationship Management)系統洞察消費者需求、立定行銷策略正是品牌所要面臨的一大挑戰。

以人為出發點:CRM成為科技化行銷的主要策略

過去大眾傳播式的集體宣傳在現在市場中已經逐漸無法滿足消費者需求,消費者越來越注重個人化的體驗。個人化體驗首先要獲得個人化的喜好,因此眾多品牌開始利用數位廣告、商務對話的方式獲取用戶的購物慾望清單,以及點數經濟刺激舊客回購,透過追蹤會員在網站上瀏覽、產生購買行為的行動軌跡,再搭配大數據分析,針對不同族群設計推播內容再加以溝通,以此提升服務品質並深度經營顧客關係。而數位CRM系統則扮演著科技化行銷的主要策略,不僅能協助整合會員數據,更善加運用客戶標籤,傳遞精準的資訊,與消費者互動,提升「獲客」與「活客」的能力,建立忠誠度立足數位市場。

建立會員分級制度 打造精準個人化服務

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而PChome旗下的時尚選貨電商MiTCH攜手GoSky建立會員點數系統,利用Messenger Chatbot的功能打造數位會員卡,以簽到集點、兑禮、限時任務等誘因與用戶深度互動,創造每日簽到率81%的佳績。透過這樣的忠誠度計畫,企業更能區別用戶的使用頻率與黏著度,進而建立會員分級制度並精準溝通資訊。另外零售品牌全聯也攜手Appier運用AI技術整合線上線下的會員資料,並利用貼標技術辨別消費者輪廓,分析出會員曾搜尋、瀏覽的軌跡來量身打造客製化的專屬推薦商品。

MiTCH攜手GoSky建立會員點數系統,利用Messenger_Chatbot
photo credit:gosky官網
MiTCH攜手GoSky建立會員點數系統,利用Messenger Chatbot的功能打造數位會員卡深化會員互動。

消費型態轉變 透過生態圈落實CRM掌握會員輪廓

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電商品牌PChome 24h購物過去利用到貨服務以及不囉唆的退貨機制,作為培養客戶忠誠度的關鍵。他們也藉由完整化金流系統,建立了自己的P幣生態圈,透過完整的通路和支付系統了解消費者的消費習慣,現在藉由數位CRM操作觀察到,對比2019-2020年到今年台灣疫情爆發後,全站消費活躍用戶從本來的25-54歲年齡層,擴增到18-24歲以及65歲以上,另外是熟齡女性用戶比起2019上半年有20%以上的成長,顯示出受疫情影響,整體消費型態的改變更是橫跨各世代族群。

懂得根據數據策略布局才是關鍵心法

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運用數位CRM進行策略行銷,有利於品牌活絡舊客以及帶動業績成長,如PChome 24h購物在22周年慶「狂樂收貨節」利用大數據撈出會員最感興趣的人氣品牌及集品類,進行每日換檔,抑或是看準低接觸外送商機,與foodpanda攜手推出在APP、網站購物消費滿$1即可獲得foodpanda新客5折券,串聯兩大平台資源,建立更大的用戶資料庫,為後疫時代帶來嶄新的商業模式。

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