Czym różni się maszyna od człowieka czyli granice automatyzacji marketingu

Piotr Golczyk

Łączę marketing z technologią, naukę z intuicją, a pracę z zabawą. Konsultuję rozwiązania. piotr @ golczyk com.

Gdzie kończy się automatyzacja marketingu, reklamy, komunikacji? Innymi słowy gdzie kończy się maszyna, a zaczyna człowiek?

Ten artykuł został zainspirowany prezentacją Erica Brynjolfssona, Dyrektora MIT Initiative on Digital Economy, która miała miejsce na konferencji MarTech, w Bostonie w dniach 19-20.08.2014. O konferencji pisałem już na blogu pod tagiem MarTech.

Kiedyś Eric Brynjolfsson zapytał swoich studentów o to co odróżnia człowieka od maszyny. Znaleźli kilka niezaprzeczalnych różnic. Należały do nich: umiejętność swobodnego poruszania się i duża kontrola nad swoim ciałem, język i umiejętność rozwiązywania kompleksowych problemów. Wspomniana lista powstała około 10 lat temu. Dzisiaj te granice nie są już tak oczywiste –  zaczynają się zacierać.

Roboty co prawda wciąż nie poruszają się z taką swobodą jak ludzie, nie używają języka w tak swobodny sposób i nie potrafią rozwiązywać kompleksowych problemów tak jak my – jednak trend jest oczywisty. Pytanie brzmi gdzie jest granica, których maszyna nie przekroczy i jaki będzie miało to wpływ na marketing w najbliższych 10 latach. Poniższy artykuł jest próbą odpowiedzi na to pytanie.

Przyjrzyjmy się na początek kilku kategoriom opisanym w liście stworzonej przez grupę roboczą Brynjolfssona.

Ruch oraz kontrola motoryczna

Robotyka zrobiła duży postęp. Co prawda dziesięciolecia zajęło stworzenie robotów, które z trudem poruszają się jak kilkuletnie dziecko ale wystarczy spojrzeć na Robota Atlas zbudowanego przez DARPA i Boston Dynamics, który oprócz tego, że całkiem sprawnie chodzi i pokonuje przeszkody, jest w stanie wsiąść do samochodu, a z tego co wiem jest w stanie go prowadzić.

Jeżeli tego mało spójrzmy jak zachowuje się BigDog

albo WildCat Robot

Owszem, roboty humanoidalne wciąż nie są tak sprawne jak ludzie (chociaż przewyższają ich siłą) ale postęp w tej dziedzinie jest bardzo widoczny i rysuje bardzo wyraźnie trend w którym robotyka będzie się rozwijać.

Język czyli umiejętność komunikowania się

Wszyscy znamy takie rozwiązania jak Siri na Apple iOS czy S Voice na Androida. Co prawda to wciąż niedoskonałe rozwiązania ale już pozwalają na komunikację z urządzeniem. Trzeba pamiętać, że jeszcze 15 lat temu taka możliwość mieściła się w kategorii science-fiction.

Jednak to nie Siri czy S Voice świadczy o największym postępie w tej dziedzinie – chociaż niewątpliwie jest to najbardziej rozpowszechniony i oczywisty przykład. Prawdziwa rewolucją jest komputer Watson, stworzony przez IBM. Watson wyszukuje informacje, korzysta z wnioskowania automatycznego i uczenia maszynowego, posiada 2880 rdzeni, 15 TB pamięci operacyjnej i co w tym przypadku jest bardzo istotne nie korzysta z połączenia z internetem. Watson wygrał z najlepszymi graczami w grę zwaną Leopardy, w Polsce znaną pod tytułem Va Banque. Dla przypomnienia w tej grze należy odpowiadać na pytania typu:

  • Pytanie: Był to syn Mieszka I oraz pierwszy koronowany władca Polski.
  • Prawidłowa odpowiedź: Kim był Bolesław Chrobry?

Z założenia nie jest to proste, wymaga bowiem sporej swobody językowej, wiedzy, umiejętności kojarzenia faktów oraz oczywiście odpowiedniej strategii.

Watson wygrał zawody, pokonując wszystkich przeciwników bez najmniejszego problemu:

Watson nie od razu był świetny w tym do czego był szkolony. Na pierwszym obrazku widać jak odpowiadają najlepsi gracze w Jeopardy. Na drugim można zobaczyć jak Watson uczy się wygrywać, raz za razem poprawiając swój wynik, aż w końcu jego umiejętności przekraczają te reprezentowane przez najlepszych żywych graczy.

Ferrucci-Fig03[1]Ferrucci-Fig09[1]Innym doskonałym przykładem na swoistą umiejętność posługiwania się jezykiem przez maszyny jest Narrative Science Authoring, uznany przez Gartnera za “Cool Vendors in Smart Machines in 2014″. Stało się to nie bez powodu. Otóż ten system de facto sam pisze treściwe artykuły z dziedziny sportu, finansów i nie tylko. Zbiera dane, wykorzystuje NLP (Natural Language Processing) i tworzy z tego unikalny, pełnowartościowy, treściwy i logiczny artykuł. W wielu przypadkach korzystanie z tego systemu pozwala zrezygnować z usług ludzi w zakresie tworzenia treści.

To jednak nie wszystko. Zapewne znacie Test Turinga i jego cel. Jeżeli nie to odsyłam do Wikipedii. Niedawno w Teście Turinga program CleverBoot został uznany za człowieka przez 59,3% procent sędziów, podczas gdy człowiek osiągnął jedynie 63,3%.

Umiejętność rozwiązywania kompleksowych problemów

Jednym z takich problemów jest prowadzenie samochodu. Trzeba nie tylko znać drogę ale na bieżąco reagować na bardzo złożone i dynamiczne sytuacje. To wideo pokazuje jak technologia radzi sobie z tym problemem:

Granica wyznaczona 10 lat temu się zaciera

Powyższe przykłady jasno wskazują, że technologia zrobiła w ciągu ostatnich 10 lat kilka potężnych kroków naprzód, zacierając granice między tym co kiedyś było czysto ludzkie, a tym co jest czysto mechaniczne.

Moc obliczeniowa podwaja się co kilkanaście miesięcy (słynne Prawo Moore’a), podczas gdy siła fizyczna czyli maszyn podwoiła się w ciągu ostatnich 75 lat. To pokazuje jak potężna jest różnica między tempem rozwoju maszyn, a technologii komputerowych. Krótko: zmiany, które zajmowały dawniej kilkadziesiąt lat, dzisiaj zajmują kilkanaście miesięcy.

Co z innymi kompetencjami?

Pierwszy raz maszyna wygrała z nowicjuszem szachowym w roku 1956. Był to komputer MANIAC – Mathematical Analyzer, Numerical Integrator, and Computer or Mathematical Analyzer, Numerator, Integrator, and Computer (swoja drogą zadziwiają mnie te skróty). Najsłynniejsze zwycięstwo komputera nad człowiekiem miało miejsce natomiast w roku 1997, kiedy to DeepBlue (nieoficjalnie nazwany DeeperBlue) pokonał Gary Kasparova. Wtedy maszyna, która pokonała mistrza wyglądała tak jak poniżej – było to wielka skrzynia naładowana elektroniką.

deep_blue_computer_jim_gardner[1]Dzisiaj – niespełna 15 lat po tym wydarzeniu – najlepszy program szachowy na PC ma rating szachowy (ELO) równy 3282 (według ratingu dostępnego tutaj http://www.computerchess.org.uk/ccrl/4040/index.html) podczas gdy najlepszy gracz Magnus Carlsen osiąga “zaledwie” 2882 punktów).

Program szachowy uruchomiony na PC wartym niewiele ponad 1000 $ stał się potężniejszy niż program na superkomputerze za 100 mln $. Stało się to w zaledwie 15 lat.

To daje do myślenia.

Jednak to nie koniec tej historii, ponieważ program Fritz 4 z roku 2009, uruchomiony – tutaj uwaga – na HTC Touch HD czyli telefonie komórkowym, osiągnął wydajność DeepBlue.

OK, szachy to umiejętność, która zawsze była przypisywana ludziom o “ścisłym” umyśle, wiec można zaryzykować stwierdzenie, że takie umiejętności są łatwiejsze do odtworzenia przez komputer.

Są granice, których przekraczać nie wolno?

1373469687_cultures-escape-bulgaria-gandalf-you-shall-not-pass[1]

Są obszary, które nie zostały przez komputery zawładnięte i uważa się je za “nienaruszalne”, przynależne tylko ludziom. Należą do nich na przykład: kreatywność, relacje interpersonalne, zarządzanie ludźmi, sprzedaż. Ludzie wierzą w to, że maszyny nie są w stanie wzruszających scenariuszy filmowych albo tworzyć skutecznych, emocjonalnych komunikatów reklamowych albo utrzymywać doskonałych relacji z człowiekiem. Wydaje się, że ten obszar jest ostatnim bastionem, który nie naruszyła żadna maszyna. Ale czy jest tak naprawdę?

Podkopywanie ostatniego bastionu

Ale co w przypadku komponowania muzyki? To zajęcie wydaje się być wyjątkowo ludzkie, wymagające emocji, talentu i wiedzy. Czy komputery potrafią to robić? Tak. I jest to muzyka uważana jest za wielu znawców za bardzo dobrą – i żeby nie było nieporozumień – chodzi tutaj o muzykę klasyczną. Można o tym poczytać (i posłuchać) w artykule o muzyce i technologii.

Pewnie niektórzy z was znają niezwykle popularny i emocjonujący serial “House of Cards“, ale niewielu pewnie wie, że serial powstał w dużej mierze w drodze świadomego projektowania – wykorzystano w tym procesie big-data o czym pisałem na tym blogu szerzej.

Co z kreatywnością? Badania naukowe rozpoznały pewne algorytmy tworzenia kreatywnych reklam. Od tych badań jeszcze daleko do automatu tworzącego reklamy, ale to ważny krok w tym kierunku.

Nawyki to algorytmy czyli rozkładanie umysłu na elementy

Jeżeli nie czytaliście książki “The Power of Habit: Why We Do What We Do in Life and Business” albo polskiego wydania “Siła nawyku Dlaczego robimy to, co robimy i jak można to zmienić w życiu i biznesie” to powinniście to nadrobić.

Książkę można sprowadzić do prostego stwierdzenia: człowiek jest zbiorem nawyków. Zbiorem ogromnym ale jednak zbiorem. Nawyk zaś sam w sobie ma charakter algorytmiczny czyli można go opisać, a potem zapisać jako kod maszynowy. Nawyk to czynność powtarzalna, więc można ją także rozpoznać w drodze obserwacji, skatalogować i porównywać z innymi nawykami. Co więcej te nawyki są do siebie podobne, co jest wykorzystywane szeroko przez marketing.

Podsumowując: skoro nawyk jest powtarzalny, to można go porównać do programu komputerowego, a stąd tylko krok do stwierdzenia, że nasze umysły to unikalne zbiory programów.

Marketingowa futurologia

Jeżeli weźmiemy teraz następujące elementy układanki: szybkość rozwoju technologii, fakt, że maszyny potrafią komponować i pisać, komunikować się w języku mówionym i pisanym, maszyny są bliskie zdania testu Turinga, a ludzkie umysły to co prawda absolutnie unikalne zestawy nawyków ale jednak nawyków czyli kopiowanych algorytmów, to stawiam, że w przeciągu następnych 15 lat (z zapasem), marketing i reklama zostanie w wielu przypadkach zautomatyzowana w 100%.

Jeżeli do tego dojdzie, to mniemam, że człowiek częstokroć będzie wolał wchodzić w interakcje z maszyną, ponieważ ta bez zmęczenia i znużenia będzie potrafiła dostarczyć mu dokładnie takich komunikatów jakich potrzebuje w danej chwili i  w takiej formie, żeby ta konkretna osoba czuła się w “towarzystwie maszyny” dobrze. Jeżeli dodać do tego umiejętność doradzania i perswazji czyli dosyć powtarzalnego procesu – to mamy gotowego, automatycznego sprzedawcę, który będzie w stanie w procesie on-line, zidentyfikować, znaleźć, zachęcić i skonwertować osobę do zakupu, robić to 24h na dobę, w wielu językach, z uwzględnieniem różnic kulturowych, technik perswazji, manipulacji i robić to wszystko z (praktycznie) dowolną ilością ludzi w jednym czasie.

Co z nami marketerami?

Powstaje prowokujące pytanie czy w obliczu takiego rozwoju sytuacji, marketerzy będą w ogóle potrzebni? Mam nadzieje, że tak. Chociaż nie wiem jeszcze do czego. Może do programowania tych maszyn?

Według Erica Brynjolfssona w najbliższych dziesięcioleciach maszyny nie zdominują ludzi chociaż z pewnością wyeliminują jeszcze więcej, fizycznej i powtarzalnej pracy co wpłynie bez wątpienia na status najgorzej wykształconych – o czym można posłuchać na jego wykładzie na TED. Do tego czasu, podobnie jak to ma się dzisiaj w szachach, wygrywają zespoły, nie zespoły maszyn ani zespoły ludzi ale  zespoły złożone z ludzi i maszyn.

Podsumowanie

Wykład Erica Brynjolfssona – który stał się inspiracją dla tego artykułu – utwierdził mnie w przekonaniu, że skoro świat zmienia się przez technologię z sekundy na sekundę, to markteing także musi ulec zmianie. Co prawda wciąż tkwimy w większości przypadków w marketingu sprzed 50 lat (bo od tego czasu niewiele się zmienił), ale mniej więcej od 5 lat, widać wyraźnie, że zmiana staje się nową normalnością w marketingu. Technologia razem z ludźmi – w zespole – będzie nowym marketingiem. Na razie.