Не GPT единым: виды искусственного интеллекта и как их использовать в маркетинге

• 
  Редактор блога Webpromo
  Анастасия Кузнецова

Может показаться, что искусственный интеллект — это достояние современности, ведь большинство видов ИИ уже тесно вошли в нашу повседневную жизнь. Мы привыкли к алгоритмам рекомендаций социальных сетей, голосовым помощникам в смартфонах и Всезнайке-ChatGPT, который и код напишет, и проведет сеанс психотерапии.

Но истоки понятия и основные этапы развития технологии уходят корнями в древность. В статье мы обговорим:

• Что такое ИИ: история происхождения термина и основные этапы развития
• Как развитие ИИ влияет на различные сферы жизни общества?
• Роль ИИ в маркетинге: примеры использования
• Виды искусственного интеллекта: почему важно понимать разницу?
• Как выбрать ИИ в маркетинге?
• Выводы: что ждет ИИ в будущем?

Спойлер: восстание машин пока не нужно вписывать в свой распорядок дня ?

Что такое ИИ: история происхождения термина и основные этапы развития

Искусственный интеллект (Artificial intelligence) — это технология, что способна выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Алгоритмы ИИ собирают множество данных, обрабатывают их и обучаются на своих прошлых взаимодействиях. Так, специальные системы и программы могут идентифицировать объекты, понимать человеческую речь и реагировать на нее, осваивать новую информацию и опыт, а порой — действовать независимо, заменяя потребность в человеческом вмешательстве.

Идея о том, что машина может функционировать сама по себе, является давней. Одно из первых упоминаний об «автомате» (механические устройства, которые могли двигаться без вмешательства человека), относится к 400 году до н. э. Речь идет о механическом голубе, созданном другом философа Платона.

В 1900-х годах тема получила новый виток благодаря дискуссиям и обсуждениям, которые велись в СМИ и литературных кругах. В 1921 чешский драматург Карел Чапек впервые представил идею «искусственных людей», которых он назвал роботами. В 1929 японский профессор Макото Нисимура создал первого робота по имени Гакутенсоку. 

Первый в мире робот Гакутенсоку, фото: Википедия

В 1950-х годах интерес к теме искусственного достиг своего пика. Тогда Алан Тьюринг выпустил книгу «Компьютерные машины и интеллект», в которой предложил тест машинного интеллекта. 

Кстати! «Тест Тьюринга» используют и сейчас: если при общении с машиной через текстовый интерфейс человек не может отличить ее от другого человека, тогда испытание пройдено успешно.  

1980-е годы называют «бумом искусственного интеллекта». Благодаря прорывам в исследованиях и государственному финансированию для поддержки исследователей, методы глубокого обучения стали более популярными. Поэтому в начале 90-х годов и в дальнейшем человечество сделало впечатляющие шаги на пути к технологическому прогрессу:

• В 1997 году суперкомпьютер Deep Blue, разработанный компанией IBM, победил чемпиона мира по шахматам Гари Каспарова. Победа Deep Blue символизировала значительный прорыв в развитии искусственного интеллекта и вычислительных технологий, а также вызвала дискуссии о будущем взаимодействия человека и машины.
• В 2000 году профессор Синтия Бризил создала первого робота, который мог распознавать и воспроизводить человеческие эмоции.

Робот Кисмет, который может воспроизводить человеческие эмоции. Фото: Википедия

• В 2003 году NASA высадило на Марс два марсохода, которые перемещались по планете без вмешательства человека.
• В 2006 году Twitter, Facebook и Netflix начали использовать ИИ как часть своих алгоритмов рекомендаций для улучшенного взаимодействия с пользователем.
• В 2011 году Apple представила Siri, первого виртуального голосового помощника. 

Сегодня мы являемся свидетелями событий, о которых позже будут писать в учебниках по истории. Широкое использование инструментов искусственного интеллекта началось с выпуском ChatGPT исследовательской компанией OpenAI. Следовательно, именно после 2022 года объем мирового рынка ИИ начал расти. Ожидается, что размер рынка ИИ будет демонстрировать годовой темп роста в 32,4% и составит $896,32 млрд к 2029 году.

Согласно последним данным, сейчас в мире насчитывается более 67 тыс. компаний-разработчиков ИИ-технологий. Самыми известными из них являются OpenAІ (языковая модель GPT, DALL-E), Google (Geminі), Microsoft (Copilot), IBM. 

Узнать больше о каждой из компаний, а также о будущих направлениях их деятельности, можно в нашей статье. 

Как развитие ИИ влияет на различные сферы жизни общества?

Больше всего ИИ-технологии влияют на развитие бизнеса, финансовой и банковской ниши, строительных и образовательных компаний, а также сферу здравоохранения.

Вместе с тем, активное развитие искусственного интеллекта вызывает кардинальные изменения на рынке труда: согласно прогнозам McKinsey&Company, к 2030 году ИИ создаст 20-50 млн новых рабочих мест во всем мире. Среди новых профессий — тренеры и учителя ИИ, специалисты по этике и политике ИИ, тимлиды команд «человек — машина».  

В то же время определенные роли потеряют свою актуальность в зависимости от страны и ее экономического уровня развития. Среди профессий, которые находятся под угрозой: операторы ввода данных, бухгалтеры, работники колл-центров, кассиры, копирайтеры. 

Что касается последних: здесь речь идет только о работе, которая требует шаблонного подхода к созданию описаний карточек товаров, новостей, транскрипции аудио. В других случаях ИИ не заменит мастеров слова, ведь пока алгоритмы не могут похвастаться достаточным уровнем креативности и эмпатии.

Роль ИИ в маркетинге: примеры использования

Около 69% маркетологов увлекаются технологиями ИИ и их влиянием на повседневную работу. И если широкое использование AI в других отраслях стало трендом лишь недавно, то маркетологи и диджитал-специалисты использовали эти преимущества еще до того, как это стало мейнстримом ?

Среди примеров использования ИИ в маркетинге:

1. Персонализация. ИИ анализирует поведение пользователей на сайте, их предпочтения и историю покупок, чтобы предоставлять индивидуальные рекомендации. Также это позволяет адаптировать маркетинговые кампании под конкретные сегменты аудитории для повышения конверсии и рентабельности инвестиций.
2. Оптимизация рекламных кампаний: рекламные платформы Google Ads и Meta Ads имеют ряд ИИ-инструментов для эффективного распределения бюджета (автоматические стратегии назначения ставок), таргетинга и т.д.
3. Чат-боты и виртуальные помощники улучшают клиентский опыт и повышают уровень продаж. 
4. Создание контента для веб-сайта, e-mail рассылок, социальных сетей больше не проблема, однако любые результаты необходимо проверять на правдивость и точность изложения фактов. 
5. ИИ может прогнозировать тенденции на рынке, поведение клиентов и спрос, что помогает адаптировать предложения бренда в соответствии с текущими потребностями аудитории. 
6. Также алгоритмы обрабатывают большие объемы информации в реальном времени, что позволяет маркетологам вносить коррективы в стратегии продвижения на основе обоснованных данных. 

Наряду с этим, возникает ряд опасений относительно использования ИИ в маркетинге. Поскольку для надлежащей работы алгоритмов необходимо использовать большое количество данных (в том числе, личных данных пользователей для улучшения персонализации), компании должны придерживаться законодательных норм. Одним из них является GDPR (Общий регламент защиты данных).

Другая важная проблема — это предвзятость алгоритмов, которые учатся на ограниченном количестве данных. Например, в сгенерированном ИИ контенте могут встречаться проявления дискриминации и ненависти, а сама тема может быть освещена однобоко. Чтобы избежать репутационных рисков, необходимо обеспечить использование разнообразных наборов данных для обучения ии.

Виды искусственного интеллекта: почему важно понимать разницу?

Об искусственном интеллекте и его преимуществах мы слышим из каждого уголка онлайн-пространства. Однако, важно понимать, что большинство кричащих заголовков касаются только одного типа ИИ, а именно — генеративного. Именно генеративный AI мы используем для создания текстов, изображений, презентаций и других типов контента. Но на самом деле классификация систем ии такая:

• По принципу работы (анализ данных, прогнозирование, создание контента, автономность).
• По уровню обучения (от простых алгоритмов до самообучения).
• По сфере применения (маркетинг, медицина, промышленность, финансы).

Осведомленность в возможностях и ограничениях различных типов ИИ помогает выбрать наиболее подходящий инструмент для выполнения конкретной задачи. Именно поэтому ниже мы рассказываем, каким бывает искусственный интеллект.

Категории AI по уровню развития

Искусственный интеллект по уровню развития классифицируют по следующим категориям: 

• Узкий ИИ (Narrow AI) — наиболее распространенный тип на сегодня. Он предназначен для выполнения конкретных задач и имеет ограниченный функционал. Например, системы распознавания лиц, голосовые ассистенты (такие как Siri или Alexa), системы рекомендаций на YouTube или Netflix.
• Общий ИИ (General AI) может выполнять любые задачи, требующие человеческого интеллекта, без специальной подготовки. Сейчас общий ИИ является лишь концепцией, ведь исследования в этой сфере продолжаются.
• Супер ИИ (Superintelligence) вызывает значительное количество этических дискуссий, ведь теоретически он будет превосходить человека во всех аспектах: от решения сложных математических задач до креативного мышления.

Классификация ИИ по принципу работы и способности к обучению

Среди основных видов:

• Реактивный ИИ (Reactive AI) выполняет задачи в соответствии с запрограммированными алгоритмами и работает только с текущими данными. Примером является суперкомпьютер Deep Blue от IBM, о котором мы рассказывали выше, а также сервисы по распознаванию изображений.

Deep Blue от IBM, фото: Phamox Tech

• ИИ с ограниченной памятью (Limited Memory AI) может хранить и использовать определенное количество прошлых данных или событий для принятия решений. Например, автопилоты Tesla используют данные с сенсоров, чтобы анализировать дорожную обстановку, следить за движением других автомобилей и принимать решения по смене полосы движения, скоростного режима.

• Теория разума (Theory of Mind AI) — это концепция, предполагающая создание систем, которые способны взаимодействовать с людьми на более глубоком уровне благодаря пониманию эмоций. Например, роботы-ассистенты могут поддерживать пациентов в больницах или же улучшать качество обслуживания клиентов в физических магазинах через понимание их потребностей и настроений.
• Самосознательный ИИ (Self-Aware AI) — это самый высокий уровень развития ИИ, который имеет собственное сознание. Гипотетически, он сможет анализировать свое состояние, выявлять ошибки в своей работе и самостоятельно корректировать их. С другой стороны, технология вызывает ряд дискуссий, ведь ИИ может действовать вопреки человеческим правилам и ценностям.

Виды AI по функциональности и применению

Различают следующие виды:

• Аналитический ИИ (Analytical AI) сосредотачивается на анализе данных, поиске закономерностей и моделировании ситуаций для решения конкретных проблем. В основе работы лежат математические алгоритмы, которые помогают принимать обоснованные решения. Например, IBM Watson помогает врачам анализировать данные пациентов и создавать планы лечения на основе больших массивов данных медицинских исследований.

• Предиктивный ИИ (Predictive AI) использует исторические данные для прогнозирования будущих событий. В банковской сфере такой тип ИИ помогает спрогнозировать вероятность невыплат по кредитам. Алгоритмы анализируют данные о доходах клиента, его кредитной истории и финансовых привычках, чтобы принять решение об одобрении кредита. 
• Генеративный ИИ (Generative AI) может создавать текст, изображения, музыку, видео, коды программирования. Среди примеров, о которых вы могли слышать (или даже использовать), — ChatGPT, Midjourney, DALL-E.

Галерея изображений, сгенерированных с помощью Midjourney

• Автономный ИИ (Autonomous AI) самостоятельно выполняет сложные задачи без необходимости вмешательства человека. Примером являются роботы, работающие на промышленных заводах, которые выполняют задачи по сбору заказов или анализу состояния оборудования. Другой вариант — дроны для доставки товаров, которые могут самостоятельно выбирать маршруты и избегать препятствий.

• Рекомендательный ИИ (Recommendation AI) является основой многих популярных платформ и социальных сетей, таких как YouTube, Netflix. Система анализирует историю просмотров, поисковые запросы, историю покупок и предпочтения пользователя, чтобы предлагать ему интересный и уникальный контент. 

Индивидуальная лента рекомендаций в YouTube

• Распознавание образов (Computer Vision AI) анализирует, идентифицирует и интерпретирует визуальные данные (фото, видео, лица). Примером является сервис Google Lens для распознавания изображений, а также технологии распознавания лица в смартфонах.

Пример работы сервиса Google Lens

• Речевой ИИ (Natural Language Processing AI, NLP AI) распознает, анализирует и воспроизводит человеческую речь. Например, голосовые помощники могут вести диалог в режиме реального времени и давать ответы на вопросы. Онлайн-переводчики вроде Google Translate также используют алгоритмы обработки естественного языка для автоматического перевода текстов.

• Диагностический ИИ (Diagnostic AI) в основном используют в медицине для выявления заболеваний и точной постановки диагнозов. Среди других сфер применения — мониторинг состояния оборудования на производстве, анализ сетевого трафика на крупных веб-сайтах для выявления киберугроз и аномалий.

Как выбрать ИИ в маркетинге?

Не все ИИ, которые мы рассмотрели выше, целесообразны для использования в сфере маркетинга. Понимая особенности каждого типа, можем выделить несколько надежных помощников, которые пригодятся диджитал-специалистам:

1. Прогнозный искусственный интеллект для анализа исторических данных, выявления закономерностей и предсказания будущего поведения клиентов.
2. Разговорный искусственный интеллект для обработки запросов клиентов и предоставления своевременных ответов.
3. Генеративный ИИ для создания различных типов контента.  

Выбор конкретного ИИ-инструмента зависит от текущих потребностей и целей бизнеса. Прежде всего необходимо определить сферы, которые нужно усовершенствовать/автоматизировать: взаимодействие с клиентами, создание рекламных креативов, анализ больших объемов данных. При дальнейших поисках руководствуйтесь следующими рекомендациями:

• Убедитесь, что выбранная платформа интегрируется с вашей CRM-системой, социальными сетями или веб-сайтом.
• Инструмент должен быть простым в использовании: команда должна обладать достаточным уровнем технических знаний для эффективной работы с ИИ.
• Выбранная платформа должна соответствовать требованиям по конфиденциальности данных.
• Ознакомьтесь с отзывами пользователей платформы и реальными кейсами использования инструмента в бизнесе.
• Оцените затраты на использование инструмента в сравнении с ожидаемой выгодой.
• По возможности воспользуйтесь бесплатной пробной версией инструмента, чтобы убедиться, что он соответствует потребностям бизнеса.

Выводы: что ждет ИИ в будущем?

Искусственный интеллект прошел долгий путь с момента появления самого понятия до сегодняшнего дня, когда большинству достижений мы уже мало удивляемся. Очевидно, что с каждым годом технологии будут приобретать все большую огласку. Так, к ИИ-гонке присоединяются новые игроки: Meta AI от материнской компании, Qwen 2.5-Max от Alibaba, DeepSeek. 

Последний, кстати, имеет большой потенциал стать полноценным конкурентом OpenAI. Компания предлагает инструменты для маркетологов, а именно: Genius.AI (тексты, планирование кампаний), AdTrend (анализ рынка) и 

CRM-X (управление продажами). Стартап признан одним из самых перспективных в 2025 году по версиям AI World Summit и TechAsia Awards, а стоимость компании оценивается в $2.8 млрд.

Среди основных тенденций развития ИИ в будущем:

• Развитие общего искусственного интеллекта (AGI), способного выполнять широкий спектр задач на человеческом уровне или даже лучше. 
• Усиление внимания к разработке технологий, что учитывают эмоциональные состояния, мотивации и желания пользователей.
• Развитие автономных решений в различных отраслях общества: от беспилотных транспортных средств и дронов до роботов, которые могут работать независимо.
• Интеграция ИИ с другими технологиями, например интернетом вещей (IoT) и блокчейном.
• Продолжение совершенствования технологий генеративного ИИ для создания уникального контента.

Как мы видим, пока до сценария с восстанием умных машин еще далеко. Однако, человечество должно руководствоваться этическими стандартами и избегать предвзятости при обучении алгоритмов. А бизнесы, которые придерживаются баланса между новейшими технологиями и человеческой креативностью, смогут опередить конкурентов и оставить память о себе в мыслях клиентов.

• AI
• Marketing