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让技术直接转化成艺术，一个例子是用机器作画： 如果你让机器画一只红身子、黄尾巴的鸟，你可以让机器先看很多鸟的照片，学习其中规律，当机器画出这只鸟时，不仅遵循了这些规律，可能还会“创造”出一只新的鸟，以前是不存在的、或者你从未见过的。 另一个例子就是风格转换，给机器一张风景照，它能“再创造”，把图转成梵高风格的画作。 关于AI（Artificial Intelligence 人工智能），你可能还有不知道的事。 2017腾讯智慧峰会9月12日在上海世博中心举行，今年腾讯智慧峰会迎来了创办十周年的里程碑，本届峰会上，腾讯提出ONE TENCENT理念，整合全腾讯营销平台优势赋能品牌营销，打通营销全链路，打造融合、共生的营销生态。“对于技术和数据的运用，已经是当下和未来营销最核心的竞争力。”腾讯公司副总裁郑香霖在开场演讲时强调了这一点。 那么AI可以做营销吗？当然可以！ AI能做完整的用户画像，从用户在什么场景，做过什么，喜欢什么、到预测他们将来可能对什么感兴趣。 AI能做复杂的数据整合，将用户不同时间、场合做过的事情，跨越时间和平台维度再联系起来。 AI还能给出精准的预测，上面做完用户画像和数据整合后，就回到精准的预测和推荐…… 9月12日腾讯智慧峰会上，腾讯AI Lab主任张潼在和腾讯公司副总裁郑香霖以及MarTech概念创始人斯科特·布林克尔（Scott Brinker）对谈时，对AI的功能作了新的解读。 怎么样用科技来达到更深刻的用户洞察？在郑香霖的主持下，人工智能领域的顶尖科学家张潼和美国技术营销领域大师级人物斯科特·布林克尔，进行了一场高端对话。 张潼表示，“AI作为一个核心的技术能力，其实能在金融、医疗和广告等非常广泛的领域应用。如果单从广告营销出发，我认为AI很大的价值在于个性化。”斯科特·布林克尔则强调说，“做市场营销谈到科技可能会有些怯场，过去做市场营销的时候都是靠猜，很多钱都是浪费的。做科技、科学是使用科学验证方法去衡量结果，再根据这样的结果去做决策，这是非常有价值的。” 从左到右：腾讯AI Lab主任、人工智能领域顶尖科学家张潼、腾讯公司副总裁郑香霖、MarTech概念创始人Scott Brinker。 以下是对谈精彩内容回放，如果你错过了9月12日腾讯智慧峰会，这场大咖思想火花的碰撞，一定要看： 张潼：很多人说去年是人工智能元年，其中一个标志性的事件就是AlphaGo战胜了李世石。腾讯很早就开始运用人工智能的技术，去年正式成立了AI Lab，也是表明了我们对于AI长远投资的决心。 我们的工作是基础研究和应用探索的结合，希望为腾讯打造全面AI能力，并为产品及业务部门提供AI技术支持。我个人偏向基础研究，这里分为四大领域：机器学习，是让机器向人一样去思考；计算机视觉，让机器学会去看；语音识别，让机器会听；自然语言处理则是让机器学会理解语言和展开对话。每个领域代表一个AI基础研究方向，又能进行深层次的研究拓展。 结合腾讯独有场景和业务优势，我们还提出四大应用领域：内容AI，比如天天快报的新闻推荐；游戏AI，比如围棋AI“绝艺”；社交AI，比如对话机器人；以及平台工具型AI，主要是开放我们AI能力。 我们的技术应用到了上百个腾讯的产品里，包括微信、QQ、QQ音乐、天天快报和应用宝等。 郑香霖：非常感谢张潼老师，我们现在开始第一个环节，很简单围绕三个关键词“技术”Technology、“生态”Ecosystem、“平台”Platform，所以我希望请两个大师跟大家分享一下他们从AI、MarTech的角度跟大家分享一下。 斯科特·布林克尔：我认为所有的技术非常让人激动，这些技术并不是分开的，现在所有的技术都是连接在一起的，对我们来说是全新的体验，并不仅仅是对于营销专家来说，对用户来说也是全新的体验。 比如说广告技术方面，过去只是用来管理广告，现在我们发现广告技术不同的触点只是刚刚开始，我们可以分享不同的数据，有更好的管理客户数据的关系 张潼：我觉得这个还是很有意思的。AI作为一个核心的技术能力，其实能在金融、医疗和广告等非常广泛的领域应用。如果单从广告营销出发，我认为AI很大的价值在于个性化。通过把多场景中的多数据进行系统整合、分析和预测，覆盖了整个用户体验流程。这里的能力主要体现在三块： AI能做完整的用户画像，从用户在什么场景，做过什么，喜欢什么、到预测他们将来可能对什么感兴趣。 AI能做复杂的数据整合，将用户不同时间、场合做过的事情，跨越时间和平台维度再联系起来。 AI还能给出精准的预测，上面做完用户画像和数据整合后，就回到精准的预测和推荐，这里涉及到我从事的研究——机器学习和大数据。互联网广告所做的精准营销，要在用户的当时的应用场景里，匹配最相关的广告。这要考虑成百上千亿的变量，从百亿到千亿的数据中让机器学习规律，如此庞大的数据规模，只有匹配优秀的机器学习模型才能进行处理。AI模型在这个过程中还会不断迭代升级，再给出更精准的分析和推荐，形成一个良性闭环。 有趣的是，这个研发迭代的过程，我们也借鉴了小步快跑的互联网思维，以一天一个周期、一星期一个周期，不断优化和升级。我认为这种方法，也可以在更广泛的场景和模式下被借鉴。  9月12日，在2017腾讯智慧峰会上，郑香霖（左一）主持了张潼（中）和Scott Brinker之间的对话。腾讯供图 郑香霖：第二个大的题目像我们说的营销，简单介绍一下Scott ，他本身是玩音乐的，他自己本科是读音乐的，他现在是做MarTech，张潼老师的艺术细胞我们还没发现，这是另外的话题。 想请两位表达一下关于这个技术不管是AI还是MarTech，你们觉得最终是科学存在越来越少还是会有很大的贡献在里面？ 斯科特·布林克尔：我认为是两者都有，最终来说应该是科技和技术都有。做市场营销谈到科技可能会有些怯场，最重要是找到真相。在过去做市场营销的时候都是靠猜，很多钱都是浪费的。做科技、科学是使用科学验证方法去衡量结果，再根据这样的结果去做决策。这是非常有价值的，对于市场营销来说是非常好的工具，但这是不够的。我们还需要很多的创造，我们还需要去讲述新的技术，还需要去连接用户。 现在来说技术算法是没有办法让我们做到的，对于市场营销者来说两边都要做不管是从意识方面，科技方面也要做。一方面我们要有愿景，需要实现愿景的话用科技的验证方法看一下要达到我们所设想的目标如何通过技术手段达到。 张潼：我认为AI、程序化、计算机的共同之处，是会有目标，且目标可被优化。 当我们把不确定性的、表现不出来的内容，定义为可以反馈的技术变量时，AI就能学习和创造，从而让技术和艺术更好的结合，甚至是互相转化。 让技术直接转化成艺术，一个例子是用机器作画。如果你让机器画一只红身子、黄尾巴的鸟，你可以让机器先看很多鸟的照片，学习其中规律，当机器画出这只鸟时，不仅遵循了这些规律，可能还会“创造”出一只新的鸟，以前是不存在的、或者你从未见过的。另一个例子就是风格转换，给机器一张风景照，它能“再创造”，把图转成梵高风格的画作。当你定义好能进行反馈的技术变量，机器就能学习和“创造”。 技术还能辅助创意工作，把一些数据量大、重复性强、能量化的工作交给机器，比如数据的分析与衡量；而人专注于创意性强、复杂性高的工作，比如想出一个好的big idea。
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