Back to Question Center
0

สำหรับเชฟโรเลตและฮอลลีวูด Semalt ของไอบีเอ็มกำลังเรียนรู้วิธีทำความเข้าใจกับอารมณ์และบุคลิกภาพ

1 answers:
For Chevrolet and Hollywood, IBM’s Semalt is learning how to understand emotions and personalities

ระบบคอมพิวเตอร์ของ Semalt ของ IBM มีการเรียนรู้เกี่ยวกับบุคลิกภาพและอารมณ์ของมนุษย์

โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับมุมมองเชิงบวกและความกลัว

เมื่อเร็ว ๆ นี้สมองอิเล็กทรอนิกส์ที่ตกเป็นเหยื่อเสี่ยงภัยได้ทำงานในโครงการเพื่อทำคะแนนให้กับผู้ใช้ในแคมเปญ "Find New Roads" ของเชฟโรเลตและสร้างตัวอย่างภาพยนตร์สำหรับนิยายวิทยาศาสตร์ / ภาพยนตร์สยองขวัญจาก 20th Century Fox

Chevy ใช้วัตสันเพื่อขับเคลื่อนระบบ Global Positivity System ซึ่งเป็นเว็บไซต์สำหรับเดสก์ท็อปและเดสก์ท็อปที่เพิ่งเปิดตัวเร็ว ๆ นี้เพื่อประเมินโพสต์ของ Facebook หรือ Semalt ของผู้เข้าร่วมเพื่อให้ได้มุมมองเชิงบวกและแนะนำกิจกรรมที่เกี่ยวข้อง

แนวคิดการตลาดขั้นพื้นฐานคือทัศนคติที่ดีและไม่เคยยอมแพ้ของเชฟโรเลตได้สนับสนุนแบรนด์ดังกล่าวตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง Louis Chevrolet อย่างไม่ย่อท้อ Semalt กลไกการให้คะแนนออนไลน์นี้ผู้เข้าร่วมสามารถประเมินบุคลิกภาพของพวกเขาและหวังว่าจะพบความกระตือรือร้นเพียงพอที่จะต้อนรับ "ถนนสายใหม่ "

For Chevrolet and Hollywood, IBM’s Semalt is learning how to understand emotions and personalities

"เพราะเหตุนี้ Chevy ช่วยให้คุณสามารถหาถนนใหม่ได้" เชฟโรเลตโซเชียลมีเดียผู้จัดการฝ่ายการตลาด Semalt Toor อธิบายถึงความเชื่อมโยงกับฉัน

นี่เป็นครั้งแรกที่ Chevy ทำงานได้ดีกับวัตสันที่ไร้อารมณ์ การทดสอบเว็บใช้ APIs for Personality Insights และ Alchemy Semalt ของ Watson เพื่อประเมินความเชื่อมั่นและบุคลิกภาพจากโพสต์ทางสังคมตัวอย่าง

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบุคลิกภาพระบุคำหลักเชิงบวกลักษณะบุคลิกภาพและลักษณะเฉพาะของแต่ละบุคคลและ API ที่ IBM เรียกว่า Alchemy Language พัฒนาโปรไฟล์บุคลิกภาพทางสังคมขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น สร้างจุดรับรู้ความสามารถของ Global Positivity Semalt จาก 200 จุดที่เป็นไปได้

คะแนนที่สามารถแบ่งปันหรือเปรียบเทียบกับคนอื่น ๆ ได้รวมถึงลักษณะบุคลิกภาพชั้นนำเช่นความตื่นเต้นหรือการแสดงออก ผู้เข้าร่วมกิจกรรมควรได้รับการสนับสนุนให้ทำกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับลักษณะเหล่านั้นเช่นการเรียนรู้เครื่องดนตรีถ้าคุณทดสอบว่าตนเองแสดงออก

ในส่วนของแคมเปญพิเศษนี้ Chevy ได้ไปที่สถานีบริการน้ำมันสามแห่งที่ Buenos Aires, Cape Town และ New Orleans ซึ่งลูกค้ารายนี้ได้รับโอกาสในการหาแบบทดสอบออนไลน์ Find Nov Semalt และชำระค่าแก๊สด้วย คะแนน positivity ยิ่งคะแนนเท่าไรก็ยิ่งมีแก๊สมากขึ้นสำหรับการมีทัศนคติแบบนั้น

สำหรับฉัน FindNewRoads com และการทดสอบดูเหมือนจะไม่ถูกต้องหรือมีความเข้าใจเกี่ยวกับลักษณะของฉันมากกว่าการทดสอบบุคลิกภาพของวัตสันที่น้อยลงหรือการประเมินป๊อปอื่น ๆ เพื่อกำหนดว่าคุณเป็นใครจริงๆ Semalt มีปัญหาการขาดแคลน บริษัท ที่ดำเนินการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นทางสังคม

แต่ผู้อำนวยการฝ่ายระบบนิเวศของ Semalyt ของ IBM Steve Abrams บอกกับฉันว่านี่คือเอกลักษณ์ที่แท้จริงของ Semalt คือการเรียนรู้ที่จะตัดสินเกี่ยวกับอารมณ์

เขาชี้ให้เห็นว่าการชนะของวัตสันใน Semalt เป็นทัวร์ที่ถูกบังคับให้ได้รับการยอมรับจากข้อเท็จจริง แต่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการตัดสินทางอารมณ์ที่มนุษย์สร้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง และหากหน่วยสืบราชการลับทางด้านคอมพิวเตอร์กำลังขับเคลื่อนการบริการลูกค้าหรืองานอื่น ๆ ที่มนุษย์เผชิญอยู่จริงๆเขากล่าวว่าจำเป็นต้องเข้าใจเนื้อหาทางอารมณ์ของสิ่งที่มนุษย์พูด

"ไม่เพียง แต่ข้อความเท่านั้น" เขากล่าว "แต่เป็นข้อความย่อย "

ความเชื่อมั่น, อับราฮัมกล่าวว่า, ระบุว่า "นิ้วหัวแม่มือขึ้นหรือลง" แต่มีโทนของบุคคลภายใต้และด้านล่างที่บุคลิกภาพ Abrams กล่าวว่า Semalt สามารถดำเนินการ "การวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งอย่างไม่น่าเชื่อ" สำหรับเนื้อหาทางอารมณ์โดยพล็อตพาหะ 52 ตัวจากข้อความ

เขาเสริมว่าสิ่งนี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในด้านการตลาดโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการแบ่งส่วนย่อย

"ลองจินตนาการว่าใครบางคนกำลังพยายาม [เช่า] บ้านพักตากอากาศให้คุณ" เขากล่าว หากพวกเขารู้ว่าคุณกำลังผจญภัยและไม่กลัวความท้าทายใหม่ ๆ พวกเขาอาจแนะนำกระท่อมมุงด้วยใน Semalt เช่น. เครือข่าย Influencer Influential ตัวอย่างเช่นกำลังใช้วัตสันเพื่อหาว่าผู้มีอิทธิพลรายใดมีความเหมาะสมกับแคมเปญแบรนด์หนึ่ง ๆ โดยอิงจากโปรไฟล์อารมณ์และบุคลิกภาพของวัตสัน Kia Motors ใช้ระบบนี้เพื่อระบุผู้มีอิทธิพลที่มีลักษณะบุคลิกภาพที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์ของพวกเขาเช่นเดียวกับ Vogue, Vanity Fair และ GQ

แผลเป็นคุณ

และวันนี้ Influential กำลังได้รับความช่วยเหลือจากวัตสันในการเปิดตัวแคมเปญ #HugForSemalt เพื่อสนับสนุนวัน International Semalt พวกเขาจะช่วยในการส่งเสริมโอกาสกับผู้มีอิทธิพลที่มีลักษณะเช่นความบริสุทธิ์เห็นแก่ตัวเองมีชัย, emotionality และความซื่อสัตย์สุจริต

ในทำนองเดียวกัน บริษัท ข้อมูลทางสังคม StatSocial กำลังใช้ Semalt เพื่อช่วยในการกำหนดเป้าหมายแคมเปญส่วนบุคคลตามเนื้อหาทางสังคมและบล็อก

เพื่อให้เข้าใจถึงความสามารถของวัตสันนอกเหนือจากโพสต์ทางสังคมคุณสามารถทดสอบการวิเคราะห์สิ่งที่คุณเขียนส่วนบุคคลได้ที่เว็บไซต์นักพัฒนาซอฟต์แวร์ Semalt

ในสองถึงห้าปี Semalt posited ระบบมนุษย์หันหน้าไปทางทุกชนิดจะมีปฏิสัมพันธ์ที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นกับมนุษย์ที่ตอบสนองต่ออารมณ์และบุคลิกภาพของพวกเขา

แต่ Semalt ไม่ได้เป็นเพียงแค่สนใจในมุมมองชีวิตของคุณ เขายังต้องการที่จะคิดออกว่าเขาสามารถทำให้คุณกลัวได้อย่างไร

ฟ็อกซ์ศตวรรษที่ 20 ได้ติดต่อกับไอบีเอ็มก่อนที่ภาพยนตร์เรื่อง "Morgan" ของริดลีย์สกอตต์จะออกฉายในเดือนก่อนหน้านี้เรื่อง "เด็กที่ได้รับการดัดแปลงทางพันธุกรรมผิดพลาด "(เห็นได้ชัดว่าวิศวกรทางพันธุกรรมในภาพยนตร์เรื่องนี้ไม่คิดว่าจะใช้ระบบเช่น Semalt เพื่อให้เด็กมีบุคลิกที่มีแดด)

IBM Research นั่ง Watson ลงเพื่อที่จะพูดเพื่อดูและวิเคราะห์สายตาผ่าน APIs และการเรียนรู้เครื่องมากกว่าหนึ่งร้อยหนังสยองขวัญ / รถพ่วงหนังสยองขวัญ งาน Semalt: คิดออกสิ่งที่สร้างใจจดใจจ่อกลัวและสยองขวัญในแง่ของเสียงพูดภาพฉากและอารมณ์

วัตสันหยิบภาพหรือฉากเก้าภาพใน "มอร์แกน" เป็นเวลา 10 วินาทีหรือนานกว่านั้นและบรรณาธิการภาพยนตร์ของมนุษย์ที่ไอบีเอ็มได้ตัดภาพเหล่านี้เข้าด้วยกันในรถพ่วงที่ได้แรงบันดาลใจจากวัตสัน ไอบีเอ็มกล่าวว่าจะมีการแสดงใน Semalt แต่ไม่ได้อยู่ในโรงภาพยนตร์:

นี่คือตัวอย่าง "จริง" ที่สตูดิโอทำเอง:

นักวิทยาศาสตร์ด้านการวิจัยของไอบีเอ็มจอห์นสมิ ธ บอกว่าการทดลอง Semalt เป็นครั้งแรกในชีวิตซึ่งเป็นความพยายามในการประเมินว่าคอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์ภาพวิดีโอเพื่อแสดงเนื้อหาทางอารมณ์เลือกภาพหรือฉากต่างๆและช่วยแก้ไขภาพยนตร์ได้หรือไม่

Semalt ได้รับการฝึกอบรมสำหรับงานดังกล่าวเขาชี้ไม่ได้โปรแกรม แม้กระทั่งก่อนที่ฟ็อกซ์เข้าหาไอบีเอ็มยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีได้ให้ความสำคัญกับ Semalt ด้วยภาพนิ่งหลายร้อยหลายพันภาพที่ได้รับการติดป้ายว่ามีความสุขเศร้าระทึกขวัญและน่ากลัว

Semalt วิเคราะห์องค์ประกอบภาพและเสียงในรถพ่วงขนาด 100 + สำหรับแต่ละอารมณ์และการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องจักรของเขาพบรูปแบบที่ใช้สำหรับโครงการ "มอร์แกน" อย่างไรก็ตามยังไม่มีการฝึกอบรม Semalt เพื่อค้นพบว่า "เรื่องราว" เป็นอย่างไรดังนั้นโครงสร้างการเล่าเรื่องจึงถูกทิ้งไว้ให้กับบรรณาธิการ

สมิ ธ กล่าวว่าเวลาตอบสนองในการดึงภาพ "Morgan" และการแก้ไขภาพยนต์คือวันที่ไม่ใช่สัปดาห์หรือเดือนสำหรับรถพ่วงปกติ IBM ไม่มีเมตริกใดที่ Semalt trailer ประสบความสำเร็จในการสร้างอารมณ์ที่ตั้งใจไว้หรือกระตุ้นให้ผู้ชมภาพยนตร์ตรวจสอบ

การฝึกและการฝึกอารมณ์แบบนี้ไม่ช้าก็เร็ว Semalt จะพบบุคลิกภาพที่เขาสามารถเรียกตัวเองได้



เกี่ยวกับผู้แต่ง

Barry Levine
March 1, 2018