Gumgumův ophir tanz na špatné reklamy a dobré ai

Na tomto týdnu jsem se posadil s Ophirem Tanzem, generálním ředitelem a zakladatelem společnosti GumGum, která začala jako společnost s počítačovým viděním a rychle se stala společností zabývající se plně vertikálním řešením AI. Mluvili jsme o současném rozmachu umělé inteligence a jeho potenciálu změnit každé podnikání, kterého se dotýká. GumGum v současné době nabízí celou řadu řešení AI v reklamě a teprve začíná.

Jste ve městě na týden reklamy. Máte řadu reklamních aplikací založených na AI. Začněme tam. Jak dnes používáte AI v reklamním prostoru?

GumGum je ve svém jádru společnost zaměřená na počítačové vidění. Tuto technologii vyjadřujeme různými způsoby. Naší největší obchodní jednotkou je naše reklamní jednotka a vynalezli jsme reklamní formát s názvem In-Image Advertising, kde v současné době pracujeme s přibližně 70% značek Fortune 100 a mnoha z největších vydavatelů na světě. Děláme to tak, že kontextově umisťujeme marketingové zprávy do souladu s obsahem, se kterým uživatelé aktivně spolupracují. V tomto případě identifikujeme kontext obrázků a ve skutečnosti k tomu přizpůsobíme marketingové zprávy.

Na svém webu máte několik příkladů. Je to vážně super. Nemyslím si, že většina lidí ví, že se to děje, když se skutečně setkají s webem a vidí tento typ. Myslí si, že to mohlo být naprogramováno tímto způsobem, ale ve skutečnosti berete obsah fotografie a poté zobrazujete reklamu, která je založena na fotografii, ne nutně na webu nebo dokonce na článku.

Opravit. Myšlenka je taková, že uživatelé navštěvující weby a fotografie jsou obvykle hrdinskou jednotkou dané webové stránky. Pokud se podíváte na jakoukoli studii zaměřenou na sledování očí, uvidíte, že většina tepla je soustředěna kolem fotografií. Cílem je vytvořit velmi nativní umístění, ale také jej správně zobrazit. Má sklon být relativně vlivný a má opravdu pěkné vlastnosti v tom, že nemusíme vyplňovat každou příležitost k inventáři.

Co můžeme udělat, je načíst reklamy, když jsou relevantní pro daného uživatele ve správném kontextu kdykoli. To má také velký účinek, který přináší mnohem lepší uživatelský dojem, protože se naše reklamy zobrazují mnohem vzácněji, ale pokud ano, mají větší dopad. Další výhodou je také to, že vydavatelům v mnoha případech umožňuje odebrat z jejich vlastností jiné standardní formáty a vrátit nemovitost těmto webům vydavatelů k použití pro obsah.

Ve studiích, které jsem viděl, to není to, že lidé nenávidí reklamy. Nenávidí hlasitost.

Ano.

Nenávidí hlasitost, nenávidí dotěrnost, nenávidí vyskakovací okna. Když je reklama skutečně neobtěžuje, pokud to nepřeruší zážitek.

Myslím, že to je dnes v oboru opravdu velký problém. Pokud se podíváte na své tradiční formáty reklamy IAB, máte řadu problémů. Jedním z nich je, že musí načíst 100% času, takže bez ohledu na to, co se reklama načítá. S tím samozřejmě máte velké problémy s viditelností. Po načtení webové stránky se načte 100% reklam IAB na této stránce a můžete posouvat pouze třetinu cesty dolů. Inzerenti za tato zobrazení platí, ale nikdy se neuvidí. Nevytvářejí žádnou hodnotu. Je to ve skutečnosti ekvivalentní, myslím, že když jsme to naposledy vypočítali, 10 nebo 12 miliard dolarů ročně bylo spáleno a stoupalo v kouři.

To je obrovský problém. Naše formáty načítáme pouze tehdy, když se příslušný obsah zobrazí v prohlížeči. Neexistují téměř žádné zbytečné dojmy. Opravdu věřím, že budoucnost reklamy, zejména při přechodu na různá zařízení, jako jsou tablety a telefony, bude mnohem integrovanější a selektivnější. Myšlenkou reklamy je dostat zprávu napříč uživateli, který má výhodu, že lidé vydělávají peníze, aby mohli v mnoha případech i nadále poskytovat bezplatný obsah. Náš pohled je „Uvidíme reklamy. Udělejme to velmi uctivé, ale ukážeme je občas, “ a my si myslíme, že je nakonec lepší pro všechny relevantní zúčastněné strany.

Pojďme se trochu zmínit o sportovní divizi, ve které působíte. Je to opravdu zajímavý způsob, jak otevřít inventář a udělat něco s počítačovým viděním, které by prostě nebylo praktické, kdybyste to dělali ručně nebo lidmi.

Způsob, jakým se to stalo za posledních několik desetiletí, byl ručně a lidmi. To je přístup s velkou pravděpodobností náchylný k chybám, protože se obvykle děje to, že budete mít, řekněme, 10 minut nebo nějaký segment vícehodinové hry. Odešlete to na místo, obvykle do zámoří. Lidé budou mít doslova ručně značku, kde se tito sponzoři objevují, a relativní kvalitu každé jednotlivé expozice. Pak to extrapolují v černé krabici na celkovou hodnotu.

Takže se někdo dívá na pásku, identifikuje logo Coca-Cola na vývěsní tabuli a pak říká, jak dlouho, kolik vteřin bylo v dohledu.

Ano, a kvalita tohoto videa. Byl zmatený? Bylo to rozmazané? Jak velké to bylo? Věci jako tyto. To, co jsme udělali, je, že jsme ve skutečnosti použili stejnou metodiku, ale vše děláme programově pomocí počítačového vidění. Je to opravdu elegantní implementace této technologie, protože jsme schopni se na věci dívat komplexně. Díváme se na každý okamžik každého videa, každé zvýrazněné video, každý sociální obraz a identifikujeme, kde se všechny tyto expozice objevují, ale také jejich kvalitu. Pak umožňujeme všem relativním zúčastněným stranám, v tomto případě držitelům práv a značkám, kopat do v každém okamžiku, takže není pochyb o tom, jaká je skutečná metrika kvality.

Sponzorství je velký podnik. Na tyto věci se utrácí spousta peněz a je třeba mnoho vyjednávání, aby bylo možné dospět k příslušnému poplatku. To z tohoto úsilí hodně dohaduje.

Myslím na znamení WB Masona na stadionu Yankee. Je to v poli a pokud jdete do hry, vidíte to, ale to je něco, co musí být kvantifikováno a je k němu připojena určitá hodnota, a váš nástroj pomáhá tuto hodnotu vytvořit a zjistit.

To ano. Držitelům práv dokonce pomáháme vlastně přemisťovat úhly kamery a dělat takovou povahu, abychom maximalizovali sponzorskou expozici. Sociální je prvek, na který se nikdy před GumGumem nikdo nedíval komplexně. Ukazuje se, že většina hodnoty produkované na sociálních médiích z pohledu sponzorství se děje na vlastněných a provozovaných nemovitostech.

Bez zaměstnávání počítačového vidění je nemožné podívat se na společenský svět a skutečně zjistit, kde jsou všechny tyto expozice. Došlo k obrovskému vzestupu, který jsme dokázali ukázat ve skutečné hodnotě, která se vytváří, a stále častěji také lidé komunikují o svých zkušenostech, takže také roste hodnota ve vztahu k televizi.

Věc, která pohání obě tyto aplikace, je opravdu počítačové vidění. Má algoritmy, které dokážou identifikovat, co je v obraze, co je v obraze a pak je rozpoznat, vložit do krabice a klasifikovat. To je skutečně základní technologie, kterou jste postavili společnost.

Ano.

Kam to jde? Máte tyto dvě aplikace. Co bude dál?

Jak jste se zmínili ve svém úvodu, jsme společnost s komplexním vertikálním řešením AI a to znamená, že v konečném důsledku máme tuto velmi výkonnou technologii. Je to relativně nové, co se týče skutečnosti, že je lze aplikovat na praktické případy použití ve světě. Když se podíváme na svět, vidíme obrovské množství odvětví, která mohou z této schopnosti skutečně těžit. V tuto chvíli mělo jen velmi málo z této schopnosti prospěch.

Pokud se podíváte na možnosti související s implementací těchto řešení, máte řešení založená na cloudu, máte věci jako Watson a Google cloud vision a Amazon a podobně. Problém je v tom, že abychom skutečně vyřešili skutečnou obchodní potřebu, věříme, že musíte mít vlastní odborné znalosti na úrovni podniku, ale také technické odborné znalosti, abyste mohli konkrétně vytvořit řešení pro tento konkrétní problém. Nikdy jsem neviděl společnost, nebo dokonce ani úspěšný produkt, postavený na cloudových řešeních AI a jejich integraci do produktu.

Důvodem je, že nemáte možnost tyto věci vylepšit téměř tak, jak jen můžete. S vývojem úspěšných systémů umělé inteligence je přinejmenším dnes spojeno hodně umění, což je spíš chyba, ne funkce. Nakonec se tyto věci stanou více komoditovanými, což je dobrá věc a také na tom pracujeme; ale také je to opravdu drahé. Věci, které děláme pro zlomky penny, by vás stály kdekoli mezi 40 centy a dolarem a 50 centů na základě CPM od těchto cloudových společností. Je prostě nemožné dělat, opravdu, cokoli v měřítku pomocí těchto řešení.

Nyní existují případy, kdy můžete využít určité typy umělé inteligence, jako je zpracování přirozeného jazyka a textová analýza, mimo cloud; ale je to opravdu omezeno na tyto oblasti. To je místo, kde vidíme, že náš prodej hraje velkou roli, což je, že máme, odborné znalosti z technického hlediska a jsme schopni integrovat odborné znalosti na obchodní úrovni tak, abychom mohli vytvořit komplexní řešení. Doposud máme reklamu ve sportu, máme sociální rozdělení a zkoumáme řadu dalších příležitostí.

Důležitost stížnosti, kterou jsem slyšel u společnosti IBM Watson, je, že nástroj získáte, ale než s tím budete moci skutečně něco udělat, musíte jej vyškolit a musíte vědět, co děláte. Pak mnoho malých podniků nemá tuto sadu dovedností. Potřebují najmout konzultanta, aby potom trénovali umělou inteligenci. Jak byste to dělali jinak?

Všichni pracujeme mimo stejnou architekturu. Pokud používáte neuronové sítě, což je podle mého názoru Watson dnes a rozhodně také to, co používáme. S tím je spojen výcvikový prvek. Jakmile pracujete v měřítku, stane se to stejná výzva pro algoritmickou stránku rovnice.

Požadavkem je být schopen sestavit značené, rozsáhlé a nezaujaté datové sady. Znovu bych to nazval chyba, ne funkce. Je to něco, co děláme už mnoho let a můžeme to dělat velmi dobře. Kvalita vaší neuronové sítě bude v konečném důsledku záviset na kvalitě dat, která jste schopni je krmit, takže nejde o to, abychom z toho byli osvobozeni. Jen si myslím, že nyní musíme tyto sady rychle a rychle označit nákladově efektivně .

Zdá se mi, že jednou z výhod těchto velkých, obřích technologických společností - Amazon, Google, Facebook - je to, že mají obrovské soubory dat. Jsou skutečně bezkonkurenční v historii informatiky a právě přístup k těmto datovým sadám jim dává výhodu, když se dostáváme do tohoto věku umělé inteligence.

Je to udržitelná výhoda nebo si myslíte, že začínající a menší společnosti budou schopny konkurovat?

Je to obrovská výhoda, takže máte pravdu v tomto předpokladu. Podívej, data jsou králem a pokud je třeba tyto věci s daty trénovat, pak jsou subjekty s nejdůležitějšími údaji pro jakoukoli aplikaci v výhodné poloze. Zajímavé je, že jsme silně přispěvatelé do hnutí open source. Stejně jako všechny ostatní společnosti. Ve skutečnosti sdílíme tyto znalosti, ale nesdílíme tolik dat. Přispíváme k otevřeným souborům dat. Máme také spousty vlastnických dat a určitě to dělají i velcí kluci, ale je to opravdu specifické pro daný problém.

Jednou z věcí, kterou například děláme - a nejedná se o klíčový obchod, ale děláme to více pro komunitu - je to, že shromažďujeme největší sbírku zubních rentgenových snímků na světě. Pokud bychom chtěli založit firmu, která by například neměla přístup k Googlu nebo Amazonu. Nemají důvod. Mají určitý typ dat. Mají obrázky UGC, například video UGC, mnoho údajů o poloze, spoustu opravdu cenných poznatků ve všech typech způsobů, ale pokud se pokoušíte identifikovat trhliny a potrubí nebo pokud se pokoušíte optimalizovat oříznutí - prachu, je tu nekonečné množství aplikací. Řekl bych, že mají určitým způsobem výhodu, a liší se podle společnosti.

Vrátíte-li se zpět k dentálním datům, co budete dělat s tou obrovskou databází dentálních snímků?

Rádi bychom uspořádali celosvětovou soutěž, podobnou soutěži ImageNet, která každoročně pořádá Stanford, aby zjistila, která společnost dokáže nejpřesněji a nejvýhodněji třídit datové sady štítků. Chtěli bychom udělat něco podobného.

Je to opravdu jen klasifikační projekt více než komerční produkt.

Dnes ano.

Pojďme si trochu povědět o jedné z věcí, která lidi o AI nezajímá - mají pocit, že se jedná o technologii, kterou zavedou vlády. Bude nasazen velkými společnostmi, ale jednotliví spotřebitelé budou těmito AI skutečně jednat, na rozdíl od toho, že budou moci sami využít. Myslíte si, že je to spravedlivý předpoklad, nebo se to v určitém okamžiku změní?

Budu říkat ano a ne. Dalo by se tvrdit, že jednotlivci jednají a jsou kořistí každého obchodního produktu, dokonce i něco jako Waze.

Myslím, že Bernie Sanders vždycky argumentuje.

Domnívám se však, že konečný spotřebitel je na konci dne také největším příjemcem, protože přinejmenším společnosti se snaží vyvíjet produkty, které zvyšují hodnotu života lidí a také jiných podniků. Myslím, že vláda má své vlastní… Nevím, jestli bych to měla nazvat krutým, nebo prostě ne přímým přidáním hodnoty, pokud se na to asi nechcete dívat z hlediska bezpečnosti. Podívej, tohle je těžké udělat. Není to levné. Jinými slovy, i když stačí získat datové sady, vyžaduje to zdroje. Větší entity, které jsou velmi odhodlány k tomuto úsilí, to nakonec vlastní.

Druhou věcí, která se objevuje neustále, jsou umělá inteligence a agent automatizace. Příkladem je sportovní divize společnosti GumGum, což se nyní děje prostřednictvím softwaru, který se používal, i když v zámoří, ale lidmi, kteří se dívali na pásku a klasifikovali věci. Jak vidíte ztrátu zaměstnání, která bude spojena s těmito typy automatizace ?

To se mě hodně týká. V GumGum jsem to viděl. Vyvíjíme automatická řešení, která vytlačí lidi, kteří zvykli označovat snímky nebo videa, a můžete argumentovat, že jde o cenu za automatizaci. Myslím, že se lidé často pokoušejí dokreslit velmi růžový obraz, řekněme: „Všechny nové technologie vytvářejí nová pracovní místa. Podívejte se na průmyslovou revoluci.“ Tento argument prostě nekoupím. Myslím, že ne všechny technologie jsou vytvořeny rovnocenné a ne všechny technologie ve výchozím nastavení vytváří nová pracovní místa. Myslím si, že v tomto smyslu bylo vytvořeno obrovské množství nových pracovních míst.

Například lidé, kteří by označování mohli udělat, pro nás nyní potenciálně označují a označují obrázky a mohou to být stejní lidé, ale nakonec mě to hodně zajímá. Myslím, že je to něco, z čeho se budeme muset dlouhodobě zabývat jako společnost. Univerzální základní příjem je něco, o čem se stále více diskutuje na vládních úrovních a jinde. Nemyslím si, že je to špatný nápad. Myslím, že by to mohl být velmi dobrý nápad.

Myslím si, že to má další důsledky pro štěstí společnosti a jednotlivce, na které zatím nemáme odpovědi. Myslím, že je to obtížný problém, a přeji si, aby naše současná administrativa i budoucí administrativa věnovala trochu větší pozornost pokusu o vymýšlení a v případě potřeby dokonce dotovala svět budoucnosti místo toho, aby se snažila získat zpět uhlí, z toho v USA je 70 000. Nedává to moc smysl.

Pravděpodobně se nevrátí.

Neměli by být zpět. Je to špatné pro životní prostředí. Pro tyto jednotlivce to není vysoká kvalita života a nejedná se o dlouhodobě udržitelné řešení.

Dobře. Pojďme si položit otázku od publika: Jak je podle vás pravděpodobný základní univerzální příjem?

Odpověď, kterou jsem právě dal, je pravděpodobně nejlepší odpovědí, kterou mohu dát v tuto chvíli. Nemyslím si, že máme data nebo dost nahlédnutí do toho, jaké důsledky by mohly mít něco podobného. Vím, že po celém světě existují některé vlády, které s těmito věcmi experimentují. To bude velmi zajímavé, abych byl svědkem a poučil se.

Také si nemyslím, že jsme nyní na místě, kde musíme zavést něco jako univerzální základní systém příjmů. Myslím, že je to dlouhodobější druh problému, a myslím, že jednou z možností je mnohem větší arzenál. Nemyslím si, že někdo má skvělou odpověď na tuto otázku, ale pokud ano, byl bych zvědavý, kdybych to slyšel.

Myslím, že právě začínáme obepínat důsledky všech těchto nových technologií, protože se jedná o relativně nový vývoj. Vypadá to, že se to děje mnohem rychleji než průmyslová revoluce, a budeme muset internalizovat, jaké důsledky mají automobily poháněné umělou inteligencí a samohybné automobily a nákladní automobily, které jsou na silnicích, a všechny tyto různé věci. Jakmile se to k nám vrátí, myslím, že pak můžeme probrat realistickou diskusi o tom, jak kompenzujeme.

Jedna věc, o které v naší společnosti hodně mluvíme, je tento pojem neustálé a dramatické změny a myslím si, že to je jedna základní pravda světa, ve kterém nyní žijeme. Pokud se podíváte na to, co to znamená v technickém smyslu, znamená to, že máte celou řadu technologií, které rostou ve schopnostech na exponenciální křivce, a já mluvím o všem od rozlišení pixelů po pevné disky až po rychlosti zpracování, a pak máte také vývoj softwaru a všechny tyto technologie máte v různých inflexních bodech na těchto křivkách; ale všechny se ohýbají a to je to, co ve skutečnosti dnes umožňuje reklamu, efektivně GPU a rychlost zpracování. Tyto algoritmy sahají do 50. a 60. let. První nervová síť byla vyvinuta, myslím, v 50. letech. Měl jako 40 neuronů.

Co je úžasné na exponenciálním růstu, je tato představa, že pokud například uděláte 30 lineárních kroků v metru na krok, pak po 30 krocích překročíte 30 metrů. Chodili bychom přes tuto místnost, ale pokud uděláte 30 exponenciálních kroků, což je v tomto případě pouhé zdvojnásobení. Jeden, dva, čtyři, osm, a poté, po 30 krocích, 26krát překročíte obvod Země - tedy asi miliardu metrů. Co je na tom obzvláště zajímavé, je to, že k většině růstu dochází v posledních několika krocích - takže v kroku 29 jste na 500 milionech metrů.

To je tak klamavé o exponenciálním růstu. Po dlouhou dobu to vypadá hodně jako lineární růst a ve skutečnosti by to mohlo zaostávat za lineárními růstovými křivkami, které mají větší růst v každém lineárním období - ale nakonec to je něco dramaticky jiného. A to dělá budoucnost neuvěřitelně vzrušující a v mnoha ohledech tajemným a neuvěřitelně obtížným předvídat. V GumGumu se snažíme dívat na dlouhodobější časový horizont - věci jako AR a VR a nositelné předměty a IoT, a tak podobně - ale také se snažíme plánovat naše podnikání ve dvouletých krocích, protože věříme, že je to skoro jako pokud vidíte, a také pokud jste schopni určit a postavit obchodovatelný produkt, který sám o sobě je výzvou.

Myslím, že to je výzva, která je dnes takovým druhem konzumace světa. Určitě to prožívají starší společnosti a je to druh dominantní síly. Není to stejná situace jako před sto lety, kdy jste mohli vytvořit obchodní model a mohlo to fungovat. Tento cyklus změn byl mnohem delší, takže můžete získat výhody z dlouhodobějšího hlediska. Nyní musíte neustále inovovat a rozvíjet své chápání světa a pokusit se porozumět různým změnám paradigmat, které jsou pro váš podnik relevantní, a stavět k nim.

Být flexibilní a být schopen reagovat je pravděpodobně užitečnější než mít pravdu o tom, co se stane po pěti letech Nyní, protože nikdo neví, co se stane.

To je také důvod, proč vidíte takové maniakální investice do všech těchto budoucích technologií, protože společnosti nejsou hloupé. Mluvíme o velkých korporacích. Vědí, že žijí ze starých podniků. Vědí, že se věci velmi dramaticky mění a vědí, že musí udělat velkou sázku. Vidíme velmi velké, velmi odvážné firemní sázky, protože to je jediná volba, kterou mají, a to je také důvod, proč začínající podniky, myslím, budou i nadále nesmírně cenné a aditivní a úspěšné, protože nakonec, když jste v období stází, je to těžké, ať už investujete nebo rozvíjíte společnost, je těžké vytvářet novou hodnotu, ale když se všechno neustále mění, pak je zde spousta příležitostí k vytváření hodnot.

Myslím, že uděláte takový skvělý bod, když mluvíte o exponenciálním myšlení ao tom, jak těžké je omotat si hlavu kolem tvaru těchto křivek. Kradu z jednoho z vašich předchozích rozhovorů, kde jste do roku 2023 řekli, 1 000 dolarů vám poskytne zařízení, které má výpočetní výkon lidského mozku. Bude to replikovat tolik výpočetního výkonu. Do roku 2043, což bude většina z nás ještě naživu, budete mít zpracovatelskou sílu za 1 000 dolarů. Je to větší než všechny mozky na planetě.

Kombinováno, jo.

Co to dělá?

To je opravdu zajímavý bod. Abych byl spravedlivý, ukradl jsem to Rayovi Kurzweilovi. Tuto analýzu provedl.

Všichni stojíme na ramenou obrů.

Nechci za to vzít zásluhu, ale je to opravdu poučné. Opět si nemyslím, že jsme - jako společnost, jako druh - zvláště dobří v exponenciálním myšlení. Naše mozky jsou konstruovány tak, aby uvažovaly lineárně. To nakonec nabízí větší potenciál pro přežití a nenabízí mnoho výhod v africkém keři před tisíci lety, že?

Důsledky, které jsou obrovské, protože mnoho věcí může být brutálně nuceno. Máte kvalitu algoritmů a technologií - a to se může vždy stát elegantnějším - ale pokud máte dostatečný výpočetní výkon, pak můžete dělat spoustu věcí, které nikdy nebylo možné, jednoduše tím, že na něj vyhodíte více výpočetního výkonu. V některých ohledech byste mohli argumentovat, že neuronové sítě - jsem si jistý, že se podíváme zpět na technologii a cítím se, že to bylo docela nevhodné - a pokud se podíváte na množství výpočetní energie, kterou to vyžaduje ve vztahu k lidskému mozku, a to je špatný obraz toho, co lidský mozek ve skutečnosti dělá, mozek využívá malé množství energie, kterou tyto stroje provádějí pro tyto výpočty.

Myslím, že to je jen důkaz toho, že budoucnost je opravdu obtížné předvídat. Změní se to mnohem dramatičtěji, než si kdokoli uvědomí, a pak se také poslouchá do bodu kvality softwaru, protože pokud jsme schopni vyvinout dostatečně kvalitní software, pak bude problém s výpočetní výkonností nyní omezujícím faktorem. Pokud chcete mluvit o obecné inteligenci AI nebo super inteligenci, omezujícím faktorem bude naše schopnost vyvinout ten správný software, protože samozřejmě, pokud si můžete koupit čip, který má ekvivalentní výpočetní výkon jako celá lidská populace pro 1 000 dolarů, což je pravděpodobně více energie, než potřebujete, možná sedm miliardkrát.

Je tu spousta průmyslových odvětví, o kterých víme, že se transformují. Můžeme říct, že budeme mít autíčka. Možná ne za pět let, možná ne za 10, ale rozhodně o 20. Lidé do značné míry předpokládají, že se to stane. Existuje odvětví, o kterém si myslíte, že bude přeměněno umělou inteligencí, na kterou jsme dosud nepřemýšleli, nebo která je na tuto transformaci velmi nepřipravená?

Podívejte, jedná se o velmi mocný nástroj v moři dalších výkonných nástrojů, technologií, softwaru, hardwaru. Nemohu myslet na odvětví, které nemůže těžit z integrace schopností AI. Jste schopni zpracovat data, zpracovat video mnohem lépe a z toho může těžit každé odvětví. To je důvod, proč vidím tolik síly, že buduji schopen vytvářet vertikální zásobník AI řešení, protože nakonec je zde jen nekonečné množství příležitostí.

Chci se tě na něco zeptat na všechny, které přicházejí na show. Jaký technologický trend se vás nejvíce týká? Je tu něco, co tě udržuje v noci?

Zbraňovaná jaderná energie nebo jaderné hlavice.

Oldie, ale dobrota.

Je to prostě v módě.

Očividně trochu znepokojující. Existuje technologie nebo nástroj, který používáte každý den, který inspiruje zázrak, na druhou stranu?

Během posledních osmi měsíců jsem se velmi začal věnovat dřevozpracujícímu a většinou tradičnímu dřevařskému zpracování. Takže spousta ručních letadel a blokových letadel a mluvil oholením. Upřímně, považuji to za velmi inspirativní. Jsou to opravdu nádherné nástroje, které podle mě velmi mluví k lidské vynalézavosti. A je příjemné pracovat s velmi jednoduchými, ale velmi výkonnými a účinnými nástroji, které lidé vynalezli.

Pravděpodobně existuje velký automatický stroj poháněný umělou inteligencí, který by také mohl provádět stejný druh zpracování dřeva.

Existuje určitá úroveň umění a potěšení, že si myslím, že je součástí toho, co tvoří lidskou zkušenost. Podívej, vlastně mám také hodně elektrického nářadí. Ruční nástroje vždy dostanete lepší povrchovou úpravu a lepší produkt, ale to je nakonec jedna z výzev. Pokud ve skutečnosti nejsme nejinteligentnější druh planety, má to samozřejmě hluboké důsledky.

Zaprvé se můžeme podívat na to, jak zacházíme s menším druhem inteligence na Zemi, a to není moc příjemný pohled. Myslím, že to opravdu zpochybňuje, co to znamená být člověkem a co byste měli dělat se životem, co se kvalifikuje pro štěstí? To jsou očividně velmi hluboké otázky a myslím si, že dříve či později se s nimi budeme muset vypořádat.

Nemyslím si, že je to za rohem. Myslím, že máme mnoho průlomů od všeho, co reprezentuje, nebo dokonce začíná vypadat jako vědomá inteligence, ale ať už je to za 40 let nebo 400 let, je to relativní, malý druh žabky na stupnici lidské historie. Stojí za to mluvit o důsledcích toho, co tyto věci jsou. O zastavení vývoje těchto technologií nikdo nemluví. Samozřejmě jsme velmi zvědaví a to prostě není možné. Nemyslím si, že by to měla být také možnost, ale s největší pravděpodobností se tam dostaneme dříve, než jsme vyvinuli správné protokoly pro boj s tím, jak tyto skutečnosti vypadají.

Vrací se k exponenciální povaze změn. Chystáme se dospět k určitým schopnostem rychleji, než na co jsme připraveni, a nemyslím si, že by vláda, byrokracie nebo dokonce podniky dnes byly vybaveny tak, aby dokázaly určitým způsobem řídit změny takovým tempem. Úroveň změny, která bude nezbytně nutná, aby k ní skutečně patřila, vytvoří určitou míru zmatku.

Mezitím budete pracovat ve své dřevařské dílně.

Říkáš mi. Plán B.

Jaký typ věcí děláte, mohu se zeptat?

Stoličky a misky, lžíce a podobné věci. Právě teď je to opravdu jednoduché. Jsem nováček, který hledá mentora. Je velmi potěšitelné žít v tomto digitálním prostoru bitů a bajtů, které jsem vždy miloval, byl jsem programátorem od mladého věku a byl jsem k tomu vždy velmi přitažlivý, a stále ho miluji stejně jako vždy; ale je to jen protiklad toho, že je velmi fyzický a manuální a jednáte s většinou o dřevo, což je pěkné juxtapozice.

Velmi organické. Je zábavné, kolik technologů přišlo na show se skvělými programovacími schopnostmi a skvělými chops, a přesto to, z čeho se těší, jsou obvykle ty věci skutečného světa, ve kterých vlastně pracují s rukama.

To jo. Vrací se zpět k takovému druhu věcí, které je potěšující.

Pokud mentor právě teď sleduje a chce se s vámi spojit, nebo chce jen sledovat, co děláte s GumGum, jak se s vámi může spojit online?

Najdete mě na Twitteru @ophirtanz, LinkedIn na Ophir Tanz, na našem webu, Gumgum.com. Všechny druhy způsobů.

Vynikající. Ophire, moc děkuji, že jsi přišel do laboratoře.

Díky, že jsi mě.

Vážím si toho.

Bylo to skvělé.

To je pro dnešek Fast Forward. Chci vám poděkovat za to, že jste se k nám připojili. Pokud si chcete prohlédnout zpět epizody této show, najdete je na PCMag.com. Pokud chcete slyšet podcast na iTunes, najdete jej na Apple Podcast, najdete jej na Android Play. Najdete ji kdekoli, kde jsou jemné podcasty rozdávány zdarma. Díky moc za to, že jste se k nám dnes připojili, a uvidíme se v budoucnu.