Video: I Went To A Remote Island On Fisherman Boat | Tanzania, Africa (Tháng mười một 2024)
Trong chương trình tuần này, tôi đã ngồi lại với Ophir Tanzania, Giám đốc điều hành và Người sáng lập GumGum, một công ty khởi nghiệp như một công ty thị giác máy tính và nhanh chóng trở thành một công ty giải pháp AI toàn diện. Chúng tôi đã nói về sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo hiện tại và tiềm năng của nó để thay đổi mọi doanh nghiệp mà nó chạm tới. GumGum hiện cung cấp nhiều giải pháp dựa trên AI trong quảng cáo và nó mới chỉ bắt đầu.
GumGum, cốt lõi của nó, là một công ty thị giác máy tính. Chúng tôi thể hiện công nghệ đó theo nhiều cách khác nhau. Đơn vị kinh doanh lớn nhất của chúng tôi là đơn vị quảng cáo của chúng tôi và chúng tôi đã phát minh ra một định dạng quảng cáo có tên là Quảng cáo trong hình ảnh, nơi chúng tôi hiện đang làm việc với khoảng 70% thương hiệu Fortune 100 và nhiều nhà xuất bản lớn nhất trên thế giới. Những gì chúng tôi làm là chúng tôi đặt các thông điệp tiếp thị theo ngữ cảnh phù hợp với nội dung mà người dùng đang tích cực tham gia. Chúng tôi sẽ xác định bối cảnh của hình ảnh, trong trường hợp này và thực sự căn chỉnh các thông điệp tiếp thị với nó.
Bạn đã có một số ví dụ về điều này trên trang web của bạn. Nó thực sự rất ngầu. Tôi không nghĩ rằng hầu hết mọi người biết rằng điều đó xảy ra khi họ thực sự bắt gặp một trang web và họ thấy loại này. Họ nghĩ rằng nó có thể đã được lập trình theo cách đó, nhưng bạn thực sự lấy nội dung của bức ảnh và sau đó phân phát một quảng cáo dựa trên ảnh, không nhất thiết là trang web hoặc thậm chí là bài viết.
Chính xác. Ý tưởng là người dùng truy cập các trang web và hình ảnh thường là đơn vị anh hùng của một trang web nhất định. Nếu bạn nhìn vào bất kỳ nghiên cứu theo dõi bằng mắt nào, bạn sẽ thấy phần lớn sức nóng được tập trung xung quanh các bức ảnh. Ý tưởng là tạo ra một vị trí rất riêng, nhưng cũng hiển thị nó đúng cách. Nó có xu hướng tương đối mạnh mẽ và nó có những đặc điểm thực sự tốt ở chỗ chúng tôi không bắt buộc phải lấp đầy mọi cơ hội tồn kho.
Những gì chúng tôi có thể làm là tải lên quảng cáo khi chúng có liên quan đến người dùng đó trong bối cảnh thích hợp bất cứ lúc nào. Điều đó cũng có tác dụng tuyệt vời trong việc tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn nhiều vì bạn thấy quảng cáo của chúng tôi không thường xuyên hơn, nhưng khi bạn làm vậy, chúng sẽ có tác động mạnh hơn. Trong nhiều trường hợp, nó cũng có thêm lợi ích là trao quyền cho các nhà xuất bản loại bỏ các định dạng tiêu chuẩn khác khỏi tài sản của họ và trả lại bất động sản cho các trang web của nhà xuất bản đó để sử dụng cho nội dung.
Trong các nghiên cứu mà tôi đã thấy, không phải mọi người ghét quảng cáo. Họ ghét âm lượng.
Đúng.
Họ ghét âm lượng, họ ghét sự xâm nhập, họ ghét các cửa sổ bật lên. Xem quảng cáo thực sự không làm phiền họ, miễn là nó không làm gián đoạn trải nghiệm.
Tôi nghĩ đó là một vấn đề thực sự lớn trong ngành công nghiệp ngày nay. Nếu bạn nhìn vào các định dạng quảng cáo IAB truyền thống của mình, bạn có một số vấn đề. Một là họ cần tải 100% thời gian, vì vậy dù thế nào, quảng cáo đang tải. Bạn rõ ràng có vấn đề lớn về khả năng xem liên quan đến điều đó. Khi trang web tải, 100% quảng cáo IAB trên trang đó sẽ tải và bạn chỉ có thể cuộn một phần ba đường xuống. Các nhà quảng cáo đang trả tiền cho những ấn tượng đó, nhưng họ không bao giờ được nhìn thấy. Họ đang tạo ra không có giá trị. Nó thực sự tương đương với, tôi nghĩ lần trước chúng tôi đã tính toán, 10 hoặc 12 tỷ đô la một năm chỉ bị đốt cháy, bốc lên trong khói.
Đó là một vấn đề lớn. Chúng tôi chỉ tải các định dạng của mình khi nội dung có liên quan xuất hiện trong trình duyệt. Hầu như không có ấn tượng lãng phí nào. Tôi thực sự tin rằng tương lai của quảng cáo, đặc biệt là khi bạn chuyển sang các thiết bị khác nhau như máy tính bảng và điện thoại, sẽ trở thành một trải nghiệm tích hợp và chọn lọc hơn nhiều. Ý tưởng của quảng cáo là gửi một thông điệp tới người dùng có lợi ích của việc kiếm tiền để họ có thể tiếp tục phân phối, trong nhiều trường hợp, nội dung miễn phí. Quan điểm của chúng tôi là "Hãy làm cho quảng cáo được nhìn thấy. Chúng ta hãy làm cho nó thật tôn trọng, nhưng hãy thường xuyên hiển thị nó" và chúng tôi nghĩ rằng cuối cùng thì tốt hơn cho tất cả các bên liên quan.
Chúng ta hãy nói một chút về bộ phận thể thao mà bạn hoạt động. Đây là một cách thực sự thú vị để mở kho và làm một cái gì đó với tầm nhìn máy tính sẽ không thực tế nếu bạn làm bằng tay hoặc bởi con người.
Chà, cách nó được thực hiện trong vài thập kỷ qua là bằng tay và bởi con người. Đó là một cách tiếp cận dễ bị lỗi bởi vì những gì thường xảy ra là bạn sẽ mất 10 phút hoặc một phần của trò chơi kéo dài nhiều giờ. Bạn sẽ chuyển nó đến một nơi, thường là ở nước ngoài. Bạn sẽ có những người theo cách thủ công gắn thẻ theo nghĩa đen nơi những nhà tài trợ đó xuất hiện và chất lượng tương đối của mỗi lần tiếp xúc. Sau đó, họ ngoại suy điều đó trong một hộp đen với giá trị tổng thể.
Vì vậy, có ai đó đang nhìn vào cuộn băng, xác định logo của Coca-Cola trên bảng hiệu bên ngoài, và sau đó nói xem nó dài bao nhiêu, trong bao nhiêu giây.
Vâng, và chất lượng của video đó. Đã bị xáo trộn? Có bị mờ không? Nó đã lớn như thế nào? Những thứ như thế. Trên thực tế, những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi đã thực hiện cùng một phương pháp, nhưng chúng tôi thực hiện tất cả bằng lập trình bằng cách sử dụng thị giác máy tính. Đó là một triển khai thực sự tao nhã của công nghệ đó, bởi vì chúng ta có thể nhìn mọi thứ một cách toàn diện. Chúng tôi xem xét từng khoảnh khắc của mỗi video, mọi video nổi bật, mọi hình ảnh xã hội và xác định nơi tất cả các phơi sáng đó xuất hiện, nhưng cũng là chất lượng của các phơi sáng đó. Sau đó, chúng tôi cho phép tất cả các bên liên quan, trong trường hợp này, chủ bản quyền và thương hiệu, đào
Tài trợ là một doanh nghiệp lớn. Có rất nhiều tiền chi cho những thứ này, và có rất nhiều cuộc đàm phán phải diễn ra để đạt được mức phí phù hợp. Điều này cần rất nhiều phỏng đoán từ nỗ lực đó.
Tôi nghĩ về dấu hiệu WB Mason tại sân vận động Yankee. Nó ở ngoài chiến trường và nếu bạn vào trò chơi, bạn sẽ thấy nó, nhưng đó là thứ phải được định lượng và có một giá trị nhất định gắn liền với nó, và công cụ của bạn sẽ giúp tạo ra và tìm ra giá trị đó.
Nó làm. Chúng tôi thậm chí còn giúp chủ bản quyền thực sự định vị lại các góc camera và làm những việc có tính chất đó để tối đa hóa việc tiếp xúc tài trợ. Xã hội là một yếu tố không bao giờ được nhìn vào, thực sự, trước GumGum, một cách toàn diện. Nó chỉ ra rằng phần lớn giá trị được sản xuất trên phương tiện truyền thông xã hội từ góc độ tài trợ xảy ra trên các tài sản thuộc sở hữu và vận hành.
Không sử dụng tầm nhìn máy tính, không thể nhìn vào vũ trụ xã hội và thực sự xác định nơi tất cả các phơi nhiễm đó. Có một sự thăng tiến lớn mà chúng ta có thể thể hiện ở giá trị thực được tạo ra, và ngày càng, đó cũng là cách mọi người truyền đạt kinh nghiệm của họ, do đó, giá trị đó, liên quan đến truyền hình cũng tăng lên.
Thứ cung cấp năng lượng cho cả hai ứng dụng này thực sự là tầm nhìn máy tính. Nó có các thuật toán có thể xác định những gì trong một hình ảnh, những gì trong một hình ảnh video và sau đó nhận ra nó, đặt nó vào một hộp và phân loại nó. Đó thực sự là công nghệ cốt lõi mà bạn xây dựng công ty xung quanh.
Đúng.
Đi đâu vậy Bạn đã có hai ứng dụng này. Tiếp theo là gì?
Như bạn đã đề cập trong phần giới thiệu của mình, chúng tôi là một công ty giải pháp AI toàn diện, theo chiều dọc và cuối cùng, điều đó có nghĩa là gì, chúng tôi có công nghệ rất mạnh mẽ này. Nó tương đối mới về mặt thực sự có thể áp dụng nó vào các trường hợp sử dụng thực tế trên thế giới. Khi chúng ta nhìn vào thế giới, chúng ta thấy một lượng lớn các ngành công nghiệp có thể thực sự được hưởng lợi từ khả năng này. Tại thời điểm này, rất ít người thực sự có được lợi ích từ khả năng đó.
Nếu bạn nhìn vào cách các tùy chọn liên quan đến việc triển khai các giải pháp này, bạn có các giải pháp dựa trên đám mây, bạn có những thứ như tầm nhìn của đám mây Watson và Google và Amazon và những thứ tương tự. Vấn đề là để thực sự giải quyết nhu cầu kinh doanh thực sự, chúng tôi tin rằng bạn cần có cả chuyên môn ở cấp độ kinh doanh, mà cả chuyên môn kỹ thuật để xây dựng một giải pháp cụ thể cho vấn đề cụ thể đó. Tôi chưa bao giờ thấy một công ty hay, thực sự, ngay cả một sản phẩm thành công cũng được xây dựng bằng cách sử dụng các giải pháp AI dựa trên đám mây và tích hợp chúng vào một sản phẩm.
Lý do cho điều đó là bạn không có khả năng điều chỉnh những thứ này gần như bạn có thể. Thực sự có rất nhiều nghệ thuật liên quan đến việc phát triển các hệ thống AI thành công, ít nhất là ngày nay, và đó không phải là một lỗi, không phải là một tính năng. Cuối cùng, những thứ này sẽ trở nên hàng hóa hơn, đó là một điều tốt và chúng tôi cũng đang làm việc theo hướng đó; nhưng ngoài ra, nó thực sự đắt tiền. Những việc chúng tôi làm cho các phân số của một xu sẽ khiến bạn mất bất cứ nơi nào từ 40 xu đến một đô la và 50 xu trên cơ sở CPM từ các công ty đám mây này. Thực sự không thể thực hiện được bất cứ điều gì ở quy mô sử dụng các giải pháp này.
Bây giờ, có những trường hợp bạn có thể tận dụng một số loại AI nhất định, như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và một số phân tích văn bản, ngoài đám mây; nhưng nó thực sự giới hạn trong các lĩnh vực đó. Đó là nơi chúng ta thấy doanh số của mình đóng một vai trò lớn, đó là chúng ta có, chuyên môn từ góc độ kỹ thuật và chúng ta có thể tích hợp chuyên môn ở cấp độ kinh doanh để chúng ta có thể xây dựng một giải pháp toàn diện. Cho đến nay, chúng tôi có quảng cáo trong thể thao, chúng tôi có một bộ phận xã hội và chúng tôi đang xem xét một số cơ hội khác.
Tầm quan trọng của khiếu nại mà tôi đã nghe với IBM Watson là bạn có được công cụ này, nhưng sau đó, trước khi bạn thực sự có thể làm bất cứ điều gì với nó, bạn phải huấn luyện nó và bạn phải biết bạn đang đào tạo nó để làm gì. Sau đó, rất nhiều doanh nghiệp nhỏ không có bộ kỹ năng đó. Họ cần thuê một nhà tư vấn để sau đó đào tạo AI. Làm thế nào bạn sẽ làm điều đó khác nhau?
Tất cả chúng ta đang vận hành cùng một kiến trúc. Nếu bạn đang sử dụng mạng lưới thần kinh, phần lớn là những gì tôi nghĩ Watson sử dụng ngày nay và chắc chắn là những gì chúng ta cũng đang sử dụng. Có một yếu tố đào tạo liên quan đến điều đó. Khi bạn đang hoạt động ở quy mô, điều đó trở thành thách thức tương đương với khía cạnh thuật toán của phương trình.
Có thể kết hợp các bộ dữ liệu có nhãn, có kích thước, không thiên vị là một yêu cầu. Một lần nữa, tôi sẽ gọi đó là một lỗi, không phải là một tính năng. Đó là điều mà chúng tôi đã làm trong nhiều năm và chúng tôi có thể làm rất tốt. Cuối cùng, chất lượng của mạng lưới thần kinh của bạn sẽ là một chức năng của chất lượng dữ liệu mà bạn có thể cung cấp cho nó, vì vậy không phải là chúng tôi được miễn trừ khỏi điều đó. Chỉ là tôi nghĩ rằng chúng ta phải nhanh chóng có được và gắn nhãn cho những bộ đó và
Dường như với tôi, một trong những lợi thế của các công ty công nghệ lớn, khổng lồ này - Amazon, Google, Facebook - là họ có bộ dữ liệu khổng lồ. Chúng thực sự vô song trong lịch sử khoa học máy tính và việc có quyền truy cập vào các bộ dữ liệu này sẽ mang lại cho chúng một lợi thế khi chúng ta bước vào thời đại trí tuệ nhân tạo này.
Đó có phải là một lợi thế bền vững hay bạn nghĩ rằng những công ty mới nổi và nhỏ hơn sẽ có khả năng cạnh tranh?
Đó là một lợi thế rất lớn, vì vậy bạn đúng trong giả định đó. Hãy nhìn xem, dữ liệu là vua và miễn là những thứ này cần được đào tạo với dữ liệu, thì các thực thể có dữ liệu phù hợp nhất cho bất kỳ ứng dụng nào đang ở vị trí thuận lợi. Điều thú vị là chúng tôi là những người đóng góp nặng nề cho phong trào nguồn mở. Tất cả những công ty khác cũng vậy. Chúng tôi thực sự chia sẻ kiến thức đó, nhưng chúng tôi không chia sẻ dữ liệu nhiều. Có những bộ dữ liệu mở mà chúng tôi đóng góp. Chúng tôi cũng có rất nhiều dữ liệu độc quyền và chắc chắn các ông lớn cũng vậy, nhưng nó thực sự có vấn đề.
Ví dụ, một trong những điều chúng tôi đang làm - và đây không phải là một hoạt động kinh doanh cốt lõi, nhưng chúng tôi đang làm điều này nhiều hơn cho cộng đồng - là chúng tôi đang thu thập bộ sưu tập hình ảnh X quang nha khoa lớn nhất trên thế giới . Nếu chúng tôi muốn xây dựng một doanh nghiệp từ đó, chẳng hạn, đó không phải là thứ mà Google hay Amazon sẽ có quyền truy cập. Họ không có lý do để. Họ có một loại dữ liệu nhất định. Họ có hình ảnh UGC, ví dụ, video UGC, rất nhiều dữ liệu vị trí, rất nhiều thông tin chi tiết thực sự có giá trị theo mọi cách, nhưng nếu bạn đang cố gắng xác định các khe nứt và đường ống hoặc nếu bạn đang cố gắng tối ưu hóa crop- phủi bụi, có vô số ứng dụng ở đây. Tôi sẽ nói rằng họ có một lợi ích theo những cách nhất định, và nó thay đổi công ty này sang công ty khác.
Quay trở lại dữ liệu nha khoa, bạn sẽ làm gì với cơ sở dữ liệu khổng lồ về hình ảnh nha khoa?
Những gì chúng tôi muốn làm là tổ chức một cuộc thi trên toàn thế giới, tương tự như ImageNet, một cuộc thi mà Stanford tổ chức hàng năm để xem công ty nào có thể sắp xếp các bộ dữ liệu nhãn chính xác và phù hợp nhất. Chúng tôi muốn làm một cái gì đó tương tự như vậy.
Nó thực sự chỉ là một dự án phân loại nhiều hơn một sản phẩm thương mại.
Hôm nay thì có.
Chúng ta hãy nói một chút về một trong những điều khiến mọi người không quan tâm đến AI - họ cảm thấy rằng đây là một công nghệ sẽ được chính phủ triển khai. Nó sẽ được triển khai bởi các công ty lớn, nhưng người tiêu dùng cá nhân thực sự sẽ bị những AI này hành động thay vì có thể tự tận dụng lợi thế của họ. Bạn có nghĩ rằng đó là một giả định công bằng hoặc điều đó sẽ thay đổi vào một lúc nào đó?
Tôi sẽ nói có và không. Bạn có thể lập luận rằng các cá nhân đang bị hành động và là con mồi của mọi sản phẩm kinh doanh ngoài kia, thậm chí là một cái gì đó như Waze.
Tôi nghĩ Bernie Sanders luôn đưa ra lập luận đó.
Nhưng tôi nghĩ rằng người tiêu dùng cuối cùng cũng là người hưởng lợi lớn nhất vào cuối ngày bởi vì ít nhất các công ty đang cố gắng phát triển các sản phẩm làm tăng giá trị cho cuộc sống của mọi người và cho cả doanh nghiệp khác. Tôi nghĩ rằng chính phủ có chính mình … Tôi không biết liệu tôi nên gọi nó là bất chính hay chỉ không phải là một giá trị gia tăng trực tiếp, trừ khi bạn muốn xem xét nó từ góc độ bảo mật, có lẽ. Hãy nhìn xem, công cụ này rất khó để làm. Nó không rẻ để thực hiện. Nói cách khác, thậm chí chỉ để có được bộ dữ liệu, nó cần có tài nguyên. Cuối cùng, các thực thể lớn hơn rất cam kết với nỗ lực này sẽ sở hữu nó.
Một thứ khác xuất hiện mọi lúc là AI và tác nhân tự động hóa. Lấy ví dụ về bộ phận thể thao của GumGum, đó là điều được thực hiện thông qua phần mềm đã từng được thực hiện, mặc dù ở nước ngoài, nhưng bởi con người nhìn vào băng và phân loại mọi thứ. Làm thế nào để bạn thấy mất việc sẽ liên quan đến các loại
Điều đó làm tôi lo lắng rất nhiều. Tại GumGum tôi đã thấy điều đó xảy ra. Chúng tôi phát triển các giải pháp tự động và thay thế những người đã sử dụng để gắn thẻ hình ảnh hoặc video và bạn có thể cho rằng đó là giá của tự động hóa. Tôi nghĩ rằng mọi người thường cố gắng tạo ra một bức tranh rất màu hồng xung quanh điều đó, nói rằng, "Tất cả các công nghệ mới tạo ra việc làm mới. Hãy nhìn vào cuộc cách mạng công nghiệp." Tôi không mua lập luận đó. Tôi nghĩ rằng không phải tất cả công nghệ đều được tạo ra như nhau và không phải tất cả công nghệ theo mặc định đều tạo ra việc làm mới. Tôi nghĩ rằng có một lượng lớn việc làm mới đã được tạo ra theo nghĩa này.
Ví dụ: những người có thể đã thực hiện gắn thẻ hiện có khả năng gắn thẻ và gắn nhãn hình ảnh cho chúng tôi và đó có thể là cùng một người, nhưng cuối cùng, điều đó làm tôi lo lắng rất nhiều. Tôi nghĩ đó là điều mà về lâu dài chúng ta sẽ phải giải quyết như một xã hội. Thu nhập cơ bản phổ quát là một cái gì đó đã được thảo luận ngày càng dài, ở cấp chính phủ và các nơi khác. Tôi không nghĩ đó là một ý tưởng tồi. Tôi nghĩ rằng nó có thể là một ý tưởng rất tốt.
Tôi nghĩ rằng nó có ý nghĩa khác đối với xã hội và hạnh phúc cá nhân mà chúng ta chưa có câu trả lời. Tôi nghĩ đó là một vấn đề đầy thách thức và tôi ước rằng chính quyền hiện tại của chúng ta và chính quyền tương lai sẽ trả thêm một chút chú ý để cố gắng phát minh và, bất cứ khi nào cần thiết, thậm chí trợ cấp cho thế giới tương lai thay vì cố gắng mang lại việc làm than, trong đó có 70.000 ở Mỹ. Nó không có nhiều ý nghĩa.
Có lẽ họ sẽ không quay lại.
Họ không nên trở lại. Điều đó không tốt cho môi trường. Đó không phải là một cuộc sống chất lượng cao cho những cá nhân đó và đó không phải là một giải pháp bền vững lâu dài.
Được rồi Hãy lấy một câu hỏi từ khán giả: Bạn có khả năng nghĩ thu nhập phổ quát cơ bản như thế nào?
Khá nhiều câu trả lời tôi vừa đưa ra có lẽ là câu trả lời tốt nhất tôi có thể đưa ra vào thời điểm này. Tôi không nghĩ rằng chúng ta có dữ liệu hoặc đủ hiểu biết về ý nghĩa của việc làm một cái gì đó như thế có thể là gì. Tôi biết rằng có một số chính phủ trên khắp thế giới đang thử nghiệm những điều này. Điều đó sẽ rất thú vị để sắp xếp nhân chứng và học hỏi.
Tôi cũng không nghĩ rằng chúng ta đang ở một nơi mà chúng ta cần tạo ra bất cứ thứ gì như hệ thống thu nhập cơ bản phổ quát. Tôi nghĩ rằng đây là một
Tôi nghĩ rằng chúng ta chỉ mới bắt đầu xoay quanh hậu quả của tất cả những công nghệ mới này bởi vì đây đều là những phát triển tương đối mới. Có vẻ như nó xảy ra nhanh hơn nhiều so với cuộc cách mạng công nghiệp đã làm, và chúng ta sẽ cần phải nội tâm hóa những hậu quả của việc xe hơi điều khiển bằng AI và xe tự lái và xe tải chạy trên đường và tất cả những điều khác nhau này. Một khi điều đó trở về nhà với chúng tôi, tôi nghĩ sau đó chúng ta có thể có một cuộc thảo luận thực tế về cách chúng ta bù đắp.
Một điều chúng ta nói về công ty của tôi rất nhiều là khái niệm về sự thay đổi liên tục và mạnh mẽ, và tôi nghĩ đó là một sự thật cơ bản của thế giới mà chúng ta hiện đang sống. Nếu bạn nhìn vào điều đó có nghĩa là gì về mặt kỹ thuật, điều đó có nghĩa là bạn có nhiều công nghệ đang phát triển khả năng trên đường cong số mũ và tôi đang nói về mọi thứ, từ độ phân giải pixel đến dung lượng ổ cứng đến tốc độ xử lý, và sau đó bạn cũng có sự phát triển phần mềm, và bạn có tất cả các công nghệ này ở các điểm uốn khác nhau trên các đường cong này; nhưng, tất cả chúng đều bị thổi phồng và đó là những gì thực sự làm cho quảng cáo có thể trở thành hiện nay, GPU và tốc độ xử lý hiệu quả. Các thuật toán này quay trở lại thập niên 50 và 60. Mạng lưới thần kinh đầu tiên được phát triển, tôi nghĩ, vào những năm 50. Nó có khoảng 40 tế bào thần kinh.
Điều đáng ngạc nhiên về sự tăng trưởng theo cấp số nhân là khái niệm này, ví dụ, nếu bạn sẽ thực hiện 30 bước tuyến tính ở một mét trên mỗi bước, thì sau 30 bước, bạn sẽ đi được 30 mét. Chúng tôi đã đi ngang qua căn phòng này, nhưng nếu bạn thực hiện 30 bước theo cấp số nhân, trong trường hợp này, chỉ là một nhân đôi đơn giản. Một, hai, bốn, tám, sau 30 bước, bạn sẽ đi qua chu vi của Trái đất 26 lần - khoảng một tỷ mét. Điều đặc biệt thú vị về điều đó là phần lớn sự tăng trưởng đó xảy ra trong vài bước cuối cùng - vì vậy, ở bước 29, bạn ở mức 500 triệu mét.
Đó là những gì rất lừa dối về tăng trưởng theo cấp số nhân. Trong một thời gian dài, nó trông rất giống với tăng trưởng tuyến tính, và thực tế nó có thể tụt hậu so với các đường cong tăng trưởng tuyến tính có mức tăng trưởng lớn hơn trong mỗi giai đoạn tuyến tính - nhưng, cuối cùng nó lại là một thứ gì đó khác biệt đáng kể. Và, điều đó làm cho tương lai vô cùng thú vị và theo nhiều cách, bí ẩn và vô cùng khó dự đoán. Tại GumGum, chúng tôi cố gắng nhìn vào chân trời thời gian dài hơn - những thứ như AR và VR và thiết bị đeo tay và IoT, và những thứ tương tự - nhưng chúng tôi cũng cố gắng lên kế hoạch kinh doanh trong hai năm vì chúng tôi tin rằng điều đó khá nhiều xa như bạn có thể thấy, và xa như bạn có thể xác định và xây dựng một
Tôi nghĩ rằng đây là thách thức của việc ăn thế giới ngày nay. Chắc chắn các công ty di sản đang trải qua điều này, và đó là loại lực lượng thống trị. Đó không phải là tình huống giống như thế kỷ trước khi bạn có thể phát triển một mô hình kinh doanh và nó có thể hoạt động. Chu kỳ thay đổi đó dài hơn nhiều, vì vậy bạn có thể gặt hái những phần thưởng trên cơ sở lâu dài hơn. Bây giờ bạn phải liên tục đổi mới và nâng cao hiểu biết về thế giới, và cố gắng hiểu các thay đổi mô hình khác nhau có liên quan đến doanh nghiệp của bạn và xây dựng hướng tới họ.
Linh hoạt và có thể trả lời có lẽ hữu ích hơn là đúng về những gì sẽ xảy ra năm năm kể từ
Đó cũng là lý do tại sao bạn thấy đầu tư điên rồ như vậy vào tất cả các công nghệ tương lai này bởi vì các công ty không bị câm. Chúng ta đang nói về các tập đoàn lớn. Họ biết rằng họ đang sống nhờ vào các doanh nghiệp cũ. Họ biết rằng mọi thứ đang thay đổi rất đáng kể và họ biết rằng họ cần phải đặt cược lớn. Chúng tôi đang thấy các công ty rất lớn, rất táo bạo vì đó là lựa chọn duy nhất mà họ có, và đó cũng là lý do tại sao các công ty khởi nghiệp, tôi nghĩ, sẽ tiếp tục cực kỳ có giá trị và phụ gia và thành công, bởi vì cuối cùng, khi bạn ở trong Thời kỳ bế tắc, thật khó khăn, cho dù bạn đang đầu tư hay bạn đang phát triển một công ty, thật khó để tạo ra giá trị mới, nhưng khi mọi thứ luôn thay đổi, thì sẽ có rất nhiều cơ hội để tạo ra giá trị.
Tôi nghĩ rằng bạn đã làm cho một điểm tuyệt vời như vậy khi bạn nói về suy nghĩ theo cấp số nhân và khó khăn như thế nào để quấn đầu của bạn xung quanh hình dạng của những đường cong đó. Tôi đang ăn cắp từ một trong những cuộc nói chuyện trước đây của bạn, nơi bạn đã nói vào năm 2023, 1.000 đô la sẽ giúp bạn có một thiết bị có sức mạnh tính toán của bộ não con người. Nó sẽ được nhân rộng sức mạnh xử lý đó. Đến năm 2043, mà hầu hết chúng ta vẫn còn sống sau đó, bạn sẽ có sức mạnh xử lý với $ 1.000 đô la. Nó lớn hơn tất cả những bộ não trên hành tinh.
Kết hợp, yeah.
Cái đó làm cái gì?
Đó là một điểm thực sự thú vị. Công bằng mà nói, tôi đã đánh cắp nó từ Ray Kurzweil. Ông đã làm phân tích đó.
Tất cả chúng ta đều đứng trên vai những người khổng lồ.
Tôi không muốn nhận tín dụng cho điều đó, nhưng đó là một điểm thực sự mang tính hướng dẫn. Một lần nữa, tôi không nghĩ rằng chúng ta - như một xã hội, như một loài - đặc biệt giỏi suy nghĩ theo cấp số nhân. Bộ não của chúng ta được xây dựng để suy nghĩ tuyến tính. Điều đó cuối cùng mang lại nhiều tiềm năng sinh tồn hơn và nó không mang lại nhiều lợi ích trong bụi rậm châu Phi hàng ngàn năm trước, phải không?
Ý nghĩa của điều đó là rất lớn bởi vì rất nhiều thứ có thể bị ép buộc. Bạn có chất lượng của các thuật toán và công nghệ - và điều đó luôn có thể trở nên thanh lịch hơn - nhưng nếu bạn có đủ sức mạnh xử lý, thì bạn có thể làm rất nhiều thứ không bao giờ có thể chỉ bằng cách ném thêm sức mạnh tính toán vào nó. Theo một số cách, bạn có thể lập luận rằng các mạng lưới thần kinh - tôi chắc chắn rằng chúng ta sẽ nhìn lại công nghệ và cảm thấy như nó không phù hợp - và nếu bạn nhìn vào lượng năng lượng xử lý cần có so với não người và đây là hình ảnh nghèo nàn về những gì bộ não con người thực sự đang làm, bộ não sử dụng một lượng nhỏ năng lượng mà những cỗ máy này làm để thực hiện những tính toán này.
Tôi nghĩ đó chỉ là bằng chứng cho thấy rằng tương lai thực sự khó dự đoán. Nó sẽ thay đổi mạnh mẽ hơn bất kỳ ai nhận ra, và sau đó nó cũng nghe theo điểm chất lượng của phần mềm bởi vì nếu chúng ta có thể phát triển phần mềm chất lượng đủ cao, thì rõ ràng vấn đề về sức mạnh tính toán bây giờ sẽ là một yếu tố hạn chế . Nếu bạn muốn nói về AI nói chung hoặc siêu trí thông minh, yếu tố hạn chế sẽ là khả năng của chúng tôi để phát triển phần mềm phù hợp bởi vì, rõ ràng, nếu bạn có thể mua một con chip có sức mạnh tính toán tương đương với toàn bộ con người 1.000 đô la sau đó có thể là nhiều năng lượng hơn bạn cần gấp bảy tỷ lần.
Có một loạt các ngành công nghiệp mà chúng ta biết sẽ được chuyển đổi. Chúng ta có thể nói rằng chúng ta sẽ có những chiếc xe tự lái. Có thể không phải trong năm năm, có thể không phải trong 10, nhưng chắc chắn là vào năm 20. Mọi người cho rằng điều đó sẽ xảy ra. Có một ngành công nghiệp mà bạn nghĩ sẽ được biến đổi bởi trí thông minh nhân tạo mà chúng ta chưa nghĩ đến hoặc đó là điều không được chuẩn bị cho sự chuyển đổi đó?
Hãy nhìn xem, đây là một công cụ rất mạnh trong một biển các công cụ, công nghệ, phần mềm, phần cứng mạnh mẽ khác. Tôi không thể nghĩ về một ngành công nghiệp không thể hưởng lợi từ việc tích hợp các khả năng của AI. Bạn có thể xử lý dữ liệu, xử lý video tốt hơn và mọi ngành đều có thể hưởng lợi từ đó. Đó là lý do tại sao tôi thấy rất nhiều sức mạnh để có thể xây dựng AI xếp chồng thẳng đứng
Tôi muốn hỏi bạn những câu hỏi tôi hỏi mọi người trong chương trình. Xu hướng công nghệ nào làm bạn quan tâm nhất? Có điều gì khiến bạn thức đêm không?
Năng lượng hạt nhân vũ khí, hoặc đầu đạn hạt nhân.
Một oldie nhưng một goodie.
Nó chỉ trở lại trong thời trang.
Rõ ràng là một chút liên quan. Có một công nghệ hoặc công cụ mà bạn sử dụng hàng ngày mà truyền cảm hứng tuyệt vời, mặt trái?
Tôi đã rất say mê chế biến gỗ, và chủ yếu là chế biến gỗ truyền thống trong hơn tám tháng qua. Vì vậy, rất nhiều máy bay cầm tay và máy bay khối, và nói chuyện cạo râu. Thành thật mà nói, tôi thấy rằng rất truyền cảm. Chúng chỉ là những công cụ thực sự đẹp mà đối với tôi, nói rất nhiều đến sự khéo léo của con người. Và thật tuyệt khi được làm việc với các công cụ rất đơn giản nhưng rất mạnh mẽ và hiệu quả mà con người đã phát minh ra.
Có lẽ có một cỗ máy tự động lớn được điều khiển bởi AI cũng có thể thực hiện các phương pháp xử lý gỗ tương tự.
Có một mức độ nghệ thuật và sự hài lòng mà tôi nghĩ đó là một phần của những gì tạo nên trải nghiệm của con người. Hãy nhìn xem, tôi thực sự có rất nhiều công cụ quyền lực là tốt. Bạn luôn có được một kết thúc tốt hơn và một sản phẩm tốt hơn cuối cùng với các dụng cụ cầm tay, nhưng cuối cùng đó là một trong những thách thức. Nếu chúng ta thực sự không phải là loài thông minh nhất trên hành tinh, điều đó thực sự có ý nghĩa sâu sắc.
Trước hết, chúng ta có thể xem cách chúng ta đối xử với loại ít hơn
Tôi không nghĩ rằng những thứ này là xung quanh góc. Tôi nghĩ rằng chúng ta có nhiều bước đột phá so với bất kỳ thứ gì đại diện hoặc thậm chí bắt đầu giống như trí thông minh có ý thức, nhưng dù là trong 40 năm hay 400 năm, đó là một đốm sáng tương đối nhỏ trên quy mô của lịch sử loài người. Điều đáng nói về ý nghĩa của những điều này là gì. Không ai nói về việc ngăn chặn sự phát triển của các công nghệ này. Rõ ràng, chúng tôi rất tò mò và đó không phải là một lựa chọn. Tôi không nghĩ rằng đó cũng là một lựa chọn nhưng trong tất cả khả năng, chúng tôi sẽ đến đó trước khi chúng tôi phát triển các giao thức phù hợp để đối phó với những thực tế đó trông như thế nào.
Nó quay trở lại bản chất của sự thay đổi theo cấp số nhân. Chúng tôi sẽ đạt được những khả năng nhất định nhanh hơn chúng tôi đã chuẩn bị và tôi không nghĩ rằng chính phủ hay bộ máy quan liêu hay thậm chí các doanh nghiệp ngày nay được trang bị để có thể sắp xếp thay đổi quản lý theo tốc độ đó. Mức độ thay đổi sẽ là cần thiết để thực sự có xu hướng đúng sẽ tạo ra một số mức độ nhầm lẫn.
Trong khi đó, bạn sẽ làm việc trong xưởng gỗ của mình.
Bạn nói với tôi. Kế hoạch B.
Những loại bạn đang làm, tôi có thể hỏi?
Phân và bát và thìa và những thứ như vậy. Nó thực sự đơn giản ngay bây giờ. Tôi là một người mới đang tìm kiếm một người cố vấn. Thật hài lòng khi được sống trong không gian kỹ thuật số bit và byte mà tôi luôn yêu thích, tôi đã là một lập trình viên từ nhỏ và luôn bị cuốn hút bởi điều đó, và tôi vẫn yêu nó nhiều hơn bao giờ hết; nhưng, đó chỉ là phản đề của nó rất vật lý và thủ công và loại bạn đang xử lý chủ yếu bằng gỗ, đó là một vị trí đẹp.
Rất hữu cơ. Thật buồn cười khi có nhiều nhà công nghệ đã tham gia chương trình với các kỹ năng lập trình tuyệt vời và những khúc mắc tuyệt vời, và điều họ cảm thấy thích thú khi trở thành những thứ trong thế giới thực nơi họ thực sự làm việc bằng tay.
Vâng. Nó trở lại với khía cạnh đó của sự vật là hài lòng.
Nếu một người cố vấn đang theo dõi ngay bây giờ và họ muốn liên lạc với bạn hoặc họ chỉ muốn làm theo những gì bạn và GumGum đang làm, làm thế nào họ có thể liên lạc với bạn trực tuyến?
Bạn có thể tìm thấy tôi trên Twitter @ophirtanz, LinkedIn tại Ophir Tanzania, tại trang web của chúng tôi, Gumgum.com. Tất cả các loại cách.
Xuất sắc. Ophir, cảm ơn rất nhiều vì đã đến phòng thí nghiệm.
Cảm ơn vì đã giúp tôi.
Tôi rât cảm kich.
Thật tuyệt vời
Đó là chuyển tiếp nhanh cho ngày hôm nay. Tôi muốn cảm ơn bạn đã tham gia với chúng tôi. Nếu bạn muốn xem lại các tập của chương trình này, bạn có thể tìm thấy chúng trên PCMag.com. Nếu bạn muốn nghe podcast trên iTunes, bạn có thể tìm thấy nó trên Apple Podcast, bạn có thể tìm thấy nó trên Android Play. Bạn có thể tìm thấy nó ở bất cứ nơi nào mà podcast tốt được cung cấp miễn phí. Cảm ơn rất nhiều vì đã tham gia với chúng tôi hôm nay và tôi sẽ gặp lại bạn trong tương lai.
