Video: Điều Kiện Vay Tín Chấp VPbank,🔴Vay Tín Chấp VPbank 2020, (Tháng mười một 2024)
Trong phiên bản Fast Forward tuần này, tôi đang nói chuyện với Mark Simpson, Phó Giám đốc Quản lý và Chiến lược Cung cấp cho Tiếp thị IBM Watson.
Dan Costa: Rất nhiều người đã xem quảng cáo IBM Watson trên TV và họ biết rằng Bob Dylan có liên quan đến điều này theo một cách mơ hồ nào đó, nhưng bạn sẽ định nghĩa Watson là một sản phẩm như thế nào?
Mark Simpson: Watson là một sản phẩm điện toán nhận thức, có thể học hỏi như con người. Nó học, nó hiểu, nó lý do giống như cách con người làm và có thể được dạy theo thời gian. Vì vậy, điện toán có thể được áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau … Về cơ bản, đó là một cố vấn đáng tin cậy mà chúng ta có thể cung cấp cho con người có thể tiếp nhận hàng loạt dữ liệu và giúp họ đưa ra quyết định mà họ đưa ra, tăng cường trí thông minh.
Tôi nghĩ đó là cụm từ đã bị mắc kẹt với nhiều người. Nó không nhất thiết là trí thông minh nhân tạo, nó tăng cường trí thông minh. Nó hoạt động với con người để thực sự giúp họ làm những việc mà họ không thể làm được với bộ não mà Chúa ban cho chúng ta.
Vâng, đó là điểm khác biệt chính mà chúng tôi sử dụng trong IBM. Rất nhiều công ty có trí thông minh nhân tạo và điều chúng tôi không cố gắng làm với trí thông minh tăng cường là … chỉ sao chép trí thông minh của con người hoặc thay thế trí thông minh của con người. Chúng tôi thực sự đang cố gắng cung cấp cho con người đó một cách để đưa ra quyết định tốt hơn thông qua việc có thêm thông tin. Vì vậy, thực sự có một cố vấn ngồi bên cạnh họ có thể giúp họ đưa ra quyết định thông minh hơn hoặc quyết định nhanh hơn tùy thuộc vào tình huống của họ.
Vì vậy, chính Watson, như bạn đã đề cập, nó cần phải được dạy để thực hiện trong nhiều môi trường khác nhau. Quá trình đó hoạt động như thế nào?
Vâng, như bạn sẽ dạy một con người, thực sự. Bạn chỉ cho Watson đi đúng hướng và bạn cung cấp cho nó dữ liệu và thông tin mà nó cần phải có để có thể thực hiện, để có thể học và hiểu và suy luận theo những cách mà nó cần làm. Nó liên tục học hỏi, vì vậy ban đầu Watson cũng sẽ đưa ra một số quyết định sai và nó cần hướng dẫn trong các lĩnh vực phù hợp, nhưng đó là tất cả các phần của quá trình học tập. Vì vậy, thực sự, như một con người sẽ học, bạn nghĩ về nó theo cách tương tự với Watson.
Bạn chuyên về lĩnh vực tiếp thị. Watson được áp dụng vào lĩnh vực tiếp thị như thế nào?
Watson có thể được áp dụng hoặc tôi thấy Watson được áp dụng theo ba cách lớn. Đầu tiên, bạn có thể nghĩ Watson là một bộ API tính toán, mà thực sự ai cũng có thể truy cập được. Vì vậy, chúng tôi thấy khách hàng sẽ sử dụng các API đó vì bất kỳ lý do nào, cho dù đó là tìm cách tiếp cận khách hàng theo một cách khác, vì vậy, nếu bạn lấy ví dụ có thể là 1-800-Flowers, hiện có dịch vụ trợ giúp trên trang web của họ được gọi là Gwyn, người sẽ … hỏi bạn những câu hỏi về những gì bạn đang tìm kiếm. Nói rằng bạn đang tìm một món quà, một món quà cho mẹ của bạn. dịp này là gì hoặc về những gì mẹ bạn quan tâm. Sau đó, họ sẽ bắt đầu đưa ra gợi ý về những món quà phù hợp để tặng mẹ bạn.
Bạn có thể nghĩ về Watson theo các thuật ngữ rất rộng. Cách suy nghĩ thứ hai về nó là những gì chúng tôi đang cố gắng thực hiện với việc đưa Watson vào các nền tảng tiếp thị của chúng tôi. Chúng tôi nghĩ về điều đó thực sự trong cách chúng tôi có thể tiết kiệm thời gian của các nhà tiếp thị và làm thế nào chúng tôi có thể khiến các nhà tiếp thị đưa ra quyết định thông minh hơn.
Thứ ba, bạn có thể xem Watson trong các nền tảng tiếp thị như một cách hoàn toàn khác để tương tác với nền tảng tiếp thị của chúng tôi. Vì vậy, Watson, khi chúng tôi nhúng Watson làm trợ lý cho nhà tiếp thị, nó có thể phân tích và giám sát các chiến dịch trên cơ sở liên tục. Bạn có thể đặt câu hỏi cho Watson về các chiến dịch đó và cách các chiến dịch đó so sánh với nhau để bạn có thể đưa ra các quyết định khác nhau và đúng đắn theo cách nhanh hơn để hành động về những gì bạn đang thấy xảy ra với các chiến dịch bạn đang chạy.
Trong thế giới dữ liệu lớn này, nơi chúng tôi đang thu thập rất nhiều thông tin về doanh nghiệp và về khách hàng của mình, tình trạng quá tải thông tin có vẻ như đó có lẽ là vấn đề lớn nhất mà các nhà tiếp thị gặp phải. Bạn thấy họ tiếp cận với bảng điều khiển mới mọi lúc để thử và hiểu ý nghĩa của tất cả thông tin đang đến, nhưng bảng điều khiển không đủ. Bảng điều khiển rất nhiều lần không đủ năng động để thực sự có ý nghĩa về những đại dương thông tin đó.
Bạn hoàn toàn đúng, và tôi cũng nghĩ như vậy nếu bạn đưa vào 80% dữ liệu về khách hàng và dữ liệu của thế giới nói chung là không có cấu trúc và làm thế nào một con người có thể hiểu được dữ liệu phi cấu trúc ở quy mô đó và loại số lượng đó là rất khó tưởng tượng. Bạn có thể nghĩ về nó trên nhiều ngành công nghiệp và tiếp thị những gì mọi người đang nói trên phương tiện truyền thông xã hội và trong các ghi chú về y tế hoặc bác sĩ đang được viết và nhiều ứng dụng khác trong các ngành khác, có thể lấy dữ liệu phi cấu trúc đó, có thể có ý nghĩa dữ liệu phi cấu trúc đó chỉ cung cấp cho các cá nhân và trong trường hợp này, các nhà tiếp thị, cố vấn đáng tin cậy họ cần bắt đầu đưa ra quyết định thông minh hơn nhiều.
Bạn có thể cho chúng tôi, bạn đã đề cập đến 1-800 Hoa, bạn có thể cho chúng tôi các ví dụ khác về cách Watson được sử dụng để sắp xếp ý nghĩa của các bộ dữ liệu này không?
Vì vậy, chúng tôi đã hợp tác với Staples với các Nút dễ dàng của họ. Mọi người đã thấy Nút Easy nơi bạn chỉ cần nhấn nút để đặt thêm bút chì hoặc bất cứ thứ gì bạn thiếu vào thời điểm đó. Watson được hợp tác với Staples để giúp kích hoạt và giúp cung cấp năng lượng, vì vậy, cho dù bạn thiếu nguồn cung cấp và bạn nhấn Nút dễ dàng hoặc xem bạn có vào ứng dụng trên điện thoại của mình hay bạn sử dụng Facebook Messenger hay Slackbots hay những gì bạn có đặt hàng vật tư mới thông qua Staples, Watson sẽ hiểu được những gì bạn đang làm và nó sẽ cho phép điều đó.
Nó cũng có thể bắt đầu dự đoán nhu cầu của bạn. Vì vậy, có những ứng dụng khác nhau. Chúng tôi cũng đã làm việc rất chặt chẽ với North Face, người một lần nữa có một trợ lý tương tự như Gwyn với 1-800-Flowers nơi bạn có thể nói chuyện với trang web của North Face thông qua điện thoại hoặc trên máy tính của bạn. Bạn cũng có thể nhập và tương tác với nó, nhưng bạn có thể nói với North Face về chuyến đi của bạn. Nói rằng bạn, tôi không biết, đi bộ trên dãy Hy Mã Lạp Sơn vào tháng 9 và Mặt Bắc có thể đi ra ngoài và tìm kiếm vị trí, tìm hiểu các điều kiện ở đó và nó có thể quay lại và đưa ra đề xuất xung quanh thiết bị mà bạn sẽ cần phải có một chuyến đi dễ chịu hơn.
Có một sự chuyển đổi thú vị xảy ra ở đó. The North Face là một ví dụ tuyệt vời bởi vì theo một cách nào đó, giao diện trò chuyện được hỗ trợ bởi AI rất tự nhiên khi bạn chỉ cung cấp cho nó một chút thông tin, nhưng sau đó có phần phân tích dữ liệu khổng lồ này, nơi nó lấy dữ liệu phi cấu trúc này và sau đó xoay nó và đưa ra khuyến nghị hành động cho bạn.
Vâng. Hãy nhìn, hiểu ngôn ngữ của con người không phải là một điều dễ dàng, đó là loại giai đoạn đầu tiên khi bạn tương tác với nó, thậm chí thông qua lời nói hoặc văn bản hoặc tuy nhiên. Sau đó, bạn có khối lượng dữ liệu đằng sau nó tìm kiếm vị trí và điều kiện thời tiết và phù hợp với các loại sản phẩm và xiên và những thứ đó. Đó là một cách mua sắm thực sự thú vị so với việc truy cập trang web và nhấp vào trang danh mục và xem qua danh sách và cố gắng sử dụng các bộ lọc. Đó là một cách mua sắm thú vị hơn nhiều.
Dường như với tôi điều đó đưa chúng ta đến khái niệm thương mại nhận thức nơi bạn có một máy tính nhận thức cho phép giao dịch thương mại lên xuống phía trước.
Yeah tuyệt đối. Hoàn toàn, và như tôi nói, Staples là một ví dụ tuyệt vời về điều đó, cố gắng dự đoán khi nào ai đó thiếu nguồn cung cấp dựa trên lịch sử tiêu thụ và cho phép quá trình đặt hàng xảy ra tuy nhiên ai đó cần và bất cứ nơi nào họ có và có loại đó ngay lập tức và sắp xếp thời gian thực hiện ngay lập tức, đó là thay đổi thương mại đáng kể, vâng.
Làm thế nào khó khăn cho một công ty để bắt đầu với Watson? Đây là những khái niệm khá tinh vi. Bạn có thể tưởng tượng Staples đã có một nhóm người làm việc này. IBM rõ ràng là một công ty rất lớn. Làm thế nào là khó khăn cho một nhà bán lẻ để quay này?
Nếu bạn nhìn qua không chỉ bán lẻ, bất kỳ ai cũng có thể truy cập được, nhưng rõ ràng có một số kỹ năng nhất định mà bạn cần để có thể phát triển các sản phẩm xung quanh. API Watson được mở cho tất cả mọi người. Chúng tôi đã thấy thanh thiếu niên sử dụng nó để xây dựng một số ứng dụng thực sự thú vị như chiến đấu với vé đỗ xe cho các doanh nghiệp rất lớn sử dụng nó để tăng cường và đôi khi thay thế AI của chính họ. Thực sự có một quy mô lớn các trường hợp sử dụng ở đó.
Làm thế nào Watson có thể giúp bạn chống lại một vé đậu xe?
Đó là một cách tuyệt vời để xem vé đỗ xe và xem tất cả các thông số xung quanh nó và làm thế nào để có thể chống lại vé đỗ xe đó và cách bạn tương tác trở lại với cơ quan đặc biệt đó. Như tôi nói, được phát triển bởi thanh thiếu niên, hoàn toàn phi thường. Tỷ lệ thành công cũng cao hơn nhiều so với nếu bạn sử dụng con người để làm điều đó.
Đứng xếp hàng và đi đến tòa án.
Hoàn toàn chính xác.
Rất tốt. Tôi nghĩ một điều quan trọng khác là khả năng hiểu được dữ liệu phi cấu trúc, giống như khi bạn đã có một bộ dữ liệu có cấu trúc, việc phân tích tương đối dễ dàng và có thể thực hiện một số hình ảnh hóa, v.v., nhưng khả năng của Watson có ý nghĩa về cấu trúc dữ liệu là một trong những điều tôi nghĩ rằng làm cho nó khác biệt.
Chắc chắn rồi. Trong tiếp thị, nếu bạn nhìn vào một vài xu hướng chính đang diễn ra trong tiếp thị tại thời điểm này, thì có một sự bùng nổ dữ liệu. Tôi nghĩ rằng chúng tôi dự kiến sẽ có khoảng 20 lần lượng dữ liệu vào năm 2020, chỉ còn hai năm rưỡi nữa. Đó là một lượng dữ liệu lớn hơn, nhưng như bạn nói, hình dạng của dữ liệu đó đang thay đổi khi khách hàng bắt đầu tiết lộ ít hơn, họ chủ động tìm cách cung cấp cho các thương hiệu ít thông tin hơn. Công nghệ có loại tiên tiến để cho phép điều đó là tốt.
Rất nhiều dữ liệu đó thực sự là về hành vi và cố gắng trích xuất ý định từ hành vi của cá nhân. Rất nhiều dữ liệu đó hoàn toàn không có cấu trúc nên tôi nghĩ kiểu tiếp thị CRM cũ hơn, trong khi nó có những cách sử dụng sẽ ngày càng kém hiệu quả và chúng ta cần tìm ra những cách mới để loại bỏ ý định đó và sử dụng nó để tiếp thị để cá nhân tốt hơn.
Sẽ mất bao lâu trước khi điều này trở thành một quá trình chủ động trong đó các công cụ thực sự biết nhiều hơn về nhu cầu trong tương lai của bạn và tương lai của bạn muốn hơn là bạn có thể biết về bản thân mình?
Vâng, tôi nghĩ rằng trong những trường hợp đơn giản, nó đã có. Có nhiều trường hợp bạn có thể thấy rằng từ mong muốn của tôi với tư cách là một nhà tiếp thị, khi tôi đi vào nền tảng phân tích của chúng tôi, tôi muốn xem xét một chiến dịch, tôi muốn xem liệu có bất kỳ vấn đề nào với nó hoặc bất cứ điều gì tương tự không. Watson đang tích cực thúc đẩy điều đó với tôi như một cá nhân. Tôi nghĩ rằng có nhiều mức độ khác nhau khi bạn trải qua các ngành công nghiệp khác nhau và xuống cấp độ cá nhân, vì vậy đó là một câu hỏi khó trả lời, nhưng tôi nghĩ rằng điều đó đã xảy ra vào lúc này. Thực sự tôi nghĩ rằng nhìn, chúng ta đang ở giai đoạn đầu của điện toán nhận thức. Tôi nghĩ điều thú vị là nơi nó có thể đưa chúng ta đến khi bạn mong đợi bởi vì tôi nghĩ rằng tương lai rất khó để sắp xếp tất cả các hiệu ứng mà điện toán nhận thức có thể có.
Hãy nhai lại một chút về điều đó, tương lai đó chỉ trong một giây. Tôi nghĩ rằng chúng tôi đã có một câu hỏi từ khán giả.
Vâng, đó là một câu hỏi hay bởi vì lĩnh vực này chuyển động rất nhanh mọi lúc và tôi nghĩ rằng bạn đang thấy những cải tiến mới xuất hiện ở mọi nơi. Tôi nghĩ rằng đối với tôi một số công việc chúng tôi đang làm trong bệnh ung thư và chăm sóc ung thư thực sự là một hiện tượng. Bạn nhìn vào những ứng dụng chữa bệnh và giúp đỡ những người đang đau khổ, và tôi nghĩ rằng đó là những yếu tố mà tôi nghĩ rằng bạn thực sự đứng trước điều này và nghĩ rằng đây chỉ là một phần của công nghệ và điện toán mà chúng ta thực sự cần nắm bằng cả hai tay. Vì vậy, tôi nghĩ rằng có nhiều cách sử dụng khác nhau trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Bạn có thể nghĩ về một ngành công nghiệp sẽ không được chuyển đổi bằng điện toán nhận thức hoặc trí tuệ nhân tạo không? Bởi vì chúng ta đang thấy nó được sử dụng trong các ứng dụng tiếp thị, chúng ta đang thấy nó được sử dụng trong các ứng dụng vận tải, ứng dụng thương mại. Có vẻ như đó là một trong những công nghệ cơ bản phá vỡ mọi thứ.
Vâng. Tôi nghĩ điều thú vị là thật khó để tưởng tượng một ngành công nghiệp sẽ không bị ảnh hưởng. Tôi nghĩ rằng nếu bạn thấy các ví dụ trong ngành hiện tại, chúng tôi đã hợp tác với H & R Block để được tư vấn về thuế và nộp tờ khai thuế của bạn, có tính đến tất cả các thay đổi trong luật thuế trong 12 tháng qua và có thể để giúp các cố vấn thuế của H & R Block đưa ra quyết định tốt hơn và tiết kiệm cho khách hàng của họ nhiều tiền hơn. Bạn chuyển nó sang một số công việc chúng tôi có thể làm với Kone, người sản xuất thang máy và thang cuốn và hợp tác với internet của chúng tôi để cho phép thang máy được sửa chữa thực sự trong thời gian thực và trước khi chúng gặp trục trặc. Không ai thích bị mắc kẹt trong thang máy, phải không?
Nó thực sự thú vị các lĩnh vực khác nhau mà nó có thể được áp dụng. Một trong những ứng dụng tôi thấy vào một ngày khác là với Whirlpool, nơi máy giặt có Watson được nhúng vào nó có thể nói chuyện với máy sấy quần áo để thông báo cho máy sấy về chu kỳ sấy nên kéo dài bao lâu, nghe có vẻ rất nhỏ và rõ ràng, nhưng Nếu bạn nghĩ về nó, nếu bạn có được thời gian sấy đúng bao nhiêu năng lượng có thể tiết kiệm trên toàn cầu, nó sẽ thực sự thú vị. Quy mô của một số vấn đề.
Hiệu quả nhỏ ở quy mô có thể tạo ra sự khác biệt rất lớn.
Chính xác. Chính xác.
Điều đó thật hấp dẫn và thật thú vị khi thấy những công nghệ cao cấp siêu tinh vi này đạt đến mức độ bình thường nhất của bạn, bạn biết gì không? Bạn sẽ tiêu ít tiền hơn cho hóa đơn tiền điện vì máy giặt của bạn sẽ hoạt động hiệu quả hơn.
Hoàn toàn, vâng. Máy giặt của bạn sẽ hoạt động hiệu quả hơn và hy vọng bạn sẽ có được dịch vụ khách hàng tốt hơn vì máy giặt của bạn có thể nói chuyện với nhân viên dịch vụ khách hàng và họ có thể biết những gì đang xảy ra và gửi các bộ phận phù hợp với kỹ sư để sửa chữa.
Cuộc gọi tuyệt vời. Tôi muốn chuyển đến những câu hỏi tôi hỏi tất cả khách của mình, một chút về tương lai. Xu hướng công nghệ nào bạn quan tâm nhất? Điều gì khiến bạn thức khuya?
Vâng, thật khó để giữ tôi dậy vào ban đêm. Tôi ngủ khá ngon. Tôi là một người khá tích cực, nhưng tôi nghĩ khi bạn nhìn vào tất cả các loại tiến hóa công nghệ, tôi nghĩ điều khiến tôi quan tâm nhất là cách sử dụng nó. Mối quan tâm là khi nó được sử dụng một cách phi đạo đức, đặc biệt là với tốc độ tiến bộ của công nghệ. Tôi nghĩ điều rất quan trọng là chúng tôi làm hết sức có thể để sử dụng nó một cách đạo đức và tôi nghĩ rằng chúng tôi cũng làm nhiều nhất có thể để vô hiệu hóa việc sử dụng phi đạo đức của các công nghệ này. Tôi nghĩ rằng có lẽ nếu tôi đang nhìn vào một hoặc khu vực bao trùm lớn nhất tôi sẽ chọn khu vực đó.
Bạn có nghĩ rằng các công ty cá nhân nên tự nhận lấy điều đó khi họ đang phát triển công nghệ và sản phẩm để suy nghĩ về hậu quả của những công nghệ này trước khi đưa chúng ra thị trường?
Tôi nghĩ đó là trách nhiệm của mọi người.
Vâng. Chúng tôi đã có một câu hỏi khác từ khán giả.
Đã có những ứng dụng của Watson đúng với y học. Tôi đã đề cập đến bệnh ung thư, công việc chúng tôi đang làm với dịch vụ chăm sóc ung thư và điều đó cũng sẽ phát triển rộng hơn, vì vậy Watson có thể ăn các ghi chú của bác sĩ. Nó có thể phân tích hàng ngàn tạp chí y khoa được sản xuất mỗi ngày để ngồi đó như một cố vấn. Hãy nhớ rằng, chúng tôi đang tư vấn cho bác sĩ về các quyết định mà họ cần phải đưa ra. Không phải là Watson sẽ tiếp quản. Đó thực sự là Watson sẽ làm việc cùng với y học. Một cách công bằng, trong luật pháp tôi hoàn toàn có thể thấy rằng Watson sẽ ngồi bên cạnh các luật sư và những người trong nghề luật để cho phép họ đưa ra quyết định tốt hơn, vâng.
Chúng tôi đã thấy rằng vấn đề gia tăng diễn ra đặc biệt với Watson, nơi Watson có thể đánh bại một bậc thầy cờ vua lớn.
Vâng. Hãy nhìn xem, đó là cách chúng ta thúc đẩy mọi thứ chúng ta làm. Như chúng ta nói, trí thông minh tăng cường hơn là nhân tạo.
Vì bạn là một người tích cực, về mặt tích cực, bạn lạc quan nhất về điều gì? Bạn hy vọng điều gì nhất?
Hãy nhìn xem, như bạn có thể thấy tôi rất say mê AI và thật khó để không thực sự bị cuốn hút bởi điều đó. Tôi nghĩ rằng có một vài sự kiện lớn xảy ra trong cuộc sống của mọi người và tôi nghĩ rằng AI là một trong những sự kiện lớn đó. Khi bạn nhìn vào ứng dụng của AI và khi bạn nhìn vào ứng dụng của các công nghệ nhận thức, thì. Thật khó để hiểu được nơi mà nó sẽ đạt đến. Tôi nghĩ rằng suy nghĩ về cách chúng ta có thể áp dụng điều đó theo cách tốt hơn, làm thế nào chúng ta có thể giúp mọi người nhiều hơn bằng cách sử dụng điện toán nhận thức là một lĩnh vực thú vị thực sự. Nếu tôi nhìn vào loại, tôi biết bạn luôn hỏi về loại ứng dụng yêu thích của mọi người.
Nếu tôi nhìn vào, cuộc sống của tôi trong hơn 40 năm qua, có một số sự kiện lớn đã xảy ra thông qua nó, điều đó làm bạn phấn khích và bạn sử dụng thiết bị hoặc bất cứ điều gì. Bạn nghĩ rằng khi PC thực sự trở thành chủ đạo là một. Khi điện thoại thông minh ra mắt cách đây 10 năm, chỉ 10 năm trước là một sản phẩm khác và tôi nghĩ AI là một trong số đó. Tôi nhìn vào công việc chúng tôi đang làm, bây giờ tôi có một vài đứa trẻ nhỏ, công việc chúng tôi đang làm với các công ty như Sesame Street đã có 45 năm làm việc với trẻ em và chúng tôi đang xây dựng các ứng dụng để giúp trẻ em học tập. Tôi biết sắp đến ngày nghỉ học, tôi biết vợ tôi sẽ rất thích tìm ra những cách mới để giải trí và giáo dục bọn trẻ qua những ngày nghỉ học, nhưng công việc chúng tôi đang làm ở đó tôi nghĩ thực sự rất thú vị.
Vâng. Có một thế hệ trẻ em và tôi nghĩ đó là vì thế hệ của chúng ta ở thời đại thích hợp mà chúng ta đã đầu tư vào các công nghệ này theo một cách mới và giống như cách tôi bị bỏ lại ở nhà trước TV, điều đó sẽ không xảy ra với thế hệ mới này. Họ sẽ có các công cụ phần mềm giúp họ học trên mọi màn hình mà họ mang theo.
Chắc chắn rồi. Chắc chắn rồi. Tôi rất muốn đưa người lớn tuổi nhất của mình ra khỏi TV nhiều hơn và bạn đã có thể thấy sự thay đổi đó. Bạn đã có thể thấy sự thay đổi sang iPad và máy tính để điều tra và tìm hiểu thêm. Tôi nghĩ đó là một tương lai thú vị.
Nếu bạn có một ứng dụng hoặc sản phẩm hoặc dịch vụ mà bạn sẽ phải chỉ đến và nói: "Điều này đã thay đổi cuộc đời tôi", đó sẽ là gì?
Vâng. Tôi nhìn vào, như tôi nói, có một số sự kiện lớn đã xảy ra tôi nghĩ. Bạn nhìn khi tôi còn trẻ, nhận được máy tính đầu tiên của chúng tôi trong nhà. Bạn nhìn vào điện thoại thông minh, có mọi thứ trong tầm tay mọi lúc mọi nơi là một trong những thứ đó. Như tôi nói, AI là một nơi mà tôi nghĩ nó thực sự có thể đưa điều đó lên một cấp độ khác. Tôi nghĩ rằng trong cuộc sống của mọi người, có một số người thực sự quan trọng, nơi bạn sẽ liên tục thấy rằng bạn có được những cơ hội mới, mới để dựa vào thứ gì đó thực sự lớn. Tôi nghĩ AI có lẽ là cuộc cách mạng tiếp theo.
Được rồi Nếu mọi người muốn theo dõi những gì bạn đang làm, những gì IBM đang làm, những gì Watson đang làm, cho đến những ngày này, làm thế nào họ có thể tìm thấy bạn trực tuyến?
Vâng, vì vậy tôi đang trên LinkedIn. Tôi đang trên Twitter. Tôi có một tài khoản Twitter mới thực sự. Người cuối cùng của tôi tôi không thể hiểu được.
Bạn bị mất tài khoản Twitter?
Tôi đã mất tài khoản Twitter của tôi.
Vì đó là hành vi xấu?
Đó không phải là hành vi xấu, không. Không có gì để làm với điều đó. Tôi đã mất mật khẩu và địa chỉ email với nó, vì vậy tài khoản mới của tôi @SIMMOMJ.
Được rồi, chúng tôi sẽ cố gắng giúp bạn có một số người theo dõi để nhanh chóng tăng tốc.
Chính xác. Nó sẽ là một trợ giúp.
