Gumgumov ophir tanz na slabe oglase in dobro ai

V tokratni oddaji sem se usedel z Ophirjem Tanzom, izvršnim direktorjem in ustanoviteljem GumGuma, podjetja, ki se je začelo kot podjetje za računalniški vid in hitro postaja celovito podjetje z vertikalnimi AI rešitvami. Govorili smo o trenutnem razcvetu umetne inteligence in njenem potencialu, da spremeni vsako podjetje, ki se ga dotakne. GumGum v oglaševanju trenutno ponuja različne rešitve, ki jih poganjajo AI, in šele začenja.

V mestu ste na Tednu oglaševanja. Na voljo imate številne oglaševalske aplikacije na osnovi AI. Začnimo tam. Kako danes uporabljate AI v oglaševalskem prostoru?

GumGum je v bistvu podjetje za računalniški vid. To tehnologijo izražamo na različne načine. Naša največja poslovna enota je naša oglaševalska enota in izumili smo oglaševalski format, imenovan In-Image Advertising, kjer trenutno sodelujemo s približno 70% znamk Fortune 100 in številnimi največjimi založniki na svetu. Kar počnemo, je, da tržno sporočila v kontekstu postavljamo v skladu z uporabniki vsebine, s katerimi se aktivno ukvarjajo. V tem primeru bomo opredelili kontekst slik in dejansko uskladili tržna sporočila z njim.

Na svojem spletnem mestu imate številne primere tega. Res je kul. Mislim, da večina ljudi ne ve, da se to dogaja, ko dejansko naletijo na spletno mesto in vidijo to vrsto. Mislijo, da je morda bilo tako programirano, vendar dejansko fotografirate vsebino fotografije in nato oddate oglas, ki temelji na fotografiji, ne nujno na spletnem mestu ali celo na članku.

Pravilno. Ideja je, da uporabniki obiščejo spletna mesta in fotografije običajno enoto junaka določene spletne strani. Če pogledate katero izmed študij o spremljanju oči, boste videli, da je večina toplote usmerjena v fotografije. Ideja je ustvariti zelo domačo umestitev, vendar jo tudi pravilno prikazati. Običajno je zelo dober in ima zelo lepe lastnosti, saj od nas ni treba zapolniti vsake posamezne priložnosti.

Kar lahko storimo, je, da kadar koli naložimo oglase, ko so ustrezni za tega uporabnika v ustreznem kontekstu. To ima tudi velik učinek ustvarjanja veliko boljše uporabniške izkušnje, saj naše oglase vidite veliko bolj redko, ko pa to storite, so bolj vplivni. Dodatna korist je tudi, da lahko založniki v mnogih primerih odstranijo druge standardne formate iz svojih lastnosti in vrnejo nepremičnine na spletna mesta založnikov, ki jih bodo uporabili za vsebino.

V študijah, ki sem jih videl, ni, da ljudje sovražijo oglase. Sovražijo glasnost.

Da.

Sovražijo glasnost, sovražijo vsiljivost, sovražijo pojavna okna. Ogled oglasa jih pravzaprav ne moti, dokler ne prekine izkušnje.

Mislim, da je to danes v industriji resnično velik problem. Če pogledate svoje tradicionalne formate oglasov IAB, imate več težav. Eno je, da morajo nalagati 100% časa, ne glede na to, pa se oglas naloži. Očitno imate velike težave z vidljivostjo. Ko se spletna stran naloži, se bo naložilo 100% oglasov IAB na tej strani in morda se boste pomaknili le za tretjino poti navzdol. Oglaševalci plačajo za te prikaze, vendar jih nikoli ne vidijo. Ustvarjajo brez vrednosti. To je dejansko enakovredno, mislim, da smo zadnjič, ko smo izračunali, 10 ali 12 milijard dolarjev na leto samo sežgali in se kadili.

To je velik problem. Naše formate nalagamo le, ko se v brskalnik prikaže ustrezna vsebina. Skoraj ni zapravljenih vtisov. Resnično verjamem, da bo prihodnost oglaševanja, zlasti ko se premikate na različne naprave, kot so tablični računalniki in telefoni, veliko bolj integrirana in selektivna izkušnja. Ideja oglaševanja je, da se sporočilo pošlje uporabniku, ki koristi ljudem, da zaslužijo denar, da bodo lahko še naprej v mnogih primerih ponujali brezplačno vsebino. Naša perspektiva je "Omogočimo, da se oglasi vidijo. Naredimo to zelo spoštljivo, a pokaži redko", in menimo, da je na koncu boljše za vse ustrezne zainteresirane strani.

Pogovorimo se malo o športnem oddelku, v katerem delujete. To je res zanimiv način odpiranja zalog in dela z računalniškim vidom, kar preprosto ne bi bilo praktično, če bi to počeli ročno ali ljudje.

No, način, kako se je to dogajalo zadnjih nekaj desetletij, je šlo na roko in na ljudi. To je pristop, ki je zelo nagnjen k napakam, ker se običajno zgodi, da si vzamete, recimo, 10 minut ali kakšen segment večurne igre. To pošljete do kraja, običajno v tujino. Ljudje boste dobesedno ročno označili, kje se pojavljajo ti sponzorji, in relativno kakovost vsake posamezne izpostavitve. Nato to črno polje ekstrapolirajo na skupno vrednost.

Torej je nekdo, ki gleda trak, na znaku outfield identificiral logotip Coca-Cole in nato rekel, kako dolgo, koliko sekund je bilo na ogled.

Ja, in kakovost tega videa. Je bil prikrit? Je bilo zamegljeno? Kako velik je bil? Stvari kot to. Kar smo storili, smo v resnici uporabili isto metodologijo, vendar vse to počnemo programsko z računalniškim vidom. To je res elegantna izvedba te tehnologije, saj lahko na stvari pogledamo izčrpno. Ogledamo vsak trenutek vsakega videoposnetka, vsak osvetljen videoposnetek, vsako socialno podobo in ugotovimo, kje se pojavljajo vse tiste izpostavitve, pa tudi kakovost teh izpostavitev. Nato omogočimo kopanje vsem relativnim deležnikom, v tem primeru imetnikom pravic in blagovnim znamkam v vsak trenutek, tako da ni nobenega spora o tem, kakšna je dejansko meritev kakovosti.

Sponzorstvo je velik posel. Za te stvari je porabljenega veliko denarja in veliko pogajanj je treba nadaljevati, da se doseže ustrezen honorar. To zahteva veliko ugibanja.

Mislim na znak WB Mason na Yankee stadionu. Tam je na igrišču in če greš v igro, ga vidiš, vendar je to nekaj, kar je treba količinsko ovrednotiti in mu je pripisana določena vrednost, vaše orodje pa pomaga ustvariti in ugotoviti to vrednost.

To naredi. Imetnikom pravic celo pomagamo, da dejansko preusmerijo kote kamer in počnemo takšne stvari, da bi povečali sponzorsko izpostavljenost. Social je element, ki ga pred GumGumom resnično nikoli nismo pogledali celovito. Izkazalo se je, da se večina vrednosti, ustvarjene na družbenih medijih s sponzorskega vidika, dogaja na nepremičninah, ki jih upravlja in upravlja.

Brez uporabe računalniškega vida je nemogoče pogledati vesolje družbenega in dejansko ugotoviti, kje so vse te izpostavljenosti. Bilo je ogromno dviga, ki smo ga lahko pokazali v dejanski vrednosti, ki se ustvarja, in vedno pogosteje tudi to, kako ljudje sporočajo svoje izkušnje, tako da tudi ta vrednost v primerjavi s televizijo narašča.

Stvari, ki poganjajo obe aplikaciji, je res računalniški vid. Ima algoritme, ki lahko prepoznajo, kaj je na sliki, kaj je v video sliki, in jo nato prepoznajo, dajo v polje in razvrstijo. To je resnično jedrna tehnologija, na kateri ste zgradili podjetje.

Da.

Kam gre? Ti dve aplikaciji. Kaj sledi?

Kot ste omenili v uvodu, smo podjetje s celovitimi, vertikalnimi AI rešitvami in kaj to pomeni, imamo na koncu to zelo zmogljivo tehnologijo. Sorazmerno nov, saj ga lahko dejansko uporabimo na primerih praktične uporabe na svetu. Ko gledamo svet, vidimo ogromno panog, ki lahko od te sposobnosti resnično izkoristijo. Na tej točki je zelo malo dejansko koristilo to sposobnost.

Če pogledate, kako obstajajo možnosti glede izvajanja teh rešitev, imate rešitve, ki temeljijo na oblaku, imate stvari, kot sta Watson in Google cloud cloud ter Amazon in podobno. Težava je v tem, da za resnično reševanje resničnih poslovnih potreb verjamemo, da morate imeti tako strokovno znanje na ravni podjetja, kot tudi tehnično znanje, da lahko konkretno sestavite rešitev za to posebno težavo. Nikoli še nisem videl, da bi bilo podjetje ali celo uspešen izdelek sestavljen iz sprejemanja AI rešitev v oblaku in njihovega vključevanja v izdelek.

Razlog za to je, da teh stvari ne morete izravnati skoraj toliko, kot lahko. Resnično je veliko umetništva povezano vsaj z razvojem uspešnih AI sistemov, vsaj danes, in to je bolj hudo, ne pa značilnost. Konec koncev bodo te stvari postale bolj komodizirane, kar je dobra stvar in tudi pri tem si prizadevamo; ampak tudi, je ravno prav drago. Stvari, ki jih počnemo za delček penija, bi vas od teh oblačnih podjetij stale nekje med 40 centov in dolarjem ter 50 centov na CPM. Z uporabo teh rešitev v resnici ničesar v obsegu ni izvedljivo.

Zdaj obstajajo primeri, ko lahko določene vrste AI, na primer obdelavo naravnega jezika in nekaj besedilne analize, izkoristite iz oblaka; vendar je res omejena na ta področja. Tu vidimo, da igra naša prodaja veliko vlogo, to je, kar imamo, strokovno znanje s tehničnega vidika in smo sposobni integrirati strokovno znanje na poslovni ravni, tako da bomo lahko zgradili celovito rešitev. Zaenkrat imamo oglaševanje v športu, imamo socialno razdelitev in preučujemo še številne druge priložnosti.

Pomen očitka, ki sem ga slišal z IBM Watson, je, da dobite orodje, potem pa, preden boste dejansko z njim lahko kaj naredili, ga morate izučiti in vedeti, kaj ga usposabljate. Potem veliko malih podjetij nima te nabora spretnosti. Najeti morajo svetovalca, ki bo nato usposobil AI. Kako bi to storili drugače?

Vsi delujemo z isto arhitekturo. Če uporabljate nevronske mreže, je to, kar mislim, da danes uporablja Watson, in zagotovo tisto, kar uporabljamo tudi mi. S tem je povezan element usposabljanja. Ko delujete v merilu, to postane enak izziv algoritmični strani enačbe.

Zahteva, da lahko sestavite označene, velike, nepristranske naloge podatkov. Spet bi rekel, da je hrošč, ne pa funkcija. To je nekaj, kar počnemo že vrsto let in zmoremo zelo dobro. Konec koncev bo kakovost vašega nevronskega omrežja odvisna od kakovosti podatkov, ki jih lahko hranite, zato nismo od tega oproščeni. Mislim, da moramo te sklope hitro pridobiti in označiti stroškovno učinkovito .

Zdi se mi, da je ena od prednosti teh velikih, velikanskih tehnoloških podjetij - Amazon, Google, Facebook - ta, da imajo ogromno podatkovnih nizov. V zgodovini računalništva so resnično brez primere, in prav dostop do teh nizov podatkov jim daje prednost, ko se premikamo v to dobo umetne inteligence.

Je to trajnostna prednost ali menite, da se bodo lahko nadgradila nova in manjša podjetja?

To je velika prednost, zato imate prav v tej domnevi. Poglejte, podatki so pomembni in če je treba te podatke usposobiti s podatki, potem imajo subjekti z najpomembnejšimi podatki za kar koli aplikacijo v ugodnem položaju. Zanimivo je, da veliko prispevamo k odprtokodnemu gibanju. Tako so tudi vsa ta druga podjetja. Pravzaprav delimo to znanje, vendar v podatkih ne delimo toliko. Prispevamo k odprtim naborom podatkov. Imamo tudi veliko lastniških podatkov in zagotovo to počnejo tudi veliki fantje, vendar je to resnično specifično.

Ena izmed stvari, ki jo počnemo, na primer - in to ni osnovna dejavnost, vendar to počnemo bolj za skupnost - je, da zbiramo največjo zbirko zobnih rentgenskih slik na svetu. Če bi želeli graditi podjetje, to, na primer, ne bi imeli Google ali Amazon. Nimajo razloga. Imajo določeno vrsto podatkov. Imajo UGC posnetke, na primer UGC video, veliko lokacijskih podatkov, veliko res dragocenega vpogleda na vse vrste načinov, vendar če poskušate prepoznati razpoke in cevovode ali če poskušate optimizirati pridelek, prašenje, tukaj je neskončna količina aplikacij. Rekel bi, da imajo na določene načine koristi, od družbe do podjetja pa so različne.

Če se vrnete k zobozdravstvenim podatkom, kaj boste počeli s tisto velikansko bazo zobnih slik?

Radi bi organizirali svetovno tekmovanje, podobno kot ImageNet, tekmovanje, ki ga vsako leto gosti Stanford, da bi videli, katero podjetje lahko najbolj natančno in najprimerneje razvrsti nabore podatkov o oznakah. Radi bi naredili nekaj podobnega.

To je res samo klasifikacijski projekt več kot komercialni izdelek.

Danes da.

Pogovorimo se o eni od stvari, ki ljudi vznemirjajo zaradi AI - menijo, da gre za tehnologijo, ki jo bodo uporabile vlade. Uveljavila jih bodo velika podjetja, toda posamezni potrošniki bodo resnično ukrepali po teh AI, namesto da bi jih sami lahko izkoristili. Ali menite, da je to poštena domneva ali se bo to kdaj spremenilo?

Bom rekla, da in ne. Lahko bi trdili, da se posamezniki obnašajo in so plen vsakega poslovnega izdelka zunaj, tudi nekaj, kot je Waze.

Mislim, da Bernie Sanders ves čas trdi o tem.

Mislim pa, da je končni potrošnik ob koncu dneva tudi največji upravičenec, saj vsaj podjetja poskušajo razviti izdelke, ki dodajajo vrednost življenju ljudi in tudi drugim podjetjem. Mislim, da ima vlada svoje… Ne vem, ali bi moral to imenovati zlobno ali preprosto ne kot neposreden dodatek vrednosti, razen če ga ne želite pogledati z vidika varnosti. Glej, te stvari je težko narediti. To ni poceni doseči. Z drugimi besedami, tudi samo za pridobivanje naborov podatkov potrebuje vire. Konec koncev si bodo prizadevali večji subjekti, ki so zelo zavezani temu prizadevanju.

Druga stvar, ki se pojavlja ves čas, so AI-ji in agent za avtomatizacijo. Če na primer uporabimo športno divizijo GumGum, to zdaj počnemo s programsko opremo, ki je bila sicer prej, čeprav v tujini, vendar ljudje gledajo na kaseto in razvrščajo stvari. Kako vidite izgubo delovnega mesta, ki bo povezana s temi vrstami avtomatizacije ?

To me zelo zadeva. Pri GumGumu sem videl, da se to dogaja. Razvijamo avtomatizirane rešitve in izpodrivamo ljudi, ki so včasih označevali posnetke ali videoposnetke, in lahko bi trdili, da je to cena avtomatizacije. Mislim, da ljudje pogosto poskušajo ustvariti zelo rožnato sliko, recimo: "Vsa nova tehnologija ustvarja nova delovna mesta. Poglejte industrijsko revolucijo." Tega argumenta preprosto ne kupim. Mislim, da niso vse tehnologije ustvarjene enakovredno in ne vsa tehnologija privzeto ustvarja nova delovna mesta. Mislim, da je bilo ustvarjenih ogromno novih delovnih mest v tem smislu.

Na primer, ljudje, ki so morda naredili označevanje, zdaj potencialno označujejo in označujejo slike za nas in to bi lahko bili isti ljudje, ampak na koncu me to zelo zadeva. Mislim, da bomo dolgoročno morali obravnavati kot družbo. Univerzalni osnovni dohodek je nekaj, o čemer se vse pogosteje razpravlja na vladnih ravneh in drugod. Mislim, da to ni slaba ideja. Mislim, da bi to lahko bila zelo dobra ideja.

Mislim, da ima to tudi druge posledice za družbo in srečo posameznika, na katere preprosto še nimamo odgovorov. Mislim, da je to težavna težava, in želim si, da bi naša sedanja in tudi bodoča uprava namenila nekoliko več pozornosti, da bi poskušali izumiti in, kadar je to potrebno, celo subvencionirati svet prihodnosti, namesto da bi poskušali vrniti delovna mesta v premogu, od tega jih je 70.000 v ZDA. To nima veliko smisla.

Verjetno se ne vračajo.

Ne bi smeli biti nazaj. Slabo je za okolje. To ni visoka kakovost življenja teh posameznikov in ni dolgoročno trajnostna rešitev.

V redu. Naj obiščemo vprašanje občinstva: Kako verjetno se vam zdi osnovni univerzalni dohodek?

Precej odgovor, ki sem ga pravkar dal, je verjetno najboljši odgovor, ki ga lahko v tem trenutku dam. Mislim, da nimamo podatkov ali dovolj vpogleda v to, kakšne bi bile lahko posledice takšnega. Vem, da obstajajo nekatere vlade po svetu, ki nekako eksperimentirajo s temi stvarmi. To bo zelo zanimivo za pričevanje in učenje.

Prav tako ne mislim, da smo zdaj na mestu, kjer moramo uvesti kaj takega kot univerzalni sistem osnovnega dohodka. Mislim, da je to a daljši rok neke vrste težava in mislim, da je ena možnost veliko večji arzenal. Mislim, da nihče nima odličnega odgovora na to vprašanje, toda če bi ga, bi ga radovedno slišal.

Mislim, da se šele začnemo ovijati nad posledicami vseh teh novih tehnologij, ker so vse to relativno novi razvojni dogodki. Zdi se, kot da se dogaja veliko hitreje kot industrijska revolucija, in morali bomo ponotranjiti, kakšne posledice imajo avtomobili z AI in samovozeči avtomobili in tovornjaki, ki so na cestah, in vse te različne stvari. Ko se to vrne domov, mislim, da se lahko potem resnično pogovarjamo o tem, kako izplačujemo nadomestila.

Ena stvar, o kateri v mojem podjetju veliko govorimo, je ta pojem nenehnih in dramatičnih sprememb in mislim, da je to temeljna resnica sveta, v katerem zdaj živimo. Če pogledate, kaj to pomeni v tehničnem smislu, pomeni, da imate različne tehnologije, ki rastejo na zmogljivosti na eksponentni krivulji, in govorim o vsem, od ločljivosti pikslov do zmogljivosti trdega diska do hitrosti obdelave, in potem imate tudi razvoj programske opreme in imate vse te tehnologije nekako na različnih prestopnih točkah na teh krivuljah; vendar so vsi napihljivi in ​​prav to danes dejansko omogoča oglas, učinkovito GPU-jev in hitrost obdelave. Ti algoritmi segajo v 50. in 60. leta. Prva nevronska mreža je bila razvita, mislim, v 50. letih. Imelo je približno 40 nevronov.

Pri eksponentni rasti je neverjetno, da je na primer, če boste naredili 30 linearnih korakov v metru na korak, po 30 korakih prehodili 30 metrov. Šli bi čez to sobo, toda če naredite 30 eksponentnih korakov, kar je v tem primeru le preprosto podvojitev. En, dva, štiri, osem, potem pa boste po 30 korakih prehodili obod Zemlje 26-krat - torej približno milijardo metrov. Pri tem je še posebej zanimivo, da se večji del te rasti zgodi v zadnjih nekaj korakih - torej v 29. koraku ste na 500 milijonov metrov.

To je tako zavajajoče pri eksponentni rasti. Dolgo je videti kot linearna rast, pravzaprav bi lahko zaostajal za linearnimi rastnimi krivuljami, ki imajo v vsaki linearni dobi večjo rast - vendar na koncu postane nekaj dramatično drugačnega. In zaradi tega je prihodnost neverjetno vznemirljiva in v marsičem skrivnostna in neverjetno težko napovedati. V podjetju GumGum poskušamo pogledati dolgoročnejši časovni horizont - stvari, kot so AR in VR, nosljive in IoT, in podobne stvari -, pa tudi poskušamo načrtovati poslovanje v dvoletnih korakih, saj verjamemo, da je to približno tako kolikor lahko vidite, pa tudi kolikor lahko določite in sestavite tržna izdelek, ki je že sam po sebi izziv.

Mislim, da je to izziv, ki ga danes nekako pojemo svet. To zagotovo doživljajo zapuščena podjetja in to je nekakšna prevladujoča sila. To ni enaka situacija kot pred stoletji, ko ste lahko razvili poslovni model in lahko je delovalo. Ta cikel sprememb je bil veliko daljši, zato ste lahko nagrade izkoristili dolgoročno. Zdaj si morate nenehno predstavljati in razvijati svoje razumevanje sveta ter poskušati razumeti različne premike paradigme, ki so pomembni za vaše podjetje, in graditi na njih.

Biti prilagodljiv in zmožen odzivanja je verjetno bolj koristno kot imeti prav o tem, kaj se bo zgodilo čez pet let zdaj, ker nihče ne ve, kaj se bo zgodilo.

Zato tudi vidite takšne manijakalne naložbe v vse te tehnologije v prihodnosti, saj podjetja niso neumna. Govorimo o velikih korporacijah. Vedo, da živijo od zapuščenih podjetij. Vedo, da se stvari zelo dramatično spreminjajo, in vedo, da se morajo veliko založiti. Opažamo zelo velike, zelo krepke stave za podjetja, saj je to edina izbira, ki je na voljo, zato so tudi startupi po mojem mnenju še naprej zelo dragoceni in aditivni ter uspešni, saj na koncu, ko ste v je obdobje zastoja težko, ne glede na to, ali investirate ali razvijate podjetje, je težko ustvariti novo vrednost, ko pa se ves čas vse spreminja, potem obstaja veliko priložnosti za ustvarjanje vrednosti.

Mislim, da imate tako velik smisel, ko govorite o eksponentnem razmišljanju in kako težko je ovijati glavo okoli oblike teh oblin. Kradem iz enega vaših prejšnjih pogovorov, kjer ste do leta 2023 rekli, da vam bo 1.000 dolarjev prineslo napravo, ki ima računalniško moč človeških možganov. Ponavljal bo toliko procesorske moči. Do leta 2043, ki nas bo morda še vedno živ, boste imeli procesorsko moč za 1000 dolarjev. Večji je od vseh možganov na planetu.

Ja, kombinirano.

Kaj to počne?

To je res zanimiva točka. Da bi bil pravičen, sem to ukradel od Raya Kurzweila. To analizo je naredil.

Vsi stojimo na ramenih velikanov.

Nočem si zaslužiti zaslug za to, vendar je to res poučno. Ponovno ne mislim, da smo - kot družba kot vrsta - še posebej dobri v eksponencialnem razmišljanju. Naši možgani so narejeni tako, da razmišljajo linearno. To na koncu ponuja več možnosti za preživetje in ni ponujalo veliko koristi afriškemu grmu pred več tisoč leti, kajne?

Posledice tega so ogromne, saj je veliko stvari lahko na silo. Imate kakovost algoritmov in tehnologij, ki so lahko vedno bolj elegantne - če pa imate dovolj procesne moči, lahko veliko stvari, ki nikoli niso bile možne, preprosto vstavite nanjo. Na nek način bi lahko trdili, da bodo nevronske mreže - prepričan sem, da bomo pogledali tehnologijo in se počutili, kot da je dokaj neelegantna - in če pogledate, koliko procesne moči potrebuje glede na človeške možgane, in to je slaba podoba tega, kar človeški možgani pravzaprav počnejo, možgani porabijo majhno količino moči, ki jo ti stroji storijo, da opravijo izračune.

Mislim, da je to le dokaz, da je prihodnost res težko napovedati. Sprememba se bo spremenila bolj dramatično kot kdo ve, in potem se tudi posluša kakovosti programske opreme, ker če bomo sposobni razviti dovolj kakovostno programsko opremo, bo očitno vprašanje računalniške moči zdaj omejujoč dejavnik. Če želite govoriti o splošnem AI ali super inteligenci, bo omejevalni dejavnik naša sposobnost razvoja prave programske opreme, ker očitno, če lahko kupite čip, ki ima enako računalniško moč kot celotna človeška populacija za 1.000 dolarjev, potem je to verjetno več energije, kot jo potrebujete, morda sedem milijard krat.

Precej industrij, za katere vemo, da se bodo preoblikovale. Lahko rečemo, da bomo imeli samovozeče avtomobile. Mogoče ne čez pet let, morda ne čez 10, zagotovo pa do 20. Ljudje precej domnevajo, da se bo to zgodilo. Ali obstaja industrija, za katero mislite, da jo bo spremenila umetna inteligenca, o kateri še nismo razmišljali, ali pa je na to preobrazba zelo nepripravljena?

Poglejte, to je zelo zmogljivo orodje v morju drugih močnih orodij, tehnologije, programske opreme, strojne opreme. Ne morem si zamisliti industrije, ki ne more imeti koristi od integracije zmogljivosti AI. Podatke lahko obdelujete, video posnetke obdelujete boljše in od tega ima lahko korist vsaka industrija. Zato vidim toliko moči, da lahko sestavim AI navpični sklad rešitve, kajti na koncu je tu le neskončna količina priložnosti.

Rad bi vam postavil vprašanja, ki jih zastavljam vsem, ki pridejo na razstavo. Kateri tehnološki trend vas najbolj skrbi? Je kaj, kar vas vzbuja ponoči?

Oborožena jedrska energija ali jedrske bojne glave.

Stari, ampak dober.

Samo se vrne v modo.

Očitno malo zaskrbljujoče. Ali obstaja tehnologija ali orodje, ki ga uporabljate vsak dan in ki navdihuje čudo?

V zadnjih osmih mesecih sem se zelo lotil lesarstva in večinoma tradicionalne obdelave lesa. Torej, veliko ročnih letal in blokovskih letal ter britja z britvami. Iskreno, to se mi zdi zelo navdihujoče. So samo resnično lepa orodja, ki po mojem mnenju zelo govorijo o človeški iznajdljivosti. In lepo je imeti opravka z zelo preprostimi, a zelo močnimi in učinkovitimi orodji, ki jih je izumil človek.

Verjetno obstaja velik avtomatiziran stroj, ki ga poganja AI, ki lahko izvaja isto vrsto obdelave lesa.

Po mojem mnenju obstaja stopnja umetništva in zadovoljstva, kar je del tistega, kar sestavlja človeško izkušnjo. Poglejte, pravzaprav imam tudi veliko električnega orodja. Z ročnimi orodji na koncu vedno dobite boljši zaključek in boljši izdelek, a na koncu je to eden od izzivov. Če dejansko nismo najbolj inteligentna vrsta na planetu, to očitno ima res globoke posledice.

Najprej si lahko ogledamo, kako ravnamo z manj inteligencije na Zemlji, in to ni zelo prijeten prizor. Mislim, da resnično postavlja pod vprašaj, kaj pomeni biti človek in kaj bi moral početi z življenjem, kaj je sreča? To so očitno precej globoka vprašanja in mislim, da se jim bomo slej ko prej morali spoprijeti.

Ne verjamem, da so te stvari za vogalom. Mislim, da nas čaka marsikaj od tega, da bi se predstavljali ali celo začeli izgledati kot zavestna inteligenca, toda ne glede na to, ali je to čez 40 ali 400 let, gre za sorazmerno majhen premik na lestvici človeške zgodovine. Vredno je spregovoriti o posledicah teh stvari. Nihče ne govori o ustavitvi razvoja teh tehnologij. Po naravi smo očitno zelo radovedni in to preprosto ni možnost. Mislim, da tudi to ne bi smelo biti, ampak po vsej verjetnosti bomo prišli tja, preden bomo razvili ustrezne protokole za spopadanje s tem, kako izgledajo te resničnosti.

Sega se k eksponentni naravi sprememb. Do določenih zmogljivosti bomo prišli hitreje, kot smo pripravljeni, in mislim, da vlada ali birokracija ali celo podjetja danes niso opremljeni, da bi lahko upravljali s spremembami v takem tempu. Stopnja sprememb, ki bo potrebna, da se dejansko nagnemo k njej, bo ustvarila zmedo.

Vmes boste delali v svoji lesarnici.

Pravite mi. Načrt B.

Kakšne stvari izdelujete, lahko vprašam?

Stolci, sklede in žlice in podobni izdelki. Trenutno je res preprosto. Sem novinec, ki išče mentorja. Zelo razveseljivo je živeti v tem digitalnem prostoru bitov in bajtov, ki sem jih vedno ljubil, že od malih nog sem programer in me je vedno zelo privlačilo, in še vedno ga imam rad kot vedno; vendar je to le antiteza, ki je zelo fizična in ročna, in nekako se ukvarjate z večinoma lesom, kar je lep nasvet.

Zelo organsko. Smešno je, koliko tehnologov se je predstavilo na razstavi z odličnimi programskimi sposobnostmi in odličnimi odseki, a kljub temu so stvari, ki jih uživajo, ponavadi tiste stvari iz resničnega sveta, kjer dejansko delajo z rokami.

Ja. Vračanje na takšno plat stvari je razveseljivo.

Če mentor trenutno gleda in želi stopiti v stik z vami ali želi samo slediti, kaj počnete vi in ​​GumGum, kako lahko stopi v stik z vami na spletu?

Najdete me na Twitterju @ophirtanz, LinkedInu pri Ophirju Tanzu, na naši spletni strani, Gumgum.com. Vse vrste načinov.

Odlično. Ophir, najlepša hvala za prihod v laboratorij.

Hvala, ker me imaš.

Cenim to.

Bilo je odlično.

To je hitro naprej za danes. Želim se vam zahvaliti, da ste se nam pridružili. Če si želite ogledati epizode te oddaje, jih lahko najdete na PCMag.com. Če želite podcast podati na iTunes, ga najdete v Apple Podcastu, lahko ga najdete tudi v Android Play. Povsod lahko najdete, da so dobri podcasti podeljeni brezplačno. Hvala lepa, da ste se nam danes pridružili in se vidimo v prihodnosti.