Ophir tanz di Gumgum su cattive pubblicità e buona ai

Nello show di questa settimana mi sono incontrato con Ophir Tanz, CEO e fondatore di GumGum, una società che ha iniziato come azienda di visione artificiale e sta rapidamente diventando una società di soluzioni di intelligenza artificiale verticale. Abbiamo parlato dell'attuale boom dell'intelligenza artificiale e del suo potenziale per alterare ogni attività che tocca. GumGum attualmente offre una varietà di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale nella pubblicità ed è appena iniziato.

Sei in città per la settimana della pubblicità. Hai un numero di applicazioni pubblicitarie basate su AI. Cominciamo da lì. Come stai usando l'IA oggi nello spazio pubblicitario?

GumGum, in sostanza, è un'azienda di visione artificiale. Esprimiamo questa tecnologia in vari modi. La nostra più grande unità aziendale è la nostra unità pubblicitaria e abbiamo inventato un formato pubblicitario chiamato In-Image Advertising, dove attualmente lavoriamo con circa il 70% dei marchi Fortune 100 e molti dei più grandi editori del mondo. Ciò che facciamo è collocare contestualmente i messaggi di marketing in linea con i contenuti con cui gli utenti interagiscono attivamente. Identificheremo il contesto delle immagini, in questo caso, e in realtà allineamo i messaggi di marketing ad esso.

Hai un numero di esempi di questo sul tuo sito web. E `veramente forte. Non penso che la maggior parte delle persone sappia che sta accadendo quando incontrano effettivamente un sito Web e vedono questo tipo di. Pensano che potrebbe essere stato programmato in quel modo, ma in realtà stai prendendo il contenuto della foto e quindi pubblicando un annuncio basato sulla foto, non necessariamente sul sito o addirittura sull'articolo.

Corretta. L'idea è che gli utenti visitino siti e foto in genere sono l'unità eroe di una determinata pagina web. Se osservi qualsiasi studio di monitoraggio degli occhi, vedrai che la maggior parte del calore è centrata attorno alle foto. L'idea è quella di creare un posizionamento molto nativo, ma anche visualizzarlo correttamente. Tende ad essere relativamente d'impatto e ha delle caratteristiche davvero belle in quanto non siamo tenuti a riempire ogni singola opportunità di inventario.

Quello che siamo in grado di fare è caricare annunci quando sono pertinenti per quell'utente nel giusto contesto in qualsiasi momento. Ciò ha anche il grande effetto di produrre un'esperienza utente molto migliore perché vedi i nostri annunci molto più raramente, ma quando lo fai, sono più d'impatto. Ha anche il vantaggio aggiuntivo di autorizzare gli editori, in molti casi, a rimuovere altri formati standard dalle loro proprietà e restituire proprietà immobiliari a quei siti di editori da utilizzare per i contenuti.

Negli studi che ho visto, non è che le persone odiano le pubblicità. Odiano il volume.

Sì.

Odiano il volume, odiano l'invadenza, odiano i pop-up. Vedere l'annuncio in realtà non li disturba, purché non interrompa l'esperienza.

Penso che oggi sia un grosso problema nel settore. Se osservi i tuoi formati di annunci IAB tradizionali, hai una serie di problemi. Uno è che devono caricare il 100% delle volte, quindi, indipendentemente da cosa, si sta caricando un annuncio. Ovviamente hai enormi problemi di visualizzabilità associati a questo. Quando la pagina web viene caricata, verrà caricato il 100% degli annunci IAB su quella pagina e potresti scorrere solo di un terzo verso il basso. Gli inserzionisti pagano per quelle impressioni, ma non vengono mai visti. Non stanno creando alcun valore. È effettivamente equivalente a, penso che l'ultima volta che l'abbiamo calcolato, 10 o 12 miliardi di dollari all'anno siano solo bruciati, andando in fumo.

Questo è un grosso problema. Carichiamo i nostri formati solo quando il contenuto pertinente viene visualizzato nel browser. Non ci sono quasi impressioni sprecate di sorta. Credo davvero che il futuro della pubblicità, specialmente quando si passa a dispositivi diversi come tablet e telefoni, sarà un'esperienza molto più integrata e selettiva. L'idea della pubblicità è di trasmettere un messaggio a un utente che ha il vantaggio di guadagnare denaro in modo che possano continuare a fornire, in molti casi, contenuti gratuiti. La nostra prospettiva è "Facciamo vedere le pubblicità. Rendiamole molto rispettose, ma mostriamole di rado" e pensiamo che alla fine sia meglio per tutte le parti interessate.

Parliamo un po 'della divisione sportiva in cui operi. È un modo davvero interessante di aprire l'inventario e fare qualcosa con la visione del computer che non sarebbe pratico se lo facessi a mano o da esseri umani.

Bene, il modo in cui è stato fatto negli ultimi decenni è stato fatto a mano e dagli umani. Questo è un approccio fortemente soggetto a errori perché ciò che accade in genere è che impiegherai, diciamo, 10 minuti o qualche segmento di un gioco di più ore. Lo spedirai in un luogo, in genere, all'estero. Avrai gente letteralmente taggare manualmente dove appaiono quegli sponsor e la qualità relativa di ogni singola esposizione. Quindi estrapolano quello in una scatola nera al valore complessivo.

Quindi è qualcuno che guarda il nastro, identificando il logo Coca-Cola sul cartello del campo esterno, e poi dicendo quanto tempo, quanti secondi sono stati in vista.

Sì, e la qualità di quel video. È stato offuscato? Era sfocato? Quanto era grande? Roba del genere. Quello che abbiamo fatto è che abbiamo adottato, in realtà, la stessa metodologia, in gran parte, ma facciamo tutto a livello di programmazione usando la visione artificiale. È un'implementazione davvero elegante di quella tecnologia, perché siamo in grado di guardare le cose in modo completo. Guardiamo ogni singolo momento di ogni video, ogni video di evidenziazione, ogni immagine sociale e identifichiamo dove appaiono tutte quelle esposizioni, ma anche la qualità di quelle esposizioni. Quindi stiamo permettendo a tutti i soggetti interessati, in questo caso, titolari di diritti e marchi, di scavare dentro, come moto a luogo, andare da dentro a fuori: I put my hand inTO my pocket = metto la mano in tasca in qualsiasi momento, in modo che non ci siano controversie su quale sia la metrica della qualità effettiva

La sponsorizzazione è un grande affare. Ci sono molti soldi spesi per queste cose e ci sono molte negoziazioni che devono proseguire per arrivare alla tariffa appropriata. Questo toglie molte delle congetture da quello sforzo.

Penso al cartello WB Mason allo Yankee Stadium. È lì fuori e se vai al gioco, lo vedi, ma è qualcosa che deve essere quantificato e ha un certo valore ad esso collegato, e il tuo strumento aiuta a creare e capire quel valore.

Lo fa. Stiamo anche aiutando i titolari dei diritti a riposizionare effettivamente le angolazioni della telecamera e fare cose del genere al fine di massimizzare l'esposizione delle sponsorizzazioni. Il social è un elemento che non è mai stato visto, in realtà, prima di GumGum, in modo completo. Si scopre che la maggior parte del valore prodotto sui social media dal punto di vista della sponsorizzazione avviene su proprietà possedute e gestite.

Senza utilizzare la visione artificiale, è impossibile guardare l'universo dei social e identificare effettivamente dove si trovano tutte quelle esposizioni. C'è stato un enorme aumento che siamo stati in grado di mostrare nel valore reale che viene creato e, sempre di più, è anche il modo in cui le persone comunicano le loro esperienze, quindi anche il valore relativo alla televisione sta aumentando.

La cosa che alimenta entrambe queste applicazioni è davvero la visione del computer. Sta avendo algoritmi in grado di identificare cosa c'è in un'immagine, cosa c'è in un'immagine video, quindi riconoscerlo, metterlo in una scatola e classificarlo. Questa è davvero la tecnologia di base su cui hai costruito l'azienda.

Sì.

Dove sta andando? Hai queste due applicazioni. Quello che viene dopo?

Come hai detto nella tua introduzione, siamo una società di soluzioni di intelligenza artificiale full-stack e ciò significa che, alla fine, abbiamo questa tecnologia molto potente. È relativamente nuovo in termini di essere effettivamente in grado di applicarlo a casi d'uso pratici nel mondo. Quando guardiamo il mondo, vediamo un'enorme quantità di settori che possono davvero beneficiare di questa capacità. A questo punto, pochissimi hanno effettivamente avuto il vantaggio di beneficiare di tale capacità.

Se osservi come le opzioni relative all'implementazione di queste soluzioni, hai soluzioni basate su cloud, hai cose come Watson e Google cloud vision, Amazon e simili. Il problema è che, al fine di risolvere effettivamente una reale esigenza aziendale, riteniamo che sia necessario disporre internamente dell'esperienza a livello aziendale, ma anche dell'esperienza tecnica per creare una soluzione specifica per quel particolare problema. Non ho mai visto un'azienda o, in realtà, nemmeno un prodotto di successo costruito prendendo soluzioni AI basate su cloud e integrandole in un prodotto.

Il motivo è che non hai la possibilità di modificare queste cose il più possibile. C'è davvero molta arte associata allo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale di successo, almeno oggi, e questo è più un bug, non una funzionalità. Alla fine, questa roba diventerà più mercificata, il che è una buona cosa e stiamo lavorando anche a quello; ma è anche molto costoso. Le cose che facciamo per le frazioni di un centesimo ti costerebbero ovunque tra 40 centesimi e un dollaro e 50 centesimi su base CPM da queste società cloud. Non è possibile fare, in realtà, qualsiasi cosa su larga scala usando queste soluzioni.

Ora, ci sono casi in cui è possibile sfruttare determinati tipi di IA, come l'elaborazione del linguaggio naturale e alcune analisi testuali, al di fuori del cloud; ma è davvero limitato a quelle aree. È qui che vediamo le nostre vendite giocare un ruolo importante, che è quello che abbiamo, l'esperienza da un punto di vista tecnico e siamo in grado di integrare le competenze a livello aziendale in modo da poter costruire una soluzione full-stack. Finora, abbiamo pubblicità negli sport, abbiamo una divisione sociale e stiamo esaminando una serie di altre opportunità.

L'importanza del reclamo che ho sentito con IBM Watson è che ottieni lo strumento, ma poi, prima di poter effettivamente fare qualsiasi cosa con esso, devi addestrarlo e devi sapere cosa stai addestrando a fare. Quindi molte piccole imprese non hanno questo skillset. Devono assumere un consulente per addestrare l'IA. Come lo faresti diversamente?

Operiamo tutti al di fuori della stessa architettura. Se stai usando reti neurali, che è in gran parte ciò che penso che Watson usi oggi, e sicuramente anche quello che stiamo usando. C'è un elemento di allenamento associato a quello. Una volta che operi su larga scala, questa diventa la stessa sfida al lato algoritmico dell'equazione.

Essere in grado di mettere insieme set di dati etichettati, consistenti e imparziali è un requisito. Ancora una volta, lo definirei un bug, non una funzionalità. È qualcosa che facciamo da molti anni e possiamo fare molto bene. In definitiva, la qualità della tua rete neurale sarà una funzione della qualità dei dati che sei in grado di alimentare, quindi non è che ne siamo assolti. È solo che penso che ora dobbiamo acquisire ed etichettare quei set rapidamente e conveniente .

Mi sembra che uno dei vantaggi di queste grandi aziende tecnologiche giganti - Amazon, Google, Facebook - sia che hanno enormi set di dati. Sono davvero impareggiabili nella storia dell'informatica e il solo fatto di avere accesso a questi set di dati sta dando loro un vantaggio mentre ci muoviamo in questa era di intelligenza artificiale.

È un vantaggio sostenibile o pensi che gli start-up e le aziende più piccole saranno in grado di competere?

È un enorme vantaggio, quindi hai ragione in questo presupposto. Guarda, i dati sono i re e fintanto che queste cose devono essere addestrate con i dati, le entità con i dati più rilevanti per qualunque sia l'applicazione sono in una posizione vantaggiosa. La cosa interessante è che stiamo contribuendo pesantemente al movimento open source. Quindi sono tutte queste altre società. In realtà condividiamo questa conoscenza, ma non condividiamo così tanto i dati. Ci sono set di dati aperti a cui contribuiamo. Abbiamo anche molti dati proprietari, e certamente lo fanno anche i grandi, ma sono davvero specifici per i problemi.

Una delle cose che stiamo facendo, ad esempio - e questo non è un core business, ma lo stiamo facendo di più per la comunità - è la raccolta della più grande raccolta di immagini radiografiche dentali al mondo. Se volessimo creare un'attività commerciale che, ad esempio, non è qualcosa a cui Google o Amazon avrebbero accesso. Non hanno motivo di farlo. Hanno un certo tipo di dati. Hanno immagini UGC, ad esempio video UGC, molti dati sulla posizione, molte informazioni davvero preziose in tutti i modi, ma se stai cercando di identificare fessure e condutture o se stai cercando di ottimizzare il raccolto- spolverare, c'è un'infinità di applicazioni qui. Direi che hanno un vantaggio in certi modi e varia da compagnia a compagnia.

Tornando ai dati dentali, cosa hai intenzione di fare con quel gigantesco database di immagini dentali?

Quello che vorremmo fare è ospitare una competizione mondiale, simile a ImageNet, una competizione che Stanford ospita ogni anno per vedere quale azienda può ordinare in modo più accurato e conveniente i set di dati delle etichette. Vorremmo fare qualcosa di simile a quello.

È davvero solo un progetto di classificazione più che un prodotto commerciale.

Oggi si.

Parliamo un po 'di una delle cose che innervosiscono le persone dell'IA: sentono che questa è una tecnologia che verrà implementata dai governi. Sarà distribuito da grandi aziende, ma i singoli consumatori saranno realmente coinvolti da queste IA anziché essere in grado di trarne vantaggio. Pensi che sia un presupposto giusto o che cambierà ad un certo punto?

Sto per dire sì e no. Si potrebbe sostenere che gli individui vengono perseguiti e sono la preda di ogni prodotto aziendale là fuori, anche qualcosa come Waze.

Penso che Bernie Sanders sostenga sempre questo argomento.

Ma penso che il consumatore finale sia anche il più grande beneficiario alla fine della giornata perché almeno le aziende stanno cercando di sviluppare prodotti che aggiungono valore alla vita delle persone e anche ad altre attività. Penso che il governo abbia il suo… Non so se dovrei definirlo nefasto o semplicemente non un valore aggiunto diretto, a meno che tu non voglia guardarlo dal punto di vista della sicurezza, forse. Guarda, questa roba è difficile da fare. Non è economico da realizzare. In altre parole, anche solo per acquisire set di dati ci vogliono risorse. Alla fine, le entità più grandi che sono molto impegnate in questo sforzo lo possederanno.

L'altra cosa che si presenta in ogni momento è AI e agente di automazione. Usando la divisione sportiva di GumGum come esempio, è qualcosa che viene fatto ora attraverso un software che era solito fare, anche se oltremare, ma dagli umani che guardavano il nastro e classificavano le cose. Come vedi la perdita di lavoro che sarà associata a questi tipi di automazioni ?

Questo mi preoccupa molto. Alla GumGum l'ho visto succedere. Sviluppiamo soluzioni automatizzate che sostituiscono le persone che erano solite etichettare immagini o video e si potrebbe sostenere che è il prezzo dell'automazione. Penso che le persone spesso provino a provare un quadro molto roseo che, ad esempio, "Tutta la nuova tecnologia genera nuovi posti di lavoro. Guarda la rivoluzione industriale". Semplicemente non compro quell'argomento. Penso che non tutte le tecnologie siano uguali e che non tutte le tecnologie predefinite creino nuovi posti di lavoro. Penso che ci sia un'enorme quantità di nuovi posti di lavoro che sono stati creati in questo senso.

Ad esempio, le persone che potrebbero aver fatto il tagging ora stanno potenzialmente taggando ed etichettando le immagini per noi, e potrebbero essere le stesse persone, ma alla fine, mi preoccupano molto. Penso che sia qualcosa che a lungo termine dovremo affrontare come società. Il reddito di base universale è qualcosa di cui si è discusso sempre più a lungo, a livello di governo e altrove. Non penso sia una cattiva idea. Penso che potrebbe essere un'ottima idea.

Penso che abbia altre implicazioni per la società e la felicità individuale a cui non abbiamo ancora le risposte. Penso che sia un problema impegnativo e desidero che la nostra attuale amministrazione e anche le future amministrazioni prestino un po 'più attenzione al tentativo di inventare e, ove necessario, anche di sovvenzionare il mondo del futuro piuttosto che cercare di ripristinare i posti di lavoro nel carbone, di cui ce ne sono 70.000 negli Stati Uniti. Non ha molto senso.

Probabilmente non torneranno.

Non dovrebbero tornare. Fa male all'ambiente. Non è un'alta qualità della vita per quegli individui, e non è una soluzione sostenibile a lungo termine.

Tutto ok. Facciamo una domanda dal pubblico: quanto pensi che sia un reddito universale di base?

Praticamente la risposta che ho appena dato è probabilmente la migliore risposta che posso dare in questo momento. Non credo che abbiamo i dati o abbastanza informazioni su quali potrebbero essere le implicazioni nel fare qualcosa del genere. So che ci sono alcuni governi in tutto il mondo che stanno sperimentando queste cose. Sarà molto interessante scegliere una specie di testimone e imparare da.

Inoltre, non penso che ora siamo in un luogo in cui dobbiamo istituire qualcosa come un sistema di reddito di base universale. Penso che questo sia un lungo termine una specie di problema, e penso che un'opzione sia un arsenale molto più grande. Non credo che qualcuno abbia una risposta eccezionale a questa domanda, ma se lo facessero, sarei curioso di ascoltarla.

Penso che stiamo appena iniziando a avvolgere la testa attorno alle conseguenze di tutte queste nuove tecnologie perché si tratta di sviluppi relativamente nuovi. Sembra che stia accadendo molto più velocemente della rivoluzione industriale, e dovremo interiorizzare quali sono le conseguenze di avere auto guidate dall'intelligenza artificiale, auto e camion a guida autonoma che sono sulle strade e tutte queste cose diverse. Una volta che ci viene in mente, penso che potremo avere una discussione realistica su come compensare.

Una cosa di cui parliamo molto nella mia azienda è questa nozione di cambiamento costante e drammatico, e penso che sia l'unica verità fondamentale del mondo in cui viviamo ora. Se guardi cosa significa in senso tecnico, significa che hai una varietà di tecnologie che stanno crescendo in capacità su una curva esponenziale e sto parlando di tutto, dalle risoluzioni dei pixel alle capacità del disco rigido alle velocità di elaborazione, e poi hai anche lo sviluppo del software e hai tutte queste tecnologie in diversi punti di flesso su queste curve; ma tutti sono fluttuanti ed è ciò che rende effettivamente possibile l'annuncio oggi, efficacemente GPU e velocità di elaborazione. Questi algoritmi risalgono agli anni '50 e '60. La prima rete neurale è stata sviluppata, credo, negli anni '50. Aveva circa 40 neuroni.

La cosa sorprendente della crescita esponenziale è questa idea che, ad esempio, se hai intenzione di fare 30 passi lineari a un metro per passo, dopo 30 passi, avrai attraversato 30 metri. Avremmo attraversato questa stanza, ma se fai 30 passi esponenziali, che in questo caso è solo un semplice raddoppio. Uno, due, quattro, otto, poi dopo 30 passi, avrai attraversato la circonferenza della Terra 26 volte - quindi circa un miliardo di metri. La cosa particolarmente interessante al riguardo è che la maggior parte della crescita avviene negli ultimi passaggi, quindi, al passaggio 29, sei a 500 milioni di metri.

Questo è ciò che è così ingannevole riguardo alla crescita esponenziale. Per molto tempo assomiglia molto alla crescita lineare, e in realtà potrebbe rimanere indietro rispetto alle curve di crescita lineare che hanno una crescita maggiore in ogni periodo lineare - ma finisce per essere qualcosa di drammaticamente diverso. E ciò rende il futuro incredibilmente eccitante e per molti versi misterioso e incredibilmente difficile da prevedere. In GumGum, proviamo a guardare l'orizzonte temporale a lungo termine - cose come AR e VR e indossabili e IoT, e cose del genere - ma proviamo anche a pianificare la nostra attività con incrementi di due anni perché crediamo che sia praticamente per quanto puoi vedere, e anche per quanto sei in grado di determinare e costruire un commercializable prodotto, che di per sé è una sfida.

Penso che questa sia la sfida che sta mangiando il mondo oggi. Certamente le aziende legacy stanno sperimentando questo, ed è una specie di forza dominante. Non è la stessa situazione di secoli in cui era possibile sviluppare un modello di business e poteva funzionare. Quel ciclo di cambiamento è stato molto più lungo, quindi puoi raccogliere i frutti su una base più a lungo termine. Ora devi costantemente innovare e far crescere la tua comprensione del mondo, e cercare di capire i vari cambiamenti di paradigma che sono rilevanti per la tua impresa e costruire verso di loro.

Essere flessibili e saper rispondere è probabilmente più utile che avere ragione su ciò che accadrà tra cinque anni adesso, perché nessuno sa cosa succederà.

È anche il motivo per cui vedi tali investimenti maniacali in tutte queste tecnologie future perché le aziende non sono stupide. Stiamo parlando di grandi aziende. Sanno che vivono di attività legacy. Sanno che le cose stanno cambiando molto drammaticamente e sanno che devono fare una grande scommessa. Stiamo vedendo scommesse aziendali molto grandi e molto audaci perché questa è l'unica scelta che hanno, ed è anche per questo che le startup, penso, continueranno a essere estremamente preziose, additive e di successo, perché alla fine, quando sei in un periodo di stasi, è difficile, che tu stia investendo o che tu stia facendo crescere un'azienda, è difficile creare un nuovo valore, ma quando tutto cambia continuamente, allora ci sono molte opportunità per la creazione di valore.

Penso che tu dia un ottimo punto quando parli di pensiero esponenziale e di quanto sia difficile avvolgere la testa attorno alla forma di quelle curve. Sto rubando da uno dei tuoi precedenti colloqui in cui hai detto che entro il 2023, $ 1.000 dollari ti daranno un dispositivo che ha la potenza di calcolo di un cervello umano. Replicherà quella grande potenza di elaborazione. Entro il 2043, che molti di noi potrebbero essere ancora vivi, avrai la potenza di elaborazione di $ 1.000 dollari. È più grande di tutti i cervelli del pianeta.

Combinato, sì.

Che cosa fa?

Questo è un punto davvero interessante. Per essere onesti, l'ho rubato a Ray Kurzweil. Ha fatto quell'analisi.

Siamo tutti in piedi sulle spalle di giganti.

Non voglio prendermi il merito, ma è un punto davvero istruttivo. Ancora una volta, non penso che siamo - come società, come specie - particolarmente bravi a pensare in modo esponenziale. I nostri cervelli sono costruiti per pensare in modo lineare. Ciò alla fine offre più potenziale di sopravvivenza e non ha offerto molti benefici nella boscaglia africana migliaia di anni fa, giusto?

Le implicazioni sono enormi perché molte cose possono essere forzate brutalmente. Hai qualità di algoritmi e tecnologia - e questo può sempre diventare più elegante - ma se hai abbastanza potenza di elaborazione, allora puoi fare molte cose che non sono mai state possibili semplicemente lanciando più potenza di calcolo. In un certo senso, potresti sostenere che le reti neurali - sono sicuro che torneremo indietro alla tecnologia e ci sentiremo come abbastanza ineleganti - e se guardi la quantità di potenza di elaborazione che ci vuole rispetto al cervello umano e questa è la cattiva immagine di ciò che il cervello umano sta effettivamente facendo, il cervello usa una piccola quantità del potere che queste macchine fanno per fare questi calcoli.

Penso che sia solo una testimonianza del fatto che il futuro è davvero difficile da prevedere. Cambierà in modo più drammatico di quanto si possa immaginare, e quindi ascolterà anche la qualità del software perché se siamo in grado di sviluppare software di qualità abbastanza elevata, allora chiaramente il problema della potenza di elaborazione sarà un fattore limitante. Se vuoi parlare di AI generale o super intelligenza, il fattore limitante sarà la nostra capacità di sviluppare il software giusto perché, ovviamente, se puoi acquistare un chip che ha la potenza di calcolo equivalente di quella dell'intera popolazione umana per $ 1, 000 di dollari, quindi è probabilmente più potere di quello che ti serve da forse sette miliardi di volte.

Ci sono un sacco di settori che sappiamo che verranno trasformati. Possiamo dire che avremo auto a guida autonoma. Forse non tra cinque anni, forse non tra 10, ma sicuramente entro 20. Le persone credono che succederà. Esiste un settore che pensi possa essere trasformato dall'intelligenza artificiale a cui non abbiamo ancora pensato o che è molto impreparato per quella trasformazione?

Guarda, questo è uno strumento molto potente in un mare di altri potenti strumenti, tecnologia, software, hardware. Non riesco a pensare a un settore che non può beneficiare dell'integrazione delle capacità di intelligenza artificiale. Sei in grado di elaborare i dati, elaborare i video solo meglio e ogni settore può trarne vantaggio. Ecco perché vedo così tanta potenza nel riuscire a costruire uno stack verticale AI soluzioni, perché alla fine c'è solo un'infinità di opportunità qui.

Voglio farti le domande che faccio a tutti quelli che arrivano allo show. Quale tendenza tecnologica ti interessa di più? C'è qualcosa che ti tiene sveglio la notte?

Energia nucleare armata o testate nucleari.

Un vecchio ma un buono.

È appena tornato di moda.

Ovviamente un po 'preoccupante. Esiste una tecnologia o uno strumento che usi ogni giorno per ispirare meraviglia, al contrario?

Mi sono appassionato molto alla falegnameria, e principalmente alla falegnameria tradizionale negli ultimi otto mesi circa. Quindi, molti aerei a mano e aerei a blocchi e rasature di raggi. Onestamente, lo trovo molto stimolante. Sono strumenti davvero meravigliosi che, per me, parlano molto dell'ingegno umano. Ed è bello avere a che fare con strumenti molto semplici ma molto potenti ed efficaci inventati dagli umani.

Probabilmente c'è una grande macchina automatizzata guidata da un'intelligenza artificiale che potrebbe anche fare lo stesso tipo di trattamenti di lavorazione del legno.

C'è un livello di abilità artistica e gratificazione che penso sia parte di ciò che costituisce l'esperienza umana. Senti, ho anche molti utensili elettrici. Con gli utensili manuali si ottiene sempre una finitura migliore e un prodotto migliore, ma alla fine questa è una delle sfide. Se in realtà non siamo le specie più intelligenti del pianeta, ciò ha implicazioni davvero profonde, ovviamente.

Prima di tutto, possiamo vedere come trattiamo una specie di minore intelligenze sulla Terra, e non è uno spettacolo molto piacevole. Penso che metta davvero in discussione cosa significhi essere un umano e cosa dovresti fare con una vita, cosa si qualifica per la felicità? Queste sono ovviamente domande piuttosto profonde, e penso che prima o poi dovremo confrontarci con loro.

Non penso che questa roba sia dietro l'angolo. Penso che ci siano molte scoperte lontane da qualsiasi tipo di rappresentazione o addirittura di assomigliare all'intelligenza cosciente, ma che si tratti di 40 o 400 anni, è una sorta di blip relativo sulla scala della storia umana. Vale la pena parlare delle implicazioni di cosa sono queste cose. Nessuno parla di fermare lo sviluppo di queste tecnologie. Siamo molto curiosi per natura, ovviamente, e questa non è solo un'opzione. Non penso che dovrebbe essere un'opzione, ma con ogni probabilità, ci arriveremo prima di aver sviluppato i protocolli giusti per contrastare l'aspetto di quelle realtà.

Risale alla natura esponenziale del cambiamento. Arriveremo a determinate capacità più velocemente di quanto non siamo preparati e non credo che il governo, la burocrazia o persino le aziende di oggi siano attrezzate per essere in grado di gestire il cambiamento a quel tipo di ritmo. Il livello di cambiamento che sarà necessario per tendere effettivamente ad esso creerà un certo livello di confusione.

Nel frattempo, lavorerai nella tua falegnameria.

Me lo stai dicendo Piano B.

Che tipo di cose stai facendo, posso chiedere?

Sgabelli e ciotole e cucchiai e cose del genere. È davvero semplice adesso. Sono un novizio alla ricerca di un mentore. È molto gratificante vivere in questo spazio digitale di bit e byte che ho sempre amato, sono un programmatore fin dalla tenera età e ne sono sempre stato attratto, e lo amo ancora come sempre; ma è solo l'antitesi che è molto fisica e manuale e in un certo senso hai a che fare principalmente con il legno, che è una giustapposizione.

Molto organico. È divertente quanti tecnici siano entrati nello show con grandi capacità di programmazione e ottime braciole, eppure la cosa che traggono piacere tende ad essere quelle cose del mondo reale in cui stanno effettivamente lavorando con le loro mani.

Si. Tornare da quel lato delle cose è gratificante.

Se un mentore sta guardando in questo momento e vogliono mettersi in contatto con te o vogliono solo seguire quello che tu e GumGum state facendo, come possono contattarvi online?

Puoi trovarmi su Twitter @ophirtanz, LinkedIn su Ophir Tanz, sul nostro sito web, Gumgum.com. Tutti i tipi di modi.

Eccellente. Ophir, grazie mille per essere venuto in laboratorio.

Grazie per avermi.

Lo apprezzo.

È stato fantastico

È veloce per oggi. Voglio ringraziarti per esserti unito a noi. Se vuoi vedere gli episodi precedenti di questo spettacolo, puoi trovarli su PCMag.com. Se vuoi ascoltare il podcast su iTunes, puoi trovarlo su Apple Podcast, puoi trovarlo su Android Play. Puoi trovarlo ovunque che i bei podcast vengano dati gratuitamente. Grazie mille per esserti unito a noi oggi e ci vediamo in futuro.