Відео: || Ghum Ghum Megh oi Gorojae || by KINNORI DANCE ACADEMY (Вересень 2024)
Під час цього тижневого шоу я сів із Офіром Танцом, генеральним директором та засновником GumGum, фірмою, яка розпочалася компанією з комп'ютерного зору і швидко стає повною компанією з вертикальними AI-рішеннями. Ми говорили про сучасний бум штучного інтелекту та його потенціал для зміни кожного бізнесу, який він стосується. В даний час GumGum пропонує різноманітні рішення, орієнтовані на AI в рекламі, і це тільки починається.
GumGum, за своєю суттю, - компанія з комп'ютерного зору. Ми висловлюємо цю технологію різними способами. Найбільший наш бізнес-підрозділ - це наш рекламний підрозділ, і ми винайшли рекламний формат під назвою In-Image Advertising, де в даний час ми працюємо з приблизно 70% брендів Fortune 100 та багатьма найбільшими видавцями світу. Ми робимо те, що ми контекстуально розміщуємо маркетингові повідомлення відповідно до користувачів вмісту, з якими активно взаємодіють. У цьому випадку ми визначимо контекст зображень та фактично вирівняємо маркетингові повідомлення до нього.
Ви маєте ряд прикладів цього на своєму веб-сайті. Це дійсно круто. Я не думаю, що більшість людей знають, що це відбувається, коли вони насправді відвідують веб-сайт, і вони бачать такий тип. Вони думають, що це можливо було запрограмовано саме так, але ви насправді приймаєте вміст фотографії, а потім розміщуєте рекламу, засновану на фотографії, а не обов'язково на сайті чи навіть статті.
Правильно. Ідея полягає в тому, що користувачі відвідують сайти та фотографії, як правило, є героєм певної веб-сторінки. Якщо ви подивитесь на будь-яке дослідження відстеження очей, то побачите, що більша частина тепла зосереджена навколо фотографій. Ідея полягає у створенні дуже рідного місця розташування, а також його належному відображенні. Він, як правило, досить вражаючий, і він має дуже приємні характеристики в тому, що нам не потрібно заповнювати кожну можливість інвентаризації.
Що ми можемо зробити - це завантажувати рекламу, коли вони є актуальними для цього користувача у відповідному контексті в будь-який момент часу. Це також має чудовий ефект - значно покращити роботу користувачів, оскільки ви бачите наші оголошення набагато рідше, але коли ви це робите, вони є більш вражаючими. Він також має додаткову перевагу в тому, що дозволяє видавцям в багатьох випадках видаляти інші стандартні формати зі своїх властивостей і повертати нерухомість на ті сайти видавців, які вони використовуватимуть для вмісту.
У дослідженнях, які я бачив, люди не ненавидять рекламу. Вони ненавидять обсяг.
Так.
Вони ненавидять гучність, вони ненавидять настирливість, вони ненавидять спливаючі вікна. Побачення оголошення насправді їх не турбує, доки воно не перериває роботу.
Я думаю, що це справді велика проблема в галузі. Якщо ви подивитесь на свої традиційні формати оголошень IAB, у вас є ряд питань. Одне полягає в тому, що їм потрібно завантажувати 100% часу, тому незалежно від того, завантажується реклама. У вас, очевидно, пов'язані величезні проблеми з видимістю. Коли веб-сторінка завантажується, 100% оголошень IAB на цій сторінці завантажуватимуться, і ви можете прокрутити лише третину шляху вниз. Рекламодавці платять за ці покази, але їх ніколи не бачать. Вони не створюють ніякої цінності. Це фактично еквівалентно, я думаю, що останній раз, коли ми його обчислили, 10 чи 12 мільярдів доларів на рік просто спалювали, задимлюючись.
Це величезна проблема. Ми завантажуємо наші формати лише тоді, коли відповідний вміст потрапляє до перегляду браузера. Вже майже немає марних вражень. Я дійсно вірю, що майбутнє реклами, особливо коли ви переходите на різні пристрої, такі як планшети та телефони, буде набагато інтегрованішим та вибірковим досвідом. Ідея реклами полягає в тому, щоб передати повідомлення користувачеві, який отримує перевагу від того, що люди заробляють гроші, щоб вони могли продовжувати доставляти безкоштовний вміст у багатьох випадках. Наша перспектива - "Давайте рекламу бачити. Давайте робимо це дуже поважно, але давайте показувати її нечасто", і ми вважаємо, що в кінцевому підсумку краще для всіх відповідних зацікавлених сторін.
Давайте трохи поговоримо про спортивний підрозділ, в якому ви працюєте. Це дійсно цікавий спосіб відкрити інвентар та зробити щось із комп’ютерним зором, що просто не було б практичним, якби ви це робили вручну чи люди.
Ну, так, як це робилося за останні кілька десятиліть, було рукою і людьми. Це масово схильний до помилок підхід, тому що, як правило, трапляєшся, скажімо, 10 хвилин або якийсь відрізок багатогодинної гри. Ви доставите це місце, як правило, за кордон. У вас люди будуть буквально вручну розміщувати теги, де з’являються ці спонсори та відносну якість кожної експозиції. Потім вони екстраполюють це у чорному полі на загальне значення.
Тож хтось дивиться на стрічку, ідентифікує логотип Coca-Cola на виїзному знаку, а потім каже, як довго, скільки секунд це було на виду.
Так, і якість цього відео. Був затуманений? Це було розмито? Наскільки це було велике? Такі речі. Те, що ми зробили, ми в основному застосували ту саму методологію, але все це робимо програмно за допомогою комп'ютерного зору. Це дійсно елегантне втілення цієї технології, адже ми можемо на речі дивитися всебічно. Ми переглядаємо кожний момент кожного відео, кожне висвітлене відео, кожне соціальне зображення та визначаємо, де з’являються всі ці експозиції, а також якість цих експозицій. Тоді ми даємо можливість всім відносним зацікавленим сторонам, в даному випадку, правовласникам та брендам, виконувати копання
Спонсорство - це великий бізнес. На ці речі витрачено багато грошей, і є багато переговорів, які повинні тривати, щоб отримати відповідну плату. Це вимагає багато здогадок з цих зусиль.
Я думаю про знак WB Mason на стадіоні "Янкі". Це там, на полі, і якщо ви переходите до гри, ви бачите це, але це щось, що має бути кількісно визначено і має певне значення, яке додається до нього, і ваш інструмент допомагає створити та визначити це значення.
Це робить. Ми навіть допомагаємо правовласникам фактично розміщувати кути камери та робити такі речі, щоб максимально спонсоруватися. Соціальне - це елемент, який ніколи не переглядався GumGum всебічно. Виявляється, більшість цінностей, які виробляються в соціальних мережах з точки зору спонсорства, припадає на власність та експлуатовані об'єкти.
Без використання комп’ютерного зору неможливо подивитися на всесвітнє соціальне і насправді визначити, де всі ці експозиції. Здійснився величезний підйом, який ми змогли показати в реальній цінності, що створюється, і все частіше, це також те, як люди передають свій досвід, тож ця цінність щодо телебачення також зростає.
Справа в обох цих програмах - це справді комп'ютерний зір. У ньому є алгоритми, які дозволяють визначити, що є на зображенні, що є у відеозображенні, а потім розпізнати, помістити у вікно та класифікувати. Це справді основна технологія, яку ви побудували в компанії.
Так.
Куди це йде? У вас є ці два додатки. Що буде далі?
Як ви вже згадували у своєму вступі, ми є повноцінною компанією з вертикальними AI-рішеннями, і що це означає, в кінцевому рахунку у нас є ця дуже потужна технологія. Це порівняно нове відношення до того, що насправді може застосовувати його до практичних випадків використання у світі. Коли ми дивимось на світ, ми бачимо величезну кількість галузей, які дійсно можуть отримати користь від цієї можливості. На даний момент, мало хто насправді мав користь від цієї можливості.
Якщо ви подивитеся на те, як існують варіанти відносно реалізації цих рішень, ви маєте хмарні рішення, у вас є такі речі, як хмарне бачення Уотсона та Google, а також Amazon тощо. Проблема полягає в тому, що для того, щоб реально вирішити реальну потребу в бізнесі, ми вважаємо, що вам потрібно мати як власний досвід ділового рівня, так і технічну експертизу, щоб спеціально створити рішення для цієї конкретної проблеми. Я ніколи не бачив, щоб компанія або, навіть, успішний продукт будувались із прийняття хмарних AI-рішень та інтеграції їх у продукт.
Причиною тому є те, що ти не маєш можливості виправити ці речі майже настільки, наскільки ти можеш. Дійсно багато артистизму, пов'язаного з розвитком успішних систем ШІ, принаймні сьогодні, і це більше помилка, а не особливість. Зрештою, цей матеріал стане більш комодизованим, що добре, і ми також працюємо над цим; але також це просто дуже дорого. Те, що ми робимо за частку копійки, коштуватиме вам десь від 40 центів і долара, і 50 центів на основі ціни за тисячу показів від цих хмарних компаній. Дійсно, нічого такого масштабу робити не можна, використовуючи ці рішення.
Зараз є випадки, коли ви можете використовувати певні типи AI, наприклад, природну обробку мови та текстовий аналіз, поза хмарою; але це дійсно обмежено цими областями. Ось де ми бачимо, що наші продажі відіграють велику роль, а це те, що ми маємо, досвід з технічної точки зору, і ми здатні інтегрувати експертизу на рівні бізнесу, щоб ми могли створити повне рішення. Поки ми маємо рекламу в спорті, у нас соціальний поділ, і ми розглядаємо ряд інших можливостей.
Важливість скарги, яку я чув від IBM Watson, полягає в тому, що ви отримуєте інструмент, але тоді, перш ніж ви дійсно зможете щось зробити з ним, ви повинні його навчити, і ви повинні знати, що ви навчите його робити. Тоді багато малих підприємств не мають такого набору навичок. Їм потрібно найняти консультанта, щоб потім пройти навчання ШІ. Як би ти робив це по-іншому?
Всі ми працюємо в одній архітектурі. Якщо ви користуєтеся нейронними мережами, що, на мою думку, Ватсон використовує сьогодні, і, звичайно, те, що ми також використовуємо. З цим пов’язаний навчальний елемент. Коли ви працюєте в масштабі, це стає рівним завданням алгоритмічній стороні рівняння.
Вміти складати мічені, значні, неупереджені набори даних - це необхідна умова. Знову я б назвав цю помилку, а не особливість. Це щось, що ми робимо багато років, і ми можемо зробити дуже добре. Зрештою, якість вашої нейронної мережі буде залежати від якості даних, які ви зможете їх передавати, тому ми не позбавлені цього. Просто я думаю, що зараз нам доведеться швидко та швидко придбати ці етикетки
Мені здається, що однією з переваг цих великих, гігантських технологічних компаній - Amazon, Google, Facebook - є те, що вони мають масивні набори даних. Вони насправді не мають аналогів в історії інформатики, і лише доступ до цих наборів даних дає їм перевагу під час переходу до цієї епохи штучного інтелекту.
Це є стійкою перевагою чи ви вважаєте, що стартуючі та менші компанії зможуть конкурувати?
Це величезна перевага, тому ви маєте рацію в цьому припущенні. Подивіться, дані є суттєвими, і доки ці речі потрібно навчати з даними, тоді суб'єкти з найрелевантнішими даними щодо будь-якої програми знаходяться у вигідному становищі. Що цікаво, це те, що ми є важливими учасниками руху з відкритим кодом. Так є і всі ці інші компанії. Ми насправді ділимось цими знаннями, але ми не так багато ділимося в даних. Існують відкриті набори даних, до яких ми сприяємо. Ми також маємо багато патентованих даних, і, звичайно, це роблять і великі хлопці, але це дійсно специфічно для проблеми.
Наприклад, одна з речей, якою ми займаємось - і це не основний бізнес, але ми робимо це ще більше для громади - це ми збираємо найбільшу в світі колекцію зубних рентгенівських знімків. . Якби ми хотіли створити бізнес, наприклад, до цього Google чи Amazon не мали б доступу. У них немає підстав для цього. Вони мають певний тип даних. У них є зображення UGC, наприклад, відео UGC, багато даних про місцеположення, багато дійсно цінних відомостей у всіх типах способів, але якщо ви намагаєтеся визначити тріщини та трубопроводи або якщо ви намагаєтесь оптимізувати урожай, пилу, тут нескінченна кількість застосувань. Я б сказав, що вони мають певну користь, і це залежить від компанії.
Повертаючись до стоматологічних даних, що ви збираєтеся робити з цією гігантською базою даних стоматологічних зображень?
Ми хотіли б провести всесвітній конкурс, подібний до ImageNet, змагання, яке щорічно проводить Стенфорд, щоб побачити, яка компанія може найбільш точно та доцільно сортувати набори даних етикетки. Ми хотіли б зробити щось подібне до цього.
Це дійсно просто проект класифікації більше, ніж комерційний продукт.
Сьогодні так.
Давайте трохи поговоримо про одну з речей, яка нервує людей щодо ШІ - вони вважають, що це технологія, яку планують впровадити уряди. Він буде розміщений великими компаніями, але окремі споживачі дійсно будуть діяти з боку цих ШІ на відміну від того, щоб мати можливість ними скористатися. Ви вважаєте, що це справедливе припущення чи це зміниться в якийсь момент?
Я скажу так і ні. Ви можете стверджувати, що на людей діяють і є здобиччю кожного бізнес-продукту там, навіть чогось типу Waze.
Я думаю, що Берні Сандерс весь час доводить цей аргумент.
Але я думаю, що кінцевий споживач також є найбільшим бенефіціаром наприкінці дня, оскільки принаймні компанії намагаються розробляти продукти, які додають цінності життю людей, а також іншому бізнесу. Я думаю, що уряду є своє власне … Я не знаю, чи варто називати це ганебним чи просто не прямим додаванням вартості, якщо ви не хочете подивитися на це з точки зору безпеки, можливо. Подивіться, цей матеріал важко зробити. Зробити це недешево. Іншими словами, навіть для придбання наборів даних потрібні ресурси. В кінцевому рахунку більші суб'єкти, які дуже віддані цим зусиллям, збираються володіти ним.
Інша річ, яка весь час з’являється - це ШІ та агент автоматики. Використовуючи спортивний підрозділ GumGum як приклад, це те, що робиться зараз за допомогою програмного забезпечення, яке раніше було зроблено, хоча і за кордоном, але люди, які дивляться на стрічку і класифікують речі. Як ви бачите втрату роботи, яка буде пов'язана з цими типами
Це мене дуже стосується. У GumGum я бачив, що це відбувається. Ми розробляємо автоматизовані рішення, які витісняють людей, які використовували теги на зображення чи відео, і ви можете стверджувати, що це ціна автоматизації. Я думаю, що люди часто намагаються створити дуже райдужну картину навколо, скажімо, "Вся нова технологія створює нові робочі місця. Подивіться на промислову революцію". Я просто не купую цей аргумент. Я думаю, що не всі технології створюються рівними, і не всі технології за замовчуванням створюють нові робочі місця. Я думаю, що в цьому сенсі була створена величезна кількість нових робочих місць.
Наприклад, люди, які, можливо, зробили тег, тепер потенційно мітять і маркують зображення для нас, і це можуть бути ті самі люди, але, зрештою, це мене дуже стосується. Я думаю, що це щось, до чого ми повинні вирішуватись як суспільство. Універсальний базовий дохід - це те, що все частіше обговорюється на державному рівні та в інших місцях. Я не думаю, що це погана ідея. Я думаю, це може бути дуже гарна ідея.
Я думаю, що це має інші наслідки для суспільства та особистого щастя, на які ми просто ще не маємо відповіді. Я думаю, що це складна проблема, і я хочу, щоб наша нинішня адміністрація, а також майбутні адміністрації приділили б трохи більше уваги, щоб спробувати вигадати і, де це необхідно, навіть субсидувати світ майбутнього, а не намагатися повернути робочі місця з вугілля, з них 70 000 в США. Це не має великого сенсу.
Вони, мабуть, не повертаються.
Вони не повинні повертатися. Це погано для навколишнього середовища. Це не висока якість життя цих людей, і це не довгострокове стійке рішення.
Гаразд. Давайте запитаємо аудиторію: наскільки ви думаєте, який базовий універсальний дохід?
Дуже багато відповіді, яку я щойно дав, - це, мабуть, найкраща відповідь, яку я можу дати в даний момент у часі. Я не думаю, що ми маємо дані або недостатньо зрозуміли, які наслідки можуть робити щось подібне. Я знаю, що в усьому світі є уряди, які експериментують з цими речами. Це буде дуже цікаво, щоб засвідчити і навчитися.
Я також не думаю, що ми зараз знаходимось там, де нам потрібно запровадити що-небудь, як універсальна система базового доходу. Я думаю, що це
Я думаю, що ми тільки починаємо обертати голову навколо наслідків усіх цих нових технологій, оскільки це все відносно нові розробки. Здається, це відбувається набагато швидше, ніж це зробила промислова революція, і нам буде потрібно інтерналізувати, які наслідки матимуть автомобілі, керовані ШІ, та самостійно керовані автомобілі та вантажівки, які стоять на дорогах, і всі ці різні речі. Як тільки це повернеться до нас додому, я думаю, що тоді ми можемо реально обговорити, як ми компенсуємо.
Одна справа, про яку ми багато говоримо в моїй компанії, - це поняття постійних і драматичних змін, і я думаю, що це єдина фундаментальна істина світу, в якому ми зараз живемо. Якщо ви подивитеся на те, що це означає в технічному сенсі, це означає, що у вас є різноманітні технології, які зростають у можливостях на експоненціальній кривій, і я говорю про все, від роздільної здатності пікселів до потужностей жорсткого диска до швидкості обробки, і тоді у вас також є розробка програмного забезпечення, і ви маєте всі ці технології на зразок в різних точках перегину на цих кривих; але всі вони сприятливі, і саме це сьогодні робить рекламу можливою, ефективно GPU та швидкість обробки. Ці алгоритми відносяться до 50-х та 60-х років. Перша нейронна мережа була розроблена, я думаю, у 50-х роках. У ній було 40 нейронів.
Дивовижне зростання має дивовижне уявлення про те, що, наприклад, якщо ви збираєтесь робити 30 лінійних кроків на метр на крок, то через 30 кроків ви пройдете 30 метрів. Ми б пройшли через цю кімнату, але якщо ви зробите 30 експоненціальних кроків, що в даному випадку - це просто подвоєння. Один, два, чотири, вісім, то через 30 кроків ви проїдете окружність Землі в 26 разів - так приблизно мільярд метрів. Що особливо цікаво в тому, що більша частина цього зростання відбувається за останні кілька кроків - значить, на етапі 29 ви знаходитесь на 500 мільйонів метрів.
Ось що так обманює експоненціальне зростання. Тривалий час це дуже схоже на лінійний приріст, і насправді він може відставати від лінійних кривих зростання, які мають більший ріст у кожному лінійному періоді - але, в кінцевому підсумку, це щось різко інше. І це робить майбутнє неймовірно захоплюючим і багато в чому таємничим і неймовірно важким передбачити. У GumGum ми намагаємось переглянути довгостроковий часовий горизонт - такі речі, як AR та VR, носіння та IoT, і подібні речі - але ми також намагаємось планувати свій бізнес з кроком на два роки, тому що ми вважаємо, що це майже все наскільки ви можете бачити, а також наскільки ви можете визначити і побудувати
Я думаю, що це виклик, який сьогодні є тим, що їсть світ. Безумовно, це переживають спадкові компанії, і це свого роду домінуюча сила. Це не та сама ситуація, як минулого століття, коли ви могли розробити бізнес-модель, і вона могла б працювати. Цей цикл змін був набагато довшим, тому ви могли отримувати винагороду на більш довгостроковій основі. Тепер вам доведеться постійно впроваджувати інновації та розвивати своє розуміння світу та намагатися зрозуміти різні зрушення парадигми, що стосуються вашого підприємства, та розвивати їх до них.
Бути гнучким і вміти реагувати - це, мабуть, корисніше, ніж бути правильним щодо того, що станеться через п’ять років
Це також, чому ви бачите такі маніакальні інвестиції у всі ці майбутні технології, оскільки компанії не тупі. Ми говоримо про великі корпорації. Вони знають, що живуть поза старим бізнесом. Вони знають, що все змінюється дуже кардинально, і вони знають, що їм потрібно зробити велику ставку. Ми бачимо дуже великі, дуже сміливі ставки на компанії, тому що це єдиний вибір, який вони мають, і саме тому стартапи, я думаю, продовжуватимуть залишатись надзвичайно цінними, адекватними та успішними, адже, зрештою, коли ти знаходишся в період застійного періоду, це важко, чи ви інвестуєте, чи робите компанію, важко створити нову цінність, але коли все змінюється весь час, тоді є багато можливостей для створення вартості.
Думаю, ти наводиш такий чудовий момент, коли говориш про експоненціальне мислення і про те, як важко обернути голову навколо форми цих кривих. Я вкраду з одного з ваших попередніх переговорів, де ви сказали до 2023 року, що 1000 доларів США отримають вам пристрій, який має обчислювальну силу людського мозку. Це буде тиражувати стільки процесорної потужності. До 2043 року, який тоді більшість з нас може бути живим, ви матимете потужність для обробки 1000 доларів. Це більше, ніж усі мізки на планеті.
Комбіноване, так.
Що це робить?
Це дійсно цікавий момент. Для справедливості я вкрав це у Рея Курцвейла. Він зробив цей аналіз.
Ми всі стоїмо на плечах гігантів.
Я не хочу брати за це кредит, але це дійсно повчальний момент. Знову ж таки, я не думаю, що ми - як суспільство, як вид - особливо добре мислимо експоненціально. Наш мозок побудований так, щоб мислити лінійно. Це в кінцевому підсумку пропонує більше потенціалу виживання, і це не принесло багато переваг африканському кущу тисячі років тому, правда?
Наслідки цього величезні, тому що багато речей можуть бути вимушеними. У вас є якість алгоритмів і технологій - і це завжди може бути більш елегантним - але якщо у вас є достатня потужність обробки, то ви можете зробити багато речей, які ніколи не були можливі, просто кинувши на нього більше обчислювальної потужності. У чомусь ви можете стверджувати, що нейронні мережі - я впевнений, що ми оглянемося на технологію і відчуємо, що вона була досить неелегантною - і якщо ви подивитеся на обробну потужність, яку вона потребує відносно людського мозку, і це поганий образ того, чим насправді займається людський мозок, мозок використовує крихітну кількість сили, яку ці машини роблять, щоб зробити ці розрахунки.
Я думаю, що це лише підтвердження того, що майбутнє насправді важко передбачити. Це зміниться більш кардинально, ніж хтось усвідомлює, і тоді це також чується до рівня якості програмного забезпечення, тому що якщо ми зможемо розробити досить якісне програмне забезпечення, то явно питання обчислювальної потужності тепер стане обмежуючим фактором . Якщо ви хочете поговорити про загальний інтелектуальний інтелект або супер інтелект, обмежуючим фактором буде наша здатність розробити правильне програмне забезпечення, оскільки, очевидно, якщо ви можете придбати чіп, який має еквівалентну обчислювальну потужність усього людського населення для 1000 доларів, то це, мабуть, більше енергії, ніж потрібно, можливо, в сім мільярдів разів.
Існує купа галузей, які ми знаємо, що перетворюються. Ми можемо сказати, що ми будемо мати автомобілі, що керують собою. Можливо, не через п’ять років, може не через 10, але, звичайно, до 20. Люди майже припускають, що це станеться. Чи існує галузь, яку, на вашу думку, трансформує штучний інтелект, про який ми ще не думали, або яка дуже не готова до цієї трансформації?
Подивіться, це дуже потужний інструмент у морі інших потужних інструментів, технологій, програмного забезпечення, обладнання. Я не можу думати про галузь, яка не може отримати вигоди від інтеграції можливостей ШІ. Ви можете обробляти дані, обробляти відео просто краще, і кожна галузь може отримати вигоду від цього. Ось чому я бачу стільки сил у можливості скласти вертикальний стек AI
Я хочу задати вам питання, які я задаю всім, хто приходить на шоу. Яка технологічна тенденція стосується вас найбільше? Чи є щось, що тримає вас в ночах?
Зброєна ядерна енергетика, або ядерні боєголовки.
Старий, але добрий.
Це просто повернутися в моду.
Очевидно, що стосується. Чи є технологія чи інструмент, якими ви користуєтесь щодня, які надихають на диво?
За останні вісім місяців я дуже зайнявся деревообробкою, і переважно традиційною деревообробкою. Отже, багато ручних літаків і блоку літаків, а також гоління. Чесно кажучи, мені це дуже надихає. Вони просто справді прекрасні інструменти, які, на мене, дуже говорять про людську винахідливість. І приємно мати справу з дуже простими, але дуже потужними та ефективними інструментами, які люди винайшли.
Напевно, є велика автоматизована машина, керована AI, яка також може робити той же тип обробки деревини.
Існує рівень артистичності та задоволення, який, на мою думку, є частиною того, що складає людський досвід. Подивіться, у мене теж є багато електроінструментів. Ви завжди отримуєте кращу обробку та кращий продукт, врешті-решт, за допомогою ручних інструментів, але в кінцевому підсумку це одна з проблем. Якщо ми насправді не найрозумніший вид на планеті, це очевидно має глибокі наслідки.
По-перше, ми можемо подивитися, як ми ставимося до меншого роду
Я не думаю, що цей матеріал не за горами. Я думаю, що ми маємо багато проривів у будь-якому вигляді, що представляють або навіть починають виглядати як свідомий інтелект, але будь то через 40 років чи 400 років, це відносне, крихітне щось на зразок масштабу людської історії. Варто говорити про наслідки того, що це за речі. Про припинення розвитку цих технологій ніхто не говорить. Ми, очевидно, дуже цікаві від природи, і це просто не варіант. Я не думаю, що це також не може бути варіантом, але, швидше за все, ми збираємось потрапити туди, перш ніж ми розробимо правильні протоколи, щоб суперечити тому, як виглядають ці реалії.
Це повертається до експоненціальної природи змін. Ми будемо отримувати певні можливості швидше, ніж ми готові, і я не думаю, що сьогодні уряд чи бюрократія, а то і бізнес не мають такої готовності управляти змінами. Рівень змін, який буде необхідний, щоб насправді правильно прагнути до цього, створить певний рівень плутанини.
Тим часом ти будеш працювати у своїй лісовій майстерні.
Ти мені кажеш. План Б.
Які речі ви робите, я можу запитати?
Табурети, миски та ложки тощо. Зараз це дуже просто. Я новачок, який шукає наставника. Дуже приємно жити в цьому цифровому просторі біт і байтів, які я завжди любив, я був програмістом з юних років і завжди був дуже потягнутий до цього, і я все ще люблю це як ніколи; але це просто антитеза, що дуже фізична і ручна, і ти маєш справу з переважно деревиною, що є приємним складом.
Дуже органічно. Смішно, скільки технологів приїхало на шоу з чудовими навичками програмування та чудовим відбивачем, і все ж те, від чого вони отримують задоволення, як правило, є тими реальними речами, де вони насправді працюють руками.
Так. Повернення до такої сторони речей приємно.
Якщо наставник зараз дивиться, і він хоче зв’язатися з вами або вони просто хочуть слідкувати за тим, що ви та GumGum робите, як вони можуть зв’язатися з вами в Інтернеті?
Ви можете знайти мене в Twitter @ophirtanz, LinkedIn в Ophir Tanz, на нашому веб-сайті, Gumgum.com. Всі типи способів.
Відмінно. Офіре, дуже дякую за те, що ти прийшов до лабораторії.
Дякую, що мене взяли.
Я ціную це.
Це було чудово.
Це Швидкий Вперед на сьогодні. Хочу подякувати за приєднання до нас. Якщо ви хочете переглянути епізоди цього шоу, ви можете їх знайти на PCMag.com. Якщо ви хочете почути подкаст на iTunes, його можна знайти в Apple Podcast, його можна знайти на Android Play. Ви можете знайти його в будь-якому місці, коли прекрасні подкасти дарують безкоштовно. Дуже дякую, що приєдналися до нас сьогодні, і я побачу вас у майбутньому.
