Gumgums Ophir tanz auf schlechte Werbung und gute Ai

In der Show dieser Woche habe ich mich mit Ophir Tanz, CEO und Gründer von GumGum, zusammengesetzt, einer Firma, die als Computer-Vision-Unternehmen begann und sich schnell zu einem Full-Stack-Unternehmen für vertikale KI-Lösungen entwickelt. Wir sprachen über den aktuellen Boom der künstlichen Intelligenz und ihr Potenzial, jedes Unternehmen, das sie berührt, zu verändern. GumGum bietet derzeit eine Vielzahl von AI-gesteuerten Werbelösungen an und fängt gerade erst an.

Sie sind zur Werbewoche in der Stadt. Sie haben eine Reihe von AI-basierten Werbeanwendungen. Fangen wir dort an. Wie setzen Sie AI heute in der Werbefläche ein?

GumGum ist im Kern ein Computer-Vision-Unternehmen. Wir drücken diese Technologie auf verschiedene Arten aus. Unsere größte Geschäftseinheit ist unsere Werbeeinheit, und wir haben das Werbeformat In-Image Advertising erfunden, bei dem wir derzeit mit etwa 70% der Fortune 100-Marken und vielen der größten Verlage der Welt zusammenarbeiten. Wir platzieren Marketingbotschaften kontextuell in Übereinstimmung mit den Inhalten, mit denen sich Benutzer aktiv beschäftigen. In diesem Fall identifizieren wir den Kontext von Bildern und richten Marketingbotschaften darauf aus.

Sie haben eine Reihe von Beispielen auf Ihrer Website. Das ist wirklich toll. Ich glaube nicht, dass die meisten Leute wissen, dass es passiert, wenn sie tatsächlich auf eine Website stoßen und sie sehen diese Art von. Sie glauben, dass es auf diese Weise programmiert wurde, aber Sie nehmen tatsächlich den Inhalt des Fotos auf und liefern dann eine Anzeige, die auf dem Foto basiert, nicht unbedingt auf der Website oder dem Artikel.

Richtig. Die Idee ist, dass Benutzer Websites besuchen und Fotos in der Regel die Heldeneinheit einer bestimmten Webseite sind. Wenn Sie sich eine Eye-Tracking-Studie ansehen, werden Sie feststellen, dass sich der größte Teil der Hitze um Fotos dreht. Die Idee ist, ein sehr natives Placement zu erstellen, es aber auch richtig anzuzeigen. Es ist in der Regel relativ wirkungsvoll und hat wirklich gute Eigenschaften, da wir nicht jede einzelne Inventarisierungsmöglichkeit ausfüllen müssen.

Wir können Anzeigen laden, wenn sie für diesen Nutzer zu einem bestimmten Zeitpunkt im richtigen Kontext relevant sind. Dies hat auch den großen Effekt, dass die Nutzererfahrung erheblich verbessert wird, da unsere Anzeigen viel seltener geschaltet werden. In diesem Fall sind sie jedoch wirkungsvoller. Es hat auch den zusätzlichen Vorteil, dass Publisher in vielen Fällen die Möglichkeit erhalten, andere Standardformate aus ihren Eigenschaften zu entfernen und Immobilien an diese Publisher-Websites zurückzugeben, um sie für Inhalte zu verwenden.

In den Studien, die ich gesehen habe, ist es nicht so, dass die Leute die Werbung hassen. Sie hassen die Lautstärke.

Ja.

Sie hassen die Lautstärke, sie hassen die Eindringlichkeit, sie hassen die Pop-ups. Das Anzeigensehen stört sie eigentlich nicht, solange es die Erfahrung nicht unterbricht.

Ich denke, das ist heute ein wirklich großes Problem in der Branche. Wenn Sie sich Ihre traditionellen IAB-Anzeigenformate ansehen, haben Sie eine Reihe von Problemen. Zum einen müssen sie 100% der Zeit laden, damit eine Anzeige geladen wird, egal was passiert. Sie haben offensichtlich große Sichtbarkeitsprobleme. Wenn die Webseite geladen wird, werden 100% der IAB-Anzeigen auf dieser Seite geladen und Sie scrollen möglicherweise nur ein Drittel nach unten. Werbetreibende zahlen für diese Impressionen, werden aber nie gesehen. Sie schaffen keinen Wert. Ich glaube, das entspricht, als wir es das letzte Mal berechnet haben, 10 oder 12 Milliarden Dollar pro Jahr, die gerade verbrannt werden und in Rauch aufgehen.

Das ist ein großes Problem. Wir laden unsere Formate erst, wenn der entsprechende Inhalt im Browser angezeigt wird. Es gibt fast keine verschwendeten Eindrücke. Ich bin der festen Überzeugung, dass die Zukunft der Werbung, insbesondere wenn Sie auf andere Geräte wie Tablets und Telefone umsteigen, eine viel stärker integrierte und selektivere Erfahrung sein wird. Die Idee der Werbung ist es, eine Nachricht an einen Benutzer weiterzuleiten, die den Vorteil hat, dass die Leute Geld verdienen, damit sie in vielen Fällen weiterhin kostenlose Inhalte bereitstellen können. Unsere Perspektive lautet: "Lassen Sie uns die Anzeigen sichtbar machen. Lassen Sie uns sie sehr respektvoll machen, aber lassen Sie uns sie selten zeigen." Und wir sind der Meinung, dass dies letztendlich für alle relevanten Stakeholder besser ist.

Lassen Sie uns ein wenig über die Sportabteilung sprechen, in der Sie tätig sind. Es ist eine wirklich interessante Art, Inventar zu öffnen und etwas mit Computer Vision zu tun, das einfach nicht praktikabel wäre, wenn Sie es von Hand oder von Menschen tun würden.

Nun, die Art und Weise, wie es in den letzten Jahrzehnten gemacht wurde, war von Hand und von Menschen. Dies ist ein sehr fehleranfälliger Ansatz, da Sie normalerweise etwa 10 Minuten oder einen Teil eines mehrstündigen Spiels benötigen. Sie versenden das an einen Ort in der Regel in Übersee. Sie werden Leute haben, die buchstäblich manuell markieren, wo diese Sponsoren erscheinen und die relative Qualität jeder einzelnen Exposition. Dann extrapolieren sie das in einer Blackbox auf den Gesamtwert.

Jemand schaut auf das Band, identifiziert das Coca-Cola-Logo auf dem Außenschild und sagt dann, wie lange, wie viele Sekunden es in Sicht war.

Ja, und die Qualität dieses Videos. Wurde verschleiert? War es verschwommen? Wie groß war es? Solche Sachen. Was wir getan haben, ist, dass wir im Großen und Ganzen dieselbe Methodik angewendet haben, aber wir tun dies alles programmgesteuert unter Verwendung von Computer Vision. Es ist eine wirklich elegante Implementierung dieser Technologie, weil wir die Dinge umfassend betrachten können. Wir betrachten jeden einzelnen Moment jedes Videos, jedes Highlight-Videos, jedes soziale Image und identifizieren, wo all diese Belichtungen erscheinen, aber auch die Qualität dieser Belichtungen. Dann ermöglichen wir allen relativen Stakeholdern, in diesem Fall Rechteinhabern und Marken, zu graben in jeden Moment, so dass es keinen Streit darüber gibt, wie hoch die tatsächliche Qualitätsmetrik ist.

Sponsoring ist ein großes Geschäft. Es wird viel Geld für diese Dinge ausgegeben, und es muss viel verhandelt werden, um die entsprechende Gebühr zu erhalten. Dies nimmt eine Menge der Rätselraten aus dieser Anstrengung.

Ich denke an das WB Mason-Schild im Yankee Stadium. Es ist im Außenfeld vorhanden, und wenn Sie zum Spiel gehen, sehen Sie es, aber das muss quantifiziert werden und es ist mit einem bestimmten Wert verbunden, und Ihr Tool hilft dabei, diesen Wert zu schaffen und herauszufinden.

Es tut. Wir helfen Rechteinhabern sogar dabei, Kamerawinkel neu zu positionieren und Dinge dieser Art zu tun, um die Sponsoring-Präsenz zu maximieren. Soziales ist ein Element, das vor GumGum noch nie auf umfassende Weise betrachtet wurde. Es stellt sich heraus, dass der Großteil des in den sozialen Medien aus Sponsoring-Sicht erzielten Werts auf eigenen und betriebenen Immobilien liegt.

Ohne den Einsatz von Computer Vision ist es unmöglich, das Universum des Sozialen zu betrachten und tatsächlich zu identifizieren, wo all diese Belichtungen sind. Es gab eine enorme Steigerung, die wir in dem tatsächlich geschaffenen Wert zeigen konnten, und in zunehmendem Maße kommunizieren die Menschen ihre Erfahrungen auf diese Weise, so dass der Wert im Verhältnis zum Fernsehen ebenfalls steigt.

Das, was diese beiden Anwendungen antreibt, ist wirklich das Computerbild. Es gibt Algorithmen, die erkennen, was in einem Bild und was in einem Videobild enthalten ist, und es dann erkennen, in eine Box legen und klassifizieren. Das ist wirklich die Kerntechnologie, um die Sie das Unternehmen herum aufgebaut haben.

Ja.

Wohin geht das? Sie haben diese beiden Anwendungen. Was kommt als nächstes?

Wie Sie in Ihrem Intro erwähnt haben, sind wir ein Full-Stack-Unternehmen für vertikale KI-Lösungen, und das bedeutet letztendlich, dass wir über diese sehr leistungsstarke Technologie verfügen. Es ist relativ neu, um es tatsächlich auf praktische Anwendungsfälle in der Welt anwenden zu können. Wenn wir uns die Welt anschauen, sehen wir eine große Anzahl von Branchen, die wirklich von dieser Fähigkeit profitieren können. Zu diesem Zeitpunkt hatten nur sehr wenige den Vorteil, von dieser Fähigkeit zu profitieren.

Wenn Sie sich ansehen, wie die Optionen für die Implementierung dieser Lösungen aussehen, haben Sie cloudbasierte Lösungen, Sie haben Dinge wie Watson und Google Cloud Vision und Amazon und dergleichen. Das Problem besteht darin, dass wir der Ansicht sind, dass Sie sowohl über das firmeninterne Fachwissen als auch über das technische Fachwissen verfügen müssen, um eine spezifische Lösung für dieses spezielle Problem zu finden, um ein echtes Geschäftsbedürfnis zu lösen. Ich habe noch nie ein Unternehmen oder sogar ein erfolgreiches Produkt gesehen, das aus cloudbasierten KI-Lösungen und deren Integration in ein Produkt besteht.

Der Grund dafür ist, dass Sie nicht in der Lage sind, diese Dinge so weit wie möglich zu optimieren. Mit der Entwicklung erfolgreicher KI-Systeme ist, zumindest heute, wirklich viel Kunst verbunden, und das ist eher ein Fehler als eine Funktion. Letztendlich wird dieses Zeug mehr vermarktet, was gut ist und wir arbeiten auch daran. aber es ist auch nur sehr teuer. Die Dinge, die wir für Bruchteile eines Pennys tun, kosten Sie zwischen 40 Cent und einem Dollar und 50 Cent auf CPM-Basis von diesen Cloud-Unternehmen. Mit diesen Lösungen ist es einfach nicht möglich, wirklich irgendetwas in großem Maßstab zu tun.

Nun gibt es Fälle, in denen Sie bestimmte Arten von KI wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und einige Textanalysen außerhalb der Cloud nutzen können. aber es ist wirklich auf diese Bereiche beschränkt. Hier sehen wir, dass unser Vertrieb eine große Rolle spielt. Wir verfügen über das Fachwissen aus technischer Sicht und können das Fachwissen auf Unternehmensebene so integrieren, dass wir eine Komplettlösung aufbauen können. Bisher haben wir Werbung im Sport, wir haben eine soziale Spaltung und wir prüfen eine Reihe anderer Möglichkeiten.

Die Bedeutung der Beschwerde, die ich bei IBM Watson gehört habe, ist, dass Sie das Tool erhalten. Bevor Sie jedoch tatsächlich etwas damit anfangen können, müssen Sie es trainieren und wissen, wofür Sie es trainieren. Dann haben viele kleine Unternehmen nicht diese Fähigkeiten. Sie müssen einen Berater beauftragen, um die KI zu trainieren. Wie würdest du das anders machen?

Wir arbeiten alle mit derselben Architektur. Wenn Sie neuronale Netze verwenden, ist dies weitgehend das, was Watson heute verwendet, und sicherlich auch das, was wir verwenden. Damit ist ein Trainingselement verbunden. Sobald Sie im Maßstab arbeiten, wird dies zu einer Herausforderung für die algorithmische Seite der Gleichung.

Die Möglichkeit, beschriftete, umfangreiche und unvoreingenommene Datensätze zusammenzustellen, ist eine Voraussetzung. Wieder würde ich das einen Bug nennen, kein Feature. Es ist etwas, was wir seit vielen Jahren tun und das wir sehr gut können. Letztendlich wird die Qualität Ihres neuronalen Netzwerks von der Qualität der Daten abhängen, die Sie einspeisen können. Es ist also nicht so, dass wir davon befreit wären. Ich denke nur, wir müssen diese Sets jetzt schnell und einfach beschaffen und etikettieren kostengünstig .

Es scheint mir, dass einer der Vorteile dieser großen, riesigen Technologieunternehmen - Amazon, Google, Facebook - darin besteht, dass sie über riesige Datenmengen verfügen. Sie sind in der Geschichte der Informatik wirklich beispiellos, und der bloße Zugriff auf diese Datensätze verschafft ihnen einen Vorteil, wenn wir in dieses Zeitalter der künstlichen Intelligenz eintreten.

Ist das ein nachhaltiger Vorteil oder glauben Sie, dass aufstrebende und kleinere Unternehmen im Wettbewerb bestehen können?

Das ist ein riesiger Vorteil, also haben Sie Recht mit dieser Annahme. Schauen Sie, Daten sind König und solange diese Dinge mit Daten trainiert werden müssen, befinden sich die Entitäten mit den relevantesten Daten für die jeweilige Anwendung in einer vorteilhaften Position. Interessant ist, dass wir einen großen Beitrag zur Open-Source-Bewegung leisten. So sind all diese anderen Unternehmen. Wir teilen tatsächlich dieses Wissen, aber wir teilen nicht so viel mit den Daten. Es gibt offene Datensätze, zu denen wir beitragen. Wir haben auch viele proprietäre Daten, und sicherlich auch die großen, aber es ist wirklich problemspezifisch.

Eines der Dinge, die wir zum Beispiel tun - und das ist kein Kerngeschäft, aber wir tun dies eher für die Community -, ist, dass wir die weltweit größte Sammlung von Röntgenbildern sammeln. Wenn wir zum Beispiel ein Geschäft aufbauen wollen, auf das Google oder Amazon keinen Zugriff haben. Sie haben keinen Grund dazu. Sie haben eine bestimmte Art von Daten. Sie verfügen über UGC-Bilder, z. B. UGC-Video, viele Standortdaten, viele wirklich wertvolle Einblicke in alle möglichen Arten, aber wenn Sie versuchen, Risse und Pipelines zu identifizieren, oder wenn Sie versuchen, die Ernte zu optimieren. Abstauben, hier gibt es unendlich viele Anwendungen. Ich würde sagen, dass sie in gewisser Weise einen Nutzen haben, und das variiert von Unternehmen zu Unternehmen.

Zurück zu den zahnärztlichen Daten, was werden Sie mit dieser riesigen Datenbank von zahnärztlichen Bildern tun?

Wir möchten einen weltweiten Wettbewerb veranstalten, ähnlich wie ImageNet, einen Wettbewerb, den Stanford jährlich veranstaltet, um herauszufinden, welches Unternehmen Etikettendatensätze am genauesten und zweckmäßigsten sortieren kann. Wir möchten etwas Ähnliches tun.

Es ist wirklich nur ein Klassifizierungsprojekt, mehr als ein kommerzielles Produkt.

Heute schon.

Lassen Sie uns ein wenig über eines der Dinge sprechen, die die Leute über KI nerven - sie glauben, dass dies eine Technologie ist, die von Regierungen eingesetzt wird. Es wird von großen Unternehmen eingesetzt, aber einzelne Konsumenten werden von diesen KIs wirklich bedient, anstatt in der Lage zu sein, sie selbst auszunutzen. Glauben Sie, dass dies eine faire Annahme ist oder wird sich das irgendwann ändern?

Ich werde ja und nein sagen. Man könnte behaupten, dass Menschen gehandelt werden und die Beute jedes Geschäftsprodukts sind, sogar so etwas wie Waze.

Ich denke, Bernie Sanders macht dieses Argument die ganze Zeit.

Ich denke jedoch, dass der Endverbraucher letztendlich auch der größte Nutznießer ist, da zumindest Unternehmen versuchen, Produkte zu entwickeln, die einen Mehrwert für das Leben der Menschen und auch für andere Unternehmen darstellen. Ich denke, die Regierung hat ihre eigenen… Ich weiß nicht, ob ich das schändlich oder nur nicht als direkten Mehrwert bezeichnen soll, es sei denn, Sie möchten es vielleicht aus der Sicherheitsperspektive betrachten. Schau, das Zeug ist schwer zu machen. Es ist nicht billig zu erreichen. Mit anderen Worten, selbst um Datensätze zu erfassen, sind Ressourcen erforderlich. Größere Unternehmen, die sich sehr für diese Bemühungen engagieren, werden sie letztendlich besitzen.

Das andere, was immer wieder auftaucht, sind KIs und Agenten der Automatisierung. Am Beispiel der Sportabteilung von GumGum geschieht dies heute mit Software, die früher in Übersee eingesetzt wurde, aber von Menschen, die auf Band schauen und Dinge klassifizieren. Wie sehen Sie den Jobverlust, der mit diesen Arten von Jobs verbunden sein wird? Automatisierungen ?

Das geht mich sehr an. Bei GumGum habe ich das gesehen. Wir entwickeln automatisierte Lösungen, die die Leute verdrängen, die früher Bilder oder Videos getaggt haben, und Sie könnten argumentieren, dass dies der Preis für die Automatisierung ist. Ich denke, die Leute versuchen oft, ein sehr rosiges Bild davon zu zeichnen: "All die neue Technologie schafft neue Arbeitsplätze. Schauen Sie sich die industrielle Revolution an." Ich kaufe dieses Argument einfach nicht. Ich denke, dass nicht alle Technologien gleich sind und nicht alle Technologien standardmäßig neue Arbeitsplätze schaffen. Ich denke, dass in diesem Sinne sehr viele neue Arbeitsplätze geschaffen wurden.

Zum Beispiel können Leute, die das Markieren durchgeführt haben, jetzt potenziell Bilder für uns markieren und kennzeichnen, und es könnten die gleichen Leute sein, aber letztendlich geht es mich viel an. Ich denke, das ist etwas, das wir langfristig als Gesellschaft angehen müssen. Das universelle Grundeinkommen wird auf Regierungsebene und anderswo immer öfter diskutiert. Das halte ich nicht für eine schlechte Idee. Ich denke, es könnte eine sehr gute Idee sein.

Ich denke, dass es andere Auswirkungen auf die Gesellschaft und das individuelle Glück hat, auf die wir noch keine Antworten haben. Ich denke, es ist ein herausforderndes Problem, und ich wünsche mir, dass unsere jetzige Verwaltung und auch zukünftige Verwaltungen etwas mehr Rücksicht darauf nehmen, zu versuchen, die Welt der Zukunft zu erfinden und gegebenenfalls sogar zu subventionieren, anstatt zu versuchen, wieder Arbeitsplätze in der Kohle zu schaffen. Davon gibt es 70.000 in den USA. Das ergibt nicht viel Sinn.

Sie kommen wahrscheinlich nicht zurück.

Sie sollten nicht zurück sein. Es ist schlecht für die Umwelt. Das ist keine hohe Lebensqualität für diese Menschen und auch keine langfristig tragfähige Lösung.

Gut. Lassen Sie uns vom Publikum eine Frage stellen: Wie wahrscheinlich ist es Ihrer Meinung nach, dass ein universelles Grundeinkommen besteht?

Ziemlich genau die Antwort, die ich gerade gegeben habe, ist wahrscheinlich die beste Antwort, die ich derzeit geben kann. Ich denke nicht, dass wir die Daten haben oder genug Einblick haben, was die Implikationen von so etwas sein könnten. Ich weiß, dass es einige Regierungen auf der ganzen Welt gibt, die mit diesen Dingen experimentieren. Es wird sehr interessant sein, Zeugnis abzulegen und daraus zu lernen.

Ich glaube auch nicht, dass wir jetzt an einem Ort sind, an dem wir so etwas wie ein universelles Grundeinkommenssystem einführen müssen. Ich denke das ist ein längerfristig Art von Problem, und ich denke, eine Option ist ein viel größeres Arsenal. Ich glaube nicht, dass jemand eine gute Antwort auf diese Frage hat, aber wenn ja, wäre ich neugierig, sie zu hören.

Ich denke, wir fangen gerade erst an, uns mit den Konsequenzen all dieser neuen Technologien auseinanderzusetzen, da es sich um relativ neue Entwicklungen handelt. Es scheint, als würde es viel schneller gehen als die industrielle Revolution, und wir müssen die Konsequenzen von Autos mit KI-Antrieb und selbstfahrenden Autos und Lastwagen auf den Straßen und all diesen verschiedenen Dingen verinnerlichen. Wenn das erst einmal bei uns angekommen ist, können wir eine realistische Diskussion darüber führen, wie wir kompensieren.

Eine Sache, über die wir in meinem Unternehmen viel reden, ist der Begriff des ständigen und dramatischen Wandels, und ich denke, das ist die eine grundlegende Wahrheit der Welt, in der wir jetzt leben. Wenn Sie sich ansehen, was dies im technischen Sinne bedeutet, bedeutet dies, dass Sie über eine Vielzahl von Technologien verfügen, deren Fähigkeiten in einer exponentiellen Kurve zunehmen, und ich spreche über alles von Pixelauflösungen über Festplattenkapazitäten bis hin zu Verarbeitungsgeschwindigkeiten. und dann haben Sie auch Software-Entwicklung, und Sie haben alle diese Technologien an verschiedenen Wendepunkten auf diesen Kurven; Aber alle biegen sich und genau das macht die Werbung heute möglich, effektiv GPUs und Verarbeitungsgeschwindigkeit. Diese Algorithmen gehen auf die 50er und 60er Jahre zurück. Das erste neuronale Netz wurde, glaube ich, in den 50er Jahren entwickelt. Es hatte ungefähr 40 Neuronen.

Das Erstaunliche am exponentiellen Wachstum ist, dass Sie beispielsweise nach 30 Schritten 30 Meter zurückgelegt haben, wenn Sie 30 lineare Schritte mit einem Meter pro Schritt ausführen. Wir wären durch diesen Raum gegangen, aber wenn Sie 30 Exponentialschritte machen, ist das in diesem Fall nur eine einfache Verdoppelung. Eins, zwei, vier, acht, dann haben Sie nach 30 Schritten 26 Mal den Erdumfang durchlaufen - also etwa eine Milliarde Meter. Das Besondere daran ist, dass der größte Teil des Wachstums in den letzten Schritten erfolgt - bei Schritt 29 befinden Sie sich also auf 500 Millionen Metern.

Das täuscht über exponentielles Wachstum. Für eine lange Zeit sieht es nach linearem Wachstum aus, und tatsächlich könnte es hinter linearen Wachstumskurven zurückbleiben, die in jeder linearen Periode ein größeres Wachstum aufweisen - aber am Ende sieht es dramatisch anders aus. Und das macht die Zukunft unglaublich aufregend und in vielerlei Hinsicht mysteriös und unglaublich schwer vorherzusagen. Bei GumGum versuchen wir, den längerfristigen Zeithorizont zu betrachten - Dinge wie AR und VR und Wearables und IoT und ähnliches -, aber wir versuchen auch, unser Geschäft in Zweijahresschritten zu planen, weil wir glauben, dass dies ziemlich ähnlich ist soweit du siehst und auch soweit du in der lage bist eine zu bestimmen und zu bauen kommerzialisierbar Produkt, das an sich schon eine Herausforderung ist.

Ich denke, das ist die Herausforderung, die die Welt heute auffrisst. Sicherlich erleben ältere Unternehmen dies, und es ist gewissermaßen die dominierende Kraft. Es ist nicht die gleiche Situation wie vor Jahrhunderten, als man ein Geschäftsmodell entwickeln und es funktionieren konnte. Dieser Veränderungszyklus war viel länger, so dass Sie die Belohnungen längerfristig ernten können. Jetzt müssen Sie ständig innovativ sein und Ihr Verständnis der Welt erweitern und versuchen, die verschiedenen für Ihr Unternehmen relevanten Paradigmenwechsel zu verstehen und darauf aufzubauen.

Flexibel zu sein und reagieren zu können, ist wahrscheinlich nützlicher, als richtig darüber zu sein, was in fünf Jahren passieren wird jetzt, weil niemand weiß, was passieren wird.

Es ist auch der Grund, warum Sie solch eine verrückte Investition in all diese zukünftigen Technologien sehen, weil Unternehmen nicht dumm sind. Wir reden über große Unternehmen. Sie wissen, dass sie von alten Unternehmen leben. Sie wissen, dass sich die Dinge dramatisch ändern, und sie wissen, dass sie eine große Wette abschließen müssen. Wir sehen sehr große, sehr mutige Unternehmenswetten, weil dies die einzige Wahl ist, die sie haben, und deswegen werden Startups, glaube ich, auch weiterhin enorm wertvoll und additiv und erfolgreich sein, denn letztendlich, wenn Sie in einem Unternehmen sind In einer Zeit des Stillstands ist es schwierig, ob Sie investieren oder ein Unternehmen aufbauen, es ist schwierig, neuen Wert zu schaffen, aber wenn sich alles ständig ändert, gibt es eine Menge Möglichkeiten zur Wertschöpfung.

Ich denke, Sie machen einen großartigen Eindruck, wenn Sie über exponentielles Denken sprechen und wie schwierig es ist, Ihren Kopf um die Form dieser Kurven zu wickeln. Ich klaue aus einem Ihrer vorangegangenen Gespräche, in denen Sie gesagt haben, bis zum Jahr 2023 würden Ihnen 1.000 Dollar ein Gerät bescheren, das die Rechenleistung eines menschlichen Gehirns besitzt. Es wird so viel Rechenleistung replizieren. Bis zum Jahr 2043, das die meisten von uns möglicherweise noch am Leben sind, haben Sie die Rechenleistung für 1.000 US-Dollar. Es ist größer als alle Gehirne auf dem Planeten.

Kombiniert, ja.

Was macht das

Das ist ein wirklich interessanter Punkt. Nur um fair zu sein, ich habe das Ray Kurzweil gestohlen. Er hat diese Analyse gemacht.

Wir stehen alle auf den Schultern von Riesen.

Ich möchte das nicht würdigen, aber es ist ein wirklich lehrreicher Punkt. Auch hier denke ich nicht, dass wir - als Gesellschaft, als Spezies - besonders gut darin sind, exponentiell zu denken. Unser Gehirn ist so konstruiert, dass es linear denkt. Das bietet letztendlich mehr Überlebenschancen und hat vor Tausenden von Jahren im afrikanischen Busch nicht viel gebracht, oder?

Dies hat enorme Auswirkungen, da viele Dinge brachial erzwungen werden können. Sie verfügen über hochwertige Algorithmen und Technologien - und diese können immer eleganter werden -, aber wenn Sie über genügend Rechenleistung verfügen, können Sie viele Dinge tun, die niemals möglich waren, indem Sie einfach mehr Rechenleistung auf sie werfen. In gewisser Weise könnte man argumentieren, dass neuronale Netze - ich bin sicher, wir werden auf die Technologie zurückblicken und das Gefühl haben, sie sei ziemlich inelegant - und wenn man sich die Menge an Verarbeitungsleistung ansieht, die sie im Verhältnis zum menschlichen Gehirn benötigt Und dies ist das schlechte Bild dessen, was das menschliche Gehirn tatsächlich tut. Das Gehirn verbraucht einen winzigen Teil der Kraft, die diese Maschinen für diese Berechnungen einsetzen.

Ich denke, das ist nur ein Beweis dafür, dass die Zukunft wirklich schwer vorherzusagen ist. Es wird sich dramatischer ändern, als es irgendjemand bemerkt, und dann hört es auch auf den Punkt der Qualität von Software, denn wenn wir in der Lage sind, Software mit einer ausreichenden Qualität zu entwickeln, wird das Problem der Rechenleistung eindeutig ein begrenzender Faktor sein. Wenn Sie über allgemeine KI oder Superintelligenz sprechen möchten, wird der limitierende Faktor unsere Fähigkeit sein, die richtige Software zu entwickeln, denn natürlich, wenn Sie einen Chip kaufen können, für den die Rechenleistung der gesamten menschlichen Bevölkerung gleichwertig ist 1.000 US-Dollar, das ist wahrscheinlich mehr Leistung, als Sie vielleicht sieben Milliarden Mal benötigen.

Es gibt eine Reihe von Branchen, von denen wir wissen, dass sie sich verändern werden. Wir können sagen, dass wir selbstfahrende Autos haben werden. Vielleicht nicht in fünf Jahren, vielleicht nicht in zehn, aber sicher um zwanzig. Die Leute gehen so ziemlich davon aus, dass es passieren wird. Gibt es eine Branche, die Ihrer Meinung nach durch künstliche Intelligenz verändert wird, an die wir noch nicht gedacht haben, oder die für diese Transformation sehr unvorbereitet ist?

Schauen Sie, dies ist ein sehr mächtiges Werkzeug in einem Meer von anderen mächtigen Werkzeugen, Technologien, Software, Hardware. Ich kann mir keine Branche vorstellen, die nicht von der Integration von KI-Fähigkeiten profitieren kann. Sie können Daten verarbeiten, Videos besser verarbeiten und jede Branche kann davon profitieren. Deshalb sehe ich so viel Kraft darin, vertikale KI-Stapel zu bauen lösungen, denn letztendlich gibt es hier einfach unendlich viele möglichkeiten.

Ich möchte Ihnen die Fragen stellen, die ich allen in der Serie stelle. Welcher technologische Trend beschäftigt Sie am meisten? Gibt es irgendetwas, das dich nachts wach hält?

Waffengestützte Kernenergie oder nukleare Sprengköpfe.

Ein Oldie, aber ein Goodie.

Es ist gerade wieder in Mode gekommen.

Offensichtlich ein wenig besorgniserregend. Gibt es eine Technologie oder ein Werkzeug, das Sie jeden Tag einsetzen und das Sie zum Staunen anregt?

Ich habe mich in den letzten acht Monaten sehr mit der Holzbearbeitung beschäftigt, hauptsächlich mit der traditionellen Holzbearbeitung. Also, viele Hand- und Blockflugzeuge und Speichenrasuren. Ehrlich gesagt finde ich das sehr inspirierend. Es sind einfach wirklich schöne Werkzeuge, die für mich einen großen Einfluss auf den menschlichen Einfallsreichtum haben. Und es ist schön, mit sehr einfachen, aber sehr leistungsfähigen und effektiven Werkzeugen umzugehen, die Menschen erfunden haben.

Es gibt wahrscheinlich einen großen Automaten, der von einer KI angetrieben wird und die gleiche Art von Holzbearbeitung durchführen kann.

Ich denke, es gibt ein gewisses Maß an Kunstfertigkeit und Befriedigung, das Teil der menschlichen Erfahrung ist. Schau, ich habe tatsächlich auch eine Menge Elektrowerkzeuge. Mit den Handwerkzeugen bekommt man immer ein besseres Finish und am Ende ein besseres Produkt, aber letztendlich ist das eine der Herausforderungen. Wenn wir tatsächlich nicht die intelligentesten Spezies auf dem Planeten sind, hat das natürlich tiefgreifende Auswirkungen.

Zuallererst können wir uns ansehen, wie wir mit geringerer Art umgehen Intelligenzen auf der Erde, und das ist kein sehr angenehmer Anblick. Ich denke, es stellt wirklich in Frage, was es bedeutet, ein Mensch zu sein und was man mit einem Leben anfangen sollte, was für ein Glück geeignet ist. Dies sind offensichtlich ziemlich tiefe Fragen, und ich denke, dass wir uns früher oder später mit ihnen auseinandersetzen müssen.

Ich glaube nicht, dass dieses Zeug um die Ecke ist. Ich denke, wir sind viele Durchbrüche von allem entfernt, was die bewusste Intelligenz repräsentiert oder überhaupt zu erkennen beginnt, aber ob in 40 oder 400 Jahren, es ist eine relative, winzige Abweichung auf der Skala der menschlichen Geschichte. Es lohnt sich, über die Auswirkungen dieser Dinge zu sprechen. Niemand spricht davon, die Entwicklung dieser Technologien zu stoppen. Wir sind natürlich von Natur aus sehr neugierig und das ist einfach keine Option. Ich denke nicht, dass dies eine Option sein sollte, aber wahrscheinlich werden wir dorthin gelangen, bevor wir die richtigen Protokolle entwickelt haben, um mit diesen Realitäten fertig zu werden.

Es geht auf die exponentielle Natur des Wandels zurück. Wir werden schneller zu bestimmten Fähigkeiten gelangen, als wir es uns vorgestellt haben, und ich glaube nicht, dass die Regierung, die Bürokratie oder sogar die Unternehmen heute in der Lage sind, Veränderungen in diesem Tempo zu bewältigen. Der Grad der Veränderung, der notwendig sein wird, um sich tatsächlich richtig darum zu kümmern, wird ein gewisses Maß an Verwirrung hervorrufen.

In der Zwischenzeit arbeiten Sie in Ihrem Holzgeschäft.

Du sagst mir. Plan B.

Welche Art von Dingen machst du, kann ich fragen?

Hocker und Schüsseln und Löffel und ähnliches. Es ist jetzt wirklich einfach. Ich bin ein Neuling auf der Suche nach einem Mentor. Es ist sehr erfreulich, in diesem digitalen Raum von Bits und Bytes zu leben, den ich immer geliebt habe. Ich war von klein auf ein Programmierer und war immer sehr davon angezogen, und ich liebe es immer noch so sehr wie immer. aber es ist nur das Gegenteil davon, es ist sehr physisch und handwerklich und es geht meistens um Holz, was eine schöne Gegenüberstellung ist.

Sehr organisch. Es ist schon komisch, wie viele Technologen mit großartigen Programmierkenntnissen und hervorragenden Fähigkeiten in die Show gekommen sind, und das, woran sie Freude haben, sind in der Regel Dinge aus der realen Welt, an denen sie tatsächlich mit ihren Händen arbeiten.

Ja. Es ist befriedigend, wieder auf diese Art von Dingen zurückzukommen.

Wenn ein Mentor gerade zuschaut und sich mit Ihnen in Verbindung setzen möchte oder nur verfolgen möchte, was Sie und GumGum tun, wie können sie sich online mit Ihnen in Verbindung setzen?

Sie finden mich auf Twitter @ophirtanz, LinkedIn bei Ophir Tanz, auf unserer Website Gumgum.com. Alle Arten von Wegen.

Ausgezeichnet. Ophir, vielen Dank, dass Sie ins Labor gekommen sind.

Danke für die Einladung.

Ich schätze es.

Es war toll.

Das ist Fast Forward für heute. Ich möchte mich bei Ihnen dafür bedanken, dass Sie zu uns gekommen sind. Wenn Sie Episoden dieser Show sehen möchten, können Sie sie auf PCMag.com finden. Wenn Sie den Podcast in iTunes hören möchten, können Sie ihn in Apple Podcast und in Android Play finden. Sie finden es überall dort, wo gute Podcasts kostenlos verschenkt werden. Vielen Dank, dass Sie sich uns heute angeschlossen haben. Wir sehen uns in Zukunft.