ინტერვიუები
რიჩარდ ბოიდი, Tanjo Inc-ის თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი - ინტერვიუს სერია
რიჩარდ ბოიდი არის მეწარმე, ავტორი და მომხსენებელი მთელ რიგ თემებზე, განათლებადან ჯანდაცვამდე ვირტუალურ სამყაროებამდე, კომპიუტერული თამაშები, მანქანათმცოდნეობა და ადამიანის/კომპიუტერის ინტერფეისები. სამი ათწლეულის მანძილზე რიჩარდმა ხელმძღვანელობდა ან დაეხმარა ზოგიერთი ყველაზე ინოვაციური ტექნოლოგიური კომპანიისა და სერვისის შექმნას რამდენიმე ინდუსტრიაში, მათ შორის, ჩრდილოეთ კაროლინას კვლევითი სამკუთხედის პარკის რეგიონში ოთხი კომპანიის აღმასრულებელი დირექტორის დაწყების ჩათვლით. რიჩარდმა თავისი ბოლო კომპანია მიჰყიდა Lockheed Martin-ს და დარჩა კომპანიის დირექტორად ვირტუალური სამყაროს ლაბორატორიები.
რიჩარდ არის ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის კომპანიის თანადამფუძნებელი და აღმასრულებელი დირექტორი Tanjo Inc დაფუძნებული ჩრდილოეთ კაროლინას კვლევის სამკუთხედის პარკის რეგიონში.
თქვენ მუშაობთ VR-ზე 90-იანი წლებიდან და 2001 წელს თქვენ თანადამფუძნებელი 3Dsolve. რა იყო საწყისი პროექტებიდან, რომლებზეც მუშაობდა 3Dsolve?
3dsolve-ისთვის ყველაზე გავლენიანი პირველი პროექტი იყო დაეხმარა აშშ-ს არმიის წვრთნისა და დოქტრინის სარდლობას (TRADOC) ისწავლა როგორ გამოიყენოს სიმულაციური სწავლება მცირე ქვედანაყოფების ტაქტიკური ოპერაციებისთვის. ჩვენ შევქმენით პირველი „მე-4 დონის ინტერაქტიული მულტიმედიური ინსტრუქციების“ (IMI) კურსი არმიისთვის, რომელმაც გაიარა TRADOC ვალიდაცია. არსებითად, ეს იყო „უსაფრთხო პრაქტიკის ღირებულების გამოყენება სახმელეთო დანაყოფებისთვის სრულად სიმულაციურ 3D გარემოში“ პირველი კურსი იყო 100 საათზე მეტი სწავლება თანამშრომლობითი სიმულაციის 3D თამაშზე დაფუძნებულ სამყაროში 25B10 MOS (სამხედრო პროფესიული სპეციალობა) კომუნიკაციებისთვის.
ჩვენ იმ დროს ვაგზავნიდით ჯარისკაცებს ავღანეთსა და ერაყში და ვავარჯიშებდით მათ DTOC-ებში (ციფრული ტაქტიკური ოპერაციების ცენტრებში) სამუშაოდ, როდესაც აშშ-ში არ გვქონდა DTOCS მათ მოსამზადებლად. 3Dsolve იმოგზაურა ფორტ ჰუდში, ფორტ გორდონში და სხვადასხვა სხვა ობიექტებში, რათა ეპოვა აღჭურვილობა, შეხვდეს საგნის ექსპერტებს და შექმნას ვირტუალური DTOC, სადაც ჯარისკაცებს შეეძლოთ ვარჯიში. ვალიდაციის შედეგებმა დაადგინა, რომ ჯარისკაცები, რომლებიც იყენებდნენ ამ მეთოდს, გაწვრთნიდნენ უფრო მოკლე დროში ცოდნის უფრო მაღალი ხარისხით (და კლასის ჩაბარების მაჩვენებლებით), ვიდრე ადრე გამოყენებული საკლასო მეთოდებში. მე ვფიქრობ, რომ ეს სერიოზული თამაშების ინდუსტრიის დასაწყისია.
მე ასევე ვმსახურობდი ADL (Advanced Distributed Learning) Colab-ის საკონსულტაციო საბჭოში, სადაც შეიქმნა სტანდარტები მრავალჯერადი გამოყენების სასწავლო შინაარსისთვის. ვმუშაობდი ფილიპ დოდსთან ერთად SCORM-ის 3D სტანდარტებზე (Shareable content object reference model). გვერდითი შენიშვნა: ფილიპი იყო ის ბიჭი, ვინც ორღანს უკრავდა სპილბერგის ფილმში „მესამე სახის ახლო შეტაკებები“.
მე ასევე ვმსახურობდი საერთაშორისო სტანდარტების სხვა ორგანოში, სახელწოდებით 3DIF, რომელსაც თავმჯდომარეობდნენ Intel და Boeing, სადაც ჩვენ შევქმენით საერთაშორისო ECMA სტანდარტი ამავე სახელწოდებით 3D ურთიერთგაცვლის ფორმატებისთვის. იდეა იყო საბოლოოდ აღბეჭდილიყო მთელი მნიშვნელობის 3D CAD მოდელები, რომლებიც შექმნილია მსოფლიოში შექმნილი ყველაფრისთვის და მისი თარგმნა სერიოზულ თამაშებში და 3D ტექნიკურ დოკუმენტებში გამოსაყენებლად. ის ცხოვრობს Adobe Acrobat-ში და სხვა პლატფორმებზე.
ჩვენ გავაგრძელეთ მუშაობა ყურსასმენებთან და სხვადასხვა VR პერიფერიულ მოწყობილობებთან, ვთანამშრომლობდით ინდუსტრიის პიონერებთან Warren Robinett-თან, Dr. Fred Brooks-თან, Alan Kay-სთან და სხვებთან. ჩემმა თანადამფუძნებელმა დევიდ სმიტმა შექმნა მთელი ღია კოდის პლატფორმა ალან ქეისთან ერთად, სახელწოდებით OpenCroquet, რომელიც დღემდე ცხოვრობს.
როგორ შეიცვალა თქვენთვის ცხოვრება მას შემდეგ, რაც Lockheed Martin-მა შეიძინა 3Dsolve 2007 წელს?
ერთ-ერთი სხვა პიონერული პროექტი, რომელზეც ჩვენ ვიმუშავეთ 3Dsolve-ში, რამაც გამოიწვია Lockheed-ის ყიდვა, იყო ლოს-ანჯელესის კლასის წყალქვეშა ნავის სიმულაცია. იმ დროს საზღვაო ფლოტი ჯერ კიდევ მთელ გემებს გამოყოფდა საწვრთნელად. ჩვენ წამოვიწყეთ იდეა "Total Ship Simulation", რომელიც ასახავს მთელ წყალქვეშა ნავს მრავალმოთამაშიანი თამაშის გარემოში. ჩვენ გამოვიყენეთ Epic Games Unreal ძრავა და ნამდვილად გადავცვალეთ ტრენინგი ამ გემებისთვის. Lockheed-ში ჩვენ შევქმენით გამანადგურებლების სიმები, ლიტორალის საბრძოლო გემი, ისევე როგორც ყველა ქვესისტემა.
თავდაპირველად ეს იყო გამოწვევა თამაშის ტექნოლოგიების კომპანიისგან ადაპტაცია 100 წლის თავდაცვის კონტრაქტორისთვის საჭირო ზედამხედველობისა და მოხსენების დამატებით ფენებზე. ჩვენ ვისწავლეთ როგორ შევქმნათ საკუთარი რეალობა. მე ჩამოვაყალიბე არაფორმალური ორგანიზაცია სახელწოდებით Virtual World Labs და შევქმენი ის ცნობილი LM Skunkworks-ის მიხედვით კალიფორნიაში. სინამდვილეში, Skunkworks გახდა VWL-ის წევრი. პირველივე წელს გავიგეთ, რომ ნებისმიერ დროს, როცა პატენტის წინადადებას შემოგთავაზებთ, თქვენ მიიღებთ ჩეკს, ხოლო მეორეს, როდესაც ის გაიცემა. ასე რომ, ეს გახდა ჩვენი წამახალისებელი პროგრამა. ჩვენ ვიჯექით და ვიგონებდით ნივთებს AR, VR და AI-ში. ჩემი 5-წელიწადნახევრიანი სტაჟის ბოლოს იქ დავაგროვეთ 100-ზე მეტი საპატენტო განაცხადი დაახლოებით 40 კაციან მცირე ჯგუფში.
ერთ-ერთი ყველაზე სახალისო და შესაბამისი პროგრამა იყო DOD Virtual World Framework-ის შექმნა. ჩვენ ვიყავით რამდენიმე ფართომასშტაბიანი ერთობლივი საომარი თამაშების ნაწილი და ვუყურებდით იმედგაცრუებას საკუთრების სისტემებს შორის თავსებადობის ნაკლებობის გამო, რომლებიც საჭიროებდნენ ერთად მუშაობას ამ დიდ, კონსტრუქციულ და ვირტუალურ სიმულაციური ვარჯიშებში. ჩვენი პირველი რეაქცია იყო, რომ ეს იყო მოგვარებული პრობლემა... ამას ჰქვია ინტერნეტი! თუ შესყიდვების საზოგადოებამ შეძლოს ყველამ მიაღწიოს ვებ სერვისებს, ჩვენ შეგვიძლია ავაშენოთ უკეთესი ინტეგრირებული სასწავლო სისტემები. და WebGL-მა ახლახან გაიარა მსოფლიო ქსელის კონსორციუმი. ჩვეულებისამებრ საქმის შერყევის დრო დადგა. პენტაგონმა წამოაყენა მოთხოვნა წინადადებაზე, რომელიც ეძებდა "საერთო ვირტუალური სამყაროს ჩარჩოს" ინტეგრირებული სიმულაციისთვის. ამ პროგრამის ხელმძღვანელი პენტაგონში იყო კრეატიული ყოფილი საჰაერო ძალების მფრინავი, სახელად ფრენკ დიჯოვანი. ჩვენ მას D9 ვუწოდეთ. ის ბევრს მახსენებს პოლკოვნიკ ჯონ ბოიდის ისტორიას, რომელიც უბიძგებდა ჩვენი მოიერიშე თვითმფრინავების პროგრამების შემოქმედებით განადგურებას და საჰაერო ძალებში აზროვნებას.
პრობლემა ის იყო, რომ D9-მა პირდაპირ უთხრა თავის შეძენის გუნდს, რომ „არ სურდა Lockmart-ის მსგავსი კომპანიები“ აეშენებინათ ეს ახალი ჩარჩო. მაგრამ მე და დევიდი შევედით იქ, დაახლოებით 17 გამყიდველის ჩვეულ სიაში, რომლებიც განაცხადებენ პროგრამას და მოვიგეთ იგი. ჩვენ მოგვიანებით გავიგეთ, რომ ყველა დანარჩენი ჩნდებოდა, პროგნოზირებულად, გარკვეული საკუთრების გადაწყვეტილებით და ცდილობდა მთავრობას მიეღო იგი. ჩვენ გამოვცხადდით ჩვენს სიტყვიერ პრეზენტაციაზე რეიგანის შენობაში DC-ში, მაგრამ ვთქვით, რომ ამ ღრმა პრობლემის პასუხი ინტერნეტის არქიტექტურაშია. ჩვენ ვთქვით, რომ შეგვეძლო მისი დაპროექტება რამდენიმე თვეში და ექვსში სამუშაო პროტოტიპი გვექნება. ჩვენ ასევე ვთქვით, რომ ეს უნდა იყოს ღია წყარო. ჩვენ მოვიგეთ "ჰენდს-დაუნი სლემ დანკი" D9-ის მიხედვით, რადგან ჩვენი მიდგომა იყო ძალიან ახალი და განსხვავებული და "გარედან".
როდესაც დავბრუნდი ორლანდოში, რათა ავუხსნა ეს ახალი გამარჯვება ჩვენი Lockheed Martin-ის განყოფილების ხელმძღვანელობას, ხალიჩაზე გამომიძახეს. მომილოცეს, მაგრამ შემდეგ მკითხეს ღია კოდის ნაწილზე. "რას ნიშნავს ეს ჩვენს არსებულ კონსტრუქციულ სიმ ბიზნესზე?" მათ იკითხეს. ჩემი პასუხი - "ოჰ, ეს მთლიანად შეაფერხებს მას." იყო პაუზა, შემდეგ გარდაუვალი კითხვა „მაშ, როგორ გამოვიმუშავებთ ფულს? რა არის ბიზნეს მოდელი?” ჩემი პასუხი – „ბიზნეს მოდელები ლეგიონი იქნება“. მე მაინც მესიამოვნა დაბნეული წარბები, რომლებიც პასუხმა გამოიწვია. მე გავიარე ყველა გზა, თუ როგორ მოახერხა Red Hat-მა მრავალმილიარდიანი ბიზნესის აშენება უფასო პროგრამული უზრუნველყოფის საფუძველზე, მაგრამ არა მგონია, რომ ისინი ოდესმე თავს კომფორტულად გრძნობდნენ ამ შეფერხებით.
იმ დროს ჩემი წოდება იყო განვითარებადი და დამრღვევი ტექნოლოგიების დირექტორი, ვირტუალური სამყაროს ლაბორატორიების მთავარი არქიტექტორის წოდებასთან ერთად. მე ვმუშაობდი მომდევნო ერთი წლის განმავლობაში, ვცდილობდი ლოკჰიდს მიეღო მეტი თვითდარღვევა და შუმპეტერის შემოქმედებითი დესტრუქცია. მე აღვწერე ინოვაცია დიდ ორგანიზაციებში, როგორიცაა Lockheed, როგორც მშობიარობის მსგავსი. ხალხს უყვარს შვილების გაჩენის იდეა. ეს კარგია საზოგადოებისთვის და ძალიან მომგებიანი. ბავშვები ჩვენი მომავალია. მაგრამ არასწორი ლინზების საშუალებით ბავშვები ასევე შეიძლება ჩაითვალონ პარაზიტებად. დაწყებული, როდესაც ისინი პირველად ყიდულობენ საშვილოსნოში, ისინი იწყებენ რესურსების წართმევას. რომ არა საშვილოსნოში თავშესაფრის პირობები, დედის ანტისხეულები გამოვიდოდა ბავშვის გასანადგურებლად. ინოვაცია Lockheed-ში იყო ასეთი. ყველას სურს და ლაპარაკობს ინოვაციაზე, მაგრამ არავის სურს ამისთვის თავისი რესურსების გაწირვა, როცა ანაზღაურება ასე შორს არის. (იხილეთ ჩემი თეთრი დაფის ანიმაცია იმის შესახებ, თუ როგორ ჰგავს ინოვაცია მშობიარობას.)
Lockheed Martin-ში მუშაობის დროს ერთ-ერთი პატენტი, რომლის თანაავტორიც ხართ, ჟღერს სამეცნიერო ფანტასტიკის ბლოკბასტერიდან, სახელად ჰოლოდეკი. კონკრეტულად რა არის ჰოლოდეკი?
2009 წელს ჯეიმს კამერონმა მიმიწვია ლოს-ანჯელესში მისი ფილმის ავატარის წარმოების დროს. ჩვენ ადრე ვმუშაობდით ჯიმთან ("უფსკრულზე") და მას სურდა მეჩვენებინა თავისი ახალი 3D კამერა, რომელიც გამოიგონა ვინს პეისთან ერთად (რომელიც ჩვენ ასევე ვიცნობდით The Abyss-იდან). მაგრამ ის, რაც ნამდვილად მომხიბლა, იყო ვირტუალური ნაკრები Hughes-ის უზარმაზარ თვითმფრინავის ანგარში. დიდი დრო გავატარე იქ პატარა ბრტყელი პანელის ეკრანით მხოლოდ პანდორას ვირტუალურ სამყაროში ხეტიალით. ამის შესახებ Armed Forces Journal-ისთვის დავწერე და დევიდ სმიტთან ერთად ჩაფიქრდა ფეხბურთის მოედნის ზომის დიდი ვირტუალური სავარჯიშო მოედნის აშენების იდეა. იმ დროს ჩვენ ვმუშაობდით პროგრამაზე, სახელწოდებით Future Immersive Training Environment (FITE) საზღვაო ქვეითებისთვის. ამ პროგრამაში საზღვაო ქვეითები ატარებდნენ ლეპტოპს ზურგზე და სათავეში. მთელმა ამ დამატებითმა აღჭურვილობამ მართლაც გამოიწვია გარკვეული შეშფოთება ნეგატიური ვარჯიშის შესახებ. არასოდეს დამავიწყდება პირველი სერჟანტი, რომელიც მას თასმით მიაკრა და თქვა: "ჩვენ ისე უნდა ვივარჯიშოთ, როგორც ვიბრძვით?" შემდეგ მტრედს დაეყრდნო მიწაზე და შემოვიდა, დაამტვრია მთელი ელექტრონიკა უსარგებლო ნაჭრებად. ჰოლოდეკის კონცეფცია უფრო ჰგავდა ჯეიმს კამერონის ტომს გადასაღებად; სადაც მსახიობებს მსუბუქი სათვალთვალო კოსტუმები აქვთ და მათ ირგვლივ ყველა ინსტრუმენტია. თავზე დამაგრებული დისპლეი მაინც საჭირო იყო, მაგრამ იყო უკაბელო და მსუბუქი. უფრო ჰგავს დღევანდელ Oculus Quest-ს. ჩვენ კი გამოვიკვლიეთ გზა ამის გაკეთება გარეთ მზის შუქზე.
2015 წელს დაწერე რომ მანქანების ხელში ჩაგდებაზე ასე არ უნდა ვიდარდოთ, მაგრამ ამის ნაცვლად, ჩვენ უნდა გაერკვნენ, თუ როგორ მივაღწიოთ სწორ ბალანსს ადამიანებსა და ავტომატიზაციას შორის შედეგების ოპტიმიზაციისთვის. ჯერ კიდევ ფიქრობთ, რომ საზოგადოება ზედმეტად შეშფოთებულია AGI-ს ან მანქანების კონტროლის გამო?
ვფიქრობ, როდესაც მართლაც ჭკვიანი ადამიანები, რომლებსაც აქვთ დიდი გამოცდილება ამ სივრცეში (როგორიცაა რეი კურცვეილი, სტივენ ჰოკინგი, ილონ მასკი, ჯეიმს კამერონი და ბილ გეითსი) გამოთქვამენ შეშფოთებას, ჩვენ ყველამ უნდა მივაქციოთ ყურადღება და თვალყური ადევნოთ პროგრესს ხელოვნური ზოგადი ინტელექტისკენ და მათი შედეგები. საზოგადოებისთვის. თუ ცოტა ხნის წინ რაიმე ვისწავლეთ, ეს არის ის, რომ დომენის ექსპერტიზა მნიშვნელოვანია და ჩვენ ყოველთვის უნდა გავითვალისწინოთ გაფრთხილებები ადამიანებისგან, რომლებსაც აქვთ უფრო ღრმა გამოცდილება, ვიდრე ჩვენი.
ამის თქმის შემდეგ, უახლოეს მომავალში ჩვენ ვხედავთ უფრო მეტ რღვევას, რომელიც იმსახურებს დაუყოვნებლივ ყურადღებას და მოქმედებას. ჩემი გამოხდილი ციტატა 21-ე საუკუნის იმპერატივის შესახებ, რომ მივაღწიოთ სწორ ბალანსს ადამიანებსა და ავტომატიზაციას შორის შედეგების ოპტიმიზაციის მიზნით, ამჟამად კრიტიკული საკითხია. მე ნამდვილად ვფიქრობ, ვინც არ იღებს ამ უფლებას, განწირულია მალე იყოს შეუსაბამო და არა უბრალოდ კონკურენტუნარიანი. როდესაც JP Morgan-მა ჩაანაცვლა წელიწადში 320,000 საათი სასესხო ხელშეკრულებების იურიდიული განხილვისას მანქანური სწავლების სისტემით, სახელწოდებით COIN, მათ დაარღვიეს თავი და მაშინვე შექმნეს 300 მილიონი დოლარის სარგებელი. და ეს სარგებელი ახლა ანუიტეტია. მათ კონკურენტებს, რომლებსაც ჯერ კიდევ აქვთ ეს ღირებულება, არ აქვთ კონკურენციის იმედი.
მე მჯერა, რომ ეს მართალია და აუცილებელია კომპანიებისთვის, მთავრობებისთვის, თუნდაც ინდივიდებისთვის. მე ვარ სათემო კოლეჯის საბჭოში ჩრდილოეთ კაროლინაში, სადაც 70,000 სტუდენტია. მე გამუდმებით ვცდილობ მოსწავლეები და ჩვენი სასწავლო გეგმა მივმართო იმ სამუშაოსკენ, რომელსაც ადამიანები კვლავ შეასრულებენ ხუთი წლის შემდეგ. როდესაც ვპოულობ სტუდენტებს, რომლებსაც სურთ რენტგენოლოგიაში ჩაბარება, ავუხსნი მათ, რომ მანქანები უკვე აჯობებენ ადამიანებს რენტგენის კითხვისას. განვიხილოთ ახალი სფერო ან როგორ შეიცვლება ეს ველი ამ რეალობასთან ერთად. ეს არ არის ფუტურიზმი. ეს ნოვიზმია.
თქვენ განაცხადეთ, რომ ადამიანები წრფივად აზროვნებენ, მანქანები კი ექსპონენტურად. აშკარაა, რომ თქვენ ექსპონენციალური მოაზროვნე ხართ, რატომ უჭირთ ადამიანებს ექსპონენციურად აზროვნება?
ამერიკელთა 70%-ს არ შეუძლია წაიკითხოს და გაიგოს ნიუ-იორკ თაიმსის მეცნიერების განყოფილება (მიჩიგანის შტატის კვლევა). ისეთი ავტორები, როგორიც არის დენ არიელი, მის ბესტსელერში „პროგნოზირებადი ირაციონალური“, და სხვები საუბრობენ იმაზე, რომ ჩვენ ადამიანები უბრალოდ არ ვართ კარგად სტატისტიკურ აზროვნებაში. ექსპონენციალური და ლოგარითმული აზროვნება ასევე არ არის ძალიან უნივერსალური. ჩემი მენტორი და გმირი ალან ქეის აქვს შესანიშნავი ტედ საუბარი განათლებაში უნივერსალურებსა და არაუნივერსალურებზე. ამის შესახებ დავწერე სტატია Getting Smart ვებსაიტზე განათლების გადახედვის შესახებ პირველი პრინციპებიდან. არსებითად აბსტრაქტული და დედუქციური მსჯელობა რთულია, თუ არ ისწავლება. ჩვენ აბსოლუტურად გვაქვს განათლების პრობლემა, რომელიც ხელს უშლის მურის კანონის პროგრესის ან პანდემიის სავარაუდო გავრცელების უნარს.
ამჟამინდელი პანდემია კიდევ ერთ ნათელ შუქს ანათებს ლიდერობის არსებობის შედეგებს, რომლებსაც არ შეუძლიათ ექსპონენციურად აზროვნება (ან გაითვალისწინონ ექსპერტიზა).
თქვენ მუშაობთ VR-ში 90-იანი წლებიდან, როგორ გრძნობთ თავს VR-ის ზოგიერთი ამჟამინდელი სამომხმარებლო აპლიკაციის მიმართ, როგორიცაა Oculus Quest?
ყოველ ჯერზე, როცა ვხედავ VR აჟიოტაჟის ატრაქციონს, რომელიც უკან მიდის ბილიკის ფერდობზე, ვიწყებ ყველას შეხსენებას სამი ძირითადი შეზღუდვის შესახებ, რომლებიც ხელს უშლის ფართო გამოყენებას.
- ზოგიერთი ადამიანი სამუდამოდ ფიზიკურად ვერ შეძლებს სტერეოსკოპიული 3D VR-ით სარგებლობას.
- დაყენებისა და კავშირის ხახუნი მას აქცევს გამოცდილებას, რომელიც ბევრს არ აღმოაჩენს სასიამოვნო.
- სისტემების მტვრევადობა ნიშნავს, რომ მხოლოდ გამოცდილ ჰობისტებს სურთ მისი დალაგება და წარუმატებელი კავშირების გადაჭრა.
ადამიანებს დიდი ხანია არ ჰქონიათ განახლება (ჩემი შეფასებით პლეისტოცენის შემდეგ) და ზოგიერთ ჩვენგანს ძალიან უჭირს სტერეოსკოპული 3D ეკრანების ადაპტაცია. მოსახლეობის მნიშვნელოვანი ნაწილი არასოდეს აპირებს კომფორტულად იგრძნოს იმერსიული VR-ით, რადგან ისინი ფიზიკურად არიან დაკავშირებულნი. ასე რომ, ერთი წუთით განზე რომ დავტოვოთ ისინი, ჩვენ დავრჩით მეორე დიდი პრობლემის წინაშე: ამ მოწყობილობებთან დაკავშირების საშინელი ხახუნი. ზედმეტად ბევრი კაბელი და რეგულირება, სანამ გამოცდილებას შეძლებთ. და მესამე არის ყველა ამ დამატებითი დონგლისა და კონექტორის სისუსტე და მტვრევადობა.
Oculus Quest-მა საგრძნობლად გადააჭარბა ჩემს მოლოდინს მეორე და მესამე შეზღუდვების სრულად ამოღებით. ჩემს ოჯახში ჩვენ თითქმის ყოველდღე ვატარებთ დროს Oculus Quest კონტენტში. ეს არის, ჩემი აზრით, დიდი გარღვევა, რომელიც VR-ს სჭირდებოდა. ახლა ჩვენ უბრალოდ უნდა გავიაროთ ბოლო მილი და ვნახოთ, როგორ შეგვიძლია ტექნიკის ადაპტაცია მათთან შესახვედრად, ვისაც აქვს ფიზიკური შეზღუდვები, რომლებიც ხელს უშლის VR-ით სარგებლობას.
რა იყო თქვენი შთაგონება ტანჯოს გაშვების უკან?
მე აღმოვაჩინე მანქანათმცოდნეობა 2009 წელს, როცა Lockheed Martin-ში ვირტუალური სამყაროს ლაბორატორიებს ვმართავდი. რა თქმა უნდა, მანქანათმცოდნეობა უკვე არსებობდა, მაგრამ ეს იყო წელი, როდესაც მე სრულად მივხვდი, რამდენად შორს იყო ის და როგორ განსხვავდებოდა ის „ხელოვნური ინტელექტის“გან, რომელსაც მანამდე ვიყენებდით კომპიუტერულ თამაშებში და DOD სიმულაციებში.
ახლა ვფიქრობ AI-ზე, როგორც წინსვლის 3 ეტაპად. პირველ ეტაპზე, რომელიც გაგრძელდა დაახლოებით 1958 წლიდან 2009 წლამდე (ჩემი თვითნებური მარკერი) ჩვენ არ ვთხოვდით კომპიუტერს რაიმეს გამოთვლას, სანამ ადამიანები ბოლომდე არ გაიგებდნენ მას და არ დაშლიდნენ მას მყიფე პატარა ლოგიკურ ჭიშკარად და if/then განცხადებებად. ამის შემდეგ ჩვენ ვაწვდით მას კომპიუტერებში, როგორც სასრული მდგომარეობის მანქანები ან იერარქიული ქცევის ხეები და გავუშვით პროგრამები. საბოლოო ჯამში, ეს ყველაფერი მხოლოდ კოდი იყო. არაფერი მისტიკური.
შემდეგი ეტაპი არის მანქანათმცოდნეობა, სადაც ადამიანს სულაც არ ესმის, როგორ უთხრას მანქანას, მართოს მანქანა. ახლა ჩვენ უბრალოდ ვაწვდით სასწავლო მონაცემების მასიურ კომპლექტს კარგად შემუშავებული მანქანათმცოდნეობის ბიბლიოთეკების ჯგუფს, რომლებიც შემდეგ ადგენენ საკუთარ გაგებას. დღეს მანქანათმცოდნეობის სისტემას შეუძლია უბრალოდ უყუროს 100 საათის ვიდეოს და გამოვიდეს და მართოს ავტონომიური მანქანა უნაკლოდ ყველგან. (ჩვეულებრივ ხუმრობას ვაკეთებ "არსად რომის გარდა")
Tanjo-ში ჩვენ ვიყენებთ მანქანათმცოდნეობას მოკლე მასშტაბურ პროექტებში, რათა ბანკებს და უმაღლესი განათლების ინსტიტუტებს და ფორტუნი 2000 კომპანიებს მივცეთ დაზვერვის გაძლიერება და ავტომატიზაცია, რომელიც გარდაქმნის მათ მუშაობას. ჩვენ რეგულარულად ვხედავთ ინვესტიციის 10-ჯერ ანაზღაურებას ჩვენი განხორციელებიდან. და ეს დაბრუნება, როგორც წესი, არის ანუიტეტი. რამდენი ტექნოლოგიური ინვესტიცია გვინახავს აქამდე, რომელიც ქმნის ამ სახის პროდუქტიულობის ზრდას? ჩვენ გვქონდა დადასტურებული ROI გაზომვები 600x-მდე; და ერთი უხერხული შედეგი 1600x. ჩვენ არც კი ვიყენებთ ამ უკანასკნელს, როგორც შემთხვევის შესწავლას, რადგან ის ძალიან ჰიპერბოლურია.
შეგიძლიათ განიხილოთ Tanjo Animated Personas (TAP) და როგორ მუშაობს იგი?
ჩვენი დიდი გარღვევა მოხდა, როდესაც მივხვდით, რომ ეს საოცარი, უცნაური მანქანური დაზვერვის სისტემები, რომლებსაც ჩვენ ვაშენებდით, ადამიანებს ისე უყურებდნენ, როგორც საინფორმაციო ობიექტებს. ჩვენ ჩავატარეთ ადრეული ექსპერიმენტი ტრენინგის მონაცემების ნაკრებით პოპულარული გაცნობის აპიდან. ჩვენმა პატარა მინი მანქანათმცოდნე ტვინმა შექმნა ინტერესის გრაფიკები და თითოეული ადამიანის განწყობის რუქები მათი მონაცემების გამონაბოლქვიდან, რომლებიც წარმოიშვა მაიერს ბრიგსის პროფილის მსგავსი. ჩვენ მოკლედ ვიფიქრეთ 2014 წელს მანქანური სწავლების გაცნობის აპლიკაციის შექმნაზე. ეს იყო ძალიან მოკლე მოსაზრება, რადგან ის არ აკმაყოფილებდა მაღალ მიზნებს, რაც გვქონდა მნიშვნელოვანი სამუშაოსთვის.
ამის ნაცვლად, ჩვენ მას ვუწოდეთ „ემპათიის ძრავა“ და ავაგეთ ის, რასაც ვუწოდებდით „ტანჯოს ანიმაციურ პერსონებს“ ადამიანური ქცევის მანქანური სწავლების ამ შაბლონებიდან.
ანალიტიკოსმა ფირმა Gartner-მა 2018 წელს მოგვცა "Cool Vendor Award" ამ გარღვევისთვის. ჩვენ ვეხმარებით ბაზრის მკვლევარების მოდელს და გაგებაში (და ვიმედოვნებთ, რომ მათ მომხმარებლებთან უფრო ღრმა შინაარსიანი საუბრები გავამყაროთ; ასევე ვიყენებთ მას ადამიანების პოპულაციის მოდელირებისთვის ჯანმრთელობისა და კეთილდღეობის შესასწავლად. მაგალითად: ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ საფოსტო კოდის სინთეზური პოპულაციის მოდელი ან ქვეყნის და სიმულაცია, თუ რომელი ინტერვენციები და შეტყობინებები ხელს უწყობს უკეთეს ქცევას ვირუსის გავრცელების შესამცირებლად, ან სიმსუქნის, მოწევის და ა.შ.
იყენებთ თუ არა ზედამხედველობით სწავლებას ტანჯოს აღზრდისთვის?
ადამიანებსა და მანქანებს შორის დამყარებული ბალანსი ისეთივე მნიშვნელოვანია შეყვანისას, როგორც ამ სისტემების გამომავალში. ადამიანის ზედამხედველობა აბსოლუტურად ეხმარება ჩვენი მანქანათმცოდნეობის სისტემის „ტვინის“ უფრო სწრაფად მომზადებას. როდესაც ჩვენ შევქმენით NC ტვინი, რომელიც დააკავშირებს ჩრდილოეთ კაროლინის ყველა 58 სათემო კოლეჯს, ჩვენ ვიმუშავეთ ფაკულტეტთან და ადმინისტრატორებთან რამდენიმე საუკეთესო კოლეჯში, რათა დავრწმუნდეთ, რომ მისი რეიტინგი ცოდნის სხვადასხვა სფეროებში და როგორ დალაგდა შინაარსი.
ტანჯოს ერთ-ერთი პროდუქტი არის ContractBot კონტრაქტის ანალიზისთვის. რა არის ContractBot და რა ტიპის საწარმოებისთვის არის ის ძირითადად შექმნილი?
ჩვენ შევქმენით Contractbot თავდაპირველად საბუღალტრო ინდუსტრიისთვის. 2017 წელს FASBI (ფინანსური აღრიცხვის სტანდარტების საბჭოს ინტერპრეტაციები) აქვეყნებდა ახალ წესებს შემოსავლების აღიარებისა და ბიზნესისთვის იჯარის აღიარების შესახებ. საბუღალტრო ფირმები ატარებდნენ კონფერენციებს მთელი ქვეყნის მასშტაბით, ცდილობდნენ მოემზადებინათ საკუთარი თავი და კლიენტები ამ ცვლილებებისთვის. ჩვენი მანქანათმცოდნეობის ობიექტივით მივხვდით, რომ ეს იყო შესანიშნავი შესაძლებლობა ვიწრო ორიენტირებული მანქანათმცოდნეობის სისტემისთვის, ემუშავა ბუღალტერებთან ერთად, რათა მკვეთრად გაზარდოს ანალიზის სიჩქარე და ასევე გაზარდოს სიზუსტე. ჩვენ ვავარჯიშეთ სისტემა ოთხ მილიონზე მეტ კონტრაქტზე: ყველაფერი ერთი გვერდიდან დასკანერებული, ხელნაწერი შესყიდვის შეკვეთით, კონტრაქტებით ასი გვერდიანი გარანტიით და პასუხისმგებლობის უარყოფით და მნიშვნელოვანი გადახდის აღწერით. მან ძალიან სწრაფად ისწავლა ენის გაგება და დოკუმენტების ან დოკუმენტების სექციების დახარისხება და ბიზნეს წესების გამოყენება თითქმის მყისიერად შეასრულოს ანალიზი, რომელსაც მთელი დღე დასჭირდებოდა ბუღალტერი.
ეს პროექტი და სხვები არის შემთხვევის შესწავლა, რომელსაც ჩვენ ვაწვდით, რათა წაახალისოთ ნებისმიერი ბიზნესმენი, აიღოს ახალი მანქანა/ადამიანის ბალანსის ობიექტივი და ყურადღებით დააკვირდეს ყველა აქტივობას, რათა დადგინდეს, რა არის ადამიანისა და მანქანის ძალისხმევის სწორი ნაზავი მათი ბიზნესის ოპტიმიზაციისთვის.
როდესაც JP Morgan-მა გამოიყენა ეს მიდგომა სესხის ანალიზის ყოველწლიურად 320,000 საათის აღმოსაფხვრელად, მათ არა მხოლოდ მიაღწიეს იმ წელს ინვესტიციის 100-ჯერ დაბრუნებას, არამედ მიიღებენ ამ ანუიტეტის გადახდას ყოველწლიურად შემდგომში. მათი ნებისმიერი კონკურენტი, რომელიც ჯერ კიდევ აკეთებს „ჩვეულებისამებრ ბიზნესს“, რომელსაც ჯერ კიდევ აქვს ეს ღირებულება, არ იქნება უბრალოდ არაკონკურენტული, არამედ შეუსაბამო.
ერთ-ერთი ყველაზე საინტერესო პროდუქტი, რომელსაც Tanjo გვთავაზობს, არის Tanjo's Enterprise Brain. რა ტიპის მანქანური სწავლება დგას ამის უკან და რა არის მისი გამოყენების შემთხვევები?
როდესაც ჩვენ ვიყენებდით მანქანურ სწავლებას, რათა დავეხმაროთ აშშ-ს განათლების დეპარტამენტს სასწავლო რეესტრის შექმნაში, ჩვენ დავინახეთ მანქანური სწავლების ძალა ცოდნის ორგანიზებისა და ანალიზისთვის. როდესაც მე ვსაუბრობ ამაზე, ჩვეულებრივ ვაჩვენებ სლაიდს, რომელზეც გამოსახულია "დაკარგული კიდობნის მძარცველები" ბოლო სცენიდან; სადაც კლერკი უზარმაზარ საწყობში ტრიალებს ყუთს, რათა მოაშოროს ეს წარმოუდგენლად ძლიერი არტეფაქტი, რომელსაც შეუძლია გადაარჩინოს ან გაანადგუროს პლანეტა, და მასზე არის პატარა ნიშანი, რომელზეც ნათქვამია ARC.
რაც ვისწავლეთ სასწავლო რეესტრის პროექტიდან და სხვათაგან არის ის, რომ საწარმოს ძებნა გატეხილია. კომპანიებმა ამოიკითხეს და დამალული ინფორმაცია მოისროლეს პატარა მონაცემების ტბებსა და ტბებში, რომლებიც ან მიუწვდომელია ან შეუმჩნეველი და, შესაბამისად, არ არის გამჭვირვალე გამოკითხვისთვის. ამ დაჩქარებული ინფორმაციის ეპოქაში, ჩვენ ვკარგავთ ყოველდღიურად მიღებულ ცოდნას შენახვისა და მოპოვების ცუდი მეთოდების გამო.
Tanjo Enterprise Brain ცხოვრობს თქვენს firewall-ში, სრული წყაროს კოდით, აკავშირებს ყველაფერს და არაფერი აქვს გასაკეთებელი, გარდა ყველაფრის წაკითხვის, სკანირებისა და ორგანიზების გარდა და დაელოდება საინტერესო მომენტს, როდესაც ის აღმოაჩენს ადამიანს, რომელიც ცდილობს გააკეთოს ის, რაც შეუძლია. გამოიყენეთ ვრცელი საინფორმაციო რუკა მის ხელთაა. იმის გამო, რომ მას აქვს ამდენი დრო და ძალა და ინტიმური ურთიერთობა თქვენს ორგანიზაციულ ცოდნასთან, ის არ ეთანხმება "ომი და მშვიდობის" წაკითხვის შემცირებას #რუსულ რომანზე #ტოლსტოის #ომის ისტორია #სიყვარულის ისტორიაზე. სანაცვლოდ, ის ასახავს მას, რასაც ჩვენ ვუწოდებთ „ჰიპერგანზომილებიან თითის ანაბეჭდს“ 4,000-მდე შეწონილი კონცეფციით. ეს ერთი შეხედვით გადაჭარბებული ძალისხმევა დიდ სარგებელს უხდის კვლევით ინსტიტუტებს, ბანკებსა და კოლეჯებს Tanjo Enterprise Brains-ით. ჩვეულებრივია, რომ მათ გააცნობიერონ ლიცენზიის საფასურზე ბევრად მეტი ღირებულება მხოლოდ ორგანიზაციული ცოდნის შედგენის საფეხურზე, რომელიც თქვენი საწარმოს ტვინის ტრენინგის ნაწილია, როდესაც ხელმძღვანელობა გაიგებს, თუ რამდენ ცოდნის ინვესტიციას ახდენენ და რაზეა დამოკიდებული რეალურად არსებობს და რა. ეს ყველაფერი ნიშნავს. როდესაც Enterprise Brain განხორციელდება, ორგანიზაციას ახლა აქვს ობიექტივი, რომლითაც დაინახავს, როგორ შევიდა ინფორმაცია მის სისტემაში, ვინ იცავდა მას, ვინ დაუპირისპირდა მას და საბოლოოდ როგორ მიიღეს გადაწყვეტილებები. ეს ხდება საჭიროება, რომელიც რეტროსპექტულად აშკარაა. და როგორც JP Morgan-ის დანერგილი მანქანური სწავლების სისტემა, სამუდამოდ იხდის დივიდენდებს.
კიდევ არის რამე, რისი გაზიარებაც გსურთ ტანჯოზე?
ტანჯო ახლა ბევრს მუშაობს Covid-19 ტვინზე. იმ თეზისის შესაბამისად, რომელიც ამოძრავებს ჩვენს კომპანიას, ჩვენ განვსაზღვრავთ, თუ როგორ მივაღწიოთ ადამიანისა და მანქანის ბალანსს, რათა დავრწმუნდეთ, რომ სწორი ინფორმაცია და საუკეთესო რესურსები ხელმისაწვდომი იქნება იმ ადამიანებისთვის, რომლებიც მნიშვნელოვან გადაწყვეტილებებს იღებენ ამ კრიზისის დროს. Tanjo Animated Personas-ის შესაძლებლობა გამოყენებული იქნება ადამიანის პოპულაციის მონაცემების მოდელირებისთვის, რათა თვალყური ადევნოთ ვირუსის გავრცელებას, მაგრამ ასევე განვსაზღვროთ, თუ რომელი საზომი და კომუნიკაციის მეთოდები და რეალური სიტყვები მიიღებენ ქცევას, რომელიც გვჭირდება, რათა დაგვეხმაროს წარმატებით ნავიგაციაში ამ კრიზისიდან უფრო ჯანსაღ ეკოსისტემამდე. ყველა ჩვენგანისთვის.
ეს იყო მომხიბლავი საუბარი, მკითხველებმა, რომლებსაც სურთ მეტი გაიგონ, უნდა ეწვიონ ტანჯო.
