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리처드 보이드, 탄조 사의 공동 창립자이자 최고 경영자 – 인터뷰 시리즈
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
리처드 보이드는 교육, 의료, 가상 세계, 컴퓨터 게임, 기계 학습 및 인간-컴퓨터 인터페이스와 같은 다양한 주제에 대한 기업가, 저자 및 연사입니다. 3십년 이상 동안 리처드 보이드는 연구 트라이앵글 파크 지역의 4개의 회사를 포함하여 여러 산업을 통해 가장 혁신적인 기술 회사와 서비스를 이끌거나 공동 창립했습니다. 그는 그의 마지막 회사인 3Dsolve를 록히드 마틴에 매각하고, 가상 세계 연구소의 감독으로 남아있었습니다.
리처드 보이드는 연구 트라이앵글 파크 지역에 본사를 둔 인공지능 및 기계 학습 회사인 탄조 사의 공동 창립자이자 최고 경영자입니다.
1990년대부터 VR에 대해 작업해 왔으며, 2001년에 3Dsolve를 공동 창립했습니다. 3Dsolve에서 초기에 작업한 프로젝트는 무엇입니까?
3Dsolve에서 가장 큰 영향을 미친 첫 번째 프로젝트는 미국 육군 훈련 및 교리 사령부(TRADOC)가 소규모 전술 작전을 위한 시뮬레이션 학습을 어떻게 활용하는지 배우는 것이었습니다. 우리는 육군이 승인한 첫 번째 “레벨 4 상호작용 멀티미디어 지침” (IMI) 과정을 만들었습니다. 본질적으로 이것은 지상 부대가 완전히 시뮬레이션된 3D 환경에서 안전한 연습을 하는 가치의 활용이었습니다. 첫 번째 과정은 25B10 MOS(군事 직업 전문 분야) 통신을 위한 협력 시뮬레이션 3D 게임 세계에서 100시간 이상의 지침이었습니다.
당시 우리는 아프가니스탄과 이라크에 군인을派遣하고 디지털 전술 작전 센터(DTOC)에서 작전하는 훈련을 받고 있었습니다. 그러나 미국에는 훈련을 받을 수 있는 DTOC가 없었습니다. 3Dsolve는 장비를 찾기 위해 포트 후드, 포트 고든 및 기타 시설을 여행했고, 주제 전문가와 만나서 가상 DTOC를 구축했습니다. 검증 결과는 이 방법을 사용하는 군人が 이전에 사용된 교실 방법보다 더 짧은 시간에 더 높은 수준의 지식을 습득하고 통과했다는 것을 보여주었습니다. 나는 이것을 심각한 게임 산업의 시작으로 생각합니다.
나는 또한 ADL(Advanced Distributed Learning) Colab 자문위원회에서 재무부长으로 일했으며, 여기서 재사용 가능한 학습 콘텐츠에 대한 표준이 만들어졌습니다. 필립 도즈와 함께 3D 표준을 위한 SCORM(Shareable Content Object Reference Model)에 대해 작업했습니다. 부연설명으로, 필립은 스티븐 스필버그의 영화 “클로즈 인카운터”에서 오르간을 연주한 사람입니다.
나는 또한 3DIF라는 국제 표준 기구에서 일했으며, 인텔과 보잉이 의장을 맡았으며, 3D 교환 형식에 대한 동일한 이름의 국제 ECMA 표준을 만들었습니다. 아이디어는 세상을 만드는 모든 것에 대한 3D CAD 모델에서 모든 가치를 캡처하고 심각한 게임 및 3D 기술 문서에서 사용할 수 있도록 번역하는 것이었습니다. 이것은 현재 어도비 아크로뱃과 다른 플랫폼에서 살아남습니다.
우리는 헤드셋 및 다양한 VR 주변 기기와 협력하여 워렌 로빈엣, 프레드 브룩스, 앨런 케이 등 산업의 선구자들과 함께 작업했습니다. 내 공동 창립자 데이비드 스미스는 앨런 케이와 함께 오픈크로켓이라는 오픈 소스 플랫폼을 만들었습니다. 이것은 오늘날에도 여전히 살아남습니다.
록히드 마틴이 2007년에 3Dsolve를 인수한 후 आपक의 삶은 어떻게 변경되었나요?
록히드 마틴이 우리를 인수하게 한 또 하나의 선구적인 프로젝트는 로스 앤젤레스급 잠수함의 시뮬레이션을 만들었던 것입니다. 당시 해군은 여전히 훈련을 위해 전체 함선을 따로 두고 있었습니다. 우리는 “전체 함선 시뮬레이션”이라는 개념을 개척하여 멀티플레이어 게임 환경에서 전체 잠수함을 복제했습니다. 우리는 에픽 게임즈의 언리얼 엔진을 사용하여 이러한 함선의 훈련을真正로 변혁했습니다. 록히드 마틴에서 우리는 구축함 및 리터럴 전투함의 시뮬레이션을 만들었으며, 모든 하위 시스템도 포함했습니다.
초기에는 게임 기술 회사에서 100년 된 방위 계약업체로 적응하는 것이 도전이었습니다. 우리는 감독으로서의 우리 자신의 현실을 만들었습니다. 나는 비공식적으로 가상 세계 연구소(Virtual World Labs)라는 조직을 만들었으며, 이것을 캘리포니아의 LM 스쿰웍스(LM Skunkworks)와 모델링했습니다. 사실, 스쿰웍스는 VWL의 회원이 되었습니다. 우리는 첫 해에 특허 제안을 할 때마다 체크를 받고, 특허가 승인되면 또 다시 체크를 받는다는 것을 배웠습니다. 그래서 이것이 우리의 인센티브 프로그램이 되었습니다. 우리는 증강 현실, 가상 현실 및 인공지능에서 새로운 것을 발명하기 위해 앉아 있었습니다. 내 5년 반 동안의 임기 동안 우리는 약 40명의 작은 그룹에서 100개 이상의 특허 출원을 축적했습니다.
가장 재미있고 관련된 프로그램 중 하나는 국방부 가상 세계 프레임워크(DOD Virtual World Framework)의 생성이었습니다. 우리는 여러 대규모 합동 전쟁 게임 演習에 참여했으며, 이러한 큰 생존, 건설적 및 가상 시뮬레이션 演習에서 함께 작동해야 하는 독점적 시스템의 상호 운용성 부족에 대한 좌절을 목격했습니다. 우리의 첫 번째 반응은 이것이 해결된 문제라는 것이었습니다. 이것은 인터넷입니다!もし 획득 커뮤니티가 모든 사람이 웹 서비스를遵守하도록 할 수 있다면, 우리는 더 나은 통합 훈련 시스템을 구축할 수 있습니다. 그리고 WebGL은 세계 와이드 웹 컨소시엄에서 통과했습니다. 시대는 비즈니스에 대한 혁신을 요구하는 때가 되었습니다. 국방부는 통합 시뮬레이션을 위한 “공통 가상 세계 프레임워크”를 요청했습니다. 이 프로그램의 책임자는 창의적인 전 공군 조종사인 프랭크 디조반니였습니다. 우리는 그를 D9라고 불렀습니다. 그는 공군의 전투기 프로그램과 사고 방식을 혁신적으로 변화시킨 존 보이드 대령의 이야기와 많이 닮았습니다.
문제는 D9가 명확하게 그의 인수 팀에 록히드 마틴과 같은 회사가 이 새로운 프레임워크를 구축하지 않도록 지시했다는 것입니다. 그러나 데이비드와 나는 다른 17개의 벤더와 함께 이 프로그램에 입찰했고, 우리는 그것을 이겼습니다. 우리는 나중에 모든 사람이 독점적 솔루션을 제시하고 정부에 그것을 채택하도록 설득하려고 했다는 것을 알게 되었습니다. 우리는 아무 것도 없이 나타났지만, 인터넷의 아키텍처가 이 깊은 문제의 해법이라고 말했습니다. 우리는 몇 개월 안에 설계하고 6개월 안에 작동하는 프로토타입을 만들 수 있다고 말했습니다. 우리는 또한 그것이 오픈 소스여야 한다고 말했습니다. 우리는 “완벽한 승리”를 거두었습니다. 우리의 접근 방식은 너무 신선하고 다르며 “상자 밖”에서였습니다.
나는 올랜도에 이 새로운 승리를 리더십에게 설명하기 위해 돌아갔을 때, 나는 어느 정도로 칭찬을 받았지만, 오픈 소스 부분에 대해서는 질문을 받았습니다. “이것은 우리의 기존 건설적 시뮬레이션 비즈니스에 어떤 영향을 미칠까요?”라고 묻는 것이었습니다. 내回答은 “그것은 완전히 파괴할 것입니다.”였습니다. 잠시 후, 필연적으로 “그럼 어떻게 돈을 벌 수 있을까요? 비즈니스 모델은 무엇입니까?”라는 질문이 나왔습니다. 내回答은 “비즈니스 모델은 많을 것입니다.”였습니다. 나는 레드햇이 무료 소프트웨어를 기반으로 수십억 달러의 비즈니스 모델을 구축하는 방법에 대해 설명했지만, 나는 그들이 결코 혼란스러워하는 것을 보지 못했습니다.
당시 내 직함은 新興 및 파괴적인 기술 책임자였으며, 가상 세계 연구소의 최고 아키텍트였습니다. 나는 다음 해 동안 록히드 마틴이 더 많은 자체 파괴와熊彼터의 창의적인 파괴를 받아들이도록 노력했습니다. 나는 혁신이 큰 조직에서 출산과 비슷하다고 설명했습니다. 사람들은 아이를 갖는 아이디어를 좋아합니다. 그것은 사회에 좋으며 매우 보상됩니다. 아이들은 우리의 미래입니다. 그러나 잘못된 렌즈를 통해 보면, 아이들은 자원들을 가져가는 기생충처럼 보일 수 있습니다. 혁신은 록히드 마틴에서처럼 vậy입니다. 모두가 혁신에 대해 말하고 싶어하지만,誰도 혁신의 대가를 지불하고자 하지 않습니다. 혁신은遠い 보상이기 때문입니다.
록히드 마틴에서 근무하는 동안에 당신이 공동 발명한 특허 중 하나는 과학 소설 블록버스터와 같은 홀로그래픽 디스플레이입니다. 홀로그래픽 디스플레이는 정확히 무엇입니까?
2009년, 제임스 캐머런은 아바타 영화의 제작 중에 로스 앤젤레스에서 나를 초대했습니다. 우리는 이전에 함께 작업했으며(어비스에서), 그는 새로운 3D 카메라를 보여주고 싶어했습니다. 그러나真正로 나를 매료시킨 것은 거대한 휴즈 항공기 격납고 안에 있는 가상 세트였습니다. 나는 작은 평면 패널 스크린과 함께 판도라의 가상 세계를 탐험하는 것을 즐겼습니다. 나는 이것에 대해 무장군 저널에 글을 썼습니다 그리고 데이비드 스미스와 함께 축구 필드 크기의 큰 가상 훈련 배틀그라운드를 구축하는 아이디어를 생각해냈습니다. 그 때 우리는 미 해병대용 퓨처 이머시브 트레이닝 환경(FITE) 프로그램을 작업하고 있었습니다. 해병대원은 등에 랩톱을 착용하고 헤드마운트를 착용했습니다. 이러한 모든 추가 장비는 부정적인 훈련에 대해 많은 우려를 불러일으켰습니다. 나는 첫 번째 상사에게 이것을 착용하고 “우리는 싸우는 대로 훈련해야 합니다”라고 말한 것을 결코 잊지 않을 것입니다. 그리고 그는 땅에 떨어지고 구르며 모든 전자 장비를 파괴했습니다. 홀로그래픽 디스플레이 개념은 제임스 캐머런의 볼륨과 더 비슷했습니다. 여기서 배우들은 빛 추적 슈트를 착용하고 모든 기기들이 그들을 둘러쌉니다. 헤드마운트 디스플레이는 여전히 필요하지만 무선이고 가벼웠습니다. 오늘날의 Oculus Quest와 비슷했습니다. 우리는 حتى 밖에서 일하는 방법을 알아냈습니다.
2015년에 당신은 기계가 인간을 지배하는 것에 대해 너무 걱정할 필요는 없다고 썼습니다. 대신, 우리는 인간과 자동화 사이의 올바른 균형을 찾는 방법을 알아야 합니다. 당신은 여전히 사회가 AGI 또는 기계에 대해 너무 걱정하는 것이라고 생각합니까?
真正로 전문가인 레이 커즈와일, 스티븐 호킹, 일론 머스크, 제임스 캐머런, 빌 게이츠와 같은 사람들이 우려를 표명할 때, 우리는 주의를 기울이고 인공지능 일반화와 사회에 대한 의미를 추적해야 합니다. 그러나 현재 우리는 더 즉각적이고Merit있는 중단이 필요합니다. 21세기 인간과 자동화 사이의 균형을 맞추는 것은 매우 중요합니다. 내가 말하는 것은 21세기 임퍼티브입니다. 이것은 매우 중요한 문제입니다. 누구든지 이것을 올바르게 하지 않는다면 곧 무관해질 것입니다. JP 모건이 법률 검토를 위해 32만 시간의 인력을 대체한 기계 학습 시스템인 COIN을 사용했을 때, 그들은 3억 달러의 이익을 얻었습니다. 그리고 이것은 매년 반복되는 것입니다. 그들의 경쟁자들은 여전히 그 비용을 지불하고 있기 때문에, 경쟁할 수 없습니다.
나는 이것이 公司, 정부, 심지어 개인에게도 사실이라고 생각합니다. 나는 노스 캐롤라이나의 한 커뮤니티 칼리지의 이사회의 일원입니다. 여기에는 7만명의 학생이 있습니다. 나는 항상 학생들과 우리의 교육 과정에 대해, 5년 후에 인간이 수행할 작업을 찾는 것을 도와주고 있습니다. 방사선과 관련된 학생을 발견하면, 기계가 이미 인간보다 더 나은 방사선 사진을 읽을 수 있다고 말합니다. 새로운 분야를 고려하거나 그 분야가 어떻게 변할지 생각해 보십시오. 이것은 미래에 대한 이야기가 아닙니다. 이것은 지금입니다.
당신은 인간이 선형적으로 생각하고 기계는 지수적으로 생각한다고 말했습니다. 왜 인간이 지수적으로 생각하기가 इतन 어려운가요?
미시간 주립 대학의 연구에 따르면, 70%의 미국人は 뉴욕 타임즈의 과학 섹션을 읽고 이해할 수 없습니다. 다니엘 카너먼과 같은 저자들은 우리가 통계적으로 생각하는 것이 얼마나 나쁘는지에 대해 말합니다. 지수적이고 로그적 사고도 마찬가지입니다. 나의 멘토이자 영웅인 앨런 케이는 교육에서 보편적이고 비보편적인 것에 대한 훌륭한 테드 토크를 가지고 있습니다. 나는 이것에 대해 제팅 스마트 웹사이트의 교육을 처음부터 다시 생각하는 것에 대해 글을 썼습니다. 본질적으로 추상적이고 연역적 사고는 어려울 수 있습니다. 이것이 교육의 문제라는 것을 알게 되었습니다.
현재의 전염병은 이러한 지수적 사고를 하지 못하는 지도자들이 있는 것을 또 다시 강조합니다.
당신은 1990년대부터 VR에 대해 작업해 왔습니다. 현재의 소비자용 VR 애플리케이션인 Oculus Quest에 대해 어떻게 생각합니까?
VR의 하이프가 다시 올라가는 것을 볼 때마다, 나는 세 가지 주요 제약이 광범위한 채택을 방해하는 것을 모두에게 상기시킵니다.
- 일부 인간은 영원히 입체 3D VR를 즐길 수 없습니다.
- 설정 및 연결의 마찰로 인해 이는 많은 사람이 기뻐할 경험을 제공하지 않습니다.
- 시스템의 취약성으로 인해 오직 전문가만이 이것을 조작하고 연결이 실패한 경우에만 문제를 해결할 것입니다.
인간은 오랜 시간 동안 업그레이드되지 않았습니다(제 추정으로는 플라이스토세 시대 이후). 일부 사람들은 입체 3D 디스플레이에 적응하기가 매우 어렵습니다. 이러한 사람들을暂时적으로 제외하고 나면, 우리는 두 번째 큰 문제로 남게 됩니다. 너무 많은 케이블과 조정이 필요하기 때문에, 이러한 장치를 연결하는 것이 너무나도 어려운 경험입니다. 그리고 세 번째는 이러한 추가적인 장치와 커넥터의 취약성입니다.
Oculus Quest는 두 번째와 세 번째 제약을 완전히 무너뜨렸습니다. 우리 가족은 거의 매일 Oculus Quest 콘텐츠를 사용합니다. 이것은 VR이 필요로 하는 큰 돌파구입니다. 이제 우리는 마지막 마일을 가야 합니다. 우리는 어떻게 하면 이 기술을 입체 3D 디스플레이를 즐길 수 없는 사람들을 위해 적응시킬 수 있을까요?
탄조를 설립한 영감은 무엇입니까?
나는 2009년에 록히드 마틴의 가상 세계 연구소에서 기계 학습을 발견했습니다. 기계 학습은 이미 존재했지만, 그것이 얼마나 далеко 왔는지, 그리고 이전에 컴퓨터 게임과 방위 시뮬레이션에서 사용한 “인공지능”과 어떻게 다른지 완전히 이해한 것이었습니다.
나는 인공지능이 3단계로 발전한다고 생각합니다. 첫 번째 단계는 1958년부터 2009년까지(나의 임의적인 표식)였습니다. 우리는 컴퓨터에게 계산을 하도록 요청하지 않았습니다. 인간이 완전히 이해하고, 작은 논리 게이트와 if/then 문으로 나누어질 때까지 기다렸습니다. 우리는 이것을 컴퓨터에 피드하고 프로그램을 실행했습니다. 결국, 이것은 모두 코드였습니다. 신비로운 것은 아무 것도 없었습니다.
다음 단계는 기계 학습입니다. 여기서 인간은 기계가 자동차를 운전하는 방법을 완전히 이해할 필요가 없습니다. 우리는 단지大量의 훈련 데이터를 잘 설계된 기계 학습 라이브러리에 피드하고, 이것이 자신의 이해를 추론하도록 합니다. 오늘날 기계 학습 시스템은 100시간의 비디오를 시청하고,どこ에서나 완벽하게 자율 주행 자동차를 운전할 수 있습니다. (나는 종종 “로마에서가 아닌”이라는 농담을 합니다.)
탄조에서 우리는 기계 학습을 짧은 프로젝트에 사용하여 은행과 고등 교육 기관 및 포춘 2000 회사에 지능 증폭과 자동화를 제공하고 있습니다. 우리는 10배의 투자 수익을 일관되게 보았습니다. 그리고 이것은 연금입니다. 얼마나 많은 기술 투자가 이러한 생산성 향상을 가져왔을까요? 우리는 600배의 투자 수익률을 확인했으며, 한 번은 1600배의 결과가 나왔습니다. 우리는 마지막 결과를 사례 연구로 사용하지 않습니다. 그것은 너무 과장되게 들립니다.
탄조 애니메이션 인물(Tanjo Animated Personas, TAP)에 대해 이야기해 주시겠습니까? 그것은 어떻게 작동합니까?
우리의 큰 돌파구는 이러한 놀라운 기계 지능 시스템이 정보 객체와 마찬가지로 사람을 볼 수 있다는 것을 깨달았을 때였습니다. 우리는 인기 있는 데이트 앱의 데이터를 사용하여 초기 실험을 실행했습니다. 우리의 작은 기계 학습 뇌는 마이어스-브리거스 프로필과 유사한 관심 그래프와 각 사람의 데이터 소모에서 감정 지도를 생성했습니다. 우리는 잠시 동안 기계 학습 데이트 앱을 만들 생각을 했습니다. 그러나 그것은 우리가 하려고 했던 의미 있는 작업에 부합하지 않았습니다.
대신, 우리는 이것을 “공감 엔진”이라고 불렀고, 기계 학습 패턴에서 인간 행동을 구축하여 탄조 애니메이션 인물을 만들었습니다.
분석 회사인 가트너는 2018년에 우리에게 이 혁신에 대한 “쿨 벤더” 상을 주었습니다. 우리는 마케팅 연구원들이 고객과 더 깊은 대화를 나누고 이해하기 위해, 그리고 건강 및 복지 연구를 위해 인구를 모델링하고 연구하는 데 도움을 주고 있습니다. 예를 들어, 우리는 특정 지리적 지역의 합성 인구 모델을 생성하여 바이러스 확산을 추적하고, 어떤 조치와 커뮤니케이션 방법, 그리고 실제 단어가 행동을 변경하여 더 건강한 생태계로 나아가도록 도와주는지 결정할 수 있습니다.
탄조를 교육시키기 위해 감독된 학습을 사용합니까?
이 시스템의 입력과 출력 모두에서 인간과 기계 사이의 균형은 중요합니다. 인간의 감독은 우리의 기계 학습 시스템의 “뇌”를 더 빠르게 훈련하는 데 도움이 될 수 있습니다. 우리는 노스 캐롤라이나의 58개 커뮤니티 کال리지를 연결할 NC 뇌를 만들 때, 우리는 여기서 최고의 칼리지의 교수와 행정가와 함께 일했습니다. 우리는 시스템의 지식과 콘텐츠의 분류가 유효한지 확인하기 위해 함께 일했습니다.
탄조의 제품 중 하나는 계약 분석을 위한 계약봇입니다. 계약봇은 무엇이며, 어떤 유형의 기업을 위해 설계되었습니다?
우리는 계약봇을最初에 회계 산업을 위해 만들었습니다. 2017년에 FASB(금융 회계 기준위원회)가 비즈니스에서 수익 인식과 임대 인식에 대한 새로운 규칙을 발표했습니다. 회계 회사들은 전국적으로 회의를 개최하여 이러한 변경 사항에 대한 준비를 하고 있었습니다. 우리의 기계 학습 렌즈를 통해 우리는 이것이 기계 학습 시스템을 사용하여 분석 속도와 정확도를 크게提高할 수 있는 기회라고 생각했습니다. 우리는 4백만 개의 계약을 시스템에 훈련시켰습니다. 모든 것, từ 한 페이지의 스캔된 손으로 쓴 구매 주문서에서부터 수백 페이지의 보증과 免責조항이 포함된 계약서까지. 시스템은 빠르게 언어를 이해하고 문서 또는 문서의 섹션을 분류하고 비즈니스 규칙을 적용하여 거의 즉시 분석을 수행할 수 있게 되었습니다. 이 프로젝트와 다른 프로젝트는 우리가 제공하는 사례 연구입니다. 이것은 오늘날 비즈니스에서 기계와 인간의 균형을 맞추는 새로운 렌즈를 사용하여 모든 활동을 살펴보고, 비즈니스에서 최적화하는 방법을 결정하는 것입니다.
JP 모건이 이 접근 방식을 사용하여 32만 시간의 대출 분석을 제거했을 때, 그들은 100배의 투자 수익을 얻었으며, 매년 반복되는 것입니다. 그들의 경쟁자들은 여전히 그 비용을 지불하고 있기 때문에, 경쟁할 수 없습니다.
탄조의 엔터프라이즈 브레인은 무엇이며, 어떤 기계 학습이 있습니까? 또한, 어떤 사용 사례가 있습니까?
우리가 미국 교육부와 함께 러닝 레지스트리를 만들 때, 기계 학습이 지식과 분석을 조직하는 데 얼마나 강력한지 보았습니다. 내가 이것에 대해 말할 때, 나는 종종 마지막 장면에서 아크를_wheeling하는 클러크의 이미지를 보여줍니다. 이것은 지구를 구할 수 있거나 파괴할 수 있는 강력한 유물입니다. 우리는 이것을 알기 위해 러닝 레지스트리 프로젝트와 다른 프로젝트에서 배웠습니다. 기업 검색은 깨졌습니다. 公司들은 작은 데이터湖와 못에 숨겨진 태그가 없는 정보를 가지고 있습니다. 이러한 정보는 접근할 수 없거나 해석할 수 없으며, 따라서 투명하지 않습니다. 정보 시대가 가속화하는 동안, 우리는 매일 얻은 지식을 잃고 있습니다. 저장과 검색 방법이 좋지 않기 때문입니다.
탄조 엔터프라이즈 브레인은 방화벽 안에서 전체 소스 코드로 작동하며, 모든 것에 연결되어 있으며, 읽고 스캔하고, 접근할 수 있는 모든 것을 조직하기 위해 기다리는 唯一의 일입니다. 그리고 인간이 무엇인가를 하려고 할 때, 이것이 사용될 수 있는 순간을 감지합니다. 그것은 इतन게 많은 시간과 힘과 조직의 지식을 가지고 있기 때문에, “전쟁과 평화”를 읽는 것을 “러시아 소설 #톨스토이 #전쟁 이야기 #사랑 이야기”로 줄이지 않습니다. 대신, 이것은 4,000개의 가중 개념으로 “초차원적 지문을” 만듭니다. 이것은 연구 기관, 은행, 대학에서 탄조 엔터프라이즈 브레인을 사용하는 사람들에게 큰 이익을 제공합니다. 그것은 조직의 지식 맵핑 단계에서 가치가 라이선스 비용을 훨씬 초과하는 경우가 많습니다. 리더십은 그들이 투자하고 의존하는 지식이 실제로 무엇인지, 그리고 그것이 무엇을 의미하는지 배우게 됩니다. 엔터프라이즈 브레인이 구현되면, 조직은 정보가 시스템에 입력되는 방법,誰が 그것을 후원하고,誰가 그것에 도전했는지, 그리고 궁극적으로 어떻게 결정이 내려지는지 볼 수 있는 렌즈를 가지게 됩니다. 이것은 이제는 뒤돌아보면 분명한 필요입니다.
탄조에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있습니까?
탄조는 현재 코로나19 브레인을 개발 중입니다. 公司의 테제를 따라, 우리는 인간과 기계의 균형을 어떻게 달성할 수 있는지 결정하기 위해 노력하고 있습니다. 이는 중요한 결정에 필요한 정보와 최선의 자원을 사람들에게 제공할 수 있도록 합니다. 탄조 애니메이션 인물 기능을 사용하여 인간 인구 데이터를 모델링하여 바이러스 확산을 추적하고, 어떤 조치와 커뮤니케이션 방법, 그리고 실제 단어가 행동을 변경하여 더 건강한 생태계로 나아가도록 도와주는지 결정할 수 있습니다.
이것은 매우 흥미로운 대화였습니다. 더 많은 것을 배우고 싶은 독자들은 탄조를 방문해야 합니다.
