Richard Boyd, Współzałożyciel i CEO Tanjo Inc – Wywiad

Richard Boyd jest przedsiębiorcą, autorem i mówcą na temat edukacji, opieki zdrowotnej, wirtualnych światów, gier komputerowych, sztucznej inteligencji i interfejsów człowiek-komputer. Przez ponad trzy dekady Richard prowadził lub pomagał tworzyć niektóre z najbardziej innowacyjnych firm technologicznych i usług w różnych branżach, w tym założył i pełnił funkcję dyrektora generalnego czterech firm w regionie Research Triangle Park w Karolinie Północnej. Richard sprzedał swoją ostatnią firmę firmie Lockheed Martin (LMT ) i pozostał jako dyrektor Virtual World Labs.

Richard jest współzałożycielem i CEO firmy Tanjo Inc, zajmującej się sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, z siedzibą w regionie Research Triangle Park w Karolinie Północnej.

Już od lat 90. pracowałeś nad technologią wirtualnej rzeczywistości, a w 2001 roku założyłeś firmę 3Dsolve. Jakie były pierwsze projekty, nad którymi pracowała 3Dsolve?

Najbardziej wpływowym pierwszym projektem dla 3Dsolve było pomoc Dowództwu Szkolenia i Doktryny Armii Stanów Zjednoczonych w wykorzystaniu symulacji do szkolenia taktycznego. Stworzyliśmy pierwszy “Level 4 interactive multimedia instruction” (IMI) kurs dla armii, który przeszedł walidację TRADOC. To było wykorzystanie wartości “bezpiecznej praktyki w pełnym środowisku 3D” dla jednostek naziemnych.

W tym czasie wysyłaliśmy żołnierzy do Afganistanu i Iraku, a my nie mieliśmy DTOC (digital tactical operations centers), aby ich szkolić. 3Dsolve podróżowała do Fort Hood, Fort Gordon i innych obiektów, aby znaleźć sprzęt, spotkać się z ekspertami i zbudować wirtualne DTOC, w których żołnierze mogli się szkolić. Wyniki walidacji wykazały, że żołnierze, którzy korzystali z tej metody, byli szkoleni w krótszym czasie i z wyższym poziomem wiedzy niż w przypadku tradycyjnych metod szkolenia w klasie.

Również służyłem w radzie doradczej ADL (Advanced Distributed Learning), gdzie tworzyliśmy standardy dla ponownie wykorzystywanych treści edukacyjnych. Pracowałem z Phillipem Dodds nad standardami 3D dla SCORM (Shareable content object reference model). Uwaga: Phillip był osobą, która grała na organach w filmie Stevena Spielberga “Bliskie spotkania trzeciego stopnia”.

Również służyłem w innej międzynarodowej organizacji standardowej, 3DIF, której przewodniczyli Intel (INTC ) i Boeing, gdzie tworzyliśmy międzynarodowy standard ECMA o tej samej nazwie dla formatów wymiany 3D. Idea polegała na przechwyceniu wartości w modelach 3D CAD, które zostały stworzone dla wszystkiego, co zostało wytworzone na świecie, i przetłumaczeniu ich na potrzeby gier serio i dokumentów technicznych 3D.

Kontynuowaliśmy pracę z headsetami i innymi peryferiami VR, współpracując z pionierami branży, takimi jak Warren Robinett, Dr. Fred Brooks, Alan Kay i inni. Mój współzałożyciel, David Smith, stworzył całą platformę open source wraz z Alanem Kayem, zwaną OpenCroquet, która nadal istnieje.

Jak zmieniło się twoje życie po tym, jak Lockheed Martin kupił 3Dsolve w 2007 roku?

Jednym z pionierskich projektów, nad którymi pracowaliśmy w 3Dsolve, był symulator całego okrętu podwodnego klasy Los Angeles. W tym czasie marynarka wojenna nadal wydzielała całe okręty do szkolenia. Zostałem dyrektorem Virtual World Labs i modelem, zainspirowanym przez słynne LM Skunkworks w Kalifornii. W ciągu pięciu i pół roku mojego pobytu tam, nasza grupa, składająca się z około 40 osób, zgromadziła ponad 100 wniosków patentowych.

Jednym z najbardziej interesujących programów była tworzenie ramy wirtualnego świata DOD. Uczestniczyliśmy w kilku dużych ćwiczeniach wojennych i obserwowaliśmy frustrację z powodu braku interoperacyjności między systemami własnościowymi, które musiały współpracować w tych dużych symulacjach. Nasza pierwsza reakcja była taka, że to już rozwiązany problem… to po prostu Internet! Jeśli społeczność zakupowa mogłaby tylko przekonać wszystkich do przestrzegania usług internetowych, moglibyśmy zbudować lepiej zintegrowane systemy szkoleniowe.

Pentagon wydał wniosek o propozycję dotyczący “wspólnej ramy wirtualnego świata” do zintegrowanej symulacji. Szef tego programu w Pentagonie, Frank Digiovanni, powiedział nam, że nie chce, aby firmy jak Lockheed Martin budowały tę nową ramę. Jednak my i David poszliśmy tam i wygraliśmy ten program. Pokazaliśmy, że odpowiedź na ten głęboki problem leży w architekturze Internetu.

Wyjaśniłem to naszemu kierownictwu w Lockheed Martin, ale oni zapytali o część dotyczącą oprogramowania open source. Powiedziałem, że to całkowicie zakłóci nasz istniejący biznes symulacji konstrukcyjnej. Była pauza, a potem nieuniknione pytanie: “Jak będziemy na tym zarabiać? Jaki jest model biznesowy?” Moja odpowiedź była: “Modele biznesowe będą legionowe”. Nadal cieszyłem się zdezorientowanymi minami, które ta odpowiedź wywołała.

Byłem dyrektorem ds. technologii wschodzących i zakłócających, a także głównym architektem Virtual World Labs. Pracowałem przez następny rok, próbując przekonać Lockheed Martina do przyjęcia bardziej samozakłócających się i kreatywnych rozwiązań. Opisałem innowacje w dużych organizacjach, takich jak Lockheed, jako podobne do porodu. Ludzie kochają pomysł posiadania dzieci, jest to dobre dla społeczeństwa i bardzo satysfakcjonujące. Dzieci są naszą przyszłością. Ale poprzez niewłaściwą optykę, dzieci mogą być również uważane za pasożyty. Na początku, gdy zajmują miejsce w łonie, zaczynają zabierać zasoby. Gdyby nie ochronne warunki łona, przeciwciała matki wyszłyby, aby zniszczyć dziecko. Innowacje w Lockheed były jak to. Każdy chce i mówi o innowacjach, ale nikt nie chce poświęcić swoich zasobów, gdyż efekt jest zbyt odległy.

Podczas twojego pobytu w Lockheed Martin, jeden z patentów, których byłeś współautorem, brzmi jak coś z filmu science fiction, zwany holodeck. Co to jest holodeck?

W 2009 roku zostałem zaproszony do Los Angeles przez Jamesa Camerona podczas produkcji filmu “Avatar”. Mieliśmy wcześniej współpracować z Jimem (nad filmem “The Abyss”) i chciał pokazać mi swój nowy aparat 3D, który wymyślił z Vincem Pace (którego również znaliśmy z “The Abyss”). Ale rzeczą, która mnie najbardziej fascynowała, była wirtualna scena w ogromnym hangarze Hughes Aircraft. Spędziłem tam dużo czasu z małym ekranem płaskim, po prostu błąkając się po wirtualnym świecie Pandory.

I wrote about this for Armed Forces Journal i pomyślałem o stworzeniu dużego wirtualnego pola bitwy o rozmiarach boiska do piłki nożnej. W tym czasie pracowaliśmy nad programem Future Immersive Training Environment (FITE) dla Marines. W tym programie żołnierz nosił na plecach laptopa i headmount. To dodatkowe wyposażenie powodowało pewne obawy dotyczące negatywnego szkolenia. Nigdy nie zapomnę pierwszego sierżanta, który założył to i powiedział: “Musimy szkolić się tak, jak walczymy, prawda?” i potem rzucił się na ziemię i zrolował, rozbijając całe elektroniczne urządzenia na drobne, bezużyteczne kawałki. Koncept holodecku był bardziej podobny do objętości Jamesa Camerona do filmowania; gdzie aktorzy mieli lekkie, śledzące ruchy kostiumy i wszystkie instrumenty były wokół nich.

W 2015 roku napisałeś, że nie powinniśmy się zbyt martwić o to, że maszyny przejmą kontrolę, ale raczej powinniśmy się skoncentrować na tym, aby osiągnąć odpowiednią równowagę między ludźmi a automatyką, aby zoptymalizować wyniki.

Myślę, że gdy naprawdę inteligentni ludzie z dużą wiedzą w tej dziedzinie (jak Ray Kurzweil, Stephen Hawking, Elon Musk, James Cameron i Bill Gates) wyrażają obawy, powinniśmy wszystkim zwrócić uwagę i śledzić postępy w kierunku sztucznej inteligencji ogólnej i implikacji dla społeczeństwa. Jeśli uczymy się czegoś nowego, to tego, że specjalistyczna wiedza ma znaczenie, i powinniśmy zawsze słuchać ostrzeżeń od ludzi z głębszą wiedzą niż my.

Powiedziałem, że w XXI wieku jesteśmy w sytuacji, w której musimy osiągnąć odpowiednią równowagę między ludźmi a automatyką, aby zoptymalizować wyniki. Uważam, że każdy, kto nie zrozumie tego, będzie skazany na to, aby być nieistotnym. Kiedy JP Morgan zastąpił 320 000 godzin rocznie przeglądu umów pożyczek systemem machine learning o nazwie COIN, zdezorganizowali oni samego siebie i natychmiast stworzyli korzyść w wysokości 300 milionów dolarów. I ta korzyść jest teraz annuitetem.

Wierzę, że jest to prawda i jest to pilne dla firm, rządów, a nawet osób. Jestem w radzie nadzorczej college’u w Karolinie Północnej z 70 000 studentami. Staram się stale kierować studentów i nasz program nauczania w stronę tych zajęć, które będą wykonywane przez ludzi za pięć lat. Kiedy znajduję studentów, którzy chcą iść do radiologii, wyjaśniam im, że maszyny są już lepsze niż ludzie w czytaniu zdjęć rentgenowskich. Rozważ inną dziedzinę lub to, jak ta dziedzina może się zmienić z tą rzeczywistością.

Jak myślisz, dlaczego ludzie mają trudności z myśleniem wykładniczym?

70% Amerykanów nie może czytać i zrozumieć sekcji naukowej New York Times (badanie Michigan State). Autorzy tacy jak Dan Ariely, w swojej bestsellerowej książce “Przewidywalnie irracjonalni”, i inni mówią o tym, jak ludzie nie są dobrzy w myśleniu statystycznym. Myślenie wykładnicze i logarytmiczne nie są również powszechne. Mój mentor i bohater, Alan Kay, ma wspaniały wykład TED na temat uniwersaliów i nieuniwersaliów w edukacji. Pisałem o tym w artykule na stronie Getting Smart o przemyśleniu edukacji od podstaw.

Abstrakcyjne i dedukcyjne rozumowanie są trudne, chyba że są nauczane. Zdecydowanie mamy problem edukacyjny, który utrudnia nam zrozumienie postępu prawa Moore’a lub prawdopodobieństwa rozprzestrzeniania się pandemii.

Bieżąca pandemia rzuca kolejne światło na implikacje posiadania przywódców, którzy nie potrafią myśleć wykładniczo.

Jak myślisz o niektórych obecnych aplikacjach konsumenckich VR, takich jak Oculus Quest?

Każdy raz, gdy widzę, jak hype wokół VR powraca, przypominam wszystkim o trzech głównych ograniczeniach, które uniemożliwiają powszechne przyjęcie.

1. Niektórzy ludzie będą zawsze fizycznie niezdolni do korzystania z stereoskopowego 3D VR.
2. Tarcie podczas konfiguracji i połączenia sprawia, że jest to doświadczenie, które nie jest przyjemne dla wielu ludzi.
3. Kruchy systemy oznaczają, że tylko eksperci-hobbyści będą chcieli się nim zajmować i rozwiązywać problemy.

Ludzie nie mieli ulepszenia przez długi czas (od czasów plejstocenu, moim zdaniem) i niektórzy z nas mają trudności z adaptacją do wyświetlaczy 3D. Znaczna część populacji nigdy nie będzie w stanie wygodnie korzystać z immersyjnego VR z powodu swojej fizycznej konstrukcji. Pozostawiając ich na boku na razie, mamy do czynienia z drugim dużym problemem: tarcie podczas konfiguracji i połączenia. Za dużo kabli i regulacji przed wejściem do doświadczenia. I trzecim jest kruchy system.

Oculus Quest znacznie przekroczył moje oczekiwania, całkowicie wyeliminowując drugie i trzecie ograniczenia. W mojej rodzinie spędzamy czas w Oculus Quest prawie każdego dnia. To, moim zdaniem, jest przełom, którego potrzebowała VR. Teraz musimy tylko iść o ostatni mil, aby zobaczyć, jak możemy dostosować tę technologię do potrzeb tych, którzy mają fizyczne ograniczenia, które uniemożliwiają im korzystanie z VR.

Co było Twoim inspiracją do założenia Tanjo?

Odkryłem machine learning w 2009 roku, kiedy prowadziłem Virtual World Labs w Lockheed Martin. Machine learning istniał już wcześniej, ale to był rok, w którym zupełnie zrozumiałem, jak daleko posunął się i jak różnił się od “sztucznej inteligencji”, którą używaliśmy wcześniej w grach komputerowych i symulacjach DOD.

Teraz myślę o AI jako o trzech etapach. W pierwszym etapie, który trwał od około 1958 do 2009 (mój arbitralny marker), nie prosiliśmy komputera o obliczenia, dopóki ludzie nie zrozumieli tego całkowicie i nie rozłożyli go na małe, kruche bramki logiczne i instrukcje warunkowe. Następnie wprowadzaliśmy to do komputerów jako maszyny stanowe lub hierarchiczne drzewa zachowań i uruchamialiśmy programy. Ostatecznie wszystko to było po prostu kod.

Następny etap to machine learning, w którym człowiek nie musi nawet wiedzieć, jak powiedzieć maszynie, aby prowadziła samochód. Teraz po prostu podajemy ogromny zestaw danych treningowych dobrze zaprojektowanym bibliotekom machine learning, które następnie inferują swoje własne zrozumienie. Dziś system machine learning może po prostu obejrzeć 100 godzin wideo i potem prowadzić samochód autonomiczny bezbłędnie w dowolnym miejscu.

W Tanjo używamy machine learning w krótkich projektach, aby dać bankom, instytucjom edukacyjnym i firmom z listy Fortune 2000 inteligencję i automatyzację, które przekształcają sposób, w jaki pracują. Regularnie widzimy zwrot z inwestycji w wysokości 10-krotności naszych wdrożeń. I ten zwrot jest zazwyczaj annuitetem.

Czy mógłbyś opowiedzieć o Tanjo Animated Personas (TAP) i jak to działa?

Nasze wielkie przełomowe odkrycie nastąpiło, gdy zrozumieliśmy, że te niesamowite, dziwne systemy sztucznej inteligencji patrzą na ludzi w taki sam sposób, jak patrzą na obiekty informacyjne. Prowadziliśmy wczesny eksperyment z zestawem danych treningowych z popularnej aplikacji randkowej. Nasz mały mózg machine learning stworzył wykresy zainteresowań i mapy sentymentu dla każdej osoby z ich danych, które wyglądały jak profil Myers-Briggs.

Zamiast tego nazwaliśmy to “Silnikiem Empatii” i zbudowaliśmy Tanjo Animated Personas z tych wzorców zachowania ludzi, wytworzonych przez machine learning.

Firma analityczna Gartner przyznała nam nagrodę “Cool Vendor Award” w 2018 roku za ten przełom. Pomagamy badaczom modelować i zrozumieć (i mieć nadzieję na głębsze, bardziej znaczące rozmowy z ich klientami), a także używamy go do modelowania populacji ludzi w celu zbadania zdrowia i dobrego samopoczucia.

Czy używasz nadzorowanego uczenia, aby edukować Tanjo?

Równowaga między ludźmi a maszynami jest tak samo ważna we wprowadzaniu danych, jak i w wyjściu tych systemów. Nadzór ludzi zdecydowanie pomaga w szkoleniu “mózgu” jednego z naszych systemów machine learning szybciej.

Jeden z produktów Tanjo to ContractBot do analizy umów. Co to jest ContractBot i dla jakich przedsiębiorstw jest głównie przeznaczony?

Stworzyliśmy Contractbot początkowo dla branży księgowej. W 2017 roku FASBI (Financial Accounting Standards Board Interpretations) wydał nowe przepisy dotyczące uznawania przychodów i rozpoznawania leasingu w biznesie. Firmy księgowe organizowały konferencje w całym kraju, aby przygotować się do tych zmian.

Contractbot to system, który został wyszkolony na ponad 4 milionach umów, od jednej strony skanowanej, ręcznie napisanej umowy kupna do umów z setkami stron, gwarancji i opisów płatności. Nauczył się bardzo szybko, aby zrozumieć język i posortować dokumenty lub ich części i zastosować reguły biznesowe, aby prawie natychmiast wykonać analizę, która zajęłaby człowiekowi-księgowemu cały dzień.

Ten projekt i inne są studiami przypadku, które zapewniamy, aby zachęcić każdego w dzisiejszym biznesie do spojrzenia na nowo na każdą działalność i ustalenia, jaki jest odpowiedni mix ludzkiej i maszynowej pracy, aby zoptymalizować swój biznes.

Kiedy JP Morgan użył tego podejścia, aby wyeliminować 320 000 godzin rocznie przeglądu umów pożyczek, nie tylko uzyskali 100-krotny zwrot z inwestycji w tym roku, ale będą także otrzymywać ten annuitet co roku. Każdy z ich konkurentów, który nadal ma ten koszt, nie tylko nie będzie w stanie konkurować, ale będzie nieistotny.

Jeden z najbardziej ekscytujących produktów oferowanych przez Tanjo to Tanjo’s Enterprise Brain. Jaki rodzaj machine learning jest za tym i jakie są jego przypadki użycia?

Kiedy używaliśmy machine learning, aby pomóc Departamentowi Edukacji Stanów Zjednoczonych stworzyć Learning Registry, zobaczyliśmy potęgę machine learning w organizowaniu i analizowaniu wiedzy. Kiedy mówię o tym, zwykle pokazuję slajd z obrazem z ostatniej sceny “Poszukiwaczy zaginionej Arki”, gdzie urzędnik wózkiem wypełnia skrzynkę z artefaktem, który może uratować lub zniszczyć planetę, a na skrzynce jest mała etykieta, na której napisano ARC.

Czym się różni Enterprise Brain? Żyje wewnątrz Twojej sieci, z pełnym kodem źródłowym, łączy się z wszystkim i nie ma nic innego do roboty, jak czytać, skanować i organizować wszystko, do czego ma dostęp, i czeka na moment, gdy wykryje, że ludzie próbują zrobić coś, co mogłoby skorzystać z ogromnej mapy informacji, której dysponuje.

Enterprise Brain nie ogranicza się do redukowania “Wojny i pokoju” do #RosyjskaPowieść #Tolstoj #Wojna #Miłość. Zamiast tego tworzy “hiperwymiarowy odcisk palca” z maksymalnie 4000 ważonych pojęć. To wydaje się nadmiarowe, ale płaci wielkie dywidendy dla instytucji badawczych, banków i college’ów z Tanjo Enterprise Brain. Jest to powszechne, że zrealizują wartość, która znacznie przekracza opłatę licencyjną, już na etapie mapowania wiedzy organizacyjnej, który jest częścią szkolenia Enterprise Brain, kiedy kierownictwo dowiaduje się, ile wiedzy, w której inwestują i na której polegają, jest tam naprawdę i co to wszystko oznacza.

Gdy Enterprise Brain jest wdrożony, organizacja ma teraz soczewkę, przez którą może zobaczyć, jak informacje zostały wprowadzone do systemów, kto je popierał, kto je kwestionował i ostatecznie, jak podjęto decyzje. Staje się to potrzebą, która jest retrospektywnie oczywista. I podobnie jak system machine learning, który wdrożył JP Morgan, zapewnia dywidendy na zawsze.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić się na temat Tanjo?

Tanjo pracuje teraz nad mózgiem Covid-19. Zgodnie z tezą, która napędza naszą firmę, staramy się ustalić, jak osiągnąć równowagę między ludźmi a maszynami, aby upewnić się, że odpowiednie informacje i najlepsze zasoby są dostępne dla osób podejmujących ważne decyzje podczas tej kryzysu. Możliwość Tanjo Animated Personas będzie wykorzystana do modelowania danych populacji ludzi w celu śledzenia rozprzestrzeniania się wirusa, ale także w celu ustalenia, które środki i metody komunikacji oraz słowa będą skuteczne w osiągnięciu zachowania, które pomoże nam skutecznie wyjść z tego kryzysu do zdrowszego ekosystemu dla wszystkich nas.

To była fascynująca rozmowa, czytelnicy, którzy chcieliby dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Tanjo.

https://youtu.be/f0_SbQYD5ec