Fonlama
Richard Boyd, Tanjo Inc’in Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi
Richard Boyd, eğitimden sağlığa, sanal dünyalardan bilgisayar oyunlarına, makine öğrenimi ve insan/bilgisayar arayüzlerine kadar çeşitli konularda girişimci, yazar ve konuşmacıdır. Üç thập yıl boyunca, Richard Boyd beberapa endüstri boyunca en yenilikçi teknoloji şirketleri ve hizmetlerinin bazılarını oluşturmak veya liderlik etmek için çalıştı. Kuzey Carolina’nın Araştırma Üçgeni Park bölgesinde dört şirketin kurucu ortaklarından ve CEO’su olarak görev yaptı. Son şirketini Lockheed Martin’e sattı ve Sanal Dünya Lab’lari müdürü olarak kaldı.
Richard Boyd, Kuzey Carolina’nın Araştırma Üçgeni Park bölgesinde bulunan yapay zeka ve makine öğrenimi şirketi Tanjo Inc’in kurucu ortaklarından ve CEO’sudur.
Siz 90’lı yıllarda VR üzerinde çalışmaya başladınız ve 2001 yılında 3Dsolve’u kurucu ortaklarından biri olarak kurduk. 3Dsolve’un ilk projelerinden bazıları nelerdi?
3Dsolve için en önemli ilk proje, ABD Ordusu Eğitim ve Doktrin Komutanlığı’nın (TRADOC) küçük birim taktik operasyonları için simülasyon öğrenimi nasıl kullanacağını öğrenmesine yardımcı olmak oldu. Ordunun ilk “Seviye 4 etkileşimli çoklu ortam talimatı” (IMI) kursunu oluşturduk. Temel olarak bu, tamamen simüle edilmiş 3D ortamda yer birimlerinin güvenli uygulama değerini kullanmaktı. İlk kurs, 25B10 MOS (askeri meslek) için iletişim için 100 saatten fazla talimat içeriyordu.
Afganistan ve Irak’a asker gönderiyorduk ve onları DTOC’lerde (dijital taktik operasyon merkezleri) çalıştırmaya çalışıyorduk, ancak ABD’de onları eğitebileceğimiz DTOC’ler yoktu. 3Dsolve, Fort Hood, Fort Gordon ve diğer tesislere seyahat etti, ekipmanları buldu, konu uzmanı ile görüştü ve askerlerin eğitim alabileceği sanal DTOC’leri oluşturdu. Doğrulama sonuçları, bu yöntemle eğitilen askerlerin daha kısa bir sürede daha yüksek bir bilgi derecesiyle eğitildiğini ve daha önceki sınıflardan daha yüksek bir geçme oranına sahip olduğunu gösterdi. Bunu ciddiye alınan oyun endüstrisinin başlangıcı olarak düşünüyorum.
Ayrıca, öğrenme içeriğinin yeniden kullanılabilir standartlarını oluşturan ADL (İleri Dağıtılmış Öğrenme) Colab danışma kurulunda görev yaptım. Phillip Dodds ile birlikte SCORM (Paylaşılan İçerik Nesnesi Referans Modeli) için 3D standartları üzerinde çalıştım. Phillip, Spielberg’in Yakin Incontri filmindeki orgu çalan kişiydi.
Ayrıca, Intel ve Boeing tarafından yönetilen uluslararası bir standart kuruluşu olan 3DIF’te görev yaptım. Burada, ciddi oyunlar ve 3D teknik belgeler için kullanılmak üzere tüm dünyanın yapıldığı 3D CAD modellerindeki değeri yakalamak için 3D değişim formatları için uluslararası bir ECMA standardı oluşturduk. Bu, Adobe Acrobat ve diğer platformlarda yaşıyor.
Sanal gerçeklik gözlükleri ve çeşitli VR çevre birimleri ile çalışmaya devam ettik. Endüstri öncüleri Warren Robinett, Dr. Fred Brooks, Alan Kay ve diğerleri ile işbirliği yaptık. Ortak kurucu David Smith, Alan Kay ile birlikte OpenCroquet adlı bir açık kaynak platformunu oluşturdu. Bu platform hala yaşıyor.
Lockheed Martin 2007 yılında 3Dsolve’u satın aldığında hayatınız nasıl değişti?
3Dsolve’da çalıştığımız ve Lockheed’in bizi satın almasına neden olan diğer öncü projelerden biri, bir Los Angeles sınıfı denizaltının simülasyonuydu. O zamanlar donanma hala eğitim için tüm gemileri ayırıyordu. “Toplam Gemiyi Simülasyon” fikrini ortaya attık ve multiplayer bir oyun ortamında tüm denizaltıyı yeniden oluşturduk. Epic Games’in Unreal Engine’i kullandık ve bu gemiler için eğitimi gerçekten dönüştürdük. Lockheed’de destroyerler, Littoral Combat Ship ve tüm alt sistemlerin simülasyonlarını oluşturduk.
İlk başta, bir oyun teknolojisi şirketinden bir savunma müteahhidine geçiş yapmak ve gerekli ek denetim ve raporlama katmanlarını benimsemek zor oldu. Ancak kendi gerçekliğimizi yaratmayı öğrendik. Sanal Dünya Lab’lari adlı resmi olmayan bir organizasyon oluşturdum ve bunu ünlü LM Skunkworks’e benzettiğim. Aslında, Skunkworks Virtual World Labs’in bir üyesi oldu. İlk yıl içinde, her zaman bir patent önerisi ile karşılaşıldığında bir çek aldığımızı ve patent verildiğinde başka bir çek daha aldığımızı öğrendik. Bu, bizim teşvik programımız oldu. AR, VR ve AI’de şeyler icat ederek zaman geçirdik. Beş buçuk yıllık görevim boyunca, yaklaşık 40 kişilik küçük bir grupta 100’den fazla patent başvurusu biriktirdik.
En önemli ve ilgili programlardan biri, DOD Sanal Dünya Çerçevesi’nin oluşturulmasıydı. Büyük ölçekli ortak savaş oyunu egzersizlerinde birlikte çalıştık ve özel sistemlerin birlikte çalışması konusundaki frustrasyonları izledik. İlk tepkimiz, bu sorunların çözüldüğü yönündeydi… Bu, İnternet’tir! Edinim topluluğunun herkesi web hizmetlerine uymaya ikna edebilirse, daha iyi entegre eğitim sistemleri oluşturabiliriz. Ve WebGL, Dünya Çapında Web Konsorsiyumu tarafından kabul edildi. Değişim zamanı gelmişti. Pentagon, entegre simülasyon için “ortak sanal dünya çerçevesi” talebiyle bir teklif talebi yayınladı. Pentagondaki programın başkanı, yaratıcı bir eski hava kuvvetleri pilotu olan Frank Digiovanni idi. Ona D9 diyorduk. Bana Col John Boyd’un hava kuvvetlerindeki savaş uçağı programları ve düşünceleri için yaratıcı yıkımı teşvik ettiği hikayelerini hatırlatıyor.
Sorun, D9’in açıkça satın alma ekibine, “Lockmart gibi şirketlerin” bu yeni çerçeveyi inşa etmesini istemediğini söylemesiydi. Ancak David ve ben, yaklaşık 17 satıcıyla birlikte programa teklif verdik ve kazandık. Daha sonra, herkesin öngörülebilir bir şekilde özel bir çözümle geldiğini ve hükümetin bunu benimsemesini sağlamaya çalıştıklarını öğrendik. Bizimkine gelince, hiçbir şey getirmedik, ancak İnternet mimarisinin bu derin sorunun cevabını içerdiğini söyledik. Birkaç ay içinde tasarlayabileceğimizi ve altı ay içinde çalışan bir prototipi oluşturabileceğimizi söyledik. Ayrıca açık kaynak olması gerektiğini söyledik. “Eller yukarı” kazandık, çünkü yaklaşımımız çok taze ve farklıydı.
Lockheed Martin bölümünün liderliğine bu yeni kazancı açıklamak için Orlando’ya döndüğümde, biraz halıya çağrıldım. Tebrik edildim, ancak sonra açık kaynak kısmı hakkında soru soruldu. “Mevcut yapısal simülasyon işimize ne anlamı olacak?” dediler. Cevabım, “Tamamen bozacak.” oldu. Bir duraklama oldu, ardından kaçınılmaz soru geldi: “Peki, nasıl para kazanacağız? İş modeli nedir?” Cevabım, “İş modelleri çok olacak.” oldu. Hala o yanıtı verdiğim için oluşan karışıklığı tadıyorum. Red Hat’in ücretsiz yazılımların arkasına nasıl çok milyar dolarlık bir iş kurduğunu anlattım, ancak sanırım hiç rahatlamadılar.
O zamanki unvanım, Sanal Dünya Lab’lari’nın Direktörü ve Baş Mimarıydı. Bir sonraki yıl, Lockheed’i daha fazla kendilerini bozguna uğratmaya ve Schumpeter’in yaratıcı yıkımına ikna etmeye çalıştım. Büyük organizasyonlardaki inovasyonu, doğum gibi olduğunu açıkladım. İnsanlar çocuk sahibi olmaktan hoşlanırlar, toplum için iyidir ve çok ödüllendiricidir. Çocuklar bizim geleceğimizdir. Ancak yanlış lensle bakıldığında, çocuklar ayrıca parazit olarak da düşünülebilir. Rahme yerleştiği anda, annenin antikorları bebeği yok etmeye çalışmaya başlar. Lockheed’deki inovasyon da böyleydi. Herkes inovasyondan bahseder, ancak ödün vermeye hazır değildir.
Lockheed Martin’da geçirdiğiniz süre boyunca patentlediğiniz şeylerden biri, bir bilim kurgu filminden fırlamış gibi görünen holodeck’tir. Holodeck tam olarak nedir?
2009 yılında, Lockheed Martin’da Sanal Dünya Lab’lari’nin başında iken, James Cameron tarafından Los Angeles’ta Avatar filmi prodüksiyona davet edildim. Daha önce Jim ile çalışmıştık (The Abyss’te) ve yeni 3D kamerayı Vince Pace ile birlikte (The Abyss’ten de tanıdığımız) icat ettiğini göstermek istiyordu. Ancak beni gerçekten etkileyen şey, devasa Hughes uçak hangarındaki sanal setti. Pandora’nın sanal dünyasında dolaşmak için bir düz panel ekranla çok zaman geçirdim. Armed Forces Journal için bu konuda yazdım ve David Smith ile birlikte, bir futbol sahası büyüklüğünde büyük bir sanal eğitim savaş alanını oluşturma fikrini tasarladık. O zamanlar Deniz Piyadeleri için Future Immersive Training Environment (FITE) programı üzerinde çalışıyorduk. Bu programda, denizci bir laptop taşıyordu ve headmount’u takıyordu. Tüm bu ekstra ekipman, olumsuz eğitim konusunda bazı endişeler yaratıyordu. Birinci sınıfın laptop’u sırtına takıp “doğru muharebe eğitimi veriyoruz” diyerek yere düşüp yuvarlanıp tüm elektronik ekipmanı paramparça ettiği anı asla unutmayacağım. Holodeck kavramı, James Cameron’ın film çekimi için kullandığı Volume’a daha çok benziyordu. Burada aktörler ışık takip süitler giyer ve tüm enstrümantasyon etrafındadır. Headmount display masih gerekliydi, ancak kablosuz ve hafifti. Bugünkü Oculus Quest’e daha çok benziyordu. Hatta güneşli günlerde dışarıda nasıl yapabileceğimizi bile keşfettik.
2015 yılında, makinelerin devralması konusunda endişe duymak yerine, insanların ve otomasyonun dengesini optimize etmek için nasıl çalışabileceğimizi keşfetmemiz gerektiğini yazdınız. Toplumun hala AGI veya makinelerin devralması konusunda aşırı endişeli olduğunu düşünüyor musunuz?
Gerçekten zeki ve bu alanda uzman kişiler (Ray Kurzweil, Stephen Hawking, Elon Musk, James Cameron ve Bill Gates gibi) endişelerini ifade ettiğinde, herkesin dikkatli olması gerekir ve yapay genel zeka ve toplum için anlamak üzere ilerlemeyi izlemelidir. Dediklerimden, yakın gelecekte daha çok aşamalı yıkım göreceğimizdir. 21. yüzyılın insanlarla otomasyon arasındaki doğru dengeyi optimize etmek için çalışmanın zorunluluğu konusunda söylediğim söz, kritik bir meseledir. Sanırım, bunu doğru yapmayan herkes yakında alakasız olacaktır, yalnızca rekabetçi değil. JP Morgan, 320.000 saatlik yıllık yasal inceleme işini bir makine öğrenimi sistemi olan COIN ile değiştirdiğinde, kendilerini bozguna uğratmış ve hemen 300 milyon dolarlık bir yarar yaratmışlardı. Ve bu yarar, şimdi bir yıllık gelirdir. Rekabetçi olamayan herhangi bir rakip, bu maliyeti taşıyamaz.
Şirketler, hükümetler, hatta bireyler için bu, kritik bir meseledir. Kuzey Carolina’da 70.000 öğrencisi olan bir topluluk kolejinin yönetim kurulundayım. Öğrencileri ve müfredatımızı, beş yıl içinde insanların yapacağı işlere doğru yönlendirmeye çalışıyorum. Radyoloji okumak isteyen öğrencilerle karşılaştığımda, makinelerin already insanların radyografi okumaktan daha iyi olduğunu açıklıyorum. Yeni bir alan düşünün veya bu gerçekle nasıl değişeceğini düşünün. Bu, geleceğe yönelik değil, şimdiye yönelik.
İnsanların lineer düşünceye sahip olduğunu ve makinelerin üssel düşünceye sahip olduğunu söylediniz. Açıkça üssel bir düşünürsünüz, insanların üssel düşünmesini neden bu kadar zor buluyor?
Amerikalıların %70’i New York Times’ın bilim bölümünü okuyup anlamlandıramıyor (Michigan State çalışması). Dan Ariely gibi yazarlar, Predictably Irrational adlı kitaplarında, insanların istatistiksel düşünceye iyi olmadığını söylüyorlar. Üssel ve logaritmal düşünce de evrensel değil. Mentorüm ve kahramanım Alan Kay’in bir Ted Konuşması var. Eğitimde evrensel ve olmayan şeyler hakkında konuşuyor. Bunu, Getting Smart web sitesinde Eğitimden İlk İlkelerden Yeniden Düşünme hakkında bir makalede yazdım. Aslında, soyut ve çıkarımsal akıl yürütme, öğretilmedikçe zor. Mevcut salgın, liderlerin üssel düşünememesinin sonuçlarını vurgulayan başka bir örnek.
90’lı yıllarda VR üzerinde çalışmaya başladınız, şu anda bulunan bazı tüketici VR uygulamaları gibi Oculus Quest hakkında neler düşünüyorsunuz?
Her zaman VR hype treninin tepeye tırmanmaya başladığını gördüğümde, VR’in yaygın benimsenmesini engelleyen üç ana kısıtlamayı hatırlatmaya başlıyorum.
- Bazı insanlar stereoskopik 3D VR’i fiziksel olarak asla deneyimleyemeyecek.
- Kurulum ve bağlantı sürtüşmesi, bu deneyimi birkaç kişinin keyif alacağı bir şey haline getiriyor.
- Sistemlerin kırılganlığı, yalnızca uzman hobi severlerin bunu düzeltmek ve bağlantı hatalarını gidermek isteyeceği anlamına geliyor
İnsanların bir süredir güncellenmediği (Pleistosen’den beri) ve bazılarının stereoskopik 3D ekranlara uyum sağlamakta zorlandığı gerçeğini unutmamalıyız. Bu insanların bir kenara konulduğunda, ikinci büyük sorunla karşı karşıyayız: bu cihazlara bağlanmanın korkunç sürtüşmesi. Çok fazla kablo ve ayar yapılması gerekiyor ve bu, birçok insan için keyifli bir deneyim olmaktan çıkıyor. Üçüncüsü, bu ek dongle ve konektörlerin kırılganlığı.
Oculus Quest, ikinci ve üçüncü kısıtlamaları tamamen aştı. Ailemde,几乎 her gün Oculus Quest içeriği ile zaman geçiriyoruz. VR’ye ihtiyacı olan büyük bir atılım bu. Şimdi, sadece son milde, bu teknolojinin, VR’i deneyimleyemeyenlerin fiziksel kısıtlamalarına nasıl uyarlanabileceğini görmemiz gerekiyor.
Tanjo’yu kurma fikrinin arkasındaki ilham nedir?
2009 yılında, Lockheed Martin’da Sanal Dünya Lab’lari’nin başında iken makine öğrenimi ile tanıştım. Makine öğrenimi elbette daha önce de vardı, ancak o yıl, ne kadar ilerlediğini ve önceki bilgisayar oyunları ve DOD simülasyonlarında kullandığımız “yapay zeka”dan nasıl farklı olduğunu tam olarak anladım.
Şimdi, AI’ın üç aşamada ilerlediğini düşünüyorum. İlk aşama, yaklaşık 1958’den 2009’a (keyfi bir işaret) kadar sürdü. Bilgisayara bir şey hesaplatmamıza kadar, insanların bunu tamamen anlaması ve mantık kapılarına veya eğer/ise ifadelerine ayırması gerekiyordu. Sonra programları çalıştırıyorduk ve sonunda her şey sadece koddu. Mistik bir şey yoktu.
Sonraki aşama, makine öğrenimidir. Bir insanın, bir makineye nasıl araba sürmesini söylemesi gerektiği konusunda insanların anlayamadığı bir şeydir. Sadece büyük bir eğitim verisi kümesini makine öğrenimi kütüphanelerine besliyoruz ve bunlar kendi anlama şekillerini çıkarıyorlar. Bugün, bir makine öğrenimi sistemi, 100 saatlik video izleyerek ve sonra mükemmel bir şekilde her yerde otonom bir araç sürerek öğreniyor. (Genellikle “Roma dışında” şakası yaparım)
Tanjo’da, kısa süreli projelerde makine öğrenimini kullanarak, bankalara, yükseköğretim kurumlarına ve Fortune 2000 şirketlerine, işlerini dönüştüren zeka amplifikasyonu ve otomasyonu sağlıyoruz. Yatırımlarımızın getirisini 10 kat olarak görüyoruz ve bu, bir yıllık gelirdir. Nasıl birçok teknoloji yatırımının böyle bir verimliliği olduğunu gördük? Doğrulanmış ROI ölçümlerimiz, 600 kata kadar çıktı ve utanç verici bir sonuç olarak 1600 kata ulaştı. Bu, hyperbolik geliyor, bu nedenle bunu bir vaka çalışması olarak kullanmıyoruz.
Tanjo Animated Personas (TAP) hakkında konuşabilir misiniz ve nasıl çalışır?
Büyük bir atılım, bu mucizevi, garip makine zeka sistemlerinin insanların ve bilgi nesnelerinin aynı şekilde bakmalarına neden oldu. Bir deney yaptık, bir popüler flört uygulamasından eğitim verisi kümesi ile. Küçük makine öğrenimi beynimiz, her bir kişiden bir ilgi grafiği ve sentiment haritası oluşturdu ve bu, bir Myers Briggs profiline benzeyen bir şeydi. Bir makine öğrenimi flört uygulaması yapmayı düşündük, ancak bu, yaptığımız anlamlı işin hedeflerine uymadı.
Bunun yerine, bunu “Empati Motoru” olarak adlandırdık ve bu makine öğrenimi kalıplarından Tanjo Animasyonlu Kişilikler oluşturduk.
Analyst firması Gartner, 2018’de bu atılımdan dolayı bize “Cool Vendor Award” verdi. Müşteri araştırmacılarının müşterileriyle daha derin anlamlı sohbetler kurmasına yardımcı olmak için ve ayrıca sağlık ve refahı incelemek için nüfusları modellemek için kullanıyoruz. Örneğin, bir posta kodu veya ilçe için sentetik bir nüfus modeli oluşturabilir ve hangi müdahalelerin ve mesajların virüs yayılmasını azaltmak, obeziteyi, sigara içmeyi azaltmak için daha iyi davranışları teşvik ettiğini simüle edebiliriz.
Tanjo’yu eğitmek için denetimli öğrenmeyi kullanıyor musunuz?
İnsanlar ve makineler arasındaki denge, bu sistemlerin girişinde olduğu kadar çıkışında da önemlidir. İnsan denetimi, makine öğrenimi sistemlerimizin “Beyni” daha hızlı eğitmeye kesinlikle yardımcı olur. Kuzey Carolina’daki 58 topluluk kolejini bir araya getirecek NC beynini oluştururken, burada bulunan bazı en iyi kolejlerin öğretim üyeleri ve yöneticileriyle birlikte çalıştık ve içeriğini ve nasıl sıralandığını geçerli kılmak için çalıştık.
Tanjo’nun ürünleri arasında ContractBot için sözleşme analizi vardır. ContractBot nedir ve hangi tür işletmeler için tasarlanmıştır?
ContractBot’u ilk olarak muhasebe endüstrisi için oluşturduk. 2017’de FASBI (Mali Muhasebe Standartları Kurulu Yorumları), işletmeler için gelir tanımı ve kiralama tanımı konusunda yeni kurallar yayınladı. Muhasebe firmaları, ülke çapında konferanslar düzenleyerek kendilerini ve müşterilerini bu değişikliklere hazırlamaya çalışıyordu. Makine öğrenimi merceğimizle, bu, dar bir makine öğrenimi sistemini muhasebecilerle birlikte çalıştırmak için mükemmel bir fırsat olduğunu gördük. Dört milyondan fazla sözleşmeyi eğittik: bir sayfadan taramalı, el yazısı bir satın alma emrine, garantiler ve teminatlarla birlikte yüzlerce sayfalı sözleşmelere kadar her şeyi. Hızla dilini ve belgelerin bölümlerini ayırmayı ve iş kurallarını uygulamayı öğrendi. Bir insan muhasebeci için günlerce sürebilecek bir analizi neredeyse anında yapabiliyordu.
Bu proje ve diğerleri, herkesin iş faaliyetlerine yakından bakmasını ve insan ve makine arasındaki doğru dengesini belirlemesini teşvik etmek için örnek çalışmalar sunuyoruz. JP Morgan, bu yaklaşımı kullanarak yıllık 320.000 saatlik ödünç analizini ortadan kaldırdığında, sadece o yıl için yatırımının 100 katını geri kazandı, ancak bundan sonra her yıl bu geliri elde edecek. Rekabetçi olamayan herhangi bir rakip, bu maliyeti taşıyamayacak ve sadece rekabetçi olamayacak, alakasız olacak.
Tanjo’nun en heyecan verici ürünlerinden biri, Tanjo’nun Kurumsal Beynidir. Arkasındaki makine öğrenimi nedir ve kullanım örnekleri nelerdir?
Makine öğrenimini kullanarak ABD Eğitim Bakanlığı’nın Öğrenme Kaydını oluştururken, makine öğreniminin bilgiyi organize etme ve analiz etme gücünü gördük. Bunu açıkladığım zaman, genellikle Raiders of the Lost Ark’ın son sahnesinden bir resim gösteren bir slayt gösteriyorum. Bir klerk, çok güçlü bir artifact’ı dosyalamak için bir depoya götürüyor ve artifact’ın üzerinde ARC yazan bir etiket var.
Öğrenme Kaydı projesi ve diğerlerinden öğrendiğimiz şey, kurumsal aramanın bozulmuş olduğudur. Şirketler, erişilemeyen veya sorgu için şeffaf olmayan küçük veri göletlerinde ve havuzlarında etiketsiz ve gizli bilgiye sahiptir. Bilgi Çağı’nda, kötü depolama ve geri çağırma yöntemleri nedeniyle her gün kazandığımız bilgiyi kaybediyoruz.
Tanjo Kurumsal Beyni, şirketlerin içinde, tam kaynak kodu ile çalışır ve her şeye bağlanır ve yalnızca bir insan tarafından bir şeyler yapmak için kullanılabileceği anı bekler. Bu kadar zamanı, gücü ve şirketin organizasyonel bilgisine yakınlığı varken, her şeyi okumak, taramak ve organize etmek için hiçbir şeyi kaçırmaz. Bir insan tarafından bir şeyler yapmak için kullanıldığında, vast information haritasını parmağının ucunda tutar. Çünkü organizasyonel bilgi ile bu kadar iç içe ve zamanı var, “Savaş ve Barış”ı sadece “#RusRomanı #Tolstoy #savaşhikayesi #aşkhikayesi” olarak azaltmak yerine, 4.000 ağırlıklı kavramla “hiper boyutlu parmak izi” ile haritalandırır. Bu gibi bir çaba, araştırma kurumları, bankalar ve Tanjo Kurumsal Beyinleri olan kolejler için büyük ödüller getirir. Kurumsal Beyinlerini uyguladıklarında, bilgi girişini, kimin desteklediğini, kimin karşı çıktığını ve nihayetinde nasıl kararlar alındığını görme lensine sahip olurlar. Geriye dönük olarak obvious bir ihtiyaç haline geliyor. Ve JP Morgan’ın uyguladığı makine öğrenimi sistemi gibi, sonsuza kadar temettü ödemeleri sağlar.
Tanjo hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?
Tanjo, şu anda Covid-19 beyin üzerinde çalışıyor. Şirketin teziyle uyumlu olarak, önemli kararlar alan insanların doğru bilgilerin ve en iyi kaynakların mevcut olmasına nasıl ulaşılacağını belirlemeye çalışıyoruz. Tanjo Animasyonlu Kişilikler yeteneği, insan nüfus verilerini modellemek ve viral yayılımı izlemek için kullanılacak, ancak aynı zamanda hangi önlemlerin, hangi iletişimlerin ve hangi kelimelerin bu krizden çıkarken daha sağlıklı bir ekosistem için gerekli davranışı teşvik edeceğini belirlemek için kullanılacak.
Bu, gerçekten ilgi çekici bir sohbet oldu, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Tanjo‘yu ziyaret etmelidir.
