Fonlama
Richard Boyd, Tanjo Inc’in Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Richard Boyd, eğitimden sağlığa, sanal dünyalardan bilgisayar oyunlarına, makine öğrenimi ve insan/bilgisayar arayüzlerine kadar çeşitli konularda girişimci, yazar ve konuşmacıdır. Üç десятиyıldan fazla bir süredir Richard, çeşitli endüstrilerdeki en yenilikçi teknoloji şirketleri ve hizmetlerinin bazılarını kurdu veya yardımcı oldu, Kuzey Carolina’nın Araştırma Üçgeni bölgesindeki dört şirketin kurucu ortaklarından ve CEO’su olarak görev yaptı. Richard, son şirketini Lockheed Martin’ (LMT ) e sattı ve Virtual World Labs’ın Direktörü olarak kaldı.
Richard, Kuzey Carolina’nın Araştırma Üçgeni bölgesinde bulunan yapay zeka ve makine öğrenimi şirketi Tanjo Inc’in kurucu ortaklarından ve CEO’sudur.
90’lı yıllarda VR ile çalışmaya başladınız ve 2001 yılında 3Dsolve’u kurducu. 3Dsolve’un ilk projeleri nelerdi?
3Dsolve için en önemli ilk proje, ABD Ordusu Eğitim ve Doktrin Komutanlığı’nın (TRADOC) küçük birlik taktik operasyonları için simülasyon öğrenimi nasıl kullanacağını öğrenmesine yardımcı olmaktı. Ordunun ilk “Seviye 4 etkileşimli çoklu ortam talimatı” (IMI) kursunu yarattık ve bu kurs TRADOC tarafından onaylandı. Temel olarak bu, “güvenli uygulama için tamamen simüle edilmiş 3D ortamında yer alan toprak birimleri”nin değerini kullanmaktı. İlk kurs, 25B10 Askeri Meslek Dalı (military occupational specialty) için iletişim alanında 100 saatten fazla talimat içeren bir işbirliği simülasyonu 3D oyun dünyasıydı.
O zamanlar 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, ekipman buldu, konu uzmanlarıyla görüştü ve askerlerin eğitim alabileceği sanal DTOC’leri oluşturdu. Doğrulama sonuçları, bu yöntemle eğitilen askerlerin daha kısa bir sürede ve önceki sınıflardan daha yüksek bir bilgi seviyesiyle eğitildiğini gösterdi. Bunu ciddiye alınan oyun endüstrisinin başlangıcı olarak düşünüyorum.
Benzer şekilde, ADL (İleri Dağıtılmış Öğrenme) Colab danışma kurulundaydım, burada yeniden kullanılabilir öğrenme içeriği standartları oluşturuldu. Phillip Dodds ile birlikte 3D standartları için SCORM (Paylaşılan İçerik Nesnesi Referans Modeli) üzerinde çalıştım. Phillip, Spielberg’in “Yakın İlişkiler” filmindeki orgçu olarak tanınır.
Ayrıca, Intel (INTC ) ve Boeing tarafından yönetilen 3DIF adlı uluslararası standartlar kuruluşunda da yer aldım, burada 3D değişim formatları için ECMA standardı oluşturuldu. Fikir, dünyanın her yerinde yapılan her şeyin 3D CAD modellerindeki değeri yakalamak ve ciddi oyunlar ve 3D teknik belgeler için tercüme etmekti. Bu, Adobe Acrobat ve diğer platformlarda hala yaşatılmaktadır.
Sanal gerçeklik gözlükleri ve çeşitli VR çevre birimleri ile işbirliği yaptık, endüstri öncüleriyle birlikte çalıştık, Bunlar arasında Warren Robinett, Dr. Fred Brooks, Alan Kay ve diğerleri yer aldı. Ortak kurucu David Smith, Alan Kay ile birlikte OpenCroquet adlı bir açık kaynak platformu yarattı ve bu hala yaşamaktadır.
Lockheed Martin 3Dsolve’u 2007 yılında satın aldığında hayatınız nasıl değişti?
3Dsolve’da çalışırken Lockheed’i satın almaya yönlendiren diğer öncü projelerden biri, bir Los Angeles sınıfı denizaltının simülasyonuydu. O zamanlar donanma hala eğitim için gemileri ayırıyordu. “Tüm Gemiyi Simülasyon” fikrini başlattık, tüm denizaltıyı çok oyunculu bir oyun ortamında yeniden yarattık. Epic Games Unreal Engine kullandık ve bu gemilerin eğitimi için gerçek bir dönüşüm yarattık. Lockheed’de destroyerler, Littoral Combat Ship ve tüm alt sistemlerin simülasyonlarını yarattık.
İlk başta, bir oyun teknoloji şirketinden bir savunma müteahhidine geçiş yapmak ve gerekli olan ek denetim ve raporlama katmanlarını benimsemek zor oldu. Kendi gerçekliğimizi yaratmayı öğrendik. Sanal Dünya Laboratuvarları adlı resmi olmayan bir organizasyon oluşturdum ve bunu California’daki ünlü LM Skunkworks’e benzettim. Aslında, Skunkworks VWL’nin bir üyesi oldu. İlk yıl içinde, her bir patent önerisi için bir çek aldığımızı ve patentin verilmesi halinde başka bir çek daha aldığımızı öğrendik. Böylece, bu bizim teşvik programımız oldu. AR, VR ve AI’de şeyler icat ederek zaman geçirdik. 5,5 yıllık görevim sırasında, yaklaşık 40 kişilik küçük bir grupta 100’den fazla patent başvurusu topladık.
En çok keyif aldığım ve ilgili programlardan biri, DOD Sanal Dünya Çerçevesi’nin oluşturulmasıydı. Büyük ölçekli ortak savaş oyunlarındaki tatmin edici deneyimlerin eksikliğini ve bu büyük canlı, yapıcı ve sanal simülasyon egzersizlerinde birlikte çalışması gereken özel sistemlerin uyumsuzluğunu izledik. İlk tepkimiz, bu sorunun zaten çözülmüş olmasıydı… Bu, İnternet’tir! Eğer satın alma topluluğu herkesi web hizmetlerine uymaya zorlayabilirse, daha iyi entegre eğitim sistemleri oluşturabiliriz. Ve WebGL, Dünya Wide Web Konsorsiyumu tarafından kabul görmüştü. Zaman, işlerinusual işlerin değişmesi için gelmişti. Pentagon, entegre simülasyon için “ortak sanal dünya çerçevesi” talebiyle bir teklif istedi. Pentagon’daki programın başkanı, yaratıcı bir eski hava kuvvetleri pilotu olan Frank Digiovanni’ydi. Onu D9 olarak çağırıyorduk. O, hava kuvvetlerindeki Col John Boyd’ın savaş uçağı programlarını ve düşüncelerini değiştirmeye çalışan hikayelerine çok benziyordu.
Sorun, D9’nin 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 gelip hükümetin onu benimsemesini sağlamaya çalıştıklarını öğrendik. Biz, İnternet mimarisinin bu derin sorunun cevabını içerdiğini söyleyerek hiçbir şey getirmedik. Birkaç ay içinde tasarlayabileceğimizi ve altı ay içinde çalışan bir prototipi oluşturabileceğimizi söyledik. Ayrıca açık kaynak olacağını söyledik. “Eller yukarı” kazandık, çünkü yaklaşımımız çok taze ve farklıydı.
Orlando’daki bölüm liderliğine bu yeni kazancı açıklamak için döndüğümde, bir şekilde halıya çağrıldım. Kutlandım, ancak ardından açık kaynak bölümü hakkında soru soruldu. “Mevcut yapısal simülasyon işimize ne olacak?” diye sordu. Cevabım – “Tamamen bozacak.” Bir duraklama oldu, ardından kaçınılmaz soru “Peki, nasıl para kazanacağız? İş modeli nedir?” Cevabım – “İş modelleri çok olacak.” Bu cevapla oluşan kafalar karışıklığını hala hatırlıyorum. Red Hat’in ücretsiz yazılıma dayalı çok büyük bir iş kurmayı nasıl başardığını anlatmaya çalıştım, ancak sanırım nevere rahatlamadılar.
O zamanki unvanım, Sanal Dünya Laboratuvarları’nın Direktörü ve Yeni ve Bozucu Teknoloji Direktörü idi. Bir sonraki yıl, Lockheed’i daha fazla kendi kendini bozguna yönlendirmeye çalıştım ve Schumpeter’in yaratıcı yıkımını teşvik ettim. Büyük organizasyonlardaki inovasyonu, doğum gibi düşünüyorum. İnsanlar çocuk sahibi olmayı sever, bu toplum için iyidir ve çok ödüllendiricidir. Çocuklar geleceğimizdir. Ancak yanlış bir bakış açısıyla, çocuklar också parazit olarak düşünülebilir. Doğumdan önce, anne karnında kaynakları almaya başlar. Eğer anne karnının koruma koşulları olmasaydı, annenin antikorları bebeği yok edecekti. Lockheed’deki inovasyon da böyledir. Herkes inovasyondan bahseder, ancak kaynaklarını onun için feda etmek istemez, çünkü geri dönüşü çok uzaktadır. (İnovasyonun doğum gibi nasıl olduğunu gösteren beyaz tahta animasyonumu görün.)
Lockheed Martin’da çalışırken, holodeck olarak adlandırılan bir patenti birlikte yazdınız. Holodeck nedir?
2009 yılında, James Cameron tarafından Los Angeles’ta Avatar filmi prodüksiyonda iken davet edildim. Önceden Jim ile çalışmıştık (The Abyss’te) ve yeni 3D kamera cihazını Vince Pace ile (The Abyss’ten tanıdığımız) birlikte göstermek istiyordu. Ancak beni gerçekten etkileyen şey, Hughes uçak hangarındaki sanal setti. Orada küçük bir düz panel ekranla Pandora’nın sanal dünyasında uzun süre geçirdim. Silahlı Kuvvetler Dergisi için buna ilişkin bir yazı yazdım ve David Smith ile birlikte, bir futbol sahası büyüklüğünde büyük bir sanal eğitim savaş alanını inşa etme fikrini tasarladık. O zamanlar Deniz Piyadeleri için Future Immersive Training Environment (FITE) programı üzerinde çalışıyorduk. Bu programda, deniz piyadeleri sırtlarına bir laptop takıyor ve başlarına bir headmount takıyordu. Bu ekstra ekipman, olumsuz eğitim konusunda bazı endişeler yaratıyordu. İlk sergeant, bunu sırtına takıp “savaş gibi eğitim almalıyız, değil mi?” dedikten sonra yere düştü ve elektronikleri paramparça etti. Holodeck kavramı, James Cameron’ın Volume için olduğu gibi, aktörlerin ışık izleme kostümleri ve tüm enstrümantasyonun etrafında olduğu gibiydi. Başlıklı ekran hala gerekliydi, ancak kablosuz ve hafifti. Bugün ki Oculus Quest gibi.
2015 yılında, makinelerin insanları geçeceği konusunda endişe duymak yerine, insanların ve otomasyonun dengesini optimize etmek için nasıl çalışılması gerektiğini yazdınız. Toplumun hala AGI veya makinelerin insanları geçeceği konusunda fazla endişe duyduğunu düşünüyor musunuz?
Ray Kurzweil, Stephen Hawking, Elon Musk, James Cameron ve Bill Gates gibi bu alanda uzman ve zeki insanların endişelerini dile getirdiklerinde, dikkat etmeli ve yapay genel zeka ve toplum için olan etkilerini izlemeliyiz. Son zamanlarda öğrendiğimiz şey, domaine özgü uzmanlığın önemli olduğu ve kendi uzmanlıktan daha derin uzmanlıktan gelen uyarılara her zaman dikkat etmeliyiz.
Bununla birlikte, öngörülebilir gelecekte, daha çok artan yıkım görüyoruz ve bu, acil dikkat ve eylem gerektiriyor. 21. yüzyılın insanlarla otomasyon arasındaki dengesini optimize etmeye yönelik 21. yüzyıl zorunluluğu konusunda özümsediğim alıntı, kritik bir meseledir. Sanırım, bunu doğru yapmayan herkes, rekabetçi olmayacak, sadece irrasyonel olacaktır. JP Morgan, 320.000 saatlik yıllık kredi anlaşması incelemesini bir makine öğrenimi sistemi olan COIN ile ortadan kaldırdığında, kendini bozguna uğrattı ve hemen 300 milyon dolarlık bir yarar sağladı. Ve bu yarar, bir anni olarak kalacak. Rekabetçileri, hala bu maliyeti olan, rekabetçi olmayacak, irrasyonel olacaktır.
Bu, şirketler, hükümetler, hatta bireyler için geçerlidir. Kuzey Carolina’da 70.000 öğrencisi olan bir topluluk kolejinde yönetim kurulundayım. Sürekli olarak öğrencileri ve müfredatımızı, beş yıl içinde hala insanlar tarafından yapılacak işlere yönlendirmeye çalışıyorum. Radyoloji okumak isteyen öğrencilerle karşılaştığımda, makinelerin already insanların X-ray okumalarında daha iyi olduğunu açıklıyorum. Yeni bir alan veya bu gerçekle nasıl değişeceğini düşünmelisin. Bu, geleceğe yönelik değil, şimdiye yönelik.
İnsanlar doğrusal olarak düşünür ve makineler üssel olarak düşünür. Açıkça, üssel bir düşünürsünüz, insanlar neden üssel olarak düşünmez?
Michigan State Üniversitesi’nin bir çalışmasına göre, Amerikalıların %70’i New York Times’ın bilim bölümünü okuyup anlamlandıramıyor. Dan Ariely gibi yazarlar, Predictably Irrational adlı kitabında, insanların istatistiksel düşünmede iyi olmadığını anlatıyor. Üssel ve logaritmal düşünme de evrensel değil. Mentor ve kahramanımdır Alan Kay’in eğitimde evrensel ve evrensel olmayan konular hakkında harika bir TED Konuşması var. Bunu, Getting Smart web sitesinde Rethinking Education from First Principles adlı bir makalede yazdım. Temel olarak, soyut ve çıkarımsal akıl yürütme, öğretilmedikçe zor. Eğitim vấnımız, Moore Yasası’nın ilerlemesini veya bir salgının yayılmasını anlamakta bizi engelleyen.
Şu anki salgın, üssel olarak düşünemeyen liderlerin sonuçlarını bir kez daha vurguluyor.
90’lı yıllarda VR ile çalışmaya başladınız, şu anki tüketici uygulamaları gibi Oculus Quest hakkında neler düşünüyorsunuz?
Her zaman VR hype treninin tekrar yükselmeye başladığını gördüğümde, geniş çapta benimsemeyi engelleyen üç ana kısıtlamayı hatırlatmaya başlıyorum.
- İnsanların bir kısmı, stereoskopik 3D VR’yi fiziksel olarak asla deneyimleyemeyecek.
- Kurulum ve bağlantıların sürtünmesi, bu deneyimi çoğu insan için keyifli kılmayacak.
- Sistemlerin kırılganlığı, sadece uzman hobi severlerin onu kurcalamak ve hatalı bağlantıları gidermek isteyeceği anlamına geliyor.
İnsanlar uzun süredir bir güncelleme görmedi (Pleistosen’den beri) ve bazıları stereoskopik 3D ekranlara uyum sağlamakta zorluk çekiyor. Bir portion nüfus, bazı fiziksel kısıtlamalar nedeniyle VR’yi asla rahat hissetmeyecek. İkincil büyük sorun, bu cihazlara bağlanmanın korkunç sürtünmesidir. Çok fazla kablo ve ayar, bir deneyime girmeden önce. Ve üçüncüsü, bu ek dongle ve konektörlerin kırılganlığı ve hassasiyeti.
Oculus Quest, bu ikinci ve üçüncü kısıtlamaları tamamen aşarak benim beklentilerimi aştı. Ailemde, her gün Oculus Quest içeriği kullanıyoruz. Bu, VR’nin ihtiyaç duyduğu büyük bir atılımdır. Şimdi, sadece son milde nasıl gideceğimizi ve bu teknolojiyi, VR’yi deneyimleyemeyenlerle nasıl uyumlu hale getireceğimizi görmemiz kaldı.
Tanjo’yu kurma fikrinin arkasında ne vardı?
2009 yılında, Lockheed Martin’da Sanal Dünya Laboratuvarları’nı yönetirken makine öğrenimi ile tanıştım. Makine öğrenimi zaten vardı, ancak bu, benim onun ne kadar ilerlediğini ve önceki kullanılan “yapay zeka”dan nasıl farklı olduğunu tam olarak anladığım yıldı.
Şimdi, AI’nın üç aşamada ilerlediğini düşünüyorum. İlk aşama, yaklaşık 1958’den 2009’a kadar (keyfi bir işaret) sürdü. Bir bilgisayara bir şeyi hesaplaması için talimat vermeden önce, insanların tamamen anlaması ve onu kırılgan mantık kapılarına ve eğer/ise ifadelerine ayırması gerekiyordu. Sonra bunları bilgisayara kod olarak veriyorduk. Sonuçta, her şey sadece koddu. Bunun hakkında gizemli bir şey yoktu.
Sonraki aşama, makine öğrenimidir. Burada, bir insana bir araba nasıl sürüleceğini anlatmak必要 değildir. Sadece büyük bir eğitim verisi kümesini iyi tasarlanmış makine öğrenimi kütüphanelerine veriyoruz ve onlar kendi anlama şekillerini çıkarıyorlar. Bugün, bir makine öğrenimi sistemi 100 saatlik videoyu izleyerek ve sonra mükemmel bir şekilde bir otonom araç kullanarak sürüş yapabilir. (Genellikle “Roma’da değil” şakasını yaparım)
Tanjo’da, kısa süreli projelerde makine öğrenimini kullanarak bankalara, yüksek öğrenim kurumlarına ve Fortune 2000 şirketlerine, işlerini dönüştüren zeka amplifikasyonu ve otomasyonu sağlıyoruz. Yatırımlarımızın getirisini genellikle 10 kat olarak görüyoruz ve bu, bir anni olarak kalıyor. Kaç teknoloji yatırımını, bu tür üretkenlik kazançları sağlayan gördük?
Tanjo Animated Personas (TAP) nedir ve nasıl çalışır?
Büyük atılımımız, bu harika ve garip makine zeka sistemlerinin insanların ve bilgi nesnelerinin aynı şekilde bakmalarına yardımcı olduğunda gerçekleşti. Bir flört uygulamasından alınan bir dizi eğitim verisi ile bir deney yaptık. Küçük makine öğrenimi beynimiz, her bir kişiden çıkan ilgi grafikleri ve duygu haritaları, bir Myers Briggs profili gibi görünüyordu. Biraz da makine öğrenimi dating uygulaması yapmayı düşündük, ancak 2014’te çok kısa bir süre için düşünüldü, çünkü bizim için anlamlı iş yapmak için yeterli değildi.
Bunun yerine, bunu “Empati Motoru” ve “Tanjo Animasyonlu Kişilikleri” olarak adlandırdık ve bunları makine öğrenimi insan davranış kalıplarından oluşturduk.
Uzmanlık firması Gartner, 2018’de bu atılıma “Cool Vendor Award” verdi. Müşteri davranışlarını modellemek ve anlamak için pazar araştırmacılarına ve sağlık ve refahı incelemek için nüfus modelleri oluşturmaya yardımcı oluyoruz. Örneğin, bir posta kodu veya ilçe için sentetik bir nüfus modeli oluşturabilir ve hangi müdahalelerin ve iletişimlerin virüs yayılmasını azaltmak veya obeziteyi düşürmek için daha iyi davranışları teşvik ettiğini simüle edebiliriz.
Tanjo’yu eğitmek için denetimli öğrenmeyi kullanıyor musunuz?
İnsan ve makine arasındaki denge, girişte olduğu kadar çıkışta da önemlidir. İnsan denetimi, makine öğrenimi sistemlerimizin “beyin”ini daha hızlı eğitmeye kesinlikle yardımcı olur. Kuzey Carolina’daki 58 topluluk kolejini birleştirecek NC beynini yarattığımızda, bazı en iyi kolejlerin öğretim üyeleri ve yöneticileriyle birlikte çalıştık ve içeriğinin sıralamasının ve içeriğin geçerli olduğunu đảmındık.
Tanjo’nun ürünlerinden biri, sözleşme analizi için ContractBot’tur. ContractBot nedir ve hangi tür işletmeler için tasarlanmıştır?
ContractBot’u ilk olarak muhasebe endüstrisi için yarattık. 2017’de FASB (Finansal Muhasebe Standartları Kurulu), işletmeler için gelir tanımı ve kiralama tanımı konusunda yeni kurallar yayınladı. Muhasebe firmaları, ülke çapında bu değişikliklere hazırlanmak için konferanslar düzenliyordu. Makine öğrenimi lensimizle, bu, dar bir makine öğrenimi sistemini muhasebecilerle birlikte çalıştırmak için mükemmel bir fırsat olduğunu gördük. Dört milyon sözleşmeyi eğittik: Bir sayfadan oluşan el yazısı satın alma emirlerinden, garantiler ve reddiyeler ve ödeme açıklamalarıyla birlikte yüzlerce sayfalı sözleşmelere kadar her şeyi. Hızla dilin öğrenmesini ve belgeleri veya belge bölümlerini sıralamasını ve iş kurallarını uygulayarak insan muhasebecilerin bir gün sürebilecek analizi neredeyse anında gerçekleştirmesini sağladık.
Bu proje ve diğerleri, iş faaliyetlerinin her birini insan ve makine dengesini optimize edecek lensle incelemeye ve teknoloji yatırımlarından benzer üretkenlik kazançları elde etmeye teşvik eden vaka çalışmalarıdır. JP Morgan, bu yaklaşımla yıllık 320.000 saatlik kredi analizi ortadan kaldırdığında, sadece o yıl için 100 kat geri dönüş elde etti, ancak bu, her yıl geri dönecek bir anni olarak kalacak. Rekabetçileri, hala “işlerinusual” yapan ve bu maliyeti olan, rekabetçi olmayacak, irrasyonel olacaktır.
Tanjo’nun en heyecan verici ürünlerinden biri, Tanjo Enterprise Brain’dir. Arkasındaki makine öğrenimi türü nedir ve kullanım alanları nelerdir?
US Department of Education ile birlikte Learning Registry’yi oluştururken, makine öğreniminin bilgiyi organize etme ve analiz etme gücünü gördük. Bunu anlatırken, genellikle “Kaybolan Arka” filminin son sahnesini gösteren bir slayt gösteriyorum; bir memur, dünyanın kaderini değiştirebilecek bir artifactı etiketleyerek depoya götürüyor ve bu, ARC olarak etiketleniyor.
Learning Registry projesi ve diğerlerinden öğrendiğimiz şey, kurumsal aramanın bozulmuş olduğudur. Şirketler, erişilemeyen veya anlaşılmaz olan küçük veri gölleri ve göletlerinde etiketsiz ve gizli bilgiye sahiptir. Bilgi Çağı’nın hızlandığı bu dönemde, her gün kazandığımız bilgiyi, depolama ve geri alma yöntemlerimizin yetersizliği nedeniyle kaybediyoruz. Tanjo Enterprise Brain, şirketlerin içinde, tam kaynak kodu ile çalışır, her şeye bağlanır ve insanların bir şeyler yapmasına yardımcı olmak için bilgi haritasını bekler. Çok fazla zamanı, gücü ve organizasyonel bilgiye erişimi vardır, bu nedenle “War and Peace”i sadece “#RusRomanı #Tolstoy #savaşhikayesi #aşkhikayesi” olarak azaltmaz. Bunun yerine, 4.000 ağırlıklı kavramla “hiper boyutlu parmak izi” ile eşler.
Bu, araştırma kurumları, bankalar ve kolejler için Tanjo Enterprise Brain sahip olanlar için büyük kazançlar sağlar. Bu, organizasyonel bilgi haritalama adımında, liderlerin ne kadar bilgiye sahip olduklarını ve ne anlama geldiğini öğrenmelerinde büyük değer sağlar. Enterprise Brain uygulandığında, organizasyon, kararların nasıl alındığını, kimin tarafından savunulduğunu ve kimin tarafından karşı çıktığını görebileceği bir lens elde eder. Geriye dönük olarak açık bir ihtiyaç haline geliyor. Ve JP Morgan’ın uyguladığı makine öğrenimi sistemi gibi, sonsuza kadar ödeme yapar.
Tanjo hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?
Tanjo, şu anda Covid-19 beyin üzerinde çalışıyor. Şirketin temel teziyle uyumlu olarak, insanların ve makinelerin dengesini, doğru bilgilerin ve en iyi kaynakların karar vericilere sunulmasını sağlamak için çalışıyoruz. Tanjo Animasyonlu Kişilikler yeteneğimiz, insan nüfus verilerini modellemek için kullanılacak, ancak aynı zamanda hangi önlemlerin ve iletişimlerin davranışları değiştireceğini belirlemek için de kullanılacak. Bu, daha sağlıklı bir ekosistem için hepimiz için çıkışı başarıyla navigasyon etmek için.
Bu, gerçekten ilginç bir sohbet oldu, daha fazla öğrenmek isteyen okuyucular Tanjo‘yu ziyaret edebilir.
