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理查德·博伊德，Tanjo Inc联合创始人兼首席执行官 – 采访系列
理查德·博伊德是一位企业家、作者和演讲者，涉及的领域从教育到医疗保健，再到虚拟世界、计算机游戏、机器学习和人机接口。过去三十年里，理查德领导或帮助创立了一些最具创新性的科技公司和服务，包括在北卡罗来纳州研究三角园区创立和担任四家公司的首席执行官。他将上一家公司卖给了洛克希德·马丁，并留任虚拟世界实验室主任。
理查德是人工智能和机器学习公司Tanjo Inc的联合创始人兼首席执行官，总部位于北卡罗来纳州研究三角园区。
您从90年代开始就一直在从事虚拟现实的工作，并且在2001年联合创立了3Dsolve。3Dsolve最初的一些项目是什么？
3Dsolve最有影响力的第一个项目是帮助美国陆军训练和战术司令部（TRADOC）学习如何利用模拟学习进行小型战术行动。我们为陆军创建了第一个“4级交互式多媒体教学”（IMI）课程，并通过TRADOC验证。基本上，这是利用“安全实践在完全模拟的3D环境中进行地面单位训练”的价值。第一个课程超过100小时的教学是在一个协作的模拟3D游戏世界中进行的，针对25B10军事职业专业（MOS）进行通信训练。
当时我们正在向阿富汗和伊拉克派遣士兵，并训练他们在数字战术行动中心（DTOCs）工作，而我们在美国没有DTOCs来训练他们。3Dsolve前往Fort Hood、Fort Gordon和其他设施，以找到设备、与主题专家会面并建立虚拟DTOCs，士兵可以在那里接受训练。验证结果表明，使用这种方法的士兵比以前使用的任何课堂方法训练时间更短、知识程度更高（并且通过率更高）。我认为这是严肃游戏行业的开始。
我还曾在高级分布式学习（ADL）合作委员会任职，该委员会创建了可重用学习内容的标准。我与菲利普·多兹（Phillip Dodds）合作，制定了3D标准的共享内容对象参考模型（SCORM）。附注：菲利普曾在斯皮尔伯格的电影《第三类接触》（Close Encounters of the Third Kind）中演奏过风琴。
我还曾在一个名为3DIF的国际标准机构任职，该机构由英特尔和波音领导，制定了一个国际ECMA标准，用于3D交换格式。这个想法是捕获所有3D CAD模型的价值，这些模型是为世界上所有事物建造的，并将其转换为用于严肃游戏和3D技术文档。它现在存在于Adobe Acrobat和其他平台上。
我们继续与头戴式设备和各种虚拟现实外设合作，共同努力的行业先驱包括沃伦·罗宾内特（Warren Robinett）、弗雷德·布鲁克斯（Fred Brooks）、艾伦·凯（Alan Kay）等人。我的联合创始人大卫·史密斯（David Smith）与艾伦·凯一起创建了一个名为OpenCroquet的开源平台，它至今仍然存在。
2007年洛克希德·马丁收购3Dsolve后，您的生活发生了怎样的变化？
我们在3Dsolve工作的另一个开创性项目之一导致洛克希德收购了我们，这是一个关于洛杉矶级潜艇的模拟。 当时，海军仍然将整个船只用于训练。我们开创了“总体船舶模拟”的概念，复制了整个潜艇在多人游戏环境中。我们使用了Epic Games的虚幻引擎，并真正改变了这些船只的训练。在洛克希德，我们创建了驱逐舰、濒海战斗舰以及所有子系统的模拟。
一开始，适应从游戏技术公司到国防承包商的额外监督和报告层次是一个挑战。我们学会了创造自己的现实。我成立了一个名为虚拟世界实验室的非正式组织，并以加利福尼亚州著名的洛克希德·斯坎克工程公司（LM Skunkworks）为模型。事实上，斯坎克工程公司成为了VWL的成员。我们了解到，每当我们提出专利申请时，就会获得一张支票，并在专利被授予时再获得一张支票。因此，这成为我们的激励计划。我们围坐在一起，发明了增强现实、虚拟现实和人工智能的东西。在我五年半的任期内，我们积累了大约40人的小团队内的100多项专利申请。
最有趣和最相关的项目之一是创建DOD虚拟世界框架。我们曾参与过几次大规模的联合战游戏演习，并目睹了由于需要在这些大型实时、构建和虚拟模拟演习中共同工作的专有系统之间缺乏互操作性而产生的沮丧。我们的第一反应是，这是一个已经解决的问题… 它被称为互联网！如果采购社区能够让每个人都遵循网络服务，我们就可以建立更好的集成训练系统。而且WebGL刚刚通过了万维网联盟的批准。是时候进行一次商业惯例的颠覆了。五角大楼发布了一份请求提案，寻求一个“共同的虚拟世界框架”用于集成模拟。五角大楼该计划的负责人是一位富有创造力的前空军飞行员，名叫弗兰克·迪乔瓦尼（Frank Digiovanni）。我们称他为D9。他让我想起了空军中约翰·博伊德上校的故事，他推动了我们战斗机计划和空中思维的创造性破坏。
问题是，D9明确告诉他的采购团队，他“不希望任何洛克希德·马丁式的公司”来建立这个新框架。但大卫和我与其他大约17家投标公司一起提交了我们的提案，我们赢得了该项目。我们后来得知，每个人都带着一些专有的解决方案来到这里，试图让政府采用它。我们带着一个想法来到雷根大楼的演讲中，说答案在于互联网的架构中。我们说我们可以在几个月内设计它，并在六个月内拥有一个可用的原型。我们还说它应该是开源的。我们赢得了“完美的胜利”，因为我们的方法非常新颖和“出乎意料”。
当我回到奥兰多向我们洛克希德·马丁分公司的领导解释这个新胜利时，我被叫到地毯上。他们祝贺我，但随后问到了开源部分。“这将如何影响我们的现有构建模拟业务？”他们问。我的回答是：“它将完全破坏它。”有一阵子沉默，然后不可避免的问题出现了：“那么，我们如何赚钱？什么是商业模式？”我的回答是：“商业模式将会很多。”我仍然很喜欢那次回应带来的困惑表情。我解释了Red Hat如何在免费软件的基础上建立一个价值数十亿美元的业务，但我不认为他们曾经真正理解过破坏的含义。
当时我的职称是新兴和颠覆性技术总监，以及虚拟世界实验室的首席架构师。我在接下来的几年里一直试图说服洛克希德接受更多的自我破坏和熊彼特创造性破坏。我将大型组织中的创新比作分娩。人们喜欢孩子的想法，这对社会有益，也很有成就感。孩子们是我们的未来。但从错误的角度来看，孩子们也可以被视为寄生虫。从他们在子宫中扎根的那一刻起，他们就开始从母亲那里夺取资源。如果没有子宫的保护条件，母亲的抗体就会出来摧毁婴儿。洛克希德的创新就像这样。每个人都想要创新，并谈论创新，但当回报如此遥远时，没人愿意为创新牺牲资源。（参见我关于创新如何像分娩的白板动画。）
在您任职洛克希德·马丁期间，您参与撰写的一项专利听起来像科幻电影中的情节，称为全息甲板。全息甲板到底是什么？
2009年，我被詹姆斯·卡梅隆邀请到洛杉矶，在他拍摄《阿凡达》期间。我们之前曾与詹姆斯合作过（在《深渊》中），他想给我展示他与文斯·佩斯（Vince Pace）一起发明的新3D摄像机（我们也认识文斯·佩斯，他曾参与过《深渊》的制作）。但真正吸引我的是虚拟布景，位于巨大的休斯飞机机库内。我在那里花了很多时间，带着一个小型平板显示器，在虚拟的潘多拉世界中漫步。 我为《武装部队杂志》写过关于此事的文章，并与大卫·史密斯一起构思了建立一个大型虚拟训练战场的想法，战场大小相当于一个足球场。当时我们正在为海军陆战队开发一个名为未来沉浸式训练环境（FITE）的项目。海军陆战队员将佩戴一个背包式笔记本电脑和头戴式设备。所有这些额外的设备都引发了人们对负面训练的担忧。我永远不会忘记第一次戴上头戴式设备的中士，他说：“我们必须像战斗一样训练，对吧？”然后他跳到地上，翻滚，摧毁了所有电子设备。全息甲板的概念更像詹姆斯·卡梅隆的体积，演员们戴着带有光轨迹的服装，所有仪器都在他们周围。头戴式设备仍然是必要的，但它是无线的和轻便的。更像今天的Oculus Quest。我们甚至想出了在阳光下使用它的方法。
2015年，您写道，我们不应该太担心机器接管，而应该弄清楚如何在人类和自动化之间实现正确的平衡，以优化结果。您是否仍然认为社会对AGI或机器接管的担忧过多？
我认为，当像雷·库兹韦尔、斯蒂芬·霍金、埃隆·马斯克、詹姆斯·卡梅隆和比尔·盖茨这样聪明的人，以他们在这个领域的丰富经验表达担忧时，我们应该关注并跟踪人工智能和对社会的影响的进展。如果我们最近学到了什么，那就是领域专业知识很重要，我们应该始终听从比我们更有专业知识的人的警告。
话虽如此，眼前我们面临的更多是渐进式的颠覆，需要立即关注和行动。我的精华语录是，实现人类和自动化之间的正确平衡，以优化结果，是21世纪的重要任务。我真的认为，任何不理解这一点的人都注定会变得不相关，甚至不具备竞争力。当摩根大通用机器学习系统取代了每年32万小时的法律审查时，他们不仅在第一年就获得了3亿美元的利益，而且每年都会获得这样的利益。任何仍然拥有这种成本的竞争对手都不会只是不具备竞争力，而是变得无关紧要。
我相信这是公司、政府，甚至个人的真理。我是北卡罗来纳州一所社区学院的董事会成员，拥有7万名学生。我一直试图引导学生和我们的课程朝着五年后仍将由人类执行的工作方向发展。当我遇到想要从事放射学的学生时，我会解释说，机器已经比人类更擅长阅读X光片。考虑一个新领域，或者考虑这个领域如何随着这种现实而改变。这不是未来主义，而是现在主义。
您曾说过，人类的思维是线性的，而机器的思维是指数级的。为什么人类很难进行指数级的思考？
70%的美国人无法阅读和理解《纽约时报》的科学板块（密歇根州立大学研究）。像丹·阿里利（Dan Ariely）这样的作者，在他的畅销书《可预测的非理性》（Predictably Irrational）中，讨论了人类在统计思维方面不擅长。指数级和对数级思维也不太普遍。我的导师和英雄艾伦·凯（Alan Kay）有一场关于教育中普遍性和非普遍性的精彩TED演讲。我在Getting Smart网站上发表了一篇关于《从第一原则重新思考教育》的文章。基本上，抽象和演绎推理很难，除非它们被教导。我们绝对面临着一个阻碍我们理解莫尔定律进展或疫情传播的教育问题。
当前的疫情再次凸显了领导者无法进行指数级思考的后果。
您从90年代开始就一直在虚拟现实领域工作，如何看待当前的一些虚拟现实消费应用，例如Oculus Quest？
每当我看到虚拟现实的炒作再次上升时，我就会提醒大家，目前还有三个主要的限制因素阻碍了虚拟现实的广泛采用。
- 一些人类将永远无法享受立体3D虚拟现实。
- 设置和连接的摩擦使得体验并不令人愉快。
- 系统的脆弱性意味着只有专家爱好者会想要摆弄它并排除故障。
人类已经有一段时间没有升级了（从旧石器时代开始），有些人很难适应立体3D显示。将他们放在一边，我们剩下第二个大问题：连接的摩擦。还有第三个问题，即所有这些额外的dongle和连接器的脆弱性和易损性。
Oculus Quest远远超出了我的预期，彻底消除了第二和第三个限制。在我的家庭中，我们几乎每天都在Oculus Quest内容中度过。这是虚拟现实所需的重大突破。现在我们只需要走最后一英里，看看如何将技术适应于那些由于身体限制而无法享受虚拟现实的人。
是什么启发您创立Tanjo？
我在2009年在洛克希德·马丁的虚拟世界实验室工作期间发现了机器学习。机器学习当然已经存在，但那是我完全理解它已经发展到何种程度以及它与以前在计算机游戏和国防模拟中使用的“人工智能”有何不同的时候。
我现在认为人工智能正在经历三个阶段的发展。第一个阶段从大约1958年持续到2009年（我的任意标记），我们不会要求计算机计算某些东西，直到人类完全理解它，并将其分解为脆弱的小逻辑门和if/then语句。我们会将其输入计算机作为有限状态机或分层行为树并运行程序。最终，这一切都只是代码。没有什么神秘的东西。
下一个阶段是机器学习，我们不需要告诉计算机如何开车。现在我们只需将大量的训练数据输入到精心设计的机器学习库中，它们就会推断出自己的理解。今天，机器学习系统可以观看100小时的视频，然后在任何地方完美地驾驶自动驾驶车辆。（我通常开玩笑说“除了在罗马”）。
在Tanjo，我们正在使用机器学习进行短期项目，为银行、高等教育机构和《财富》2000强公司提供智能放大和自动化，改变他们的工作方式。我们通常会看到投资回报率为10倍的实施结果，而且这种回报通常是一个年金。我们已经验证了高达600倍的投资回报率；甚至有一次令人尴尬的1600倍的结果。我们甚至不使用最后一个结果作为案例研究，因为它听起来太夸张了。
您能否讨论Tanjo Animated Personas（TAP）以及它的工作原理？
我们的重大突破出现在我们意识到这些令人惊讶的、奇怪的机器智能系统以与它们处理信息对象相同的方式看待人类。我们进行了一个早期实验，使用来自一个流行的交友应用程序的训练数据。我们的机器学习大脑创建了兴趣图和情绪地图，每个人都从他们的数据中产生了类似于迈尔斯-布里格斯类型指标的东西。我们曾短暂地考虑过创建一个机器学习交友应用程序，但我们很快放弃了这个想法，因为它不符合我们的目标，即做出有意义的工作。
相反，我们称之为“同理心引擎”，并从这些机器学习的人类行为模式中建立了Tanjo Animated Personas。
分析公司Gartner在2018年为此次突破授予我们“酷炫供应商”奖。我们正在帮助市场研究人员模拟和了解他们的客户，以及使用它来模拟人群以研究健康和幸福。例如，我们可以为一个邮政编码或一个县创建一个合成的人口模型，并模拟哪些干预措施和信息可以鼓励更好的行为以减少病毒传播或降低肥胖、吸烟等问题。
您是否使用有监督的学习来教育Tanjo？
在这些系统的输入和输出中，人类和机器之间的平衡都很重要。人类的监督绝对有助于更快地训练机器学习系统的大脑。当我们创建将北卡罗来纳州所有58所社区学院联系起来的NC大脑时，我们与这里一些顶尖学院的教师和管理人员合作，以确保其对不同知识领域的排名以及其对内容的排序是有效的。
Tanjo的一款产品是ContractBot，用于合同分析。ContractBot是什么，它主要适用于哪些类型的企业？
我们最初为会计行业创建了ContractBot。2017年，财务会计标准委员会（FASB）正在发布有关收入识别和租赁识别的新规则。会计公司在全国各地举办会议，以准备他们自己和他们的客户应对这些变化。通过我们的机器学习视角，我们意识到这是一个将机器学习系统与会计师合作以显著提高分析速度和准确性并非完美的机会。我们训练了一个系统，使其能够理解从一份一页扫描的、手写的购买订单到具有百页保修和免责声明以及里程碑付款描述的合同等一切。它很快学会了理解语言、对文档或文档部分进行分类，并几乎瞬间应用业务规则以执行以前需要人类会计师一整天的分析。
这个项目和其他项目是我们提供的案例研究，以鼓励任何在今天的企业都使用新的机器/人类平衡视角来审视他们的每项活动，并确定如何优化他们的业务。 当摩根大通使用这种方法消除了每年32万小时的贷款分析时，他们不仅在第一年获得了100倍的投资回报，而且每年都会获得这样的回报。任何仍然保持这种成本的竞争对手不仅会变得不具备竞争力，而且会变得无关紧要。
Tanjo的企业大脑背后的机器学习是什么？它的用例是什么？
当我们使用机器学习帮助美国教育部创建学习注册中心时，我们看到了机器学习组织和分析知识的力量。当我谈到这件事时，我通常会展示一张来自《夺宝奇兵》最后一幕的图片，一个职员正在推着一个毫不起眼的木箱穿过一个巨大的仓库，将一个非常强大的神器存放在一个标有“ARC”的标签上。我们从学习注册中心项目和其他项目中学到了，企业搜索是有缺陷的。公司有未标记和隐藏的信息，散布在小数据湖和池塘中，这些信息要么无法访问，要么难以查询。因此，在这个加速的信息时代，我们每天都在因存储和检索方法不善而丧失知识。
Tanjo企业大脑位于您的防火墙内，具有完整的源代码，连接到一切，并且除了读取、扫描和组织其访问的所有内容外什么都不做，并等待人类尝试做一些事情的那一刻，这样大脑就可以利用其指尖的庞大信息地图。由于它有这么多时间、力量和对组织知识的亲密接触，所以它不会满足于将“战争与和平”简化为#俄罗斯小说#托尔斯泰#战争故事#爱情故事。相反，它将用一个带有多达4000个加权概念的“超维指纹”来映射它。这种看似过度的努力为拥有Tanjo企业大脑的研究机构、银行和学院带来了巨大的回报。在训练他们的企业大脑时，组织知识映射步骤中，他们通常会意识到他们投入和依赖的知识到底有多少，并且会因此获得远远超过许可费用的价值。当企业大脑实施时，组织现在拥有一个透镜，可以看到信息如何进入他们的系统，谁支持它，谁挑战它，最后如何做出决定。这已经成为一个回溯性明显的需求。就像摩根大通实施的机器学习系统一样，它带来的是永久的回报。
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Tanjo目前正在努力开发一个针对COVID-19的脑力项目。按照我们公司的基本理念，我们正在努力实现人机之间的平衡，以确保在这一危机中，人们做出重要决定时拥有正确的信息和最佳资源。Tanjo Animated Personas的功能将用于模拟人口数据以跟踪病毒传播，并确定哪些措施和沟通方法以及实际使用的词语将有助于我们成功地应对这一危机，进而为所有人创造一个更加健康的生态系统。
这是一次令人着迷的对话，希望读者能够通过访问Tanjo来了解更多信息。
