Видео: Bubble Gum Challenge #Shitpost (Октября 2024)
На этой неделе я встретился с Офиром Танцем, генеральным директором и основателем GumGum, фирмы, которая начинала как компания, специализирующаяся на компьютерном зрении, и быстро превращается в компанию, занимающуюся комплексным решением вертикальных ИИ. Мы говорили о нынешнем буме в области искусственного интеллекта и о его потенциале для изменения любого бизнеса, которого он касается. В настоящее время GumGum предлагает множество рекламных решений, основанных на искусственном интеллекте, и это только начало.
GumGum, по своей сути, является компанией компьютерного зрения. Мы выражаем эту технологию различными способами. Нашим крупнейшим бизнес-подразделением является наше рекламное подразделение, и мы изобрели формат рекламы In-Image Advertising, в котором в настоящее время мы работаем с около 70% брендов из списка Fortune 100 и многими крупнейшими издателями в мире. Мы занимаемся тем, что размещаем маркетинговые сообщения в соответствии с контентом, с которым пользователи активно взаимодействуют. В этом случае мы определим контекст изображений и сопоставим с ним маркетинговые сообщения.
У вас есть несколько примеров этого на вашем сайте. Это действительно здорово. Я не думаю, что большинство людей знают, что это происходит, когда они на самом деле сталкиваются с веб-сайтом, и они видят этот тип. Они думают, что это может быть запрограммировано таким образом, но вы фактически берете содержание фотографии, а затем размещаете рекламу, основанную на фотографии, а не обязательно на сайте или даже на статье.
Верный. Идея состоит в том, что пользователи посещают сайты, а фотографии обычно являются героем данной веб-страницы. Если вы посмотрите на какое-либо исследование с отслеживанием глаз, вы увидите, что большая часть тепла сосредоточена вокруг фотографий. Идея состоит в том, чтобы создать очень родное размещение, но и отображать его правильно. Это имеет тенденцию быть относительно эффективным, и у него есть действительно хорошие характеристики в том, что мы не обязаны заполнять каждую возможность инвентаря.
Что мы можем сделать, так это загружать рекламу, когда она релевантна этому пользователю в нужном контексте в любой момент времени. Это также имеет большое значение для улучшения качества обслуживания пользователей, поскольку вы видите наши объявления гораздо реже, но когда вы это делаете, они оказываются более эффективными. Он также имеет дополнительное преимущество, заключающееся в том, что во многих случаях издатели получают возможность удалять из своих свойств другие стандартные форматы и возвращать недвижимость тем сайтам издателей, которые они используют для контента.
В исследованиях, которые я видел, люди не ненавидят рекламу. Они ненавидят объем.
Да.
Они ненавидят объем, они ненавидят навязчивость, они ненавидят всплывающие окна. Просмотр рекламы на самом деле их не беспокоит, если только она не мешает работе.
Я думаю, что это действительно большая проблема в отрасли сегодня. Если вы посмотрите на свои традиционные форматы рекламы IAB, у вас есть ряд проблем. Во-первых, они должны загружаться 100% времени, поэтому, несмотря ни на что, реклама загружается. У вас явно есть огромные проблемы с видимостью, связанные с этим. Когда веб-страница загружается, загружается 100% объявлений IAB на этой странице, и вы можете прокрутить только треть пути вниз. Рекламодатели платят за эти показы, но их никогда не видят. Они не создают никакой ценности. По-моему, в прошлый раз мы подсчитали, что 10-12 миллиардов долларов в год просто сжигаются и дымятся.
Это огромная проблема. Мы загружаем наши форматы только тогда, когда соответствующий контент попадает в поле зрения браузера. Там почти нет потраченных впустую впечатлений вообще. Я действительно верю, что будущее рекламы, особенно когда вы перейдете на другие устройства, такие как планшеты и телефоны, будет гораздо более интегрированным и избирательным. Идея рекламы заключается в том, чтобы донести сообщение до пользователя, который имеет преимущество в том, что люди зарабатывают деньги, чтобы они могли продолжать предоставлять во многих случаях бесплатный контент. Наша точка зрения такова: «Давайте сделаем рекламу видимой. Давайте сделаем это очень уважительно, но давайте показывать это нечасто», и мы считаем, что в конечном итоге это лучше для всех заинтересованных сторон.
Давайте немного поговорим о спортивном подразделении, в котором вы работаете. Это действительно интересный способ открыть инвентарь и сделать что-то с помощью компьютерного зрения, что было бы непрактично, если бы вы делали это вручную или людьми.
Ну, то, как это было сделано за последние несколько десятилетий, было вручную и людьми. Это чрезвычайно подверженный ошибкам подход, потому что обычно вы занимаете, скажем, 10 минут или какой-то сегмент многочасовой игры. Вы отправите это в место, как правило, за границу. Вы будете буквально вручную отмечать, где появляются эти спонсоры, и относительное качество каждого отдельного воздействия. Затем они экстраполируют это в черном ящике на общую стоимость.
Итак, кто-то смотрит на ленту, идентифицирует логотип Coca-Cola на полевом знаке, а затем говорит, сколько времени, сколько секунд это было в поле зрения.
Да и качество этого видео. Был запутан? Было ли это размыто? Насколько большой это было? Вроде того. Что мы сделали, так это то, что мы в основном использовали ту же методологию, но мы делаем все это программно, используя компьютерное зрение. Это действительно элегантная реализация этой технологии, потому что мы можем смотреть на вещи всесторонне. Мы смотрим на каждый момент каждого видео, каждое видео с выделением, каждое социальное изображение и определяем, где появляются все эти экспозиции, а также качество этих экспозиций. Затем мы даем возможность всем заинтересованным сторонам, в данном случае правообладателям и брендам, копать
Спонсорство - это большой бизнес. На эти вещи потрачено много денег, и нужно провести много переговоров, чтобы получить соответствующую плату. Это отнимает много догадок из этих усилий.
Я думаю о знаке WB Mason на стадионе Yankee. Это там, в дальней части поля, и если вы идете в игру, вы видите это, но это то, что должно быть определено количественно и имеет определенное значение, и ваш инструмент помогает создать и выяснить это значение.
Оно делает. Мы даже помогаем правообладателям на самом деле менять ракурсы камеры и делать подобные вещи, чтобы максимизировать спонсорскую экспозицию. Социальные сети - это элемент, который никогда не рассматривался до GumGum всесторонне. Оказывается, что большая часть стоимости, производимой в социальных сетях с точки зрения спонсорства, приходится на владение и управление недвижимостью.
Без использования компьютерного зрения невозможно взглянуть на социальную вселенную и реально определить, где находятся все эти воздействия. Был огромный подъем, который мы смогли показать в фактической ценности, которая создается, и все чаще именно так люди рассказывают о своем опыте, так что эта ценность по сравнению с телевидением также растет.
То, что питает оба этих приложения, - это компьютерное зрение. У него есть алгоритмы, которые могут определить, что находится на изображении, что находится на видеоизображении, а затем распознать его, поместить в коробку и классифицировать. Это действительно основная технология, вокруг которой вы создали компанию.
Да.
Куда это идет? У вас есть эти два приложения. Что будет дальше?
Как вы упомянули в своем вступлении, мы являемся компанией, специализирующейся на вертикальных ИИ, и у нас есть эта очень мощная технология. Это относительно новое с точки зрения возможности применения на практике в мире. Когда мы смотрим на мир, мы видим огромное количество отраслей, которые действительно могут извлечь выгоду из этой возможности. На данный момент очень немногие на самом деле получили выгоду от этой возможности.
Если вы посмотрите на возможные варианты реализации этих решений, у вас есть облачные решения, у вас есть такие вещи, как Watson и Google cloud vision, Amazon и тому подобное. Проблема заключается в том, что для того, чтобы действительно решить реальные бизнес-задачи, мы считаем, что вам необходимо иметь как внутренние знания на уровне бизнеса, так и технические знания, чтобы конкретно разработать решение для этой конкретной проблемы. Я никогда не видел ни компании, ни даже действительно успешного продукта, построенного на использовании облачных ИИ-решений и интеграции их в продукт.
Причина этого в том, что у вас нет возможности настраивать эти вещи настолько, насколько вы можете. В разработке успешных систем искусственного интеллекта действительно много мастерства, по крайней мере сегодня, и это скорее ошибка, а не функция. В конечном счете, этот материал станет более коммодитизированным, и это хорошо, и мы тоже работаем над этим; но также, это просто очень дорого. Вещи, которые мы делаем за доли копейки, будут стоить вам от 40 центов до доллара и 50 центов за тысячу показов от этих облачных компаний. Просто невозможно сделать что-либо в масштабе, используя эти решения.
Теперь есть случаи, когда вы можете использовать определенные типы ИИ, такие как обработка естественного языка и некоторый текстовый анализ, вне облака; но это действительно ограничено этими областями. Именно здесь мы видим, что наши продажи играют большую роль, то есть то, что у нас есть, опыт с технической точки зрения, и мы можем объединить опыт бизнес-уровня так, чтобы мы могли создать комплексное решение. Пока у нас есть реклама в спорте, у нас есть социальное подразделение, и мы рассматриваем ряд других возможностей.
Важность жалобы, которую я слышал от IBM Watson, заключается в том, что вы получаете инструмент, но затем, прежде чем вы сможете что-то с ним сделать, вы должны его обучить и знать, чему вы его обучаете. Тогда у многих малых предприятий нет такого набора навыков. Им нужно нанять консультанта, чтобы затем обучить ИИ. Как бы вы поступили так по-другому?
Мы все работаем на одной архитектуре. Если вы используете нейронные сети, то, что, по моему мнению, Уотсон использует сегодня, и, конечно, то, что мы используем. С этим связан обучающий элемент. Как только вы работаете в масштабе, это становится равным вызовом для алгоритмической части уравнения.
Обязательным условием является возможность составления маркированных, значительных, непредвзятых наборов данных. Опять же, я бы назвал это ошибкой, а не функцией. Это то, чем мы занимаемся много лет, и у нас это получается очень хорошо. В конечном счете, качество вашей нейронной сети будет зависеть от качества данных, которые вы можете передать, поэтому мы не от этого избавились. Просто я думаю, что теперь мы должны быстро приобрести и маркировать эти наборы и
Это устойчивое преимущество или вы думаете, что выскочки и небольшие компании смогут конкурировать?
Это огромное преимущество, поэтому вы правы в этом предположении. Посмотрите, данные важны, и пока эти вещи нужно обучать работе с данными, сущности с наиболее релевантными данными для любого приложения находятся в выгодном положении. Что интересно, мы вносим большой вклад в движение с открытым исходным кодом. Как и все эти другие компании. На самом деле мы делимся этими знаниями, но не так много делимся данными. Существуют открытые наборы данных, в которые мы вносим свой вклад. У нас также есть много проприетарных данных, и, конечно, большие парни тоже, но это действительно специфические проблемы.
Например, одна из вещей, которые мы делаем - и это не основной бизнес, но мы делаем это больше для сообщества - мы собираем самую большую коллекцию стоматологических рентгеновских снимков в мире, Если бы мы действительно хотели построить бизнес на этом, например, это не то, к чему Google или Amazon имели бы доступ. У них нет причин для. У них есть определенный тип данных. У них есть изображения UGC, например, видео UGC, много данных о местоположении, много действительно ценной информации по всем типам, но если вы пытаетесь идентифицировать трещины и трубопроводы или если вы пытаетесь оптимизировать пыль, здесь бесконечное количество приложений. Я бы сказал, что у них есть определенные преимущества, и это зависит от компании.
Возвращаясь к данным о зубах, что вы собираетесь делать с этой гигантской базой данных зубных образов?
Мы хотели бы провести у себя всемирный конкурс, подобный ImageNet, который Стэнфорд проводит ежегодно, чтобы выяснить, какая компания может наиболее точно и целесообразно сортировать наборы данных меток. Мы хотели бы сделать что-то похожее на это.
Это действительно просто проект классификации, а не коммерческий продукт.
Сегодня да.
Давайте немного поговорим об одной из вещей, которая нервирует людей об ИИ - они чувствуют, что это технология, которая будет внедрена правительствами. Он будет развернут крупными компаниями, но эти ИИ действительно будут действовать на отдельных потребителей, а не на то, чтобы самим ими воспользоваться. Как вы думаете, это справедливое предположение или это изменится в какой-то момент?
Я собираюсь сказать да и нет. Вы можете утверждать, что на людей воздействуют и они являются добычей любого бизнес-продукта, даже такого, как Waze.
Я думаю, что Берни Сандерс постоянно приводит этот аргумент.
Но я думаю, что конечный потребитель также является крупнейшим бенефициаром в конце дня, потому что, по крайней мере, компании пытаются разрабатывать продукты, которые повышают ценность жизни людей, а также другого бизнеса. Я думаю, что у правительства есть свои собственные… Я не знаю, стоит ли мне называть это гнусным или просто не прямым добавлением стоимости, если, возможно, вы не хотите смотреть на это с точки зрения безопасности. Смотри, это сложно сделать. Это не дешево сделать. Другими словами, даже для приобретения наборов данных требуются ресурсы. Более крупные компании, которые очень привержены этим усилиям, в конечном итоге будут владеть ими.
Другая вещь, которая появляется постоянно - это ИИ и агент автоматизации. Используя спортивное подразделение GumGum в качестве примера, сейчас это делается с помощью программного обеспечения, которое раньше делалось, хотя и за рубежом, но людьми, которые смотрят на ленту и классифицируют вещи. Как вы видите потерю работы, которая будет связана с этими типами
Это касается меня очень много. В GumGum я видел, как это произошло. Мы разрабатываем автоматизированные решения, которые вытесняют людей, которые использовали для маркировки изображений или видео, и вы можете поспорить, что это цена автоматизации. Я думаю, что люди часто пытаются нарисовать очень радужную картину: «Все новые технологии создают новые рабочие места. Посмотрите на промышленную революцию». Я просто не покупаю этот аргумент. Я думаю, что не все технологии созданы равными, и не все технологии по умолчанию создают новые рабочие места. Я думаю, что в этом смысле было создано огромное количество новых рабочих мест.
Например, люди, которые могли сделать пометку, теперь могут пометить и пометить изображения для нас, и это могут быть те же самые люди, но в конечном итоге это касается меня. Я думаю, что это то, что в долгосрочной перспективе нам придется решать как общество. Всеобщий базовый доход - это то, что все чаще обсуждается на правительственном уровне и в других местах. Я не думаю, что это плохая идея. Я думаю, что это может быть очень хорошей идеей.
Я думаю, что это имеет другие последствия для общества и индивидуального счастья, на которые у нас просто нет ответов. Я думаю, что это сложная проблема, и я хотел бы, чтобы наша нынешняя администрация, а также будущие администрации стали уделять немного больше внимания попыткам изобрести и, при необходимости, даже субсидировать мир будущего, а не пытаться вернуть рабочие места в угольной промышленности, из которых 70 000 в США. Это не имеет большого смысла.
Они, вероятно, не вернутся.
Они не должны вернуться. Это вредно для окружающей среды. Это не высокое качество жизни для этих людей, и это не долговременное устойчивое решение.
Хорошо. Давайте возьмем вопрос из аудитории: как вы думаете, каков базовый универсальный доход?
В значительной степени ответ, который я только что дал, является, вероятно, лучшим ответом, который я могу дать в данный момент времени. Я не думаю, что у нас есть данные или нет достаточного понимания того, какими могут быть последствия подобных действий. Я знаю, что есть правительства по всему миру, которые экспериментируют с этими вещами. Это будет очень интересно, чтобы быть свидетелем и учиться.
Я также не думаю, что мы сейчас находимся там, где нам нужно создать что-то вроде универсальной системы базовых доходов. Я думаю, что это
Я думаю, что мы только начинаем задумываться о последствиях всех этих новых технологий, потому что это все относительно новые разработки. Похоже, что это происходит намного быстрее, чем промышленная революция, и нам нужно будет усвоить, каковы последствия того, что автомобили с ИИ, а также автомобили и грузовики с автоматическим управлением, которые находятся на дорогах, и все эти разные вещи. Как только это придет домой, я думаю, что мы сможем реально обсудить, как мы компенсируем.
Одна вещь, о которой мы много говорим в моей компании, это понятие постоянных и драматических изменений, и я думаю, что это единственная фундаментальная истина мира, в котором мы сейчас живем. Если вы посмотрите на то, что это означает в техническом смысле, это означает, что у вас есть множество технологий, возможности которых растут по экспоненциальной кривой, и я говорю обо всем - от разрешения пикселей до емкости жесткого диска и скорости обработки. и затем у вас также есть разработка программного обеспечения, и у вас есть все эти технологии вроде в разных точках перегиба на этих кривых; но все они сбивают с толку, и это то, что на самом деле делает рекламу возможной сегодня, эффективно графические процессоры и скорость обработки. Эти алгоритмы восходят к 50-м и 60-м годам. Первая нейронная сеть была разработана, я думаю, в 50-х годах. Было около 40 нейронов.
Что удивительно в экспоненциальном росте, так это то, что, например, если вы собираетесь сделать 30 линейных шагов на метр на шаг, то через 30 шагов вы пройдете 30 метров. Мы бы прошли через эту комнату, но если вы сделаете 30 экспоненциальных шагов, в данном случае это просто простое удвоение. Раз, два, четыре, восемь, а затем через 30 шагов вы пройдете окружность Земли 26 раз - около миллиарда метров. Что особенно интересно в этом, так это то, что большая часть этого роста происходит на последних нескольких шагах, поэтому на шаге 29 вы достигаете 500 миллионов метров.
Вот что так обманывает об экспоненциальном росте. В течение долгого времени это выглядит как линейный рост, и на самом деле он может отставать от линейных кривых роста, которые имеют больший рост в каждом линейном периоде, но в конечном итоге он становится чем-то совершенно иным. И это делает будущее невероятно захватывающим и во многих отношениях загадочным и невероятно трудным для предсказания. В GumGum мы пытаемся взглянуть на более длительный период времени - такие вещи, как AR и VR, носимые устройства и IoT, и тому подобное, - но мы также пытаемся планировать свой бизнес с шагом в два года, поскольку считаем, что насколько вы можете видеть, а также насколько вы можете определить и построить
Я думаю, что это проблема, которая как бы съедает мир сегодня. Конечно, старые компании испытывают это, и это своего рода доминирующая сила. Это не та же ситуация, что и столетия назад, когда вы могли разработать бизнес-модель, и она могла бы работать. Этот цикл изменений был намного длиннее, поэтому вы могли пожинать плоды на более долгосрочной основе. Теперь вы должны постоянно внедрять инновации и расширять свое понимание мира и пытаться понять различные сдвиги парадигмы, которые имеют отношение к вашему предприятию, и стремиться к ним.
Быть гибким и иметь возможность реагировать, вероятно, более полезно, чем быть правым в отношении того, что произойдет через пять лет после
Это также, почему вы видите такие маниакальные инвестиции во все эти будущие технологии, потому что компании не глупы. Мы говорим о крупных корпорациях. Они знают, что живут за счет унаследованных бизнесов. Они знают, что все меняется очень резко, и они знают, что им нужно сделать большую ставку. Мы видим очень большие, очень смелые ставки для компаний, потому что это единственный выбор, который у них есть, и именно поэтому стартапы, я думаю, будут и впредь быть чрезвычайно ценными, аддитивными и успешными, потому что, в конечном счете, когда вы находитесь в период стазиса, это трудно, независимо от того, инвестируете ли вы или растете в компании, трудно создавать новые ценности, но когда все постоянно меняется, тогда появляется много возможностей для создания стоимости.
Я думаю, что вы замечаете, когда говорите об экспоненциальном мышлении и о том, как трудно обернуть голову вокруг формы этих кривых. Я краду из одного из ваших предыдущих выступлений, где вы сказали, что к 2023 году 1000 долларов принесут вам устройство, обладающее вычислительной мощностью человеческого мозга. Это будет копировать столько вычислительной мощности. К 2043 году, который большинство из нас может быть еще живо, вы получите вычислительную мощность за 1000 долларов. Это больше, чем все мозги на планете.
В сочетании, да.
Что это делает?
Это действительно интересный момент. Справедливости ради, я украл это у Рэя Курцвейла. Он сделал этот анализ.
Мы все стоим на плечах гигантов.
Я не хочу брать кредит за это, но это действительно поучительный вопрос. Опять же, я не думаю, что мы - как общество, как вид - особенно хорошо мыслим в геометрической прогрессии. Наш мозг построен, чтобы мыслить линейно. Это в конечном итоге дает больший потенциал для выживания, и не принесло больших выгод африканскому бушу тысячи лет назад, верно?
Последствия этого огромны, потому что многие вещи можно обмануть. У вас есть качество алгоритмов и технологий - и это всегда может стать более элегантным - но если у вас достаточно вычислительной мощности, вы можете сделать многое, что никогда не было возможно, просто потратив на это больше вычислительной мощности. В некотором смысле, вы можете утверждать, что нейронные сети - я уверен, что мы собираемся оглянуться назад на технологию и почувствовать, что она была довольно не элегантной - и если вы посмотрите на количество вычислительной мощности, которое она берет относительно человеческого мозга и это плохое представление о том, что на самом деле делает человеческий мозг, мозг использует крошечное количество энергии, которую эти машины делают для выполнения этих вычислений.
Я думаю, что это всего лишь свидетельство того, что будущее действительно трудно предсказать. Он будет меняться более радикально, чем кто-либо может себе представить, и затем он также прислушивается к качеству программного обеспечения, потому что, если мы сможем разработать достаточно качественное программное обеспечение, то очевидно, что проблема вычислительной мощности будет ограничивающим фактором., Если вы хотите поговорить об общем искусственном интеллекте или о сверхразведке, то ограничивающим фактором будет наша способность разрабатывать правильное программное обеспечение, потому что, очевидно, если вы сможете купить чип, который имеет эквивалентную вычислительную мощность для всей человеческой популяции для 1000 долларов, тогда это, вероятно, больше энергии, чем нужно, может быть, в семь миллиардов раз.
Мы знаем, что существует множество отраслей, которые будут преобразованы. Мы можем сказать, что у нас будут самостоятельные автомобили. Может быть, не через пять лет, а может и не через 10, но наверняка к 20. Люди в значительной степени предполагают, что это произойдет. Есть ли индустрия, которая, по вашему мнению, будет трансформирована искусственным интеллектом, о которой мы еще не думали, или которая совершенно не готова к этой трансформации?
Смотри, это очень мощный инструмент в море других мощных инструментов, технологий, программного обеспечения, оборудования. Я не могу представить себе индустрию, которая не может извлечь выгоду из интеграции возможностей ИИ. Вы можете лучше обрабатывать данные, обрабатывать видео, и от этого может выиграть любая отрасль. Вот почему я вижу такую мощь в способности строить ИИ с вертикальным стеком
Я хочу задать вам вопросы, которые я задаю всем, кто приходит на шоу. Какой технологический тренд касается вас больше всего? Есть ли что-нибудь, что поддерживает тебя ночью?
Оружейная ядерная энергия или ядерные боеголовки.
Старый, но вкусный.
Это просто вернулось в моду.
Очевидно немного относительно. Есть ли технология или инструмент, который вы используете каждый день, который вызывает удивление, с другой стороны?
За последние восемь месяцев я очень увлекся деревообработкой и, в основном, традиционной деревообработкой. Итак, много ручных и блочных самолетов, а также спицы. Честно говоря, я нахожу это очень вдохновляющим. Это просто очень красивые инструменты, которые, по-моему, очень говорят о человеческой изобретательности. И приятно иметь дело с очень простыми, но очень мощными и эффективными инструментами, которые изобрели люди.
Вероятно, есть большая автоматизированная машина, управляемая ИИ, которая также может выполнять те же виды обработки дерева.
Существует уровень мастерства и удовлетворения, который, я думаю, является частью того, что составляет человеческий опыт. Слушай, у меня на самом деле тоже много электроинструментов. С помощью ручного инструмента вы всегда получаете лучшую отделку и лучший продукт, но в конечном итоге это одна из проблем. Если мы на самом деле не самый разумный вид на планете, это, безусловно, имеет очень серьезные последствия.
Во-первых, мы можем посмотреть, как мы относимся к
Я не думаю, что этот материал не за горами. Я думаю, что у нас много прорывов от того, чтобы что-то представлять или даже начинать выглядеть как сознательный разум, но будь то через 40 или 400 лет, это относительный крошечный проблеск в масштабе человеческой истории. Стоит говорить о последствиях этих вещей. Никто не говорит о прекращении развития этих технологий. Очевидно, нам очень любопытно, и это просто не вариант. Я не думаю, что это тоже должно быть вариантом, но, по всей вероятности, мы доберемся до того, как разработаем правильные протоколы для борьбы с тем, как выглядят эти реальности.
Это восходит к экспоненциальной природе изменений. Мы собираемся прийти к определенным возможностям быстрее, чем мы готовы, и я не думаю, что правительство, бюрократия или даже предприятия сегодня способны справиться с изменениями в таком темпе. Уровень изменений, который будет необходим, чтобы на самом деле должным образом склониться к нему, создаст некоторую путаницу.
А пока вы будете работать в своем магазине.
Ты говоришь мне. План б.
Какие вещи вы делаете, могу я спросить?
Табуреты, миски, ложки и все в таком духе. Это действительно просто прямо сейчас. Я новичок в поисках наставника. Мне очень приятно жить в этом цифровом пространстве битов и байтов, которое я всегда любил, я был программистом с юных лет и всегда был очень привязан к этому, и я все еще люблю его так же, как и раньше; но это всего лишь антитеза, которая очень физическая и ручная, и вы имеете дело, в основном, с древесиной, что является хорошим сопоставлением.
Очень органично Забавно, что многие технологи пришли на шоу с отличными навыками программирования и отличными навыками, и все же они получают удовольствие, как правило, от реальных вещей, где они на самом деле работают своими руками.
Да уж. Возвращаясь к такой стороне вещей, приятно.
Если наставник смотрит прямо сейчас и хочет связаться с вами или просто хочет следить за тем, что вы и GumGum делаете, как они могут связаться с вами через Интернет?
Вы можете найти меня в Твиттере @ophirtanz, LinkedIn в Ophir Tanz, на нашем сайте Gumgum.com. Все виды способов.
Отлично. Офир, большое спасибо за то, что пришли в лабораторию.
Спасибо, что приняли меня.
Я ценю это.
Это было здорово.
Это быстрое движение вперед на сегодня. Я хочу поблагодарить вас за присоединение к нам. Если вы хотите посмотреть прошлые эпизоды этого шоу, вы можете найти их на PCMag.com. Если вы хотите прослушать подкаст в iTunes, вы можете найти его в Apple Podcast, вы можете найти его в Android Play. Вы можете найти его в любом месте, где прекрасные подкасты раздаются бесплатно. Большое спасибо за то, что присоединились к нам сегодня, и увидимся в будущем.
