당신이 60 세라고 상상하고 매일 여러 번 처방 . 파란 알약, 빨간 알약, 흰색 알약 몇 개, 각각 다른 시간에. 환자, 특히 노인들은 종종 약을 복용하지 않는데 이는 심각한 건강 문제입니다. 사진을 찍고 각 알약을 자동으로 식별하고 (올바른 것을 찍고 있는지 확인하기 위해) 기록하고 (적시에 복용하는지 확인하기 위해) 기록하는 것이 놀랍지 않습니까?
이것은 우리가 스타트 업에서했던 아이디어입니다. 요오드 . 사실 아이디어 그 이상입니다. 우리는 실제로 컴퓨터 비전 박사와이를 실현하기 위해 다른 엔지니어 몇 명을 모집했습니다. 우리는 이것을 해결하기 위해 약 1 년을 보냈습니다. 그러나 우리는 너무 이른 실수를 저질렀습니다. 우리는 약간의 진전을 이루었지만 (정말 어려운 도전입니다.) 80 % 이상을 달성 할 수 없었습니다. 그리고 소프트웨어에서 마지막 20 %는 노력의 80 %를 차지합니다.
우리는 8 명 또는 9 명의 직원으로 구성된 회사의 경우 우리의 능력을 넘어서고, 우리의 임무에 접하고, 우리 팀에 산만하다는 것을 이해하지 못한 채 반짝이는 새로운 기술에 매료되었습니다. 이것을 인정하는 것은 조금 부끄럽지만 나는 거의 혼자가 아닙니다. 실리콘 밸리에서 신생 기업은 테슬라만큼이나 흔합니다. 여기, 당신이 기절하지 않는다면, 당신은 정말로 노력하고 있지 않습니다.
모두가 가상 현실과 증강 현실, 인공 지능과 딥 러닝에 대해 이야기하고 있습니다 (실제 단어를 사용하지 않고 오히려 'VR'과 'AR', 'AI'와 'DL'). 한 계산에 따르면 내가 경쟁하는 의료 분야의 AI 스타트 업 수는 100 개가 넘습니다. AI는 다른 곳에서도 마찬가지입니다. 2017 년에 챗봇 전략이 없으시다면 당신은 정말 플립 폰 인 것 같습니다.
AI의 스타트 업이 왜 그렇게 많은 걸까요? 타이밍. 특히 시간이 촉박하고 자본이 축소되는 소규모 회사의 경우 타이밍을 올바르게 잡는 것은 매우 어렵습니다. 몇 년 전, 멋진 아이들은 모두 VR을 쫓고있었습니다. 돈을 모으고, 프로토 타입을 만들고, 수십억 달러가 들어올 때까지 기다렸습니다. 오늘날 많은 스타트 업들은 진정한 소비자를 기다리며 '바퀴벌레 모드'로 전환했습니다. 장난감에 대한 수요.
기술 발전은 일반적으로 과학에서 기술, 산업, 문화로 이동합니다. 일반적으로 실험실 발견, 즉 반도체, 알고리즘으로 시작됩니다. 거기서부터는 테스트하고 개발할 수있는 도구 인 기술로 바뀝니다. 다음으로 산업용 애플리케이션으로 이동하고 마지막으로 소비자 효용성을 갖게되면 문화 전반에 도달합니다. 컴퓨터를 실험실에서 집으로 옮기는 데 40 년이 걸렸습니다. 하지만 로봇 공학은 지금까지 산업적 영향 만 미쳤습니다. (아니요, Roomba는 포함되지 않습니다.)
이론적으로는 스타트 업이 당신이 무엇을 찾고 있는지 아는 한,이 아크의 어느 시점에서든 혁신을 활용할 수 있습니다. 하지만이 드래곤을 쫓는 신생 기업의 경우 측면에서 우위를 차지하기가 매우 쉽습니다. 우리의 경우 사진 신분증을 제공한다는 아이디어가 너무 마음에 들었 기 때문에 결과에 대해 생각하지 않았습니다. 우리의 규모를 감안할 때 소비자 웹 사이트 또는 딥 러닝 회사를 구축 할 수 있지만 둘 다 구축 할 수는 없습니다. 그리고 후자를하고 싶다면 다른 팀에서 시작했을뿐만 아니라 다른 투자자, 다른 비즈니스 모델 등을 선택해야했습니다. 고맙게도 우리는 컴퓨터 비전 프로젝트를 보류 한 다음 모두 보류했습니다.
기절하자 우리는 웹 사이트라는 검증 된 기술에 집중했습니다. 훨씬 덜 섹시하지만 우리 시장이 바로 여기에 있습니다. 수백만 명의 사람들이 적절한시기에 약물에 대한 더 나은 정보를 원합니다. 기계 학습 기능이있는 초 지능형 컴퓨터 비전 기술입니까? 좋은 생각 같네요. 다 네 것.
