Carlos Eduardo Veiga entrevista Steve Jurvetson

Esse programa, como alguns de vocês são saber, é sobre desconstruir os artistas de classe mundial, revelando os hábitos, rotinas, lições de vida, processos de raciocínio, as estruturas e assim por diante de pessoas de diferentes setores, muitas áreas diferentes de especialização que você pode espero aplicar-se às suas vidas. O meu mundo é Steve Jurvetson , que realmente tem sua mão em muitos mundos diferentes. Você pode dizer que não está no Twitter @ dfjsteve . O capital é um risco, mas muito mais que isso, as empresas lideradas por fundadores e líderes de missões na vanguarda da tecnologia disruptiva.
Agora, você pode pensar que é isso que eu posso ouvir os capitalistas de risco dizerem. Mas ele foi recomendado para mim como um convidado passado como convidado, Matt Mullenweg , que, eu confio muito implicitamente.
Se você não conhece D Wave, você irá em breve. Ele é o investidor fundador do capital de risco em quatro empresas e muitas empresas em rápido crescimento como o Planeta, Memphis Meats, Mythic e Nervana , NERV, Nervana . Ele também liderou investimentos em startups que após foram coletivamente adquiridas por US $ 12 bilhões, muito mais, neste momento. Antes de fundar uma empresa DFJ, Draper, Fisher, Jurvetson , Steve era engenheiro de RND na Hewlett Packard, trabalhou em marketing de produto na Apple. E depois, muitas, muitas histórias sobre seus mentores lá. E então, um prazo em consultoria de gestão na Bain.
Ele completou seu diploma de engenharia elétrica em Stanford em 2,5 anos, tendo se concentrado em um segundo, se graduando em primeiro lugar em sua turma e tendo passado a acumular todos os graus de MSEE, MBA, etc. Em 2016, o presidente Barack Obama nomeou Steve como presidencial do empreendedorismo global. Steve também foi escolhido como um dos melhores investidores em tecnologia de risco pela Forbes e como o capitalista de risco do ano pela Deloitte.
Steve vai lançar um novo fundo de risco em algum momento ainda este ano. E você pode ler sobre isso no future.ventures . Entao, Não future.com , MAS future.ventures . É assim que você explicaria. Não é de surpreender que ele se concentra em fundadores apaixonados que estão em uma missão para tornar o mundo melhor, com propensão a ideias únicas e tecnologias disruptivas. E disruptivo pode ser um termo exagerado, mas Steve é ​​realmente isso que significa. Em alguns exemplos muito, muito que são explodir.
Então, sem mais delongas, aproveite esta grande conversa com Steve Jurvetson . Steve, bem vindo ao show.
Steve Jurvetson : Obrigado. Feliz por estar aqui.
Carlos Eduardo Veiga : Você está procurando em todas as minhas anotações, e você teve uma gentileza de enviar links para vários recursos, entrevistas, discussões. E eu tenho que te dizer, eu me sinto um pouco sobrecarregada porque, geralmente, se eu sou alguém no show, é como se estar bem, nos temos uma pessoa, eles são realmente bons em escalada. Acho que vamos começar com escalada. E neste caso, não estamos cobrindo 10% das notas que temos na minha frente, e já foram eliminadas. Mas, como eu, eu penso que você é uma pessoa que acaba de descrever como ponto de partida. E é uma citação e, em seguida, você pode dar o histórico do professor David Deutsch fora de Oxford. E come com, por favor me corrija se eu estiver errado, a única maneira de o computador ser tão poderoso como é … O que é essa citação?
Steve Jurvetson : Certo. E 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, pelo menos o livro de tecidos da realidade em 2002, o livro ” O poder dos mecânicos quânticos”. E, ao contrário, Richard Feynman percebeu que um computador seria fundamentalmente diferente de qualquer coisa que temos hoje no mundo.
E a maneira que a citação termina é a única maneira de explicar o poder dos computadores é invocar a noção de que o meio que engaja os recursos em universos paralelos. Que você use apenas os recursos de um universo, há muito o que você pode fazer. Mas, neste caso, você está realmente, não há sentido mais poético, aproveitando ecos quase que refratários em universos paralelos para fazer computação de uma forma fundamentalmente diferente. E, geralmente, desvia a mente da maioria dos cientistas e até mesmo dos físicos ao ponto de partida ou olhar para o outro lado. E uma resposta comum para isso é que eu não entendo nada disso. E isso me deixou deixou cativado.
Carlos Eduardo Veiga : Então, eu quero entrar em uma série de áreas como que eu não sei como e muito pouco, mesmo que eu possa usar as palavras de forma ocasional, como as que passam muito tempo no Vale do Silício estão acostumadas a fazer. Mas, como as pessoas que não têm a mesma natureza, são algumas das coisas que mais se interessam em investigar algumas ciências.    
Steve Jurvetson : Certo.
Carlos Eduardo Veiga : Então, sua experiência e muito do seu passado é engenharia. Então, engenharia elétrica?
Steve Jurvetson : Está certo. Eu fiz um bacharelado, mestrado , comecei um doutorado.
Carlos Eduardo Veiga : E você foi capaz de fazer o mais longe de 2,5 anos?
Steve Jurvetson : Está certo.
Carlos Eduardo Veiga : OK. O ponto que eu quero fazer é acontecer, é que você tem alfabetização técnica.
Steve Jurvetson : alguns . Eu também estou aprendendo como uma criança.
Carlos Eduardo Veiga : Então, você pode nos levar através dos seus próprios termos? O que é um computador quântico?
Steve Jurvetson : Certo. Um computador quântico é um dispositivo. O que é que é resfriado é quase zero absoluto ou algum outro tipo de fenômeno que está sendo usado na fronteira do universo conhecido. Ou seja, quando você esfria zero, o objeto dos materiais muda drasticamente. Se você tem um super maestro, uma maneira diferente de fazer isso é normal.
E assim, o que as pessoas descobriram é que em vez de olhar para uma mecânica quântica como algo assustador e bizarro, uma forma como Albert Einstein chegou a uma referência, uma ação assustadora de distância, que a capacidade de emaranhar como coisas, seus Os metadados não são apenas processados ​​por coisas como criptografados realmente inquebráveis ​​e transmissão de dados.
Também pode ser usado de uma maneira muito bizarra para construir um computador. E um computador que parece algo como uma fileira de digamos, que pode ser visto em uma direção ou outra. Você pensa nisso em um computador tradicional, é um zero. Mas, na verdade, pode ser tudo entre as duas coisas simultaneamente, quando você começa a se transformar em algo realmente funciona. Não há um circuito em nenhum ponto dado. É uma nuvem, é uma função de exposição ao redor do átomo. Bem, isso é algo que não estamos acostumados no mundo real. Estamos acostumados com uma agregação estatística de muitos átomos, assim como há uma tabela, é difícil.
Eu não peça uma mão na mesa. Não é às vezes aqui e às vezes ali. Quanto mais distante você olha, quanto mais próximo e mais próximo de digamos uma escala atômica , você percebe que o problema da física torna-se física quântica. E, em vez de algo assustador, você pode fazer isso para computar de uma maneira muito peculiar.
De uma forma que é uma forma muito simples – bem, poderíamos dizer que é como se todo o seu banco de memória, em um computador, fosse um e um zero simultaneamente. Então, você pode instantaneamente procurar uma resposta que está procurando por um problema específico.Então, em vez de exibir os vídeos digitais , os bilhões ou trilhões de possibilidades para encontrar, digamos, uma chave que abre uma fechadura digital, você simplesmente pula para uma resposta .
Carlos Eduardo Veiga : Isso é agora ficção científica, mas esses laptop existem.
Steve Jurvetson : Sim. E mesmo dentro das comunidades científicas, há algumas mordidas que dizem, espere, elas realmente existem existem? Este é um exemplo, ou é apenas um computador analógico rápido? Então, é no limite de A) o que as pessoas acreditam ser possível, e acho que, na verdade, literalmente, neste período da história em que os principais programas estão começando a aparecer. Há mais de 15 anos. Então, quando você está pronto para o horário nobre. O agora é o ponto de vista, por exemplo, o Google, o que faz com que o computador seja compilado em uma empresa chamada D?
As outras tarefas que realmente se mostram mais rápidas são, eles revelam uma velocidade de 100 milhões de vezes em relação ao melhor.
Carlos Eduardo Veiga : Quão grande é um computador tão quântico?
Steve Jurvetson : Eles são quase todos do mesmo tamanho, não porque o computador é grande, mas o aparato de resfriamento e a proteção contra o fluxo magnético são altos. Então, pense em um tamanho de geladeira, um pouco maior, como duas geladeiras. O computador atual é apenas um pequeno chip de silício que é tão pequeno quanto qualquer outro chip de silício. É resfriado para literalmente mais que um pedaço mais distante do espaço sideral. Como alguns millikelvin acima do zero absoluto, o que é realmente frio.
Carlos Eduardo Veiga : Então, para uma idéia do que você pode fazer, você poderia fazer o gráfico?
Steve Jurvetson : Certo.
Carlos Eduardo Veiga : E parece que ele progride, em quase zero, um ângulo de 45 graus, não que o seja seja tão importante. Depende do que está nos eixos. Mas você poderia descrever os que os diferentes pontos?
Steve Jurvetson : É uma lei que diz respeito à lei de Rose, com uma espécie de homenagem à lei de Moore, porque é uma lei de verdade chamada por Carver Meade. Não foi o próprio Gordon Moore quem fundou a Lei de Moore, nem a Jordie Rose o fundador da D Wave. A primeira vez em 2002, tendo acabado de ler o livro de David Deutsch, ele produziu um qbit . ELES São chamados de qbits Pará de bits quânticos. Então, vou usar apenas o acrônimo qbit . Ele havia fabricado e testado e caracterizado e enviado para uma fábrica –
Carlos Eduardo Veiga : Agora, o qbit é todo o computador?
Steve Jurvetson : Pense nisso como, por analogia frouxa, como uma matriz de memória. Seria como um array de memória de 1 bit. Mas esse é um array de memória realmente poderoso. Então, quando você vai de um para dois, agora é capaz de explorar todas as possibilidades de dois para o segundo poder, então quatro estados de memória. Se Você figado Três qbits , podera Explorar simultaneamente Oito Possíveis estados de Memória, se figado Quatro, Dezesseis e ASSIM POR Diante. É uma duplicação. Então, à medida que você pede um único qb , aproximadamente, com um aceno de mão, dobrou a potência do seu computador, um modo grosso, na ordem de um fenômeno de dois para o final.
Entao, Se Você Fosse Preço total: Adicionar Um Novo Qbit a Cada ano, O Que ELE Acabou de Dizer, vindo de Onde Veio este Gráfico, ELE APENAS declarou em 2002, eu Acho Que nos vamos dobrar o Número de qbits em hum quântico funcional Computador um each ano em perpetuidade. E então, eu tenho que perguntar isso porque Gordon Moore disse que soa meio parecido? E nós tivemos uma conversa. Não me senti bem convencido, além de ser um processo semi-condutivo. Demora cerca de um ano para digerir a geração anterior.
Por que não poder fazer isso? E com certeza, isso está ligado até hoje. Então, são 16 anos de duplicações. A forma como o gráfico ficou interessante, como na Lei de Moore, que surge do nada. Então, a Lei de Moore, você pôde rastrear as centenas de anos, sem dúvida, que a nossa capacidade de fazer o próximo tipo de dados ficou com um ano cada vez que começamos a computar, já que tínhamos qualquer tipo de ábaco. É tão crescendo como vem crescendo. E a indústria de semicondutores é apenas uma versão moderna disso.
Em virtualmente, a duplicação ocorre em limites em que você pode fazer coisas que poderiam fazer com qualquer computador na Terra.
Então, agora, se você tiver visto a frente, e aqui é um minuto de atraso, uma propósito, apenas uma revelação completa, onde o poder de alguns desses computadores, tem havido um pouco de sobrecarga. Tem havido um pouco de tempo configurado e lido. Tem havido um pouco de barulho e de outras coisas que fizeram o poder dele não – original ainda escala como a curva original. Como aquele ângulo de 45 graus você estava na mente das pessoas. Mas o que representa é – imagine que você precisa ser melhor ou mais cedo para ter mais alguns limites. Mas, um Menos Que algo saia dos Trilhos, em breve, nos Próximos Dois anos, teremos Computadores capazes de executar QUALQUÉR Computador na Terra.
Então, você dá outro par de anos. E executaria todos os computadores que pudessem ser construídos na Terra, mesmo que você usasse toda a matéria da terra para construí-los. E então, é aí que David Deutsch começou a executar o processo, dar-lhe o outro par de anos. You are about the computers them you be used, you you usasse toda a matter of the universe to their availability to construir, there are you use any human human projectar, and you daria the length of the world? Ainda não solucionado esses problemas, e o computador quântico poderia, não devido tempo, em menos de uma hora.
Quando ela explode como celulose. Há lugares onde a natureza é espiada em suas maravilhas. E como cientista ou engenheiro, nós os obtemos, em quase todos os campos de exploração, seja no espaço interno da natureza física ou exterior, nas fronteiras do desconhecido. E aqui está um desses exemplos que apenas abre os olhos para o que pode ser visto em algum lugar onde você vê, e talvez em um experimento. Você pode ter um exemplo de David Deutsch também.
Se você tem duas feiras, duas feiras longas, e você é capaz de seguir, você tem esse padrão de tela, sem o lado seguinte da mesa. E isso sempre foi algo que aprendeu na maior parte da estatística de muitos casos , muita luz e interferindo nos outros por causa dos padrões de interferência. Bem, o que é fascinante é você mostrar um único fôton de cada vez, eles são filmados.
E, se, apenas, calcular, elas, acabam criando um padrão de distribuição como se muitos muitos interagindo. Assim, uma vez que as ondas da luz são como ondas interagem umas com as outras. E é that that cria this standard, that standard of the sequulation of the other side. Mas não há interação quando você é um único fon de cada vez. Não está interagindo com nada além de seu fôton irmão em um universo paralelo. E David Deutsch is such as analogia if a even that doing that. E assim, as duas escolas de pensamento são uma resposta ou eu não quero falar sobre isso.
Carlos Eduardo Veiga : Qual é o histórico de Davi? Ele é –
Steve Jurvetson : Ele é físico.
Carlos Eduardo Veiga : Apenas para certeza.
Steve Jurvetson : Sim, você está muito falando, muito mais do que eu.
Carlos Eduardo Veiga : OK.
Steve Jurvetson : Sim. Ele não é um charlatão.
Carlos Eduardo Veiga : Como você faz sentido, em termos de considerar as implicações? Porque não estamos falando de milhares de anos de distância, potencialmente. Isso está a não acontecer no próximo prazo. Quais são as implicações disso?
Steve Jurvetson : Então, uma chave para responder a essa pergunta é para que esses computadores?
Carlos Eduardo Veiga : Certo.
Steve Jurvetson : E as notícias mais recentes, dependendo do seu ponto de vista, elas são muito mais difíceis de programar, pelo menos historicamente falando. To get passariam between important should no software, in the software, which is algorithm in the computer quântica and make any much useful. You can really member is algaress on the risk factors on 15 days 15 days it is being factor factors in the risk factor 15 on 15 principais fatores são. Se o número para o pequeno, pode ser que nosso trabalho seja aleatoriamente através de uma pesquisa exaustiva ou de algumas [inaudível].
Mas nós realmente não somos uma forma matemática de obter uma resposta. E um computador quântico agora é dar uma resposta, o que acaba quebrando uma parte maior da criptografia. Todas as simetrias matemáticas estao no cerne da criptografia pública. Então, isso é meio preocupante. O que é útil para além de algo que o desejo de estar envolvido nos programas está literalmente também no renascimento da descoberta de software. Então, as coisas realmente voltam ao topo das oportunidades de curto prazo ou química, e aprendizado profundo ou aprendizado de máquina, ambos muito muito interessantes.
A Quântica Quântica está simplesmente com a precisão do que está sendo feito. Acontece, se você usa um computador normal, e tenta resolvendo equações [inaudíveis] e faz o que chamamos de modelo bottom [inaudível] como o que uma molécula de água faz, o que a aspirina faz, como ela se comporta? não pode realmente modelar isso. Apenas acaba computacionalmente. The computational designed to almost near mapeamento of hum for hum. Assim, um computador quântico com a mesma complexidade que o H2O e todos os seus elétrons é o tamanho aproximado do computador que você precisa modelar perfeitamente. Como quando se congela?
Quais [inaudíveis] transições. Todas as imagens são estranhas à água. This is an important to an physical skills, but you does not aprende that an física by causa the matemática. É computacionalmente muito complexo. Mais interessante para mim, melhor – a propósito, eu investi a em química para a química quântica. Essa foi uma razão pela qual fiquei entusiasmada com o fato de que a gente pode projetar drogas mais rapidamente. Vou te dar um exemplo. Vamos Dizer Que rápido Você tem Algum novo vírus H1N1, e Você está em Tentando Descobrir Como eu Posso projetar Uma molécula Que Iria atracar a este vírus em Um Lugar particular.           
Como poderia ser atacar apenas quimicamente, eu poderia matá-lo. Bem, é muito difícil de fazer, muito fácil de afirmar, muito difícil de resolver. Então, você pode testar uma droga, mas você não pode ab initio apenas projetá-lo do zero. E é isso que os que fizeram? Eles aceleram o desenho de drogas. O outro é que tem uma capacidade de integração ampla em aprendizado profundo. E mais falar sobre esse campo mais tarde. Mas, em geral, construindo pequenos cérebros que podem ajudar algo muito rápido. Digamos que seja um reconhecimento de padrões ou um número de imagens para qualquer número de aplicações e faça isso é melhor.
Então, talvez seja, não seja surpresa, o Google tenha sido o principal cliente dos computadores quânticos nos últimos 10 anos, pois eles usam o conhecimento profundo em todos os lugares.
Carlos Eduardo Veiga : Então, vamos, tenho certeza, aprender profundamente. Não pode estar tão confiante. Eu tenho 75 páginas de anotações. A farei o meu melhor para voltar ao aprendizado profundo, pessoal. Ainda não é um profundo conhecimento, com todas as notas que tenho.
Steve Jurvetson : Ou redes neurais. Essa é uma mesma coisa, basicamente.
Você pode voltar a isso, nós podemos.
Carlos Eduardo Veiga : Ótimo. Então, é só pegar o meu misterioso bloco aqui. Mas uma questão que está tangencialmente relacionada, mas que é o que não é físico, claro, é algo que se tornou muito interessante para mim como um não-físico, claro, a minha capacidade de cavar é limitada. Mas eu ouvi isso que eu to fazendo o Radio Lab, eu poderia estar inventando isso, mas um episódio do Radio Lab onde eles falaram sobre alguns dos projetos experimentais e os resultados do uso de lasers para impactar os emaranhados Eu suponho que vir átomos, não que som certo, ou eu não tenho certeza, talvez sub partículas atômicas
Steve Jurvetson : Em alguns casos, eles podem criar o que é chamado de condensado de Bose Einstein com lasers, de certa forma aprisionando a luz e fazendo com que pare e faça as coisas realmente bizarras.
Carlos Eduardo Veiga : Sim. Então, eles estavam olhando para o entrelaçamento através não apenas das distâncias dentro de uma sala, mas –
Steve Jurvetson : Eu acho que eles estão em loop em [inaudível] ou na Europa.
Carlos Eduardo Veiga : Sim, 60, 70, 80 milhas. E assim, comecei a pensar comigo mesmo, novamente, como um amador profissional que não é muito bom em qualquer coisa.
É como esperar um segundo. Se você perguntou a David Deutsch, ele poderia ser uma questão como uma ridícula. Mas se o big bang aconteceu, como muitas pessoas imaginam que aconteceu ou pensam que isso aconteceu, é possível que tudo o que podemos ver, ouvir, sentir, tocar esteja emaranhado? Existe uma possibilidade de que tudo esteja emaranhado? Enfim, essa é uma matéria que penso, mas nunca perguntei a um físico.
Steve Jurvetson : Não tenho certeza. O meu instinto não está a ser tão poderoso que o computador pode ser aproveitado. Mas existe uma possibilidade de primeiro lugar, para que eles não conheçam a experiência que você está enviando, eles possam formar dois núcleos para criar um baixo nível, em forma de anéis opostos de fibra óptica. E então, quando estavam distantes uns dos outros, a quilômetros de distância do outro, observavam e percebiam o outro em resolver seu estado instantaneamente ao mesmo tempo. Então, em outras palavras, essa noção de indeterminação é que você não sabe onde está sua mente?
Mas no momento em que você olha, muda o estado. É realmente uma noção estranha e provocativa da física quântica. E, literalmente, olhamos para um deles, digamos, no campo da esquerda, a miles distance, resolve instantaneamente o outro, como se fosse uma unidade única. E, de fato, você não pode mais se livrar de um evento que é mais rápido do que um momento para resolver essas coisas.
Carlos Eduardo Veiga : Eu vou sair da minha
Steve Jurvetson : Eu acho que o principal Esto lo que fascinou e talvez esperemos que cada ouvinte seja nós que estamos começando a arranjar uma superfície de um entendimento sobre o que é que os fenômenos e aproveitá-los de qualquer coisa útil. Então, normalmente, os exercícios físicos, literalmente, desde o início do campo, têm sido mais teóricos do que experimentais, mais teóricos do que úteis.
E, que você pode fazer a colagem nas margens dos negócios está sempre em cima de nós, quando falamos, digamos, fazer o poder em profundos conhecimentos, se você tiver uma inteligência artificial, em determinada definição, de qualquer tipo, um simples um que joga O que não é um sentido da imagiologia médica? O que é um indivíduo que não é um sentido da imagiologia médica, pode ser uma oportunidade de negócio.
O que pode ser capaz de fazer com que você tenha uma ponta de computação. E no passado, qualquer pessoa poderia comprar um computador e conversar com alguém que tivesse outro computador. Foi uma mercadoria. Eu posso comprar mais alguns computadores. Os principais tipos de trabalho são tão importantes e limitados que só podem ser punidos? Isso é meio que um futuro preocupante, potencialmente.
Carlos Eduardo Veiga : Então, não dedicar muito tempo a um interesse, mas o que você vê como o maior risco existencial ou maior existencial para os humanos, animais, pessoas, coisas na terra?
Steve Jurvetson : Eu acho que é muito importante para humanos, animais e coisas.
Carlos Eduardo Veiga : Vamos falar sobre humanos.
Steve Jurvetson : Sim. Porque é que existem todos os tipos de coisas que podem fazer para os machucar como uma natureza não tem nenhum problema. Vai marchar certo junto. Como não há muitos anos.
Carlos Eduardo Veiga : Como minha audiência de baratas ainda é muito pequena, nós vamos com humanos.
Steve Jurvetson : Eles são criaturas incríveis. Eles vão durar muito. Então, você deve progredir, não está progredindo rápido o suficiente. E nós, como a nossa, nos que nos sentimos mais rápidos e dolorosos que podemos ou não estarmos preparados para lidar.
Assim, por exemplo, podemos estar no meio, eu diria, de uma lacuna entre ricos e pobres, cada vez mais acelerada, que os líderes e os formuladores de políticas não se identificassem com o futuro, como eles Peter Diamandis . As coisas são mais tão baratas, como os que pagam mais, pagam mais . Mas acho que o cultural, em certo sentido, criado para isso não é certo, o que é o que é mais difícil pensar nisso.
Quer ser como, digamos daqui a 10 anos, daqui a 20 anos, iremos fornecer as necessidades mundiais básicas a nível global? Será o capitalismo normal em uma democracia? Isso vai funcionar muito bem para todos? Ou haverá alguns que são terrivelmente deixados para trás? E eu acho que a social media é algo que me preocupa mais e mais, eu acho que, de uma maneira sucinta. Existem outras coisas. Estive envolvido com uma organização sem fins lucrativos em busca de defesa de asteróides. Essa é uma ameaça existencial de outro tipo que é facilmente abordada. Por menos de US $ 400 milhões, você pode tirar esse da mesa. Então, espero que isso aconteça. Pandemia de gripe ou bioterrorismo –
Carlos Eduardo Veiga : Só para fazer uma pausa por um segundo. Então, o pneu da mesa construindo ou destruindo o …
Steve Jurvetson : Não, a chave é apenas detectar-los muito antes de atingirem a Terra. Assim, ao contrário dos filmes Armageddon or Deep Impact, você não pode deixar uma aproximação final para tentar fazer algo sobre isso, pois o quebra-cabeça em pedaços transforma uma bala em uma espingarda. É tarde demais. O que você quer fazer, é o que é tão importante é, pela primeira vez, que os satélites são enviados com os sensores que podem rastrear os objetos a grandes distâncias e rastreá-los.
O ponto de vista computacional, que é o ponto de partida de um evento, modelando o problema do corpo final do próximo ano, 100 anos de órbita de objeto, e ele terá que estar em algum momento, nos próximos 100 anos? Então, é uma coisa computacionalmente complexa que podemos fazer hoje. Então, para colocar um papel satélite em uma órbita próxima a Vênus, olhando para capturar todas as ameaças à Terra, poderíamos fazer hoje com menos orçamento do que alguns museus têm. E, quando você chega a atingir o Terra, digamos que daqui a 50 anos ou daqui a 30 anos, você apenas bate.
Hoje, e todas as suas coisas para o redor do mundo, hoje em dia podem cruzar com a Terra, estão em um lugar totalmente diferente. E nós podemos computationalmente saber, sim, apenas retaguá-lo por um pouquinho, ou acertá-lo um pouquinho, e então, você está feito. Problema resolvido.
Carlos Eduardo Veiga : Uau.
Steve Jurvetson : Mas você precisa de tempo ao lado. Leva para este pequeno esforço acumular um delta de distância que faz a falta de algo tão grande quanto um Terra.
Carlos Eduardo Veiga : Então, interrompi, penso eu, o seu direcionamento para o bioterrorismo.
Steve Jurvetson : Sim. O bioterrorismo me preocupou muito after de 11 de setembro porque eu percebi, olhando para ele, e de investimentos que eu havia feito, que cada vez mais é um número de pessoas, de fato, um indivíduo com digamos uma educação universitária a indústria de armas em massa. Costumava pegar exércitos. Costume take déspotas and fascists the first countries and resources resources.
Carlos Eduardo Veiga : Usando uma edição do gene CRISPR, coisas assim.
Steve Jurvetson : Exatamente. Então, sintetizando variola, armando-a , fazendo algo como injetar e procurar por um gene, o que torna-se incrivelmente mortal e catapora. Os vírus da varíegade afetam todos os organismos que têm um nível de concentração determinado , o processo de desenvolvimento de um vírus de pústula único, então é um meio que é natural de dizer um você que há muitas pessoas nesse planeta. Você precisa afinar o rebanho. Eles podem ser bioengenados como loucos.
This is worryed when, when falei people in various agencies of governated his time modeling and doing simulations of lives in bioterrorism, one size response their, in time, in time, they did not façam this.
Como se fosse um pouco de fé que é uma coisa tão terrível para quem as pessoas iriam parar. E, na época, isso não me dava conforto. E passar o tempo, eu realmente acho que há um elemento de verdade nisso. O terror é um tipo de coisa terrorista que pode fazer com que alguém se entusiasme. Há uma coisa estranha, mesmo dentro do pior, o que coloca nas citações, “piores” partes dos causadores dos problemas sociais, se você quiser, nenhum planeta onde este é um lugar que eles tendem a ir.
Pilotar um avião em um prédio é um vetor mais natural de chamar atenção para sua missão e conseguir que alguém se ofereça como voluntário para o dever, em vez de dizer que vou matar um bando de pessoas inocentes com um agente contagioso. É uma espécie de produto cruzado estranho de ameaças.
Carlos Eduardo Veiga : Como você se convenceu disso?
Steve Jurvetson : Oh, eu não tenho. Eu me preocupo com isso também. Sim. Está na minha lista das três principais preocupações.
Carlos Eduardo Veiga : Quais são os outros?
Steve Jurvetson : Então, desigualdade / agitação, bioterrorismo, qual é o meu outro?       
Ah, a mudança climática, claro. Oh, meu Deus, mudança climática. Então, a coisa sobre mudança climática que me preocupa são as coisas que eu não sabia. Eu vou dar um exemplo. Na semana passada, fiquei sabendo de uma coisa nova que eu realmente não aprendi a me preocupar até a semana passada, que é, de todos os lugares, fora da NASA Aims , o ex-diretor estava me dizendo que eles estavam fazendo esses estudos interessantes tentando descobrir como podemos induzir a hibernação em mamíferos, o que, para viagens interestelares, seria ótimo. Nos filmes, os humanos de alguma forma entram no modo de hibernação em todos os filmes que vemos. E eles estavam fazendo estudos com ratos.
E eles poderiam, na verdade, fazer com que os ratos hibernassem por dois dias, de cada vez, expondo-os a sulfito de hidrogênio. E isso imediatamente me levou a perguntar por que isso é adaptativo? Por que teríamos esse tipo de caminho latente que realmente não parece útil para qualquer coisa que coloque ratos em repouso por dois dias de cada vez, e eles morreriam, se fosse mais do que isso. E aconteceu que, em um dos maiores eventos de extinção, e vou tentar ser mais conciso aqui do que poderia ser, houve uma grande erupção vulcânica. Isso levou a grandes mudanças climáticas. E as calotas polares derretiam. E o efeito estufa.
E os problemas com o derretimento das calotas de gelo não foram os níveis do mar subiram.
Isso afeta apenas Bangladesh e Miami, mas não tira a humanidade, se o nível do mar subir. O que poderia tirar a humanidade é se as correntes oceânicas parassem de funcionar. E parte disso foi impulsionada pela água doce que derrete os pólos. Assim, potencialmente, muito antes de os pólos desaparecerem completamente ou talvez não estarem relacionados com a mudança de temperatura, se o oceano parar de circular, você terá essa zona morta completa onde os organismos dependem da circulação de nutrientes para sobreviver. E, basicamente, bactérias roxas e marrons assumiram o controle. E são essas bactérias sulfito de hidrogênio.
Você teria essas ondas geralmente acopladas a até dois dias em um momento de gases literalmente letais varrendo a paisagem que os sobreviventes aprenderam a hibernar. Então, de uma forma longa, a coisa que mais nos interessa, e talvez uma dica de como podemos induzir a hibernação em mamíferos como humanos, mas também lembramos que tivemos mudanças climáticas muitas vezes neste planeta, e realmente coisas ruins podem acontecer que não têm nada a ver com carbono ou metano ou todas as coisas em que estamos focados. Pode ser o gás sulfito de hidrogênio que nos mata, que é o cheiro podre de ovos.
É uma coisa desagradável.
Carlos Eduardo Veiga : Sobre a questão da agitação social, só porque eu sei que há muitas pessoas ouvindo quem se perguntará isso, o que você vê como as medidas preventivas, se houver, que podem ser tomadas para mitigar esse risco?
Steve Jurvetson : Sim. Então, primeiro, eu estava olhando como se isso fosse uma autocorreção? É auto retificadora ? Existe algo que é um loop de feedback governante natural, um ciclo de feedback negativo que diz que os ricos ficam mais ricos. Existe algo que naturalmente faz com que não continue mais? E, infelizmente, há muitos loops de feedback “positivos”, não no sentido normativo, mas no sentido regulatório, é apenas uma coisa descontrolada, como a mudança climática descontrolada. E é isso que você pode obter – primeiro, todo negócio se torna um negócio de informação ao longo do tempo.
O que quero dizer com isso é que, se a base da concorrência, por que a Empresa A está conquistando a Empresa B, é a maneira como processam as informações? É uma camada de software para seus negócios? Isso eu acho que está se espalhando por todas as partes da indústria, seja a indústria aeroespacial, a indústria automotiva, a agricultura.
Não é oh, ele trabalhou mais. Ele era um artesão em seu campo, é por isso que ele ou ela é um agricultor melhor. É, ele tem melhores scripts genéticos de [inaudível] ou quem quer que seja. E a base da competição na agricultura mudou-se para a tecnologia da informação. Como toda indústria segue esse caminho, essas indústrias vão começar a parecer mais com o que você vê no Google e no Facebook, um vencedor leva todo tipo de dinâmica onde, entre empresas, você tem muito poucos vencedores. E dentro das empresas, você tem muito poucos vencedores. Então, toda escala fractal, é como um vencedor, leva tudo. Há algumas pessoas dentro dessas empresas que armazenam a maior parte da riqueza.
E há algumas empresas que acumulam a maior parte da riqueza em cada setor. Agora, isso é talvez – então, essa tendência é um tanto negativa, e essa tecnologia assume mais e mais, inerva cada vez mais a economia. Subsume ou come o mundo, se você quiser. Eu acho que isso seria um efeito colateral. Um outro efeito colateral que é negativo é que as pessoas às vezes rejeitam a modernidade quando não conseguem acompanhar. Às vezes você se inscreve em um sistema de crenças diferente, não em ciência e matemática, como o vetor de progresso da humanidade.  
É como se eu fosse rejeitar a ciência. Eu vou rejeitar a matemática. E há países inteiros que estão adotando essa postura, o que é assustador porque eles ficarão cada vez mais para trás, talvez, com uma incapacidade de alcançar a modernidade quando e se quiserem. Então, isso me preocupa. O único loop de feedback “negativo” atual, o que impede que a riqueza enlouqueça completamente, é que, felizmente, e acho que talvez compreensível, os empreendedores de tecnologia mais ricos tendem a não viver como astros do rock ou astros do rap em Los Angeles. Eles tendem a devolver.
E uma explicação simples para mim ter visto muitas dessas pessoas antes de ganhar bilhões de dólares e depois disso, se você fez bilhões de dólares em menos de cinco anos, você não tende a atribuir isso ao seu incrível trabalho e inteligência superior. É uma farsa manter a crença de que sou melhor que os outros, por isso sou bilionário. Então, eles retribuem em massa. Atos incríveis de filantropia. E então, neste momento, o governador filantrópico é a única coisa que vejo que é, pelo menos, um positivo que diz que talvez isso realmente permita que pessoas como Gates e outros realizem missões de vários anos, como erradicar a malária ou a poliomielite.
Bem, agora mesmo, poliomielite e a próxima malária, de uma forma que os governos não podem nem aceitar. Você tem projetos que excedem o orçamento e o PIB das nações. Você tem projetos que excedem o tempo de vida de qualquer político. E, felizmente, isso é o que essas pessoas estão escolhendo fazer, em vez de apenas se exibir. E estou muito feliz com isso. E estou tentando viver minha vida assim também. Então, a questão de ir adiante é que há muitos debates sobre renda básica, renda básica universal e experimentos que estão tentando ser financiados para ver se funciona da maneira que as pessoas pensam que pode. Eu acho que poderia haver todo tipo de experimentos em planos de saúde quase corporativos, em geral.
Então, neste momento, a maioria das empresas que tem mais de 1.000 funcionários gerenciará o plano de saúde de seus funcionários. Então, é mais barato do que ir a terceiros. Eu realmente vou pagar por seus cuidados de saúde porque pagando a terceiros , eles estão apenas fazendo dinheiro com isso. E eu tenho massa crítica suficiente com 1.000 funcionários que isso faz sentido. Bem, imagine que comida, abrigo, roupas e cuidados de saúde sejam igualmente baratos. Significa que tudo custa US $ 1,00 por libra no mundo que é uma coisa física.
É aí que estamos indo no ponto final. Todas as coisas físicas devem ter o mesmo custo. Saco de batatas, US $ 1,00 por libra. Saco de batatas fritas, US $ 1,00 por libra. Um carro
Carlos Eduardo Veiga : Por que isso?
Steve Jurvetson : Porque e então, o que você vai pagar é o software, a propriedade intelectual, a coisa que, em certos lugares, pode trancar. Sim, talvez a Ferrari custe mais porque é o design, não os materiais. Mas são apenas métodos de fabricação convergentes, quer você pense nisso como manufatura aditiva ou apenas manufatura tradicional que não é uma mercadoria rara. Você paga por conteúdo intelectual, como entretenimento e software. É nisso que todas as economias futuras serão baseadas. E as coisas físicas são todas iguais.
Carlos Eduardo Veiga : Quais são os meios de fabricação?
Steve Jurvetson : Bem, vamos crescer as coisas, penso eu, cada vez mais no futuro. Acho que vamos crescer com algas e outras coisas, produtos químicos. Então, penso em toneladas métricas de coisas. Produtos químicos líquidos são uma grande parte disso. E obtemos quase tudo isso, mais 90% do petróleo hoje e da economia química da gasolina. Tudo vai mudar para renováveis. E assim, esse tipo de material de fabricação, como o material que entra nos plásticos, que é mais e mais do mundo físico em que estamos. Obviamente, os metais ainda virão, infelizmente, de fontes de metal.
Mas eu acho que mudará para carbono e outros tipos de materiais cada vez mais para material estrutural. Esta é, potencialmente, na nano economia tecnológica / carbono do futuro que construir coisas fora de carbono nano tubo como estruturas e malhas é apenas materiais muito mais leves, eficaz e caminho só eficiente de fazer as coisas. Então, poderíamos olhar para a natureza. Como o fio de seda de uma aranha supera quase qualquer outro material moderno? E há startups que estão construindo seda sintética agora com essas pequenas máquinas nano que reproduzem o que as fiandeiras fazem em uma aranha.
Assim, através – mas voltando a apenas este ponto de desigualdade e o caminho corporativo potencialmente lá, ou poderia ser um equivalente do Corpo da Paz que diz, se você trabalha por X número de anos, você recebe cuidados médicos, em teoria, por um período mais longo de tempo. E por que isso não poderia começar a abranger a forma como algumas empresas já fornecem o almoço de graça? Por que, em certo sentido, não se podia fornecer comida básica, abrigo, roupas e cuidados de saúde de graça?
E a parte da saúde, a propósito, agora é uma grande parte da economia, mas não deveria ser. Acho que estamos também, e isso é algo em que quero investir, vamos encontrar uma maneira de tornar a busca de informações de saúde livre, para que não tenhamos que pagar pelo diagnóstico. E não consigo imaginar um futuro em que saber o que preciso fazer para me tornar saudável seria algo pelo que eu pagaria. O ato real, se envolvesse cirurgia, talvez. As pílulas, todas deveriam ser US $ 1,00 por libra, a coisa física. E esse futuro, penso eu, será incrivelmente propício para mudar uma sociedade para uma sociedade estável onde você não tenha medo da saúde de seus filhos ou de sua capacidade de viver.
Então, você poderia ter quase como um renascimento, onde você busca as coisas que são significativas para você, seja poesia ou ciência ou o que você tem, um trabalho significativo online. As pessoas fazem isso o tempo todo. Nós gastamos uma quantidade ridícula de nosso tempo em coisas que não são pagas, mas são significativas para nós. E isso, penso eu, é cada vez mais o que o mundo será no futuro. Trabalho significativo e contribuições, não um trabalho, no sentido tradicional.
Carlos Eduardo Veiga : Se as pílulas custam US $ 1,00 por libra, como você mantém a capacidade de desenvolver e inovar essas drogas?
É apenas porque o poder computacional se torna tão barato que você tem, então, concorrentes para os atuais operadores, que são, é claro, altamente incentivados a proteger seus –
Steve Jurvetson : Exatamente. É a longo prazo, porque você poderia imaginar qualquer fase atual ou mesmo a longo prazo, se você chama de fase de transição ou é assim que os novos vêm no mercado, você tem que recompensar, claro, esse esforço na medida em que o esforço é ainda tão caro quanto é hoje. Você precisa recuperá-lo. E isso seria uma questão de propriedade intelectual. É quase, novamente, como o software dele. Os fabricantes de genéricos sabem como fabricar o medicamento. É apenas por lei em torno da propriedade intelectual que custa mais.
Assim, a fabricação física ainda será de US $ 1,00 por libra. Agora, a questão é que é precificado como tal? E assim, no meu modelo, você começaria com os genéricos e teria esse enorme canal de distribuição. Se você quiser atingir um bilhão de pessoas, você poderia entrar nesta plataforma para os mais pobres dos pobres e alcançar um bilhão de pessoas em algum tipo de posição de custo razoável para um genérico. Mas eu acho que o custo da descoberta também retornará ao lado da computação e da química quântica, de modo que não precise levar tanto tempo e ser tão caro.
E agora, você tem um sistema regulatório do FDA que é um pouco arcaico, a esse respeito, onde eles ainda não estão bem configurados. E eles estão tentando fazer a transição, mas são lentos nisso, em um mundo onde você tem remédios personalizados e um mundo onde meu remédio é diferente do seu. E, portanto, o conceito de teste clínico realmente muda.
Carlos Eduardo Veiga : Então, estamos conversando na maior parte atual ou vou dizer presente e futuro. Eu quero voltar aos 2.5 anos de graduação. Como isso acontece? Como isso é possível?
Steve Jurvetson : É interessante. Eu tomei isso como um desafio. Quando eu comecei na faculdade, eu estava indo para Stanford e percebi que era caro. E meus pais são imigrantes da Estônia. E eu meio que achei difícil. E nós éramos pessoas de classe média, na época, então eu não recebi ajuda financeira. E eu estava olhando para isso. E eu estava assim, custa muito. Eu apenas senti culpa. Então, eu olhei para as várias regras para a graduação, e parecia um sistema simples de equações. Assim mais isso tem que igualar isso.
Como se eu realmente reduzisse isso a, oh, eu vejo, eles estão apenas tentando tirar quatro anos de instrução de você. Então, onde posso explorar os casos de esquina? E assim, eu entrei com o número máximo de créditos AP. Então, na verdade, isso remonta a minha escola, St. Marks em Dallas, que incrivelmente me preparou para a faculdade. Então, peguei o número máximo de unidades AP que pude. Mas, é claro, as universidades limitam, não surpreendentemente, quanto disso se aplica. Eu também fiz algumas aulas de verão que eu poderia transferir de outra escola. Eles têm um certo número que você poderia fazer. Eu estudei isso em um verão, enquanto eu estava fazendo trabalhos de verão na HPS.
Eu fiz aulas noturnas. Mas, acima de tudo, aprendi um truque com os alunos de graduação. Esta é a resposta chave, na verdade. No momento em que você começa a ser um estudante de graduação, você percebe que você está limitado a algo como nove unidades por trimestre. E isso é meio limitante, se você fizer cinco aulas de unidade, filmar, você pode ter uma aula e meia. Então, o que eles perceberam é que você pode se inscrever em uma turma por menos unidades do que as listadas, mas não mais. Então, a soma dos cheques no algoritmo do computador não foi, você disse que era uma classe de cinco unidades ou diz seis, e são apenas cinco. É isso ou menos. Então, você pode apenas dizer que é uma classe de unidade zero ou uma.
Você acabou de fazer o que quiser. Então, você não está tirando mais de 20 unidades por trimestre, então você encontra esse algoritmo, mas você tem todas as classes de pré-requisitos que você precisava para o próximo. Você tem que mapear isso logo no início. Você tem que começar o primeiro ano para fazer este trabalho. Ah, e eu tive que fazer com que um professor de física me deixasse fazer uma aula e um professor de E duplo contra os pré-requisitos dizendo que eu realmente posso fazer isso. Deixe-me tentar fazer sua aula um ano antes do que deveria, para que eu possa fazer a cadeia de pré- requisitos continuar. Todas essas equações simultâneas você precisa resolver. Mas a inscrição para mais aulas foi a chave.
Havia como um trimestre de inverno, onde eu tirei o equivalente a oito classes, onde normalmente você tomaria uma carga de quatro que tornava isso possível.
Carlos Eduardo Veiga : Então, quando foi, quando aconteceu, quando o orçamento deixou de ser uma preocupação? Porque você então continuou a sua educação.
Steve Jurvetson : certo. Tudo mudou completamente como o modo de mudança total, quando eu comecei o programa de mestrado, e me tornei um assistente de pesquisa porque isso pagava para a escola
Carlos Eduardo Veiga : Ah, isso é na HP?
Steve Jurvetson : Bem, estava funcionando no verão da HP, mas eu comecei um mestrado em engenharia elétrica.
Então, ainda está em Stanford. Eu era assistente de pesquisa do professor Hennessey, que passou a fazer coisas incríveis lá e foi um empreendedor em um determinado momento. E eu mudei de marcha. Eu não queria sair da escola. Passando por 2,5 anos, o problema é uau, eu meio que perdi muita vida social e vida. E assim, eu basicamente, naquele momento, estiquei e tentei ficar o maior tempo que pude.
Carlos Eduardo Veiga : tenho um pagamento de balão de recreação.
Steve Jurvetson : É engraçado como isso muda de repente. Agora quero ficar. Eu não quero sair. E eu encontrei uma maneira de estar nos dormitórios do primeiro ano como estudante de graduação, o que foi incrível. Eu era o coordenador de computadores lá, o que significava que eu mantinha os computadores funcionando e guardava o papel nas impressoras. Mas isso significava que eu poderia ter a vida no dormitório mais uma vez como estudante de graduação. E foi divertido.
Carlos Eduardo Veiga : Então, se olharmos para o seu mestre, e suponho que teria sido – talvez fosse simultâneo ou depois, você poderia nos dizer, o MBA –
Steve Jurvetson : Oh, isso veio depois.
Carlos Eduardo Veiga : Isso veio depois. Então, o MBA, por que você decidiu fazer um MBA?
E você faria de novo, por que ou por que não?
Steve Jurvetson : Muitas pessoas que eu conhecia e conheciam estão fazendo a mesma pergunta. E eu acho que é um desafio que um monte de maior ed está enfrentando, que é é esta uma coisa profissional, é esta – e uma coisa incomum sobre a escola de negócios, é o único programa educacional Eu sei de onde todos vem com experiência anterior de trabalho . Até mesmo a faculdade de direito e a escola de medicina e o que você tem, você simplesmente vai direto da graduação. E assim, tem um tipo muito diferente de sentir dessa maneira. E as pessoas podem perguntar, especialmente quando há algo como um boom pontocom acontecendo nos anos 90, eu quero sair por um par de anos da economia e perder talvez aquela janela, essa oportunidade que pode ser tão madura?
Então, a principal razão pela qual eu fui é a rede realmente expandir e aprender, francamente. Mas a rede veio em primeiro lugar em mente. Para conhecer um monte de pessoas que vêm de todos os tipos de origens diferentes que eu poderia aprender, não só na escola, mas ao longo da minha vida. E um dos sub pontos sobre isso é, por exemplo, questões bem básicas como o que eu quero fazer na minha vida. Eu havia passado da engenharia para a consultoria de gestão, antes da faculdade de administração e pensado bem, pelo que sei hoje, talvez eu queira ir para o marketing de produtos.
Eu pensei que era o que eu queria fazer. Mas eu não sei. Eu não conheço ninguém que tenha feito isso. E bem, se eu for para a escola de administração, não importa onde eu esteja, haverá muitos alunos que fizeram isso no passado e estão procurando fazer algo novo. E assim, você tem todos os consultores tentando deixar a consultoria. E você tem todos os banqueiros tentando deixar eu bancário e aprender algo novo. Que lugar melhor?
Carlos Eduardo Veiga : Especialmente quando seu empregador espera sair está pagando por isso.
Steve Jurvetson : Exatamente. Então, isso é exatamente certo. Na verdade, foi exatamente isso que aconteceu comigo. Eu fui financiado pelo meu antigo empregador. Então, eu tinha esse tipo de rede de segurança. E então, decidi não voltar, tive que pagar todas as minhas mensalidades em um cheque.
Carlos Eduardo Veiga : Sim, eu queria saber como isso funcionou.
Steve Jurvetson : Essa foi uma decisão difícil.
Carlos Eduardo Veiga : Eles não deixam isso ir embora.
Steve Jurvetson : Não, eles não deixam passar. É um empréstimo. E com razão. Eu não esperava pegar uma carona e não voltar. Mas levantou uma barreira para sair. A outra coisa é aprender. Negócios não era o que eu aprendi por si. Eu sabia que haveria algumas aulas sobre negócios que achei que seriam úteis.
Mas eu fiz tanto na Bain que eu já tinha um diploma em pequenos negócios. E eu tive aulas de volta quando eu era estudante de graduação e pós-graduação em contabilidade e finanças. Então, eu já tinha tomado muito, novamente, os cursos básicos. Fiz também parte de cada curso básico da escola de administração e entrei diretamente nas disciplinas eletivas e nas aulas mais interessantes. Mas eu também sabia que era uma oportunidade de ter aulas em outros departamentos, para melhorar a simulação molecular de todas as coisas. E uma das aulas que fiz foi modelar propriedades mecânicas quânticas de materiais.
Você normalmente não faz uma aula assim. E isso realmente tudo aconteceu. Então, fiz o que eu esperava? De certa forma, aconteceu. Eu não sabia que existia capital de risco. Quando cresci no Texas, ouvi o termo. Eu nunca conheci um capitalista de risco. Nunca soube de nada sobre eles, não saberia como chegar a um, sem ideia. Quando eu cresci, não havia internet. Então, eu literalmente não saberia como chegar a um. Eles não estão na lista telefônica. Não há como encontrá-los. Eles realmente não estão colocando outdoors ou publicidade de qualquer maneira. Então, toda a transição do empreendimento ocorreu por causa das pessoas que conheci lá.
E eu aprendi muito.
Carlos Eduardo Veiga : Eu deveria apontar boa localização para isso também.
Steve Jurvetson : Isso é verdade, no meio do Vale do Silício, é verdade, sim. E essa é a única escola que eu apliquei, a propósito. Se você pensa em ir para a escola de negócios, eu não me inscrevi em nenhuma outra escola porque não havia outra escola que tivesse atingido essa meta. Além disso, aprendi muito. E de volta para a rede, quase todos os investimentos que fiz, acho que foi quase o primeiro ano ou dois fora da escola de negócios, e havia muito porque era o meio do boom das pontocom para mim, tinha alguma escola de negócios conexão.
Era, literalmente, os empresários eram da escola de negócios, ou foi enviado para mim por um professor daquela escola de negócios. No primeiro ano, foi assim que comecei tudo que fiz.
Carlos Eduardo Veiga : Então, minha loucura / método geralmente não é cronológica. Então, vamos diminuir um pouco. Que erros você vê, caso contrário, os capitalistas de risco muito inteligentes estão fazendo? Existem padrões? Existem alguns tipos específicos de erros? Pode ser, em termos gerais, investidores.
Steve Jurvetson : Oh meu Deus, toneladas. Por todo o lugar. E para ser justo, vou tentar falar e mencionar, quando cometi esses mesmos erros, de modo algum estou tentando julgar, como se eu soubesse melhor, mas dois que me lembram, um é demais ser perda evitante ou medroso. E eu elaborarei isso em um momento. E então, mas o outro que vem à mente igualmente é que eles acham que encontraram a fórmula para o sucesso. E sim, isso tem – em muitos níveis diferentes em que isso é preocupante. Então, o primeiro, essa noção de ser movido pelo medo. Encontrei-me com tantos investidores que dirão algo como temos uma estratégia para tentar não perder nenhuma empresa, como se estivéssemos nas trincheiras.
Toda empresa terá sucesso. E se você esteve neste jogo por algumas décadas, vai perceber que é apenas uma loucura. Quanto mais cedo você for, maior será sua taxa de mortalidade como uma startup. Então, a maioria irá falhar. Apenas lhes dê tempo. E essa triste realidade levou um tempo para absorver alguns. Mas até que isso aconteça, você será muito tímido em seus investimentos. Então, a maioria dos investidores vê apenas deixar todos os maiores home runs passarem por eles.
Quase toda folha de termo que eu escrevi para uma empresa que acabou sendo um espetacular home run, eu não tinha concorrência, na época da série. Ninguém mais investiria na empresa.
Carlos Eduardo Veiga : Quais foram as razões para não investir?
Steve Jurvetson : É uma loucura. É cedo demais. É um projeto de ciências.
Carlos Eduardo Veiga : sem tração.
Steve Jurvetson : Sim. Não há produto. Então, primeiro, quase tudo que estou fazendo, não há produto, nem cliente ainda. É uma ideia. Está em estágio de protótipo de desenvolvimento, ou ainda não há um protótipo. Ou eles simplesmente não concordam que o mundo vai mudar dessa maneira. Assim, e, em muitos casos, a sabedoria convencional apoiaria seu ponto de vista. Como não vamos investir em nenhuma empresa automotiva porque cada investimento desde Henry Ford falhou como 100% deles. Eles são apenas atropelamentos espalhados pela estrada. E, a propósito, muitas, muitas start-ups financiou mais de US $ 10 milhões.
Então, décadas atrás, isso é muito dinheiro, no setor automotivo, e todos falharam. Muitos em baterias, muitos em solar, apenas pontuam. Talvez centenas de empresas tenham falhado.
Então, quando você, digamos, perdeu quatro vezes seguidas, você simplesmente desiste da categoria. Então, às vezes, é o investidor grisalho com mais experiência que é como todo o setor, eu só vou ficar longe disso porque eu tenho muitos tecidos de cicatriz lá. Mas não é realmente disso que estou falando. Estou falando de nova entrada para o negócio de risco, as pessoas que você pensaria que seria necessário uma estratégia de diferenciar -me dos meus pares, tendo uma estratégia básica, digamos, para dizer por que um empresário quer trabalhar comigo contra todos as outras empresas. E se estiver bem, estou investindo no setor quente.
Escolha o que for du jour. Consumer internet ou social this ou block chain isso. É como se fosse a coisa quente. Sim, mas também há outras 100 pessoas que têm exatamente a mesma ideia que você acabou de fazer. É a coisa quente. Por que você é diferente? E não há resposta. Então, essa falta de pensamento estratégico e também a falta de pensamento de uma estratégia de longo prazo. Como tudo bem, o que você está fazendo hoje, isso vai funcionar daqui a 10 anos, seja qual for a estratégia? E eu não ouço estratégia de ninguém. Como tudo bem, aqui está como eu vou me destacar ao longo de um período de tempo prolongado. Aqui está como eu vou – e isso pode ser coisas simples.
Eu vou ter um nicho. Eu só farei XYZ, e serei conhecida pelo meu nicho ou minha especialidade.
Carlos Eduardo Veiga : O que funcionou para você, nos primeiros dias, quando você estava apenas começando?
Steve Jurvetson : Primeiro, foi um golpe de sorte, que é o boom das pontocom, como agora chamamos, estava apenas começando a acontecer. E eu estava pronto para isso e mente aberta o suficiente. Então, eu não tinha o tecido da cicatriz, que é, a propósito, o tecido da cicatriz para os investidores tradicionais era, se você investisse em qualquer coisa, era como entretenimento ou mídia ou software de encolhimento, como eles chamavam, que é baixo software com preço para os consumidores. Esse seria o segmento de software de consumo. Isso foi apenas um lugar horrível, jogos, história de negócios. Ainda é um segmento horrível. É fazer coisas de ponto de preço de consumidor não internet.
É uma zona de morte. Então, eles achavam que a internet era isso. Eles não perceberam que é um modelo de negócios totalmente diferente. O que sabemos agora sobre computação em nuvem, sobre serviços de assinatura, sobre marketing viral, seu potencial, nada disso era conhecido no começo. E se você colocá-lo em um balde anterior, seriam aqueles setores defeituosos. Então, incrivelmente, uma das maiores oportunidades de investimento que a indústria de empreendimentos já viu foi em grande parte evitada pela maioria das firmas de capital de risco.
E quando comecei em 1995, fizemos cerca de um terço de todo o investimento na Internet. Todo o setor de empreendimentos. E isso mudou rapidamente em 96 e 97. E quando a Netscape teve seu IPO, boom, tudo mudou porque, agora, havia um exemplo de um vencedor. Esse padrão virá novamente no investimento espacial e tudo mais. Assim que você ganha um único ganhador, o fenômeno das ovelhas e a mentalidade do rebanho começam. Então, você tem dezenas de pessoas investindo em um setor, depois que teve sua primeira vitória. Então, para sua pergunta, estar sob a tutela de Tim Draper para dizer, vamos tentar pensar grande.
Dou crédito a ele por ser meu mentor na indústria para dizer que não vamos pensar nisso da mesma forma que os banqueiros. Não tenhamos medo. Vamos perguntar ao empreendedor como eles estão subestimando seu tamanho de mercado. Pensar o quanto maior essa oportunidade pode ser do que até mesmo as pessoas que a estão imaginando. E esse é um experimento mental que eu geralmente gosto de passar . E haverá momentos em que, ocasionalmente, não frequentemente, onde eu estarei, uau, você está subestimando suas oportunidades.
Normalmente, um empreendedor está tentando vender, na medida do possível, para prever o maior mercado possível endereçável para pensar bem, Fase 1 do meu negócio, eu faço isso. E Fase 2, eu domino o mundo de alguma forma. E então, para tentar realmente empurrá-los ainda mais, e depois, querer investir neles, é um adjunto interessante porque, então, você está na mesma página. Então, eu credito a Tim Draper. Eu credito a internet. E, o mais importante, é que havia uma regra simples que comecei a implementar e não me lembro de quando começou. Parecia a coisa natural a fazer em torno do investimento inicial.
Então, quando eu pensei sobre isso, eu estava tipo, tudo bem, a maioria das coisas falha. Se eles ganham, eles precisam ser enormes. OK. Eu chequei. Eles deveriam mudar o mundo. Eles devem ser perturbadores. Essas são palavras que as pessoas usam. Bem, como eu saberia se algo realmente é grande e perturbador? Bem, todo empreendedor afirma isso. Pode estar fazendo uma coisa de processamento de pagamento por trás em qualquer sistema de folha de pagamento. É como se nós mudássemos o mundo da folha de pagamento. OK. O que realmente vai fazer uma enorme oportunidade é me parecer que A) eles estão descrevendo um enorme mercado.
Mas B) aqui está o assassino, ninguém mais fez isso antes. E assim, a regra simples que usei durante toda a minha carreira investindo é que quero investir em coisas que são diferentes de tudo que já vi antes. E há todos os tipos de [inaudível] que saem disso. A primeira é, sim, você está investindo em algumas coisas incomuns, como D Wave, em 2002. Não havia outras startups de computador quântico, zero, no planeta Terra. Não havia uma única empresa alegando construir computadores quânticos, grandes ou pequenos. Na verdade, por cinco anos depois também. Então, esse é o mais extremo. Talvez por boas razões, ninguém estava fazendo isso na época.
Quando o Hotmail veio pela primeira vez, não havia nada parecido com o que vimos. Quando eu investi pela primeira vez no Skype, não havia nada parecido. A maneira que ele fez peer to peer voice over IP. E, da mesma forma, com veículos elétricos e Tesla. E eu posso entender por que aquele talvez seja o caso mais esquisito de espera, há muitas startups de carros elétricos. Por que isso é especial? Nós podemos falar sobre isso. Mas, certamente, o Espaço X também se qualificaria. E são as ideias exclusivas, no momento, no domínio de inicialização . E, mas o benefício da minha carreira foi me perpetuamente, em busca da próxima grande onda tecnológica.
Então, quando o boom das pontocom estava chegando ao ponto febril, eu não era inteligente o suficiente.
Eu não era inteligente o suficiente para prever um acidente, e eu sei que não era porque eu estava contribuindo em escritos e outras coisas, na época, dizendo, oh, é apenas o boom está apenas começando. Vai subir, subir, subir, certo. Eu acredito que porque eu só queria que isso continuasse e não tivéssemos uma correção. Mas, por outro lado, não encontrei nada de único. Eu vi quatro planos de negócios para vender meia-calça na web. Bem, vamos fazer [inaudível]. Como três outros como realmente? Quatro planos de negócios para vender meia-calça ou apenas bolas.com? Eu sou como –
Carlos Eduardo Veiga : O que fazem as bolas?
Steve Jurvetson : Just Balls, arriscado, apenas vende bolas. O nome foi incrível. Nós temos justballs.com. O que você vende? Bolas. Você quer um morcego? Não. Você quer uma luva? Não. Nós temos bolas. Bolas de todos os tipos, pequenas bolas, grandes bolas, bolas de golfe, bolas de tênis.
Carlos Eduardo Veiga : Espere um segundo. Você era um fundador?
Steve Jurvetson : Não.
Carlos Eduardo Veiga : Ok, apenas certificando-se.
Steve Jurvetson : Mas isso mostra o quão absurdo isso é dizer que a economia e a internet mudam tudo. Vamos dividir a economia de maneiras estranhas que não foram divididas antes e fazer disso um negócio. Então, foi quando eu soube que isso é loucura e comecei a investir em tecnologia innano        
Total de turno de campo à esquerda. E há uma razão pela qual eu escolhi esse setor em particular, mas o ponto importante é que eu não continuei investindo nas empresas de internet muito tempo depois do auge, não porque eu era inteligente quando a correção viria, mas era porque elas não eram único mais. É como toda idéia de marketing viral, na época, que eu encontrei, veio. Agora, para o meu – então, evitei muita dor. Se você adicionar cada internet – lembre-se, nós fizemos muitos deles? Se você somar todas as empresas de internet que investimos nesse dinheiro perdido, some-as todas, foi menos do que uma única transação perdida de outras empresas.
Como buy.com perdeu mais dinheiro do que tudo que nós fizemos juntos porque nós não carregamos o barco, meio que bebemos nosso próprio Kool Aid muito fundo em qualquer um deles. E cada um deles era único. Então, não havia esse risco no setor. Então, você obtém diversificação de graça. Por definição, você é diversificado em seu portfólio. E eu tenho, ao longo da minha carreira, sempre procurando algo novo sabendo que vou ter que ir para um novo setor. Não estou dizendo que vou passar minha vida inteira como investidor de semicondutores ou como investidor de software de consumo, porque isso é tão limitador. Isso pode ter uma boa corrida de 10 anos.    
Mas se você não está continuamente aprendendo algo novo nas bordas, girando das margens do que você já sabe para algo um pouco diferente, você vai se tornar obsoleto.
Carlos Eduardo Veiga : Por que você escolheu a nano tecnologia?
Steve Jurvetson : Isso foi um pequeno erro. Mas foi um erro em retrospecto. Mas a única coisa que eu senti que diferencialmente sabia melhor do que os outros, estava remetendo a – o que, felizmente, não foi há muitos anos que eu estava estudando algumas tecnologias realmente difíceis, como modelagem molecular e design de chips. Eu fiz alguns design de chips na Hewlett Packard. Então, eu tive o suficiente, como eu olhei para o cenário de risco, o conhecimento diferencial lá para dizer bem, há algo que eu poderia ouvir que não é a internet, porque a internet, qualquer um poderia fazer, neste momento. E os investidores anjos estão chegando.
E cada banqueiro ou consultor está inundando. É como se a paisagem estivesse cheia de capital e pessoas investindo nesse setor. Bem, não há nada acontecendo em nano tech. Eu estava explorando no Forsythe Institute e em uma série de outros tipos de think tanks como conferências que o potencial radical que isso tinha para revolucionar um monte de coisas. E a única parte que penso ser indicativa do que está por vir mais tarde na minha carreira, não foi realmente, de forma alguma, uma indústria.      
Não é um setor. Não descreve uma empresa. Não existe uma empresa de nanotecnologia , a menos que você esteja construindo ferramentas para atender a indústria de maneira estranha, talvez fabricando equipamentos, mas não em setores atraentes. Era mais um conjunto de capacidades científicas e tecnológicas que se estenderiam por muitas indústrias. Então, até hoje, haverá empresas com as quais nos reuniremos e coisas que eram únicas daquela época se apresentarão como o valor da simulação em qualquer sistema molecular. Assim como sua simulação é boa em qualquer coisa física que você esteja construindo, em geral. Essas perguntas são questões de processo.
Como você faz inovação? Como você faz empreendedorismo? Isso leva a cabo. Mas essa tecnologia de plataforma, que me permite dizer o que quero dizer com isso. A nanotecnologia era como uma plataforma aplicada em [inaudível] novas formas de fazer ciência material, se você quiser. Então, há todo esse campo da biologia sintética. Se você pode manipular DNA com CRISPR ou outras tecnologias, quais são as coisas que você pode fazer com essa capacidade?
E é muito amplo. Não é só saúde e comida. E, mais recentemente, aprendizado profundo, redes neurais, o que poderíamos descrever como IA estreita. Todo esse campo é amplamente aplicável. Eu acho que toda empresa vai usá-lo eventualmente. Então, novamente, podemos chegar a isso mais tarde. Mas isso é como uma plataforma que não é – com certeza, hoje existem algumas empresas de “aprendizado de máquina ”. Tudo o que eles fazem é coisas relacionadas ao aprendizado de máquina. Mas muito mais interessante é todas as indústrias que serão alteradas pelo uso de aprendizado de máquina, as indústrias verticais. E assim, para colocar um limite nisso, nano tech, se você olhar para trás hoje, não, não há nenhuma indústria de nano tecnologia.
Seria como dizer que é a indústria de dinâmica térmica. Bem, merda, não há um, mas há um tipo de coisa. Termodinâmica como conceito, houve um tempo em que, na verdade, as empresas se intitulavam Thermo Lectron e Thermetics . Há todos esses que agora estão incluídos no tecido da ciência e da engenharia. Então, como nerd, sempre fui fascinado. Há mudanças de sementes em, basicamente, como fazemos ciência e engenharia? Talvez seja a maneira mais simples de dizer isso.
E eu acho que hoje, o aprendizado profundo é o melhor exemplo disso. É uma maneira fundamentalmente diferente de fazer engenharia.
Carlos Eduardo Veiga : Diga isso mais uma vez, a última parte.
Steve Jurvetson : Então, eu acho que aprendizado profundo ou deixe-me chamar de aprendizado de máquina, em geral, porque há um monte de sub-ramos disso. É tudo, desde o design generativo até o tipo de mesa automática, o CAD [inaudível]. Está estudando [inaudível] como Steve Wolfram faz. É programa genético –
Carlos Eduardo Veiga : o que são [inaudível]?
Steve Jurvetson : Estes são simples, pouco construto matemático que apenas diz, se você vai desenhar – oh, meu Deus. Você provavelmente vai querer editá-lo fora da coisa final, porque pode não se relacionar com nada além de criar este livro, um novo tipo de ciência, e realmente uma série de epifanias de Wolfram e outros que o mundo é realmente interessante quando você olha para algoritmos iterativos aplicados milhões e bilhões de vezes. Então, [inaudível] é só imaginar que você começou com um ou dois pontos aleatórios.
Carlos Eduardo Veiga : Automata como autômato, mas com –
Steve Jurvetson : Sim. E isso meio que revela. Então, você tem esse pequeno, simples, quase como um virador que diz que eu vou da esquerda para a direita e olho para os pontos acima de mim. E se o ponto acima de mim – eu olharei os três pontos acima de mim.
Um diretamente acima de mim, à esquerda e à direita. E com base em todas as possibilidades desses três pontos, que são duas a terceira possibilidades de potência, eu terei um ponto ou não um ponto aqui. E assim, você pensaria que uma regra tão simples que apenas diz olhe para os três pontos, e há literalmente apenas dezesseis possíveis condições que eu poderia estar vendo lá em cima. Eu vou ter outro – eu vou fazer alguma coisa. E, na maioria dos casos, é muito chato. É como se a coisa toda fosse preta ou tivesse um bom padrão de triângulos. Mas, em alguns casos, como na Regra 31, ela desdobra essa incrível complexidade que não está se repetindo.
E não há nenhuma maneira de saltar para digamos que o 40 º ou o 50 º ou 100 º camada deste desdobramento. Você tem que executar o experimento. E a razão pela qual eu acho isso tão filosoficamente interessante é que isso é a mesma coisa na evolução. É a mesma coisa em redes neurais. É a mesma coisa em todas essas novas modalidades de engenharia, onde você não pode matematicamente obter um atalho para a resposta. Você realmente tem que apenas executar este pequeno algoritmo de novo e de novo e de novo.
Então, você não pode, por exemplo, reverter a evolução. Você não consegue descobrir de onde viemos de maneira direta. Está meio perdido. Você pode executar a fita para frente, mas não pode executá-la de trás para frente. Você não pode fazer um atalho matemático através dele. E então, um exemplo do porquê este é um experimento de pensamento é importante, sempre que você estiver desenvolvendo essas redes neurais, sempre que você estiver treinando esses pequenos AIs, e eu acho que esse é o caminho para IA, em geral, então é importante , é assim que funciona. Você não pode entender a coisa que você fez, nem você pode prever, enquanto você treina mais e mais, o que você vai conseguir.
Há um pouco de descoberta, emergência, se você quiser. É como criar um adolescente ou ser pai e mãe mais do que programação. Você pode aprender sobre o processo de criação como se eu soubesse como fazer um adolescente, mas não posso dizer exatamente como tudo funciona. E eu certamente não posso ir lá depois que eu terminar e puxar alguns neurônios para torná-los mais espertos ou francófonos ou o que for. É como se fosse um artefato realmente estranho que funciona realmente com força. Mas não é design proposital. Não faz o que eu digo para fazer exatamente. Pode aprender a fazer o que eu treino, mas com alguns casos extremos.
Está um pouco fora de controle. E é isso que eu acho que as IAs do futuro serão. Então, eu posso voltar a ele se você quiser falar sobre IA e aprendizado profundo. Mas eu apenas – você perguntou sobre [inaudível], e o aprendizado do processo – a questão que você começou foi a engenharia, certo?
Carlos Eduardo Veiga : sim.
Steve Jurvetson : Então, o que eu queria dizer é que o aprendizado profundo / inteligência de máquina é o maior avanço em como podemos fazer engenharia. Então, especificamente, engenharia desde o próprio método científico. Então, quando a engenharia pode ter sido aleatória, como eu acho que a astrologia é verdade ou eu acho que isso é verdade. E então, você tem o método científico. Você libera o método de composição de conhecimento ao longo do tempo. Essa é uma maneira diferente de, de certo modo, desenvolver soluções para problemas em vez de projetá-los propositadamente. Você pode construir coisas que excedam o entendimento humano. Estamos fazendo isso em todo lugar em engenharia molecular, em design de software, em vários campos.
Em muitos casos, chegamos ao limite do que um ser humano, qualquer ser humano ou mesmo grupo de humanos pode unir suas cabeças e projetar. E agora, podemos ultrapassar isso e construir coisas além de nossa própria compreensão, o que é muito poderoso.
Carlos Eduardo Veiga : sim. Você poderia definir – apenas revisitar, você pode já ter feito isso indiretamente, mas o aprendizado profundo e as redes neurais? Eu acho que tenho uma espécie de sinal de igual aproximado aqui. Não tenho certeza se eles são iguais.
Steve Jurvetson : Sim. Eles são sinônimos. Nos anos 80, eles eram chamados de redes neurais e aprendizado profundo. Há uma razão pela qual a palavra profunda veio. Bem, primeiro, você quer um novo nome. quando algo veio e foi embora há algumas décadas, porque estudei redes neurais nos anos 80, você tem que dar um novo apelido. Mas há um motivo. No fundo, no sentido de mais camadas. Então, o que eles têm em comum? E, de fato, redes neurais, penso eu, poderiam ser um termo mais genérico para tudo isso. É inspirado pelo cérebro. É uma maneira de simular um cérebro como subconjunto. Então, agora todo o cérebro.
Mas imagine que você deveria pegar um pedacinho do seu cérebro, uma coluna cortical ou alguma área e dizer o que realmente está acontecendo. Bem, você tem células que se conectam a um monte de outras. E nosso cérebro é imensamente um fã entre mil ou dez mil conexões de cada um. Então, um grande fã para fora. Cada célula se conecta a vários outros. E quando alguém atira, meio que desce o dendrito, e a pequena sinapse dispara, e desencadeia outra.
Todos nós temos algum senso vago de neurônios em nosso cérebro, e eles estão conectados juntos, e eles disparam juntos. Então, se você quiser simular um desses de uma maneira muito simplista, de uma maneira que você imagina os programadores nos anos 80, e eles tinham computadores bem pouco poderosos. Bem, como você pode fazer um computador como o cérebro? Bem, não precisamos de toda essa complexidade. Não precisamos de todos os detalhes dos canais iônicos e sinapses e de todos os produtos químicos neuro- transmissores que são um artefato de nossa biologia. Qual é a essência do que está acontecendo aqui? E a essência é algo ativada.
Ele dispara. Está conectado em rede a alguns outros. E se houver insumos suficientes que estão disparando além de um limiar, então, o neurônio a jusante também irá disparar. Então, a idéia simples é, para recapitular, os neurônios disparam. Eles estão conectados a outros. Você soma todas as suas entradas. Tudo está conectado na entrada, há milhares de entradas. E se cruzar algum limiar, você dispara. É isso aí. e , em seguida, você apenas sobre camadas destes. E assim, o aprendizado profundo está tendo mais e mais dessas camadas. Em vez de uma ou duas ou três camadas, tendo pontuações dessas camadas.
E uma variedade de outros avanços algorítmicos. Mas, na verdade, o maior avanço foi o fato de termos muitos dados hoje em dia que não tivemos nos anos 80 da internet, do ” turk mecânico” , o nome dele, de todos os tipos de conjuntos de dados para treinar. Se você quisesse fotos de gatos com o rótulo que é um gato, isso é um cachorro, isso é óbvio hoje em dia. Nós tomamos isso por garantido. Claro, você quer um milhão desses, você quer um bilhão? Quantas fotos de gatos você quer? Nos anos 80, boa sorte. Você poderia passar toda a sua carreira tentando obter um bom conjunto de dados para treinar redes digitais. Além disso, não tínhamos câmeras digitais.
É uma loucura, se você pensar em quão pouco dados nós tivemos nos anos 80. OK. Então, os dados são os primeiros. O outro é GPUs da Nvidia . Eles começaram cerca de 10 anos atrás, como um projeto paralelo na computação científica realizando –
Carlos Eduardo Veiga : GPUs?
Steve Jurvetson : Unidades de processamento gráfico. Assim, qualquer jogador seria como eu quero o mais recente para jogar meus jogos de vídeo para fazer todas essas renderizações de polígonos descarregados de seu chip de computação principal, o chip Intel, geralmente, ao lado do que costumava ser um processador periférico ou co- processador, uma reflexão tardia, se você quiser, que apenas os jogadores se importavam. Se você fosse um usuário de computação empresarial, nos velhos tempos, nos anos 90, não se importava com sua GPU.
A única coisa com a qual você se importava era com sua CPU, o que computava sua planilha do Excel ou qualquer outra coisa, seu banco de dados. Mas o pessoal da GPU estava impulsionando todo um tipo diferente de matemática computacional, o que era muita matemática. Muitos polígonos. Quanto mais polígonos, mais tipo de resolução você tem no seu jogo. E assim, de uma forma muito interessante, com uma função objetivo diferente, não fazer um programa que um humano escreveu mais e mais rápido, mas pegue a mesma matemática simples, basicamente, acabou por ser o que se chama de matriz multiplicar e adicionar. Multiplique um monte de números e some-os.
Multiplique, adicione-os. É como aquela operação matemática core, o mais que você poderia fazer, o melhor seus gráficos eram. E assim, eles tinham um incentivo econômico para realmente empurrar o envelope onde, se você perguntasse, nos anos 80 ou 90, para que mais isso poderia ser usado, a resposta não era nada. Isso só faz gráficos. É totalmente otimizado para renderizar gráficos. Mas em algum lugar ao longo do caminho, as pessoas perceberam, espere um segundo, há outras áreas no mundo da computação científica, e com isso, digamos, modelando o clima, modelando explosões nucleares ocorrem em laboratórios do governo onde eles são como nós muito dessa matriz multiplicando e adicionando também.
Podemos tentar ver se podemos usá-lo? E assim, foi como o projeto de obras skunk. A gerência não tinha recursos contra isso. Eu sabia, na verdade, que um dos quatro primeiros clientes trabalhando nessa área de RND de todas as coisas para modelar como os neurônios disparam cientificamente.
Carlos Eduardo Veiga : para modelar?
Steve Jurvetson : Para modelar como um neurônio na verdade – a biologia real de um neurônio até o máximo de detalhes possível. Uma empresa chamada Evolved Machines. E eles estavam usando GPUs. E eu me lembro de anos atrás dizendo que você acabou de comprar, por US $ 2.000,00, na loja local de eletrônicos Frye, você acabou de comprar mais energia do que qualquer super computador de apenas dois anos atrás por US $ 2.000,00 por causa desse domínio. Então, este incrível recurso de computador foi empurrado para os limites dos jogos. E eu penso quase poeticamente, quando você pensa em renderizar mundos tridimensionais e torná-los realistas, você está fazendo algo que nosso cérebro faz primorosamente bem.
Temos uma avalanche de informações sobre nossa retina e nosso córtex. E nós escalamos isso para o reconhecimento de imagens, construindo ali seu rosto, a simetria ou seus olhos.
E assim como uma rede neural, quando você as treina, recapitula nossa biologia. Ele constrói detector de borda e, em seguida, detectores de simetria e, em seguida, olho / cara coisas porque você pode sondar o que foi construído um pouco e ter uma noção de oh, meu Deus, apenas recapitulou o córtex sensorial em um sistema artificial. É quando o –
Carlos Eduardo Veiga : significado recapitulado efetivamente –
Steve Jurvetson : Recriado do zero. É um análogo porque você está apenas treinando como um bebê. Nasce, abre os olhos, começa a aprender. Essa é a mesma coisa geral que tenho com essas redes neurais. O fato de ter camadas parecidas em seu sistema visual, como os nossos bebês fazem, é apenas quando pessoas como eu são como oh, meu Deus, isso é incrível. Então, voltando à coisa da GPU, o que eu acho é poético é que algo que, em certo sentido, deve ser o mais realista possível para o nosso sistema de visão, tem o tipo de sistemas computacionais que precisamos para, de fato, fazer sistemas de visão. vamos reconhecer gatos na internet, ou vamos reconhecer o câncer em um slide de patologia.
Essas construções gerais ocorrem porque o nosso cérebro evoluiu para fazer a redução de dados e reconhecimento de padrões no mundo de uma forma que é ideal para o que fazemos, de modo que quando construímos redes neurais, em que elas são realmente boas?
Todas as mesmas coisas. E assim, todas as aplicações hoje estão no processamento da fala, processamento visual, que é a coisa simples, a borda do nosso córtex, e então, naturalmente, ele vai começar a se mover em sistemas emocionais e no lobo frontal e no resto do nosso sistemas corticais. E é por isso que acho que é o caminho óbvio para a IA no sentido mais amplo.
Carlos Eduardo Veiga : Tantas perguntas. Eu amo essa história ou essa história / explicação por várias razões. Uma é como deve ser cuidadoso ao dispensar certos campos. Ou até mesmo se eles parecem triviais ou serem uma perda de tempo, como jogos. Se você observar o subproduto dos incentivos que impulsionaram isso e, em seguida, os usos off-label das GPUs são GPUs, estou enganado ao pensar que eles também têm um papel na mineração com criptomoedas ?
Steve Jurvetson : Oh, absolutamente. Então, essa é uma tarefa muito computacionalmente intensa. E assim, mudou definitivamente de CPUs para GPUs, mas depois foi ainda mais longe. Então, foi para esses gateways programáveis ​​em campo e, em seguida, para chips personalizados projetados a partir do zero. Meio que rapidamente desceu esse caminho. E os chips de aprendizagem profunda também serão. Esse foi um dos meus temas de investimento nos últimos três anos é que o aprendizado profundo está fazendo exatamente o mesmo que os chips personalizados.
Carlos Eduardo Veiga : Então, você mencionou algo muito mais cedo –
Steve Jurvetson : Ah, uma última coisa sobre isso. A Nvidia resumiu algo incrível, e também o Google fez um trabalho. A maioria do código no Google agora é construído por um computador e não por um ser humano, porque essa é uma maneira estranha de resumir isso é quando você treina uma rede neural, você não está codificando se, então, mais. Você está configurando a mesma coisa que você configura toda vez. É um conjunto de habilidades muito [inaudível] , a propósito. E você o treina, e o computador está gerando seu próprio executável, no final do dia. A maioria da programação é assim agora por um fator de 10.
Carlos Eduardo Veiga : Isso é tão selvagem.
Steve Jurvetson : E todos os produtos que o Google incorpora da pesquisa até o nome, é a principal coisa tecnológica que se estende em todos os produtos do Google.
Carlos Eduardo Veiga Petrobras : Então, você está tão animado com a ciência, pela engenharia. Você mencionou o gerente de produto um tempo atrás. E você, de fato, fez isso por um período de tempo, certo?
Steve Jurvetson : Empregos de verão, sim.
Carlos Eduardo Veiga : O que eu observei, nem sempre, mas muitas vezes, pelo menos quando eu morava no Vale do Silício, certamente, muitos engenheiros têm uma severa distensão, ou pelo menos um desgosto, por todas as coisas – a maioria das coisas relacionadas a marketing .
Steve Jurvetson : certo. Eu lembro disso na HP, sim.
Carlos Eduardo Veiga : É apenas um monte de mão acenando.
Steve Jurvetson : Sim. Em muitos níveis.
Carlos Eduardo Veiga : Então, por que você, com o histórico que tem, focou sua visão no gerenciamento de produtos?
Steve Jurvetson : Sim. Então, lembro exatamente como isso aconteceu. Eu estava na Hewlett Packard –
Carlos Eduardo Veiga : Espere, estou conseguindo isso certo?
Steve Jurvetson : Sim. Marketing de produto, gerenciamento de produto, diferente –
Dadado Veiga Petrobras: marketing de produto. Essa é realmente a palavra que eu estava procurando, desculpe.      
Steve Jurvetson : E empresas diferentes usam os termos de maneira diferente. Mas eu estava aberto para ambos. Em alguns casos, é mais rico em engenharia. Em outros casos, é o que você tem . Então, quando eu estava na HP, estava fazendo design de chip. E o marketing estava em um prédio diferente, como costuma acontecer. E eu, basicamente, estava ficando frustrado, apesar de não estar lá por muito tempo, no que eu vi ao meu redor, pelo menos na HP, que era uma promoção de dentro da cultura. Mais de 20 anos, você se tornará um gerente de engenharia. E é como a maioria das pessoas eram lifers, como nós as chamamos. E isso pareceu meio longo. Eu era como eu realmente quero dedicar o resto da minha vida a essa carreira?
E então, eu era como eu poderia acelerar isso? E foi aí que surgiu a primeira ideia. De alguma forma entrei em marketing e parecia que o chefe tinha mais do que apenas um domínio funcional restrito. Talvez eu devesse ter alguma experiência lá, e então, eu seria mais um gerente de engenharia se pudesse saber apenas mais do que minha área restrita de engenharia. Eu pensei que ser um gerente de engenharia era o objetivo final e aprender um pouco sobre marketing e marketing de produto, porque conta o mistério. Como todas essas decisões parecem impactar nossos ciclos de desenvolvimento de produtos e produtos sendo cancelados, coisas que estão tendo sucesso ou estão falhando no mercado?
Isso pareceu importante em torno do que eu estava fazendo e não apenas fiz uma descoberta. Então, eu acho que você poderia dizer que eu não era um cientista na minha profissão , oh, estou apenas fazendo isso para aprender a melhor maneira de fazer alguma coisa. Eu estava fazendo engenharia de ponta a ponta, o que é que eu quero ter um impacto. Eu não quero projetar um widget que vai ficar em uma sala e nunca me acostumar só porque eu gosto de projetar widgets. É como se eu realmente adorasse ter algo significativo no mundo. E é por isso que pensei nisso. E, sim, havia uma grande distância para o marketing entre os engenheiros com quem trabalhei.
E eu finalmente tive uma chance – porque eu queria trabalhar com Steve Jobs também, então eu tive a chance de trabalhar na Apple e o software foi chamado Next é quando eles estavam saindo do negócio de hardware para o software apenas. Então, mas em seguida , como foi chamado. E isso não era para mim também. Eu simplesmente não fiz – algo que simplesmente não clicou – eu acho que pode ter sido meu curto período de atenção e meu interesse em diversas coisas que se agarram a qualquer coisa e me comprometem a fazê-lo por cinco anos parecia um anátema para o meu curso .
É por isso que deixei o programa de doutorado depois de dois trimestres. Eu sou como se eu não fosse escrever uma tese. Isso é como passar quatro anos em uma área pequena e estreita de redes neurais realmente teria sido a minha área de tese, especificamente redes neurais aplicadas ao processamento paralelo em computadores era o que eu estava começando. Eu ficaria fascinado por isso, mas teria sido 20 anos cedo demais. De qualquer forma, a mesma coisa em qualquer trabalho operacional. É como se eu fosse trabalhar de um lado para o outro , do jeito que algumas pessoas fazem com esse problema, ou eu teria que ser infeliz, no meu trabalho, porque apenas a mudança de ritmo e a aprendizagem estagnariam tão rapidamente.
Eu veria esses padrões ao longo de meses, não anos, que eu não estou aprendendo mais. E eu estou apenas executando a mesma coisa uma e outra vez. E assim, a consultoria de gestão era uma maneira interessante de lidar com isso e gostar de todos os tipos de compromissos de clientes diferentes. Ele simplesmente não tinha a mesma agência de torná-lo significativo. De fato, você poderia apontar para muito vicário, muito difuso e ambíguo se você realizou alguma coisa.
E é por isso que todas as empresas de consultoria de gestão dizem que estamos agregando valor, sempre falando em medir quanto valor acrescentamos.
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