完全不会写代码的人,如何当上人工智能企业的CEO?

 

最近,硅谷密探受邀参加旧金山一个非常高逼格的大会:Startup World Cup(创业世界杯),进场时恰逢苹果公司创始人Steve Wozniak从我身边走过,整个人都懵了......

 

 

现场来了很多硅谷的明星创业公司,密探们都在一一跟进“追踪”,今天,我们来介绍一家现场备受好评的人工智能创业公司,Skymind。

 

 

关于这家公司的技术和产品,我们放在后面说。在密探专访CEO Chris Nicholson的一个多小时中,印象最深刻的部分,是他如何从对写代码一窍不通,到成为Skymind的CEO的过程。(采访完发现车被拖走然后罚款500多刀真是超级酸爽,笑着流下了眼泪…...)

 

Chris本科学的是经济学和政治科学,2008年毕业后当过自由撰稿人,又成为《纽约时报》驻巴黎的记者和编辑,接着跳到彭博社,进行并购(M&A)新闻的报道。

 

中为Chris Nicholson

 

但是在媒体圈工作近六年后,Chris不满足了,他希望做出更多有影响力的事情,为了实现这一目标,他认为自己首先需要解锁新的技能点——写代码!科技改变世界,代码是进入科技圈的敲门砖,这么想也就没毛病了,是吧?

 

自学代码的同时,Chris搬到了硅谷,希望能找到一份跟计算机相关的工作。他来到了FutureAdvisor,一家应用人工智能管理理财的公司,成为公司第12号员工,后公司被全球最大的资产管理公司黑石集团(BlackRock, Inc.)收购。但悲催的是,Chris在这家公司没能如愿当码农,而是成为同时负责企业传播和人事招聘的一把手,毕竟以前是记者出身。

 

于是他又开始寻觅新的计算机相关的工作机会——真的非常锲而不舍

 

为了多认识一些“业内人士”,Chris搬去了一家hacker house。这是一种类似大学宿舍的住宿地方,不过往往是提供给geek们,让他们可以日夜讨论共同的兴趣爱好,和创业想法。HBO的《硅谷》里,Pied Piper的初期员工(和天使投资人),就吃住睡工作在一起,不过他们住的那栋房子,其实是个孵化器......

 

 

天不负有心人!在这里,Chris遇到了Adam Gibson,一个典型的计算机geek。大学辍学和创业后,Adam自学了深度学习领域的知识,并且构思着自己的新一个创业点子。俩人一拍即合,创办了Skymind——针对Java语言开发的开源分布式深度学习平台;并为企业提供基于人工智能的解决方案。

 

Adam Gibson

 

不过创业初期非常艰苦,最大的困难就是——融不到钱!因为俩人一没有CS强校背景加持,二没有之前的AI创业经历,三不带FLAG名企工作背景,在技术和平台还没完全成型时,在投资人面前简直毫无说服力。

 

Chris告诉我们,他当时疯狂约见了200来个投资人和机构,结果一笔投资都没拿下!正要陷入绝境时,奇迹出现了。著名科技媒体Wired,对Skymind进行了专访报道。随后这篇名为《把谷歌的人工智能带给全世界》的文章,被腾讯看见了!没错,就是中国的企鹅公司!他们联系了Chris,决定投资Skymind。Chris表示:没有当时的腾讯出手,今天他的公司估计已不复存在。

 

Wired报道配图,右为CTO Adam Gibson

 

接下来事情顺利了。有了资金支持,Skymind的技术继续成型,随后入选Y Combinator孵化器,再于去年9月完成300万美元的种子轮融资,腾讯领投。

 

 

现在,Skymind的工具,每个月都有6位数的下载量,并且用户月增长速度为20%。公司有了20多名分布于全世界的员工,主要都是深度学习领域的专业人士。和其它公司相比,招聘对于Skymind完全不是个难题。在其开源社区里,活跃着来自全球的程序员和开发者,Chris会联系其中能力优异的人,发出工作邀请。“大家认为,加入Skymind去解决深度学习的难题、做一个开放式的分布平台非常酷炫,所以往往很乐意加入公司。”

 

Skymind的产品有何特征?

 

全世界有1000万人使用Java,80%的企业IT系统都基于Java语言。但是在Skymind出现之前,各大公司却很少有基于Java的开源深度学习工具和平台。比如Google的TensorFlow基于Python;Facebook的开源深度学习框架Torchnet基于Lua;MxNet底层语言是C++,同时提供了python,lua,R,Go和js等多种语言接口。

 

Skymind推出的Deeplearning4j(简称DL4J),是市面上唯一的,为Java和Scala量身打造的,商业级开源分布式深度学习库。DL4J专门用于在分布式GPU和CPU上的业务环境中运行,可以和Hadoop及Spark集成,以快速地(利用分布式GPU和CPU实现)存储、处理和分析大规模数据,并提供商业目的解决方案。

 

值得一提的是,Skymind是唯一一家做出了一个流行的深度学习开源框架的创业公司,其它都是出自学术界和大型企业之手。

 

 

深度学习到底是什么鬼?!

 

首先,深度学习、机器学习和人工智能三者的关系,是前者属于后者

 

其次,深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。神经网络是一组大致模仿人类大脑构造设计的算法,所能识别的模式是数值形式,因此图像、声音、文本、时间序列等一切现实世界的数据必须转换为数值。

深度学习的过程分为训练和推理(既“评估”)两个过程,通过训练过程来获得数据模型,然后用模型评估新的数据。数据模型分为两种,一种是判别模型(Discriminative Model),也就是说模型可以直接用来判别事物,最典型的就是做分类。另一种是生成模型(Generative Model),可以描述数据的生成过程。换句话说,已知了这个模型,我们就可以产生该模型描述的数据。

 

以上解释如果大家懒得仔细看,那么只要知道:深度学习就是通过分析大量数据,来生成“套路”(不然怎么算“学习”呢?),并且把“套路”用于未来的案例分析,比如根据过往纪录为你推荐新的你可能喜欢的产品啦、识别潜在的黑客袭击事件啦等等。

 

为什么我们要说这个?因为Skymind除了做出DL4J开源平台,还提供商业支持(commercial support),这是其它开源平台都不具备的。对企业级客户,只要他们提供数据,Skymind就能帮助其完成剩下的事情,包括:提供服务(分析数据提供解决方案,proof of concept);提供长期支持保证正常运转(有bug立刻修复);提供培训(深度学习工程师提供到场培训)。

 

 

除了大型科研机构和科技巨头,大部分企业非常希望应用深度学习到实际商业运作中,但是有个事实是:深度学习的成本高昂。花销方面,建起一个深度学习模型,需要花费3万美元以上;并且数据量越大,以后的迁移和修改就愈加困难。这些成本是很多公司难以负担的,所以Skymind的“AI Tool for Business”——通过自家分布式平台为机构提供全包式深度学习服务,在市场上很受欢迎。

 

一个客户例子是法国电信巨头,市值420亿美元的Orange SA。该公司使用Skymind的深度学习软件,来侦测其庞大的移动网络中可能发生的“舞弊”行为。很多人知道,可以通过某项服务,让国际长途电话费降到很低。比如密探使用的R公司服务,能把国内号码转化为一个虚拟美国号码,只需要拨打这个虚拟号码就能接通到国内人,话费只需要2角钱一分钟。

 

Orange SA官截图

 

为什么如此便宜?中美国际长途电话分为三段:美国国内通话、中美通话,和中国国内通话。R公司把国际通话部分(本来应该是成本最高的一块),通过免费的VoIP语音服务(类似Skype的语音通话)来完成,所以可以把价格压到很低。但这样做其实损害了Orange SA的利益,并且可能给移动网络造成拥堵。所以Orange SA借助Skymind产品,要打击的就是这种行为。

 

除了Orange SA这样的大客户,Chris特别指出:他们的服务特别适合那些数据量大的中小型企业,比如金融公司和电子商务公司;在检测网络违法行为领域也极有优势。

 

Skymind在帮助某网站检测和阻止来自全球的黑客攻击行为

 

Skymind已经开始筹备A轮融资,因为此前腾讯的“雪中送炭”,和现在来自中国的优秀开发人员越来越多,他们对中国资本和市场都非常欢迎,充满好感。

 

不过密探本人,其实最受启发的是——Chris从丝毫不懂写代码,到成为前景光明的AI创业公司CEO的经历。想进入最前沿的科技领域谋求职业发展,不是一件难事,只要能拿出自己的毅力和行动力,学会编程并展现自己的学习成果,你有很大可能获得“入门”的机会。努力是件简单的事,因为它只系于你自己的付出,无关他人。

 

 


有相关资源并对Skymind感兴趣的公司和投资机构,欢迎添加探长微信与我们联系。(请务必注明您的机构名及职务!)

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