2013年夏天， 馬修·蔡勒（Matthew Zeiler）剛剛獲得紐約大學的博士學位(人工智慧領域)， 正是意氣風發的時候。 谷歌高級工程副總裁艾倫·尤斯塔斯打電話給他的時候， 他正在河邊跑步， 而且剛從穀歌AI組的實習崗位離開幾周。 艾倫希望馬修永久加入穀歌。 為了勾引…不， 吸引他， 艾倫表示他會讓馬修成為穀歌有史以來工資最高的應屆畢業生。
馬修本人沒有說出這份工資的具體數目， 穀歌也對此不予置評。 但據知情人士透露， 像馬修這樣擁有頂級專業技能的新人， 工資會在四年後達到數百萬美元的水準。 無論如何， 谷歌都曾希望將馬修和他在深度學習研究方面的能力“收入囊中”。
那幾天之內， 馬修又收到了來自微軟的更大的offer， 蘋果也想找他聊一聊職業規劃， 而當馬修飛往矽谷時， 馬克·紮克伯格個人也曾試圖說服他加入Facebook的一個新的人工智慧小組。 馬修委婉地拒絕了所有聘請， 定了一個大膽的目標， 創辦一個公司：他要與這些看好他的科技巨頭競爭。 “那是一個瘋狂的決定。 ”馬修說， “雖然加入那些科技巨頭比創辦自己的公司風險更小， 但我告訴自己， 得跟著直覺走。 ”馬修表示， 他的一些演算法在面對某些AI方面的問題時比穀歌的演算法更優秀。
▲Clarifai的創始人兼CEO 馬修·蔡勒
四年後的今天， 馬修在紐約創立的公司Clarifai， 已被廣泛認為是目前機器學習領域最有前景的公司之一。 Clarifai為開發人員提供了圖像和視頻識別工具， 與穀歌、微軟和其他一些公司展開競爭。 Clarifai能夠説明其客戶獲得先進的人工智慧技術， 而這些技術一般需要數百萬美元去複製。 國外很多大型企業， 醫療設備製造商和無人機公司等，
就其本身而言， Clarifai已經做到了引人注目。 而在過去的幾年裡， 人工智慧， 特別是深度學習或深度神經網路——也已經成為科技界的下一個大事件。 深度學習技術的工作原理與大腦非常接近， 通過“神經元”層連接“突觸”。 該技術將在圖像和語音辨識領域帶來實質性的突破， 進而將迎來醫學、機器人或自動駕駛汽車等應用的進步。
但是眼下也有一個問題：“暴發戶”式競爭手段——收購、砸錢。 那些最有錢的科技公司不斷向大學院校投資， 並且收購幾乎所有他們能夠染指的AI初創公司。
▲市場領先的圖像識別服務對比
馬修在加拿大溫尼伯市東北大約40英里的一個小鎮上長大，
似乎不太可能成為一個向各大科技巨頭發起挑戰的人。
他的頭髮梳得很光滑，
一年只剪幾次。
他如今已30歲，
卻仍保持著大學生的氣質。
對AI的癡迷讓馬修獲得了該領域一些權威人士的指導。 有趣的是， 他對AI的興趣源於他在多倫多上本科時看到的一個視頻， 而那只是一團跳動的火焰。 那團火焰是電腦通過AI技術自動生成的， 看起來驚人般的真實。 那時馬修剛剛學習電腦程式設計的基礎知識，仍處於懵懂狀態。火焰是一個奇妙的東西，沒有人能夠使其按照既定的方式規劃它的形態動作，而電腦則可以通過分析一大堆資料，推導出一個模式並生成一個新的視頻。“我完全被震驚了。”馬修說，“這是一個全新的方式，可以讓電腦做你想做的事。我沉迷於此，並發誓一定要學到更多。”
當時給馬修看視頻的是一位元博士候選人，格雷厄姆?泰勒，後來將馬修帶入了一個研究實驗室，該實驗室屬於傑佛瑞?辛頓，後者被公認為神經網路的教父級人物。泰勒喜歡雄心勃勃但隨和的馬修：“他很聰明，但不是一個混蛋。”在辛頓的實驗室中，馬修致力於利用人工智慧技術來追蹤鴿子的交配習慣，後來他完成了自己的第一篇論文“使用二進位潛變數學習鴿子行為”。他以第一名的成績從班上畢業。
之後，馬修前往紐約大學，獲得了博士學位，早先泰勒也在這裡獲得了博士學位。泰勒曾在深度學習的另一個先驅——揚?勒丘恩麾下工作。現在，勒丘恩領導著Facebook的人工智慧部門。再後來，馬修在穀歌做了兩份實習工作，為傑夫·迪恩工作，後者是當時的一個名為“穀歌大腦”的深度學習研究小組的負責人。傑佛瑞?辛頓現在任職于穀歌，但在大學裡保留了一個職位。(谷歌大腦已經成長為穀歌內部最受關注和最重要的群體之一。)
馬修在2013年11月，他第二次實習結束之後創辦了Clarifai，那也是他完成博士學位的時候。
曾在2012年，ImageNet轟動了人工智慧界，當時辛頓在多倫多的一個實驗室中使用深度學習技術得到了重要突破：錯誤率僅有15%，遠低於之前所用方法的25%。到2013年，馬修在ImageNet大賽上以12%的錯誤率擊敗了競爭對手，為自己的公司獲得了不錯的聲譽。
在接下來的幾個月裡，馬修獨自展開了工作，以消除他的神經網路系統的局限性，並重寫代碼，把它打造成一個商業上可行的產品。他在自己的公寓裡裝了四台伺服器，抓取web圖像來訓練自己的演算法。即便在冬天，有時候也會因為房間太熱而必須打開窗戶。2014年4月，他聘請了一個員工，他們兩個把伺服器轉移到了新澤西的資料中心，那裡也成為了Clarifai開始擴張的第一個“大本營”。同年10月，他開始為開發人員提供服務。他的第一個客戶是一個婚禮生活網站，使用Clarifai識別和分類長千上萬張圖片以及基於圖像的服務廣告。
2015年，Clarifai首次獲得了一筆可觀的投資：來自合廣投資的1000萬美元。聯合投資方包括高通、英偉達，還有穀歌，他們顯然都清楚地看到了Clarifai的潛力。第二年，在門羅風投的牽頭之下，Clarifai再次籌集了3000萬美元。當時PitchBook對其估值為1.2億美元。如今Clarifai擁有55名員工，其中包括10名科研人員。去年，Clarifai從穀歌企業級單位聘請了一位元經驗豐富的銷售主管，將其任命為首席客戶官。
諮詢公司CapTech最近的一項研究指出，在圖像識別領域，Clarifai的競爭力在某些情況下要優於亞馬遜、微軟及穀歌這樣的科技巨頭。但是尋找或留住AI領域的人才並不容易，更不用說擴展新的業務領域了。今年2月，Clarifai挖來了在穀歌工作了很長時間的安德里亞·弗羅姆，作為研究主管。但她只待了四個月就離開了，她拒絕就此事進行說明，而馬修表示這只是一個不同優先順序的問題。對Clarifai來說，如何通過訪問資料(大量)來訓練自己的演算法也是自己可能永遠無法改變的劣勢，從這一角度上看，科技巨頭們則擁有巨大的優勢。
Clarifai最新的AI模型訓練工具在智慧手機上，而不是像大部分AI系統一樣將大量的計算放在雲中。在近期的一次演示中，馬修拿出他破解的iPhone 6，通過移動相機，手機可以識別周圍所有的物件，椅子、壁爐、人、汽車，以及剛剛訓練出來的Macbook。他讓我們看到了深度學習的巨大潛力，而深度學習最終也將走進移動設備。
馬修說：“我所演示的，只是冰山一角。”
那時馬修剛剛學習電腦程式設計的基礎知識，仍處於懵懂狀態。火焰是一個奇妙的東西，沒有人能夠使其按照既定的方式規劃它的形態動作，而電腦則可以通過分析一大堆資料，推導出一個模式並生成一個新的視頻。“我完全被震驚了。”馬修說，“這是一個全新的方式，可以讓電腦做你想做的事。我沉迷於此，並發誓一定要學到更多。”當時給馬修看視頻的是一位元博士候選人，格雷厄姆?泰勒，後來將馬修帶入了一個研究實驗室，該實驗室屬於傑佛瑞?辛頓，後者被公認為神經網路的教父級人物。泰勒喜歡雄心勃勃但隨和的馬修：“他很聰明，但不是一個混蛋。”在辛頓的實驗室中，馬修致力於利用人工智慧技術來追蹤鴿子的交配習慣，後來他完成了自己的第一篇論文“使用二進位潛變數學習鴿子行為”。他以第一名的成績從班上畢業。
之後，馬修前往紐約大學，獲得了博士學位，早先泰勒也在這裡獲得了博士學位。泰勒曾在深度學習的另一個先驅——揚?勒丘恩麾下工作。現在，勒丘恩領導著Facebook的人工智慧部門。再後來，馬修在穀歌做了兩份實習工作，為傑夫·迪恩工作，後者是當時的一個名為“穀歌大腦”的深度學習研究小組的負責人。傑佛瑞?辛頓現在任職于穀歌，但在大學裡保留了一個職位。(谷歌大腦已經成長為穀歌內部最受關注和最重要的群體之一。)
馬修在2013年11月，他第二次實習結束之後創辦了Clarifai，那也是他完成博士學位的時候。
曾在2012年，ImageNet轟動了人工智慧界，當時辛頓在多倫多的一個實驗室中使用深度學習技術得到了重要突破：錯誤率僅有15%，遠低於之前所用方法的25%。到2013年，馬修在ImageNet大賽上以12%的錯誤率擊敗了競爭對手，為自己的公司獲得了不錯的聲譽。
在接下來的幾個月裡，馬修獨自展開了工作，以消除他的神經網路系統的局限性，並重寫代碼，把它打造成一個商業上可行的產品。他在自己的公寓裡裝了四台伺服器，抓取web圖像來訓練自己的演算法。即便在冬天，有時候也會因為房間太熱而必須打開窗戶。2014年4月，他聘請了一個員工，他們兩個把伺服器轉移到了新澤西的資料中心，那裡也成為了Clarifai開始擴張的第一個“大本營”。同年10月，他開始為開發人員提供服務。他的第一個客戶是一個婚禮生活網站，使用Clarifai識別和分類長千上萬張圖片以及基於圖像的服務廣告。
2015年，Clarifai首次獲得了一筆可觀的投資：來自合廣投資的1000萬美元。聯合投資方包括高通、英偉達，還有穀歌，他們顯然都清楚地看到了Clarifai的潛力。第二年，在門羅風投的牽頭之下，Clarifai再次籌集了3000萬美元。當時PitchBook對其估值為1.2億美元。如今Clarifai擁有55名員工，其中包括10名科研人員。去年，Clarifai從穀歌企業級單位聘請了一位元經驗豐富的銷售主管，將其任命為首席客戶官。
諮詢公司CapTech最近的一項研究指出，在圖像識別領域，Clarifai的競爭力在某些情況下要優於亞馬遜、微軟及穀歌這樣的科技巨頭。但是尋找或留住AI領域的人才並不容易，更不用說擴展新的業務領域了。今年2月，Clarifai挖來了在穀歌工作了很長時間的安德里亞·弗羅姆，作為研究主管。但她只待了四個月就離開了，她拒絕就此事進行說明，而馬修表示這只是一個不同優先順序的問題。對Clarifai來說，如何通過訪問資料(大量)來訓練自己的演算法也是自己可能永遠無法改變的劣勢，從這一角度上看，科技巨頭們則擁有巨大的優勢。
Clarifai最新的AI模型訓練工具在智慧手機上，而不是像大部分AI系統一樣將大量的計算放在雲中。在近期的一次演示中，馬修拿出他破解的iPhone 6，通過移動相機，手機可以識別周圍所有的物件，椅子、壁爐、人、汽車，以及剛剛訓練出來的Macbook。他讓我們看到了深度學習的巨大潛力，而深度學習最終也將走進移動設備。
馬修說：“我所演示的，只是冰山一角。”