人工智能初创公司MetaMind的好主意：免费提供其软件 - 彭博社

这可能看起来不明显，但人工智能正逐渐接近从实验室跃入市场。多年来，致力于人工智能的大公司大多将他们的研究保留给自己，偶尔通过一些噱头公开展示他们的进展。IBM 以训练其沃森系统击败 危险边缘! 冠军肯·詹宁斯而闻名， 微软 展示了一个可以实时翻译多语言对话的Skype版本， 谷歌 教会了一组16,000台计算机识别猫。所有这些都是重要的，尽管是渐进的，努力开发能够模拟大脑学习能力的计算机网络——尽管不及电影中的威胁，如HAL或天网。

理查德·索彻正在努力将人工智能工具带给更广泛的受众。作为斯坦福大学的博士，索彻在2009年帮助创建了ImageNet，这是一个人工智能研究人员用来在年度在线竞赛中比较他们的图像识别软件的基准集。在今年夏天完成博士学位时，索彻和风险投资基金Khosla Ventures的首席技术官斯文·斯特罗班德共同创立了MetaMind，这是一家创建了文本和图像识别软件混合体的初创公司。该软件可以自我学习记住单词和图像，以便分析新的数据，从医学扫描到10-Q文件。一个基本版本可以在网上免费获得，但公司向客户收取定制费用，MetaMind的首席执行官斯特罗班德表示。

给MetaMind的软件一些文本或几张样本图片，它可以比较两个句子的相似性，将关于某一主题的推文分类为积极或消极，或者根据少量照片区分巧克力饼干和燕麦葡萄干饼干。这家10人的初创公司还为客户编写新代码。MetaMind教会其软件研究乳腺X光片并结合医生的报告，以识别乳腺癌的证据，为一家放射学公司服务。对于一家消费电子公司，它编写了一种算法，可以根据手机照片识别食物；Strohband表示，它正在研究通过图像计算卡路里的方法。

MetaMind还在帮助一家金融服务公司评估股票抛售的风险，通过扫描公司财务披露来实现，并帮助一家客户保留公司识别在线互动，以提示零售商何时需要联系愤怒的客户，Strohband说，他不愿透露客户的名称或讨论费用，只是说价格因项目而异。该公司将免费的人工智能在线提供有两个原因，Socher说：吸引客户进行定制业务，并为其服务器提供数据，以便软件可以不断学习。“随着我们探索和观察人们使用该平台，我认为该平台会变得越来越聪明，”他说。

$8百万

MetaMind从Khosla Ventures和Marc Benioff那里获得的资金

Socher表示，该软件的优势在于它可以比竞争程序更容易地为客户定制。他说，大多数人工智能程序无法同时扫描书面和视觉媒体。（IBM的Watson是为文本构建的；竞争对手的初创公司也专注于特定行业的应用。）位于纽约的图像聚焦人工智能初创公司Clarifai的首席执行官Matthew Zeiler表示，他的公司最专注于“现实世界的应用”，例如在社交媒体照片中跟踪品牌或扫描安全录像以查找事件。像Strohband一样，他也不愿透露客户的名称。

索彻于2008年从德国移居美国，前往斯坦福大学学习深度学习，此前他在莱比锡大学获得了学士学位，并在萨尔大学获得了硕士学位。（他的语言处理论文题为“基于学习的层次模型用于血管分割。”）作为工程和化学博士的儿子，他在斯坦福大学与著名计算机科学家安德鲁·吴合作，2011年在国际机器学习会议上获得最佳论文奖，并在次年获得微软研究院的奖学金。在他为博士论文辩护时，他已经在谷歌、微软、IBM和脸书讲授了人工智能研究。“毫无疑问，从学术角度来看，他是该领域年轻明星之一，”蒙特利尔大学教授约书亚·本吉奥说，他正在为MetaMind提供建议。

索彻表示，他没有接受学术职位或其他公司的工作邀请，而是共同创办了MetaMind，因为他看到了市场上对人工智能驱动的数据分析的巨大需求尚未得到满足。12月5日，该公司宣布获得了来自Khosla（惊喜）和Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫的800万美元融资，该公司开发销售和市场分析软件。斯特罗班德表示，他预计MetaMind明年将实现盈利。

MetaMind可能会在寻找足够聪明以使用其软件但又缺乏经验以需要其咨询服务的客户方面遇到困难，Roam Analytics的联合创始人安德鲁·马斯表示，该公司使用机器学习工具构建销售软件，但并不与索彻的初创公司竞争。“最终用户必须足够聪明，以便能够提供数据并以可由我们现有技术解决的格式设置问题，”马斯说。“但与此同时，用户必须不够聪明或没有足够的经验来使用开源工具并自行运行。”

根据至少一个标准——Socher设计的ImageNet基准——MetaMind在竞争中处于领先地位。它的软件正确分类对象的准确率为92.4%；根据今年ImageNet比赛的结果，这仅次于谷歌。