猎云网7月31日报道 （编译：冷洁）
作为Google 内部的一个人工智能和机器学术专案，Google Brain（谷歌大脑）此前被应用于诸如Android语音辨别系统和Google+照片搜寻服务的技术基础。如今, Google已有两名资深的机器学习工程师从公司离职，他们创立了一家新公司，其中一名工程师之前就是服务于Google Brain专案。他们的设想是，开发类似Google等公司內部使用的机器学习和人工智慧技术，并把它发展成一种任何人都可使用的云计算服务。
正如这家创业公司的名字一样，Scaled Inference目前还处于保密状态，它甚至还沒有开放站台域名 (尽管最终该公司会使用inference.io和scaledinference.com)。
Scaled Inference的两位创始人的信息在AngelList被列了出来。一位是从2001年便开始在谷歌工作的Olcan Sercinoglu，另一位是Dmitry Lepikhin，他在谷歌效力的8年中一直致力于诸如Sibyl这样的专案，而这些专案已被广泛应用于YouTube和Google Play等。值得注意的是，该公司在种子融资时收获400万美元的投资，投资方包括Google的杰出工程师，Georges Harik和Gautham Thambidora，腾讯的David Wallerstein， 还包含了Felicis Ventures、Amplify Partners，以及腾讯公司本身等。
经过和Scaled Inference的接触，Sercinoglu 告诉我们，Quora的Adam D’Angelo也是该公司的支持者之一。因此，该公司的种子融资在关闭时大概在800万美元左右。为此，该公司如今正在寻找工程师和其他人才来充实公司的业务。
然而，Google Brain內部已有大量知名工程师离职。相关人士将这一现象称之为“人才流失”。作为这一项目的创始人和领导者之一，Andrew Ng已离开谷歌，并与他人合作创立了Coursera。今年年初，他又加入了百度。同时，Quoc V. Le也被猜测离开了谷歌。
另有一些致力于深度学习、物体辨识和影像分类技术的谷歌工程师则跳槽到了Facebook，填补了Facebook在社交网络的人工智能项目方面的空缺。显而易见，类似苹果这样的公司也在加强这方面的研究，因此市场对深度学习技术专家有着明确的需求。
事实上，这已经是Sercinoglu第二次离开谷歌了。第一次他离开后效力于一家名为lmanen的创业公司，该公司主要研究基于使用者互动而自行调节的智能移动应用。Sercinoglu透露，目前Imanen的知识产权已被转移至Scaled Inference。
Sercinoglu 和Lepikhin选择创建一个新的公司来继续他们的研究，而不是在谷歌内部进行，即使他们本可以继续留在那儿工作。Sercinoglu表示“我们有机会在谷歌从事一样的工作。他们愿意从Imanen手里收购知识产权以便我继续在谷歌内部工作。不过我认为创立一家这样的公司并苦心经营它是一个绝好的机会。”
Sercinoglu在这方面并没有恶意。他也有过从事他自身项目的经历。在大学期间，他就已经开发了一款名为AVFind.com的音乐搜索引擎。尽管这一搜索引擎已经不再运行了，但正是他的第一个项目帮助他吸引了谷歌的关注。
“我一直盼望着能开发一些我自己的东西，而我在谷歌工作的时间之长足以证明谷歌的优秀。”
那么Scaled Inference是干什么的呢？
各种创业公司专注于长期用机器模拟人脑以研究和人脑同一水平的人工智能技术，诸如已被谷歌收购的Deepmind，和仍然保持独立并且有巨大靠山的Vicarious。Scaled Inference基于人工智能的概念，开发出一个有效的中立平台来解决不同需求方的各种问题。
类比一下，如果你认为单一的人工智能应用是垂直专用搜索引擎，那么Scaled Inference的定位就是世界人工智慧行业的Google。
Scaled Inference对自身的定位也与其他公司不同。Sercinoglu 表示，“我们坚信，一家人工智能公司应当有能力提供有用的服务以支撑其长期发展，最终拥有先进的通用人工智能技术。最终，人工智能技术将不再需要模拟人脑，如同飞机不需要过于拍打他们的翅膀一样。”
Scaled Inference将以云计算服务的形式对外提供人工智能技术。事实上，任何一种机器学习和人工智能技术将都可以在网页或者应用中使用，尤其是基于私人用户和特定内容的信息开发服务，例如位置信息和浏览历史等。
针对智能手机屏幕小和用户外出的特点而开发出的移动应用特别适合帮助用户做一些“跑腿”的工作。甚至诸如Linkedln这样的公司都拼命想要涉足这块“宝地”，尤其是面向消费者服务方面。
Sercinoglu指出，“大公司已经使用机器学习和人工智能技术很久了，这不是一项新技术，却越来越为人们所亲睐，我们希望能为一些内容敏感的新一代人工智能应用提供技术支持。
Scaled Inference平台也适用于其他领域。例如， Scaled在Imanen发布了一款名为River的应用，能将用户来自Facebook、Twitter和其他社交网络的信息进行汇总，随后根据用户与他们互动的可能性对他们排序。这与Facebook如今处理消息的方式不同。
Sercinoglu表示“River能知道你的意图，减少输入人工智能系统的功能，从而根据用户与他们互动的可能性对未读消息进行排序。”尽管建造River就是用来运行在设备本身的，但这一理念运用了人工智能技术，并且把它应用于云计算平台。
在River发布之后，Scaled Inference将提供一系列应用程序接口(API)，其中3款API将被同步推出。
Sercinoglu指出，第一款API属于“最低级别”，主要用于模式识别。“你把数据提交给我们，然后我们将开启识别模式，然后开始向你提示数据中的模式或异常。”
另一款API则帮助开发者根据用户对某些问题的回答来预测用户行为。(举个例子，一种你可以想象的被用于售后服务调查的功能。)
而第三款API则是一个围绕River基本功能的排序产品。(设想一下，这一服务将如何适用于Quora等网站。例如，在这些网站上，用户会搜索信息，而这一API将有助于给搜索结果排序。)
Quora有它自己的搜索结果内部排序解决方案，不过由于D’Angelo投资了Scaled Inference，该公司很关注其开发的产品。
实际上，整个Scaled Inference平台在开发时都将秉持人工智能的理念。Sercinoglu表示“我们将提供这3个系列的API，目标是使它们尽可能简单而直观。你只需要描述问题，而不必关注解决的方法。我们的系统应该有能力根据你掌握的数据来确定解决方案。”
Source： TC
