讓文獻上的算法走進真實世界，打造算法的“App Store”

        算法正在改變世界。

        每天打開的網頁和應用，無一不是強大的算法在背后運轉，決定你看到什么、喜歡什么、看什么樣的書、交什么樣的朋友，甚至過怎樣的生活……

        但是，對于開發者們來說，這還不夠。日益膨脹的數據要求他們用更新、更強大的算法來挖掘出這些海量數據背后的秘密，但是新算法的尋找成本、試用 成本，卻都讓很多公司望而卻步；與此同時，學院派和大公司研究院里最新的理論成果，頂多在獲得了研討會上的幾陣掌聲后，就躺在了文獻的故紙堆里。

        在企業家和學術界之間，仿佛隔著一道無形的鴻溝，難以跨越。

        這點，被稱為面向算法的“App Store”的 Algorithmia 兩位創始人，可能知道地最清楚。

        CEO Diego Oppenheimer 是微軟 Excel 團隊的成員，主攻商業智能和數據分析工具。如果你曾經用 Excel 來處理非常大型的數據，那可能背后就有他的努力在。他的工作之一是每天都想著要找到最好用的算法，來提高數據的處理效率。有一天，他打電話給微軟研究院， 尋求一種算法，對方建議他可以去聯系研究院的 XX 教授。于是繞了幾個彎之后，他聯系上那位博士，對方和他說，“啊，我已經在這個算法上研究了六七年了！”

        而與 Oppenheimer 相反，Algorithmia 的聯合創始人 Kenny Daniel，則是一個相當學術的人。他在南加州大學獲得了博士學位，并且為美國交通部定制了一個算法理論，來讓交通資源可以最大規模優化。可以用 Oppenheimer 的話說，Daniel“是一個寫代碼的天才。” 但是后來發生的事讓 Daniel 很沮喪：他的學術成果發表了，大家都跑來向他發來祝賀，然后呢？他苦心研究的成功就躺在了文獻里，再沒有然后。

        就是這些經歷，讓 Oppenheimer 和 Daniel 決定一起做些什么，改變這一現狀。Oppenheimer 告訴 PingWest，在那個教授告訴他自己已經研究那個算法很長時間的那一刻，“我完全震驚了！心里想說，你為什么從來都沒有告訴我們？我們還是在同一家公 司！”Oppenheimer 說，“微軟有很多這樣頂尖的研究員——但是如果在一個公司內都是這個情況，可以想想整個世界是怎么樣的？而且，再設想一下，如果我不是微軟的員工，而是一 個中型公司的成員，我又怎么樣能找到這樣的算法呢？”

        于是就有了 Algorithmia 的誕生。它的模式很簡單，就像是應用商店，只不過，里面出售的不是一個個應用，而是一個個算法。它的用戶，也不是普通的消費者，而是開發者或者互聯網公 司。“大家可以把自己的算法放到我們的平臺上出售，需要的人就可以購買使用。就是這么簡單。”Oppenheimer 說。

        但是其實一點也不簡單。很多作者未必想要把自己的成果開源，而且如果僅僅是提供算法，那么開發者購買試用的成本也并沒有降低。為了真正能夠實現 “算法的交易”，他們需要做很多額外的事情：比如搭建自己的云平臺，這樣一旦用戶找到需要的算法，不需要下載安裝，而只需添加幾行代碼，導入自己的數據， 就可以獲得返回結果，從而避免了要把算法集成進應用；它也能夠根據算法的規模，來調整自己的運算能力。

        “我們不僅提供交易的平臺，還提供很多服務，這樣的話，用戶們不用去下載文檔，而是可以直接通過我們的服務器進行部署。只有這樣，作者們會放心 把算法放到平臺上，用戶們也會樂于購買。因為嘗試新算法的成本會非常低。”Oppenheimer 告訴我。“你看，現在的問題就是，算法的實驗成本太高。你必須要有個人去讀那些文獻，然后下載代碼，然后安裝部署，還要不斷調整。但是很可能一周過去后， 發現這個算法并不能解決問題。這樣就浪費了大量的精力和時間。但是在 Algorithmia 的平臺上，用戶們只要花幾個小時最多一天的時間去比較各種算法，然后進行測試。這樣一來，選擇新算法的風險就降低了很多。這樣才能促成新算法的大規模應 用。”

        但是怎么來保證算法的質量呢？最主要的還是搭建起自己的社區。比如，對于開源的算法來說，人們可以看到代碼，所以可以相互改善；而即使不是開源 的算法，在它運行的時候，Algorithmia 也會有一些 metric 來追蹤，來看是不是有什么異常的行為。另外，開發者們也會有自己的聲望，可以查看他們的背景信息和資料，而隨著平臺的進一步擴大，用戶們對算法及其作者評 價將會是重要的依據。同時，一旦算法得到更多人使用，那么算法開發者們也可以獲得更高的收入。

        有趣的是，Algorithmia 團隊也會采用在自家平臺上出售的那些機器學習的算法，來對平臺上各式算法進行分類和排序。包括標簽、相關性、作者說明等信息，而在算法的作用下，也會呈現 出類似 Amazon 網站上購物體驗的效果，比如針對你的歷史記錄進行個性化推薦，或者顯示出，“喜歡這個算法的用戶還瀏覽了其他哪幾個算法”，等等。

        就像我之前寫過專注預測功能的機器學習服務器 Prediction IO 一樣，還有很多垂直的平臺也在做算法出售的事情，但是 Oppenheimer 認為，這只能證明這個領域的需求非常強勁，人們都在尋找好的解決方案。“但是我們不選擇做垂直領域的原因，就是因為算法本身就是跨領域的，而且不同算法之 間可以相互協作。”

        盡管愿景很宏大，但是 Algorithmia 是一個 4 個人的初創公司，這也意味著在一開始，在算法作者和應用者之間，他們必須得有一個當前的重心。“我們是一個面向算法開發者的平臺，想要讓那些美妙的算法得 到應用，但是，只有在市場需求很強的時候，這一情景才會實現。所以，我們目前主要的重心在于獲得好的算法，建立起這個社區。”Oppenheimer 說。

        看起來，Algorithmia 已經取得了不錯的開端。他們選擇從學術界先下手。雖然算法開發者并不局限于學術界，但是學術界無疑是最明顯的例子。學者們進行了多年的研究，發表了論文， 代碼也都成型，但是，如果不商業化，也許就只能眼睜睜看著它在三年后因為沒有人維護和更新變得落伍——既然這樣，為什么不把它放到 Argrithmia 上呢？教授們可以看著自己的算法被使用、運行，更新、改變世界，而他可以繼續回到他的研究工作中去，更別提還會帶來不錯的收入了。

        Oppenheimer 和 Daniel 收獲了很棒的回應。一個月前，他們去了卡耐基梅隆大學——一所在計算機科技領域拔尖的學府，教授們的反饋很讓他們興奮。然后他們去了哈佛、MIT、斯坦福……

        “那些學校里的人都給了很正面的反饋。”Oppenheimer 說。他們甚至還在華盛頓大學里收獲了一個投資人，對方對于 Algorithmia 的出現非常興奮。“當然有的人也會有一些問題，比如，大部分教授問的第一個問題是，那知識產權是誰的？這個毫無疑問，當然屬于他們。當我們這么說了之后， 他們的反應都是，那太棒了！”

        當然，對于 Algorithmia 來說，這并不僅僅是美國市場的事，Oppenheimer 想要把它做成一個全球性的平臺。這當然合理，還有那種語言比代碼更能全世界通行呢？

        亞洲顯然就是他寄望頗深的一個地方。在整個采訪中，他多次興奮地和我說，“我們非常期待。亞洲將是非常非常重要的部分。” 不過，他指的不是那里的人口，而是產出的高水準的工程師和學術人員——“如果能把他們吸引進來，那將會是 Algorithmia 平臺上最大的內容貢獻者！”所以他們選擇引入日本電商網站樂天旗下的風險基金 Rakuten Ventures 作為 Algorithmia 的早期投資者之一，也是希望有一天，能夠借助樂天在亞洲的影響力和資源，迅速擴張。

        但 Oppenheimer 同樣強調了中國。他告訴 PingWest，中國有太多優秀的工程師，也有很多人在計算機科學領域進行了非常深入的研究，但是沒有太多可以發布到全球的平臺，而 Algorithmia 無疑會是一個很好的機會。Oppenheimer 甚至借鑒了之前 GitHub 的遭遇，“我們想要每個人都可以接觸到 Algorithmia，即使是在墻內。所以我們也在考慮說把算法部署在中國公司的私有云內，把公司內部的算法和我們的相結合。”

        目前 Algorithmia 已經完成了一輪 240 萬美元的種子輪融資，由 Madrona Venture Group 領投，其他機構投資者包括 Rakuten Ventures、Deep Fork Capital 等。不過，現在產品還是在 Beta 測試的階段，但是 Oppenheimer 告訴我們，最遲到今年年底，他們會對外公測。

        到時候，你就可以看到，算法的 App Store，會不會像應用商店一樣改變世界了。

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