神经网络研究先驱YannLeCun和GeoffHinton坐在2003年温哥华工作间的桌子前面，在这里他和他的学院伙伴们说服了CIFAR同意资助他们的项目。
Silverman问他们为什么CIFAR应该同意资助他们。SebastianSeung，美籍计算神经学家，现任普林斯顿大学的教授给出了答案。
「他说，『好，我们是有点儿怪异。』」Silverman回忆道，「『如果CIFAR正在寻找高风险的冒险团队，愿意踏出常规舒适区域，这正是你们要找的。』我说，『很好，这听起来很酷。』」
Silverman说服CIFAR在10年里给这群自我认同的怪家伙大概1千万美元，CIFAR成为当时唯一一个支持人工神经网络研究的机构。
如今，很清楚的是，它们根本不是「硬骨头」。世界上那些最大的科技公司目前耗资上亿元开发这项技术，研究人员使用它训练计算机识别手写文字，理解语音甚至识别YouTube视频中的猫。
神经网络现在被用来帮助医生解释医学图像，并给出更好的治疗建议。他们正在制造让员工教其干活的的机器。人工智能几乎惠及所有试图尽最大可能利用大数据的产业。作为一个研究项目，CIFAR这个主要由纳税人资助的2004年项目显然是个赢家。但是，其对加拿大经济的的长期贡献还是未知数。
一些核心研究员和他们的学生已经成立了一些有趣的加拿大初创公司，然而，科技界的趋势往往是，活动中心移到了美国加利福利亚。
Hinton现在的时间分在多伦多大学和谷歌，而他先前的博士后学生YannLeCun现在是脸书的AI负责人。
加拿大是不是错失了成为这个高新科技产业中心的良机？
「我不那么认为。我认为，这是加拿大一个成功的典型，」Silverman说到。「当你还在计划时，生活已经在进行了。个人应当追求自己的梦想，找到能产生最大影响的地方。」
Hinton研究对大千世界的影响才刚开始凸显。CIFAR在80年代把这个生于英国的研究者引到了加拿大。他是项目组里30名人工智能研究者里最年轻的之一，而且也是唯一一个研究神经网络的。
「有时候有点烦，因为我深信我的方法是正确的，其他人却觉得这很糟，」Hinton谈到。「他们认为这有点儿不光彩，明显毫无希望。」
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