周一Uber 宣稱，它已收購人工智能研究創(chuàng)業(yè)公司 GI(Geometric Intelligence)—— 這家出行巨頭成為了繼谷歌、亞馬遜、Facebook 和蘋果之后，另一家向 AI 公司轉(zhuǎn)型的互聯(lián)網(wǎng)公司。

GI 成立于 2014 年，總部位于紐約。現(xiàn)在，這家創(chuàng)業(yè)公司15名員工將遷往 Uber 總部所在的舊金山，組成 Uber AI 實驗室，致力于前沿的人工智能和機器學(xué)習(xí)研究。而 GI 的兩位主要創(chuàng)始人 Gary Marcus 與 Zoubin Ghahramani 被任命為這一內(nèi)部研究部門的聯(lián)合董事。

此前 Uber 的人工智能布局一直緊密圍繞著無人駕駛展開，Uber 已在無人駕駛汽車和卡車領(lǐng)域投入了巨資，先是在匹茲堡成立了無人駕駛汽車的實驗室，隨后又收購了舊金山一家無人駕駛汽車公司 Otto。

這些投資都產(chǎn)生了驚人的效果，今年 9 月，Uber 無人車在匹茲堡正式上路測試，10 月，Uber 完成了全球首次無人駕駛卡車送貨，將 5 萬瓶百威啤酒從科羅拉多州柯林斯堡市運送到了距離 120 英里外的科泉市。

但發(fā)展可靠的無人駕駛汽車還需要更扎實的 AI 技術(shù)支撐。而 Uber 自認為還處于人工智能研究非常初級的階段，這也是它希望改變的。

和之前的幾次動作相比，這次 Uber 通過收購 GI 來筑建的這座人工智能實驗室，其探索技術(shù)的廣度，遠遠超越了眼下的無人駕駛汽車。如果類比的話，這個 AI 實驗室之于 Uber，相當(dāng)于谷歌大腦之于谷歌，F(xiàn)AIR 實驗室之于 Facebook，其重要程度不言而喻。

無人駕駛汽車無疑是 Uber AI 實驗室關(guān)注的焦點。但除此之外，GI的Gary Marcus告訴 BBC，未來這個實驗室將用 AI 解決 Uber 運營中遇到的方方面面的問題——提高到達時間的準確性，提高 UberPool 的匹配度，甚至制造可以飛的汽車。

(注：Gary Marcus 是人工智能領(lǐng)域中的知名人物，又是紐約大學(xué)的心理學(xué)教授，他經(jīng)常對 AI 領(lǐng)域中過度依賴數(shù)據(jù)的操作方式加以批判，在行業(yè)中頻頻引發(fā)爭議和討論。)

而Uber 之所以會選中這家公司，正是看中了 GI 在人工智能領(lǐng)域的前瞻性。

GI 的口號是“重新定義機器學(xué)習(xí)的邊界”。在人工智能實現(xiàn)路徑上，GI 并不只是依賴于深度學(xué)習(xí)，它聯(lián)合了一批數(shù)據(jù)科學(xué)家，可以通過多種技術(shù)研究人工智能，其中包括貝葉斯邏輯、進化計算等。近幾年，麻省理工學(xué)院、紐約大學(xué)和多倫多大學(xué)等機構(gòu)的研究人員，也一直在研究這些前沿的人工智能理論，并且取得了一些突破。

Marcus 博士這樣解釋他的哲學(xué)思考：“不再是通過喂養(yǎng)大量的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練機器思考，假使我們能夠通過一個、甚至單一的案例，讓計算機通過‘外推’去理解一個套規(guī)則，像人類一樣擁有思考和學(xué)習(xí)的能力，將會發(fā)生什么？“

他舉了一個例子：你可能有足夠多的信息來預(yù)測早上 9 點的道路上會發(fā)生什么，但如果是下午 2 點，數(shù)據(jù)不夠充分，這時候該怎樣預(yù)測呢？

用更少的數(shù)據(jù)解決這種臨界狀況，正是 GI 團隊所擅長的。Marcus 說，未來會證明，無論是對 Uber 當(dāng)前的業(yè)務(wù)，還是對長期的研究項目來說，這種路徑都是極為有效的。

正如亞馬遜從一家網(wǎng)上書城蛻變?yōu)樵朴嬎闶袌龅馁?，Uber 也正在把業(yè)務(wù)觸角從打車延展向無人駕駛汽車、機器學(xué)習(xí)甚至飛行汽車等多個領(lǐng)域，而擁有了 Uber AI 實驗室這一大腦，無疑是保證其技術(shù)研發(fā)能力的關(guān)鍵一步。

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