Uber新动向 收购出行巨头GI发力无人驾驶领域

　　 周一Uber宣称，它已收购人工智能研究创业公司GI(Geometric Intelligence)——这家出行巨头成为了继谷歌、亚马逊、Facebook和苹果之后，另一家向AI公司转型的互联网公司。

　　GI成立于2014年，总部位于纽约。现在，这家创业公司15名员工将迁往Uber总部所在的旧金山，组成UberAI实验室，致力于前沿的人工智能和机器学习研究。而GI的两位主要创始人Gary Marcus与Zoubin Ghahramani被任命为这一内部研究部门的联合董事。

　　此前Uber的人工智能布局一直紧密围绕着无人驾驶展开，Uber已在无人驾驶汽车和卡车领域投入了巨资，先是在匹兹堡成立了无人驾驶汽车的实验室，随后又收购了旧金山一家无人驾驶汽车公司Otto。

　　这些投资都产生了惊人的效果，今年9月，Uber无人车在匹兹堡正式上路测试，10月，Uber完成了全球首次无人驾驶卡车送货，将5万瓶百威啤酒从科罗拉多州柯林斯堡市运送到了距离120英里外的科泉市。

　　但发展可靠的无人驾驶汽车还需要更扎实的AI技术支撑。而Uber自认为还处于人工智能研究非常初级的阶段，这也是它希望改变的。

　　和之前的几次动作相比，这次Uber通过收购GI来筑建的这座人工智能实验室，其探索技术的广度，远远超越了眼下的无人驾驶汽车。如果类比的话，这个AI实验室之于Uber，相当于谷歌大脑之于谷歌，FAIR实验室之于Facebook，其重要程度不言而喻。

　　无人驾驶汽车无疑是Uber AI实验室关注的焦点。但除此之外，GI的Gary Marcus表示，未来这个实验室将用AI解决Uber运营中遇到的方方面面的问题——提高到达时间的准确性，提高Uber Pool的匹配度，甚至制造可以飞的汽车。

　　(注：Gary Marcus是人工智能领域中的知名人物，又是纽约大学的心理学教授，他经常对AI领域中过度依赖数据的操作方式加以批判，在行业中频频引发争议和讨论。)

　　而Uber之所以会选中这家公司，正是看中了GI在人工智能领域的前瞻性。

　　GI的口号是“重新定义机器学习的边界”。在人工智能实现路径上，GI并不只是依赖于深度学习，它联合了一批数据科学家，可以通过多种技术研究人工智能，其中包括贝叶斯逻辑、进化计算等。近几年，麻省理工学院、纽约大学和多伦多大学等机构的研究人员，也一直在研究这些前沿的人工智能理论，并且取得了一些突破。

　　Marcus博士这样解释他的哲学思考：“不再是通过喂养大量的数据去训练机器思考，假使我们能够通过一个、甚至单一的案例，让计算机通过‘外推’去理解一个套规则，像人类一样拥有思考和学习的能力，将会发生什么？”

　　他举了一个例子：你可能有足够多的信息来预测早上9点的道路上会发生什么，但如果是下午2点，数据不够充分，这时候该怎样预测呢？

　　用更少的数据解决这种临界状况，正是GI团队所擅长的。Marcus说，未来会证明，无论是对Uber当前的业务，还是对长期的研究项目来说，这种路径都是极为有效的。

　　正如亚马逊从一家网上书城蜕变为云计算市场的佼佼者，Uber也正在把业务触角从打车延展向无人驾驶汽车、机器学习甚至飞行汽车等多个领域，而拥有了UberAI实验室这一大脑，无疑是保证其技术研发能力的关键一步。