近日，Uber收购了一家成立两年的人工智能（AI）初创企业，名为“几何智能”（Geometric Intelligence），它立志构建深度学习系统，赶超谷歌和Facebook等互联网巨头正在开发的版本。
在日益庞大的Uber帝国之中，作为一家小小的AI实验室，它也许并不起眼，而对于技术细节，它至今都守口如瓶。
几何智能公司总部位于纽约，由纽约大学心理学家加里·马库斯（Gary Marcus）和剑桥大学信息工程教授祖宾·加拉马尼（Zoubin Ghahramani）共同创立，另有13名研究人员，来自学术界各个领域。
这15名成员中，14人将迁往Uber总部所在地旧金山。几何智能也将成为Uber的核心AI实验室。作为其核心技术的主要贡献者，数学家加拉马尼将留在剑桥，拿一半时间出来，为Uber工作。交易条款并未披露。
在美国城市匹兹堡，Uber已经运营有一个自动驾驶汽车实验室，为此，还特地从卡内基梅隆大学挖来了40名研究人员和科学家。最近，这家网约车公司还收购了旧金山的自动驾驶汽车公司Otto。
但是，几何智能将着眼于通用AI，研究范围将远超自动驾驶AI。该中心的运营方式将类似于Google Brain和FAIR实验室，它们分别是谷歌和Facebook的AI研究主力。
杰夫·霍顿（Jeff Holden）
Uber首席产品官杰夫·霍顿（Jeff Holden）称，“展望未来，人工智能会呈现出阶跃函数式的变化，商业模式和商业机遇都将受到影响。”Uber首席产品官杰夫·霍顿说，“我们很希望参与其中。”霍顿主管未来技术的推进，并参与撮合了几何智能公司的收购。
艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI）首席执行官奥伦·埃齐奥尼（Oren Etzioni）称，加拉马尼是真正的“大牛”。埃齐奥尼曾是华盛顿大学教授，致力于人工智能研究。
虽然马库斯曾是艾伦研究所的驻所研究员，但埃齐奥尼说，对于几何智能的技术，他一直都不知情，AI社群内的其他人也是如此。
“亚马逊式的迂回路线”
无论Uber看中几何智能哪一点，用埃齐奥尼的话来说，这次收购走的是“亚马逊式的迂回路线”。亚马逊曾是一家在线书商，后经转型，成为云计算领域的领军者。
有朝一日，云计算可能会成为它最赚钱的业务。Uber也是一样，起步之初，它只是一家网约车公司，现在，它正转向自动驾驶汽车，及至机器学习，乃至飞行汽车。
“它们正将自身重塑为一家AI公司，想以此跻身四巨头之列。”埃齐奥尼说，四巨头即指谷歌、亚马逊、Facebook和苹果。
其实，这四巨头早已设立了自己的AI部门，多数是靠收购初创企业，顺便将一大批机器学习研究人员收归旗下。
2013年，谷歌收购DNNresearch，深度学习领域的鼻祖杰夫·辛顿（Geoff Hinton）顺势加入谷歌。次年，谷歌又斥4亿英镑巨资，收购了伦敦的DeepMind公司。
Facebook雇用了严恩·乐康（Yann LeCun），该领域的另一名开山鼻祖；苹果则买下三家机器学习初创公司，奋力追赶。
其他大型科技公司也不甘示弱，近几个月，三星、Salesforce和通用电气等公司都收购了自己的AI实验室。这是卖方市场的极致，而几何智能的出现恰逢其时。
从各方面条件看，几何智能似乎都是为这种大型收购而生的。马库斯说，该公司已申请至少一项专利，但尚未发表研究，也未推出过产品。
它组建了一支团队，这对Uber来说弥足珍贵，团队由15名研究人员组成，其中包括斯坦福大学的诺亚·古德曼（Noah Goodman）教授，专攻认知科学和“概率编程”；以及怀俄明大学的杰夫·克鲁恩（Jeff Clune），深度神经网络专家，曾研究“自愈”机器人。
对于公司的技术，马库斯并非讳莫如深。深度神经网络迅速重塑了谷歌和Facebook等企业。它是一种模式识别系统，通过分析大量数据来学习特定任务。
有了它，机器可以识别照片中的人脸，理解你对智能手机发出的语音指令。但按照马库斯的说法，深度神经网络的局限性很大，因为它们需要海量的训练数据，而这么多数据并不总是唾手可得。他说，几何智能正在开发相应的技术，大幅缩减训练所需的数据量。
“在语言和无人驾驶汽车领域，有些情况下，你永远都找不到足够的数据，无法像深度学习那样，用笨办法加以破解。”马库斯说，“要么你买不到这些数据，要么它们根本就不存在。”
他指出，对自动驾驶汽车来说，几何智能的方法可能非常关键，因为导致事故的情况都较为罕见，没有足够的描述数据。他还说，该公司的技术仍处于研究阶段，但就一些特定任务而言，学习所需的数据量“已减至深度学习的一半”。
对于技术细节，他不愿多谈，称涉及专有信息。但加拉马尼说，该技术混合了深度神经网络和基于特定规则的系统。
“把基于规则的学习、统计学习和深度学习的思路结合起来，鱼与熊掌就能兼得了。”他说，“若发现一个明显的规律，哪怕并不是很明显，机器也可以举一反三。但与此同时，它们也可以从大量数据中识别出统计规律。”
“稀疏数据”
其他公司也在开发类似的技术。旧金山初创企业Vicarious就在宣传类似的东西，而对于技术细节，它也是一样的含糊其辞。
此外，Facebook以及其他机构的研究人员则陆续发表了一些研究，探讨靠“稀疏数据”学习的系统。“这个领域突然变热门了。”埃齐奥尼说。
但马库斯和加拉马尼表示，对于其他的研究领域，他们也颇感兴趣。在团队中，还有人专攻相对成熟的AI形式，除了深度学习和概率编程外，还涉及贝叶斯逻辑、进化计算、符号主义AI等。
“我们不希望变得过度单一。”加拉马尼说，“为解决AI难题，我们需要汇集不同领域的专业知识。”
随着研究的进一步展开，团队将与Uber在匹兹堡的自动驾驶汽车团队，以及旧金山和帕洛阿尔托的路况预测团队合作。
目前，该公司已更名为Uber AI Labs，技术依然保密，但使命格外清晰。
马库斯和加拉马尼表示，从机器视觉到自然语言理解，他们将直面所有难题。与谷歌、Facebook等公司一样，它的目标也是真正意义上的AI。
他们若是成功，Uber也许会成为美国科技四巨头（谷歌、微软、亚马逊、Facebook）之外的第五极。
翻译：雁行
来源：Wired
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