日前，Uber 已經對 Geometric Intelligence 進行全資戰略收購。後者是一個由學界 AI 研究人員聯合創立的 公司，
它將成為 Uber 三藩市總部新設立的 AI 中央實驗室的核心團隊。
眾所周知，打車應用需要大資料分析和人工智慧來改善服務。Uber 在匹茲堡已經有一支精英彙聚的機器學習團隊。但該團隊專注於自動駕駛的相關研究。
以 Geometric Intelligence 公司成員為核心的新團隊，將開展 AI 的基礎研究。
這不會直接帶來產品，但在將來很可能產生一系列的潛在應用，例如行車路線管理。這也是一個重要的信號：Uber 想要與穀歌、蘋果、微軟等“傳統”互聯網巨頭，在 AI 基礎研究上競爭。這又帶來一個問題：AI 基礎研究的成果往往不會局限在某個領域。互聯網 AI 研究的巨頭們，無一不對 AI 進行“跨界”應用。Uber 在將來，是否會成為一家跨界 AI 公司？或者，利用 AI 研究成果進入其他交通行業細分領域？
Geometric Intelligence 的創始團隊包括：紐約大學認知學家 Gary Marcus，劍橋大學機器學習教授 Zoubin Ghahramani，中佛羅里達大學電腦教授 Kenneth Stanley 和紐約大學神經語言學博士 Douglas Bemis。該公司一共有 15 名雇員，包括多名高級資料工程師和人工智慧學者。
該收購協議的其中一項是：他們必須保持其與學界的紐帶。這意味著 Uber 與大學 AI 研究院之間開展合作的前景。
Geometric Intelligence 的當前研究聚焦於：如何用小規模資料庫訓練 AI 系統和代理。
很多公司想方設法提高計算設備的資料處理能力和運算性能，對海量資料進行處理。Uber 的新團隊卻想要從另一個角度解決問題：用有限的資料讓 AI 更智慧。這使得在沒有“足夠”資料支援下，快讀提高 Uber 基於大資料的產品服務成為可能。
Uber CPO Jeff Holden 在博客表示，不管公司運作在哪個科技領域，都存在一個共同的挑戰——“如何與現實世界進行交流的高層次智慧問題”。提高基礎研究的能力，無疑是面對這類 AI 挑戰最有效的方式。
via
techcrunch