人工智能正處于一個(gè)歷史性的發(fā)展階段。Uber本周一宣布收購一家位于紐約的人工智能初創(chuàng)公司Geometric Intelligence，以保證其在無人駕駛技術(shù)中不掉隊(duì)。這也體現(xiàn)了科技公司在人工智能方面的爭奪繼續(xù)升溫。

　　一年虧損20億美元?不在乎!

　　Geometric Intelligence的15名研發(fā)人員將加入U(xiǎn)ber位于舊金山的人工智能實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)。該公司聯(lián)合創(chuàng)始人Gary Marcus表示，他的研發(fā)團(tuán)隊(duì)能力可以從提升交通預(yù)測水平覆蓋到研發(fā)一輛未來會(huì)飛的汽車。Uber沒有披露此項(xiàng)收購的價(jià)格。Geometric Intelligence目前的資助方為紐約大學(xué)。

　　近期有報(bào)告稱，Uber正在采取激進(jìn)的增長措施，包括在車費(fèi)補(bǔ)貼上投入巨資，這也意味著公司的虧損加大。去年Uber虧損超過20億美元，預(yù)計(jì)今年這一虧損額度還將上升。不過Uber首席產(chǎn)品官Jeff Holden對此表示不在乎，“我們不認(rèn)為這是一個(gè)問題，也許從外界來看不是好事，可是我們做得非常好?！?/p>

　　Uber希望成為一家更加有效的交通科技公司。近期來看，新的人工智能團(tuán)隊(duì)將幫助Uber提升公司預(yù)測配車時(shí)間和地點(diǎn)的能力，并綜合考慮天氣等環(huán)境因素。

　　此前，Uber已經(jīng)在舊金山和匹茨堡兩地進(jìn)行無人駕駛汽車的路測。目前這些無人駕駛汽車由沃爾沃公司制造，需要駕駛位上有人在必要時(shí)控制，但是Uber的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)完全的無人駕駛。

　　科技公司和傳統(tǒng)汽車制造商都希望在無人駕駛技術(shù)的競賽中拔得頭籌。寶馬移動(dòng)服務(wù)戰(zhàn)略負(fù)責(zé)人托尼-道格拉斯(Tony Douglas)說：“目前打車軟件還是需要人工進(jìn)行駕駛來完成。如果省去了司機(jī)，你就會(huì)擁有一張印鈔票的許可證?！?/p>

　　寶馬上周末宣布明年將在德國慕尼黑進(jìn)行無人駕駛汽車測試。寶馬在一份聲明中指出：“有約40輛具有無人駕駛功能的汽車在慕尼黑的中心地區(qū)進(jìn)行測試，隨后這一測試項(xiàng)目將擴(kuò)展至其他城市。” 寶馬計(jì)劃不僅利用其制造高端汽車的專業(yè)技術(shù)，而且還要展示其在創(chuàng)造、擁有以及管理高端車隊(duì)上的實(shí)力。

　　而Marcus的愿景是能夠造出一輛“會(huì)飛的汽車”。他說：“我們希望在不太久的將來，汽車的時(shí)速能夠達(dá)到每小時(shí)75～150英里，只有這樣人們才不會(huì)被困在交通堵塞中。而且我們有信心這個(gè)愿望能夠?qū)崿F(xiàn)?！盪ber近期也發(fā)布了探索此項(xiàng)計(jì)劃的白皮書。

　　人工智能的“早熟”

　　人工智能正在潛移默化地影響著每個(gè)人的日常生活。從聲音識別技術(shù)到圖像識別技術(shù)，包括谷歌(微博)、亞馬遜、Faceook、微軟在內(nèi)的科技公司都在拓展人工智能方面的業(yè)務(wù)，它們希望通過更好的人機(jī)互動(dòng)讓人們離不開這些科技產(chǎn)品。

　　但是要真正量化人工智能的這些應(yīng)用至今仍然非常困難。能源情報(bào)軟件公司EnerNOC的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)主管Angela Bassa對第一財(cái)經(jīng)記者表示：“很多人以為人工智能是一蹴而就的東西，但是我認(rèn)為要真正成熟還要再等10年?！?/p>

　　Bassa所從事的就是深度學(xué)習(xí)，用大量的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練電腦程序，從而讓電腦學(xué)會(huì)自我判斷。但是她的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)用戶對于數(shù)據(jù)分析更感興趣，反而對于人工智能的算法所提供的循序漸進(jìn)的價(jià)值不太關(guān)注。

　　一些初創(chuàng)公司也開始嘗試更加寬泛意義上的人工智能系統(tǒng)開發(fā)。Marcus就提出利用數(shù)據(jù)分析來做人工智能。Geometric Intelligence設(shè)計(jì)的系統(tǒng)就是能夠?qū)W習(xí)規(guī)則，并且不需要通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)就能做出預(yù)測。

　　Marcus表示，通過海量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能的方法可能并不能滿足現(xiàn)狀。他認(rèn)為所謂深度學(xué)習(xí)會(huì)對一些問題有用，但是卻無法對于人的下一步行為提出參考，因此我們需要下一代技術(shù)。

　　Bassa認(rèn)為，面臨這些問題并不意味著人工智能對于現(xiàn)在的商業(yè)就沒有任何用處，但是需要強(qiáng)調(diào)的是，人工智能的作用不應(yīng)該被過分突出。要讓人工智能發(fā)揮更加廣泛的作用，而不僅限于目前的這些應(yīng)用可能是一個(gè)幾十年的漫長過程，就好像教育我們的孩子一樣，需要花時(shí)間。

　　人工智能正在創(chuàng)造歷史。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，人工智能初創(chuàng)公司所吸引的資本正在達(dá)到歷史巔峰。2011年以來，超過140個(gè)人工智能初創(chuàng)公司被收購，今年就多達(dá)40個(gè)。

　　而大型科技公司也在從高校成批地吸收人工智能的研發(fā)團(tuán)隊(duì)。上周谷歌聘用了斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室享有名望的科學(xué)家李飛飛，她將帶領(lǐng)谷歌一支新的人工智能研究團(tuán)隊(duì)。這再次引發(fā)了科技公司和高校爭奪人才資源的辯論。一些研究人員認(rèn)為科技公司搶走了大學(xué)科研領(lǐng)域的資源，不利于人類科學(xué)的長期發(fā)展。