Marcus 说：“在语言和自动驾驶汽车领域有一些问题，不管怎样都无法得到足够的数据去驱动深度学习那样的方式。这样大的数据量，要么买不到，要么根本就不存在。”他说，Geometric 的方法对自动驾驶汽车来说可能很重要，因为没有足够的数据去描述可能导致事故的罕见情况。他说，该公司的技术仍处于研究阶段，但声称已经能使用“深度学习方法所需的一半的数据量”来学习某些特定的任务。

　　但 Marcus 没有透露该项技术的更多细节，说是有专利权。不过曾当过 Geoff Hinton 门下学生的 Zoubin Ghahramani 说，该技术是深度神经网络和规则操作系统的一种结合体。“如果你将基于规则的学习的观点和统计学习以及深度学习的观点结合起来，那么就能得到两个领域的最佳结果。”他说，“如果存在一种浅显的规则，或者就算该规则不是很浅显，它们最终是能被理解，并且能推广到新的情况的。但它们也能从大量的数据中得到统计模型。”

　　稀疏数据

　　其他的公司也正在开发类似的技术。旧金山的创业公司 Vicarious 与 Geometric 的想法类似，而且他们对他们的实际技术也同样保持神秘。而 Facebook 等机构的研究人员已经发表了可以从“稀疏数据”（sparse data）中学习的系统的研究成果。Etzioni 说：“这突然成了一个热门的领域。”

　　Marcus 和 Ghahramani 20世纪90年代初在 MIT 读研时相识，他们对其他的研究领域也很感兴趣。他们的团队也研究其他更成熟的 AI 形式，包括贝叶斯逻辑、进化计算、符号人工智能，以及深度学习和概率规划。Ghahramani 在解释他和 Marcus 创立 Geometric 的初衷时说，“我们不想变成一个单一文化的公司，为了解决 AI 的挑战性问题，我们需要来自不同领域的专家。”

　　随着研究的进展，该团队将与 Uber 在匹兹堡的自动驾驶汽车团队，以及在旧金山和帕罗奥图的研究交通量预测的团队进行合作。该团队在 Uber 组成了名为 Uber AI Labs 的实验室，虽然他们仍然对其技术保密，但已经把其使命公之于众。根据 Marcus 和 Ghahramani 的说法，他们的使命是解决从机器视觉到自然语言理解的所有 AI 难题。像谷歌、Facebook 以及其他许多公司一样，他们的目标是实现真正的 AI。如果他们成功了，Uber 或许能跻身 Big Four 吧！

　　编译来源：https://www.wired.com/2016/12/uber-buys-mysterious-startup-make-ai-company/?mbid=social_twitter

　　责编：SQ

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