知东溪（公众号：zhidxcom）编辑|海中天 你可能认为Uber在AI竞赛中落后了，但你错了，它并没有落后。
过去一年，Uber持续加大对AI的投入。
例如，今年12月，Uber收购了纽约大学孵化的人工智能初创公司Geometric Intelligence。
为什么Uber需要人工智能技术？因为它想让自己的业务变得更加“智能”，包括叫车、送餐、自动驾驶汽车等，所以它必须与Alphabet、亚马逊和Lyft竞争。
收购完成后，Geometric Intelligence于3月份离开纽约，搬到了Uber的旧金山总部。
Geometric Intelligence首席执行官加里·马库斯(Gary Marcus)在公司被收购后几个月内就离职了，Uber则提拔另一位联合创始人Zoubin Ghahramani来运营新公司的实验室。
格拉马尼表示，尽管 Uber 在全球拥有 16,000 名员工，但该实验室的规模已扩大一倍，达到约 30 名员工。
后来，格拉玛尼调整了团队架构，尽力避免出现一些问题。
大型科技公司在运营研发机构时常常会遇到很多问题。
格拉玛尼此前曾担任微软研究院顾问。
“多年来，我以学者的身份与很多企业打交道，我看到很多企业把研究当作副业，研发与核心业务无关，这让很多企业感到困惑。
”格拉玛尼说。
（Zoubin Ghahramani） 两个项目：核心和连接 为了防止研发成为“副业”，Uber Labs 设置了两个项目作为主要项目：一个是核心项目，另一个是连接项目。
核心项目的使命是推动基础人工智能的发展，很多企业人工智能团体也会关注这一领域。
至于连接项目，则是与Uber其他部门的合作。
例如，Uber在许多城市推出了打车服务，这是Uber的核心业务。
实验室必须找到最适合打车业务的运营方法。
此外，Uber还运营Uber Eats业务。
准备和运送食物需要多长时间？实验室也必须承担一些责任。
格拉马尼还表示，该实验室将帮助Uber客户服务部门实现运营自动化，并为自动驾驶汽车团队提供支持。
“非常讽刺的是，在我的整个学术生涯中，我所有的时间都花在与学者交流和发表论文上，而我的时间主要花在大学里，”格拉马尼说。
我很高兴能够在未来对世界产生巨大影响。
这主要是通过项目与Uber业务的对接来完成的。
“与此同时，Uber AI研究人员仍然高度集中。
Pinterest会将AI研究人员安排到其他团队，但Uber不这样做。
实验室分为Uber的高级项目部门，负责开发未来的产品。
为了为了招募人才，Uber 发布研究报告，让每个人都可以阅读并贡献自己的智慧。
日前，该实验室又向前迈出了一步，以开源的方式发布了一款名为 Pyro 的软件。
此前，Uber 使用它来提前预测出租车供应和需求，Pyro 是 Facebook 开发的 AI 开源框架，今年年初，研究人员也将 Pyro 引入了 Uber。
财务部门预测Uber未来几周甚至几天的业务发展趋势 事实上，Uber的业务基本上是建立在物理世界上的，而不是纯粹依靠软件或互联网。
Uber深入物理世界，实时反映物理世界。
像出行、自动驾驶这样的事情需要解决人工智能、感知科学、机器学习等问题，这些问题非常困难，而且解决方案与通过浏览器和类似产品与人交互的公司的解决方案完全不同。
认为物理世界相当复杂，会让公司所做的事情变得更加复杂。
什么是火焰兵？不久前，Uber与其他公司分享了其自动驾驶和AI研发成果。
它推出了一种新的编程语言，那就是 Pyro。
，目标是帮助开发人员开发用于人工智能研究的概率模型。
Pyro 是 Uber AI 实验室的第一个公开项目。
借助 Uber 技术，Uber AI 实验室的成员将能够更轻松地训练计算机并推断结果。
斯坦福大学研究员诺亚·古德曼在博客中表示：“Pyro 是一种深度概念模型开发工具，它将现代深度学习技术的精华与贝叶斯模型相结合。
”人工智能研发的成本越来越高，只有少数公司能够做到这一点。
希望能够走在前列。
Uber已经筹集了数十亿美元，它希望抢占最佳位置并从自动驾驶革命中受益。
Pyro 是基于 Python、PyTorch 开发的，开发人员可以使用它来开发特定的概率模型，而一旦与强大的计算机结合，这些模型将成为深度学习的基础。
在 Pyro 平台内，可以将概念模型和推理指导结合起来。
深度神经网络被纳入该平台的一部分。
正是由于这个原因，深度概率模型在最近的研究和开发工作中大放异彩，特别是在解决无监督和半监督机器学习问题时。