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Uber lanza un laboratorio de IA
Uber está creando un nuevo laboratorio de investigación de IA dedicado a explorar las fronteras del aprendizaje automático y aplicar avances clave a su negocio.
El laboratorio tendrá su sede en Silicon Valley y estará dirigido por marcus gary , profesor de la NYU y director ejecutivo de Inteligencia Geométrica , una empresa que Uber está adquiriendo por una suma no revelada. El laboratorio de IA de Uber también empleará a otro investigador de IA de renombre, Zoubin Ghahramani , quien conservará un puesto de medio tiempo como profesor en la Universidad de Cambridge en el Reino Unido. Los otros cofundadores de la compañía son ken stanley , profesor asociado de la Universidad de Florida Central, y doug bemis , un recién graduado de NYU con un doctorado en neurolingüística.
El nuevo laboratorio tendrá 15 miembros fundadores y explorará una variedad de desafíos fundamentales, incluido el desarrollo de formas de aprendizaje automático que necesitan menos datos; entrenar sistemas de IA utilizando no solo datos sino también reglas explícitas; y diseñar sistemas de aprendizaje automático que expliquen sus decisiones. Los avances en estas áreas podrían ser vitales para los autos sin conductor, pero también podrían ayudar a mejorar el negocio existente de Uber, por ejemplo, ayudando a enrutar autos o emparejar clientes en un grupo de Uber de manera más eficiente.
Travis Kalanick, CEO de Uber, anunciará la nueva división, llamada Uber AI Labs, en una publicación de blog hoy. La decisión fue impulsada por la creciente importancia de la IA para Uber como negocio. Pero también parece reflejar la comprensión de que, a pesar del impresionante progreso de los últimos años, el desarrollo de automóviles autónomos confiables requerirá más avances fundamentales (consulte Lo que debe saber antes de subirse a un automóvil autónomo).
Pasará un largo período de tiempo antes de que los autos autónomos puedan manejar todos los escenarios posibles del mundo, dice Jeff Holden, director de productos de Uber. Holden apunta a futuros avances en el aprendizaje automático que nos permitirán hacer cosas radicalmente diferentes. Agrega: La pregunta es, ¿qué papel vamos a jugar en eso?
Holden dice que aprendió sobre Marcus y la inteligencia geométrica en Revisión de tecnología del MIT El evento centrado en IA de EmTech Digital, que se llevó a cabo en San Francisco en mayo.
Uber ha crecido a una velocidad vertiginosa desde su fundación en 2009, gracias a una aplicación para teléfonos inteligentes que ha revolucionado por completo la industria de los taxis convencionales en los EE. UU. y en otros lugares. Más recientemente, la compañía ha invertido mucho en investigación en áreas como los automóviles sin conductor, con la esperanza de sostener un rápido crecimiento, evitar ser interrumpida y mantener una imagen favorable entre los financieros a medida que aumentan las pérdidas. Se ha centrado principalmente en desarrollar el hardware y el software necesarios para la conducción autónoma, aunque Uber también ha promovido otros esfuerzos de investigación, incluidos los vehículos voladores y la publicidad basada en drones (consulte Uber's Ad-Toting Drones Are Heckling Drivers Stuck in Traffic).
Marcus es una figura destacada en el mundo de la inteligencia artificial que a veces ha generado controversia al criticar el enfoque del campo en los enfoques de gran cantidad de datos que se basan en redes neuronales o aprendizaje profundo. Fundó Geometric Intelligence para buscar otras vías, incluidos los enfoques inspirados en la investigación de la ciencia cognitiva, que podrían tener mucha menos necesidad de datos (Marcus dio Revisión de tecnología del MIT acceso exclusivo a su empresa el año pasado; ver ¿Puede este hombre hacer que la IA sea más humana?).
Marcus dice que su equipo continuará enfocándose en los desafíos que los sistemas existentes no pueden resolver. Estamos especialmente interesados en los casos extremos, en lo que sucede si la iluminación es diferente o es un vehículo que no has visto antes, dice. Vamos a trabajar mucho en esos problemas.
Marcus no ha revelado muchos detalles sobre lo que ha estado desarrollando Geometric Intelligence, y la empresa no ha publicado ninguno de sus trabajos. Pero, entre otras cosas, su equipo ha estado trabajando en una forma de aprendizaje profundo que requiere menos datos (ver Algoritmos que aprenden con menos datos podrían expandir el poder de la IA). Él dice que tales enfoques podrían resultar útiles tanto para el negocio actual de Uber como para sus objetivos de investigación a largo plazo. Siempre habrá casos en los que no tenga suficientes datos. Es posible que tenga suficiente información para predecir lo que sucede a las nueve de la mañana, pero ¿qué sucede a las 2 am y hay menos datos? dice Marco. Y [en la conducción automatizada] no hay tantos datos cuando llegas a los casos extremos.
Marcus también está interesado en combinar áreas más nuevas de IA, como el aprendizaje profundo (una forma de aprendizaje automático que ha demostrado ser muy poderosa en los últimos años), con tradiciones de IA más antiguas, incluidos enfoques que implican dar a las máquinas reglas explícitas. Él dice que esto podría ser importante para un automóvil autónomo, lo que permite enseñarle sobre las reglas locales de tránsito.
Además, su equipo tendrá como objetivo desarrollar sistemas de aprendizaje automático que sean capaces de explicar sus decisiones o acciones, agrega Marcus. Esta se ha convertido en un área importante de investigación y podría ser crucial para generar confianza en los automóviles autónomos. Estamos muy interesados en la transparencia y la interpretabilidad: ¿cómo se obtiene un sistema en el que se comprende por qué hizo lo que hizo? él dice.
Está claro que hay problemas técnicos fundamentales que atraviesan muchos de los problemas que enfrenta Uber, dice Karl Iagnemma , ex científico investigador del MIT y fundador y director ejecutivo de una empresa llamada nuTonomía , que está probando taxis autónomos en Singapur y EE. UU. Identificar y resolver esos problemas le daría a Uber una ventaja competitiva significativa en comparación con el resto del campo.
Pero está lejos de ser seguro que la investigación fundamental valga la pena, dice Iagnemma. Es en gran medida una carrera armamentista, agrega. Si sus competidores lo están haciendo, incluso si no está seguro de la probabilidad de que la investigación fundamental genere un impacto significativo en su producto, no puede darse el lujo de no competir.