Szeptemberben már elindultak Pittsburgh-ben az Uber önvezető autós kísérletei – élesben. Azért ott, mert a városban működik a cég egy fejlesztőrészlege, az Advanced Technologies Center. Az önvezetés azonban az Ubernek nem elég. Ahhoz, hogy kiszolgálja ügyfeleit, illetve hogy optimalizálhassa autói kihasználtságát, intelligens logisztikai háttérre is szüksége van. Meg kell tudnia jósolni például, hogy egy adott település egyes részein várhatóan hányan akarnak majd Uberrel utazni egy-egy időpontban.

Új módszerek az AI-kutatásban

Most a vállalat újabb lépést tett az intelligens önvezető flotta irányába: felvásárolt egy New York-i AI-startupot, a Geometric Intelligence-et. A kis, mindössze 15 fős cég állami támogatást is kapott, részben befektetés, részben adókedvezmény formájában, és szoros kapcsolatot ápol a New York Egyetemmel is. A cég teljes csapat beolvad az Uber szervezetébe, azonban önálló részlegként működik majd: rá épül majd az Uber AI Labs.

A Geometric egyik értéke, hogy új módszert keres a mesterséges intelligencia kifejlesztésére. A céget négyen alapították. A jelenlegi vezérigazgató, Gary Marcus a pszichológia és az idegtudományok professzora a New York Egyetemen – és ő lesz a vezetője a létrejövő Uber AI Labsnak is. A stáb tagja Zoubin Ghahramani, a Cambridge Egyetem machine learning szakértője, Douglas Bemis neurolingvisztikai szakértő, míg az informatikát Kenneth Stanley, a University of Central Florida professzora, képviseli.

Marcusék szerint túl kell lépni a mesterséges intelligencia hagyományos megközelítésén. Míg korábban a kutatások középpontjában a mély tanulás állt, a Geometric olyan megoldást keres, amellyel függetleníthető az AI rendszer attól, hogy rengeteg adatot kelljen beletáplálni ahhoz, hogy képes legyen új információkat feldolgozni.

Marcus szerint a hagyományos, mély tanulásra épülő módszer legfőbb hátránya, hogy lassan és tökéletlenül alkalmazkodik akkor, ha a körülmények gyorsan változnak. Ezért nem az információkra, hanem szabályokra helyeznék a hangsúlyt, melyekkel a rendszer úgy is működhetne, hogy előtte rengeteg adatot kelljen betáplálni.

Terjeszkedni is akar a labor

Az Uber esetében a cél sokkal több annál, hogy önvezető autót dobjon piacra. A szolgáltatás tökéletesítéséhez ugyanis arra is szüksége lesz, hogy a gyorsan változó körülmények mind pontosabb előrejelzésével képes legyen a lehető legrugalmasabban igazodni az utazók igényeihez. Gyorsan tudjon reagálni például egy váratlan időjárás-változásra – ha lecsap mondjuk egy zápor, valószínűleg többen veszik igénybe ott az autókat, ahol esik az eső. Ugyanakkor ha beválik a Geometric által követett irány, az az önvezető autókat is sokkal biztonságosabbá teheti.
 

Az Uber mesterségesintelligencia-részlegének létszámát gyorsan akarják bővíteni. A toborzást már meg is kezdik a héten Barcelonában, a Neural Information Processing Systems konferencián. Marcus szerint az sem kizárt, hogy irodát nyitnak az Egyesült Királyságban.

Bár a fejlesztőközpont továbbra is a mesterséges intelligenciához kapcsolódó alapkutatásokra koncentrál, a kutatott területeket az Uber céljaihoz fogja igazítani. Az autonóm járműirányítási rendszerek tökéletesítése mellett feladata lesz a forgalomelőrejelzés, valamint a képi és nyelvi információ feldolgozásának fejlesztése is.