GI 成立于 2014 年，总部位于纽约。现在，这家创业公司15名员工将迁往 Uber 总部所在的旧金山，组成 Uber AI 实验室，致力于前沿的人工智能和机器学习研究。而 GI 的两位主要创始人 Gary Marcus 与 Zoubin Ghahramani 被任命为这一内部研究部门的联合董事。
此前 Uber 的人工智能布局一直紧密围绕着无人驾驶展开，Uber 已在无人驾驶汽车和卡车领域投入了巨资，先是在匹兹堡成立了无人驾驶汽车的实验室，随后又收购了旧金山一家无人驾驶汽车公司 Otto。
这些投资都产生了惊人的效果，今年 9 月，Uber 无人车在匹兹堡正式上路测试，10 月，Uber 完成了全球首次无人驾驶卡车送货，将 5 万瓶百威啤酒从科罗拉多州柯林斯堡市运送到了距离 120 英里外的科泉市。
但发展可靠的无人驾驶汽车还需要更扎实的 AI 技术支撑。而 Uber 自认为还处于人工智能研究非常初级的阶段，这也是它希望改变的。
和之前的几次动作相比，这次 Uber 通过收购 GI 来筑建的这座人工智能实验室，其探索技术的广度，远远超越了眼下的无人驾驶汽车。如果类比的话，这个 AI 实验室之于 Uber，相当于谷歌大脑之于谷歌，FAIR 实验室之于 Facebook，其重要程度不言而喻。
无人驾驶汽车无疑是 Uber AI 实验室关注的焦点。但除此之外，GI的Gary Marcus告诉 BBC，未来这个实验室将用 AI 解决 Uber 运营中遇到的方方面面的问题——提高到达时间的准确性，提高 UberPool 的匹配度，甚至制造可以飞的汽车。
(注：Gary Marcus 是人工智能领域中的知名人物，又是纽约大学的心理学教授，他经常对 AI 领域中过度依赖数据的操作方式加以批判，在行业中频频引发争议和讨论。)
而Uber 之所以会选中这家公司，正是看中了 GI 在人工智能领域的前瞻性。
GI 的口号是“重新定义机器学习的边界”。在人工智能实现路径上，GI 并不只是依赖于深度学习，它联合了一批数据科学家，可以通过多种技术研究人工智能，其中包括贝叶斯逻辑、进化计算等。近几年，麻省理工学院、纽约大学和多伦多大学等机构的研究人员，也一直在研究这些前沿的人工智能理论，并且取得了一些突破。
Marcus 博士这样解释他的哲学思考：“不再是通过喂养大量的数据去训练机器思考，假使我们能够通过一个、甚至单一的案例，让计算机通过‘外推’去理解一个套规则，像人类一样拥有思考和学习的能力，将会发生什么？“
他举了一个例子：你可能有足够多的信息来预测早上 9 点的道路上会发生什么，但如果是下午 2 点，数据不够充分，这时候该怎样预测呢？
用更少的数据解决这种临界状况，正是 GI 团队所擅长的。Marcus 说，未来会证明，无论是对 Uber 当前的业务，还是对长期的研究项目来说，这种路径都是极为有效的。
正如亚马逊从一家网上书城蜕变为云计算市场的佼佼者，Uber 也正在把业务触角从打车延展向无人驾驶汽车、机器学习甚至飞行汽车等多个领域，而拥有了 Uber AI 实验室这一大脑，无疑是保证其技术研发能力的关键一步。
