临近春节，打车成了一件麻烦事

马斯克已经让他的Tesla跑车飞上了天，然而地面上想打车的你，可能会发现随着春节的临近，越来越难呼唤到一辆车了。

加班需谨慎

要说打车，Uber是世界上最流行的打车软件之一。Uber必须不停地匹配搭车者和司机，并使他们能尽可能快地抵达目的地。这个简单的任务的每一步都需要优化，比如决定最优路径、最佳到达时间……

然而，现实世界充满了不确定性。雨雪啦，事故啦，很多事件的发生都可能影响车辆的供需。

许多目前的机器学习模型还是基于确定性的，但是现实世界的数据基本都是不完整的，或者某种意义上不完善的。这样一来，在做预测（比如预测车辆供需）的时候，概率论就很有用武之地了。

编程语言那么多，为什么偏偏还要开发一种？

因为这种语言能适应不确定性建模——对于模型中两次同样的输入值，可能会有两个不同的结果。在传统的编程语言中使用概率简直太难了，概率只能存在于晦涩的子程序中。与之相对的是，Pyro将概率分布作为编程的核心。Pyro程序的基本单位是随机函数，它帮助我们明确地计算给定输入的输出概率。

Pyro的问世，能否缓解打车难的问题呢？

今天，就让我们一起来看看YouTube网红小哥Siraj Raval的视频：Uber Pyro概率编程入门。他将解释Pyro的原理和用途，还将实际应用一个天气数据的案例。视频附有代码，可以跟随一起练手哦。

时长8分钟，附有中文字幕：

Pyro是由Uber的人工智能实验室开源的。这个实验室来头也不一般，它最开始是Uber收购的一家创业公司Geometric Intelligence，这家公司的创始人是纽约大学教授Gary Marcus，不过他加入几个月后就退出了。对，就是那个挑起了对深度学习前景的质疑、引发Yann LeCun等各界AI人士论战的那个Gary Marcus。