他不是籃球界的飛人喬丹，但在機器學習界，他的知名度堪比喬丹，他就是機器學習界的開山鼻祖Michael I. Jordan，在中國，他和蘋果創(chuàng)始人喬布斯擁有同樣的尊稱——“喬幫主”，他是人工智能領域兩位根目錄人物之一（另一位是“神經(jīng)網(wǎng)絡之父”Geoffrey Hinton），擁有一系列輝煌耀眼的頭銜：

• 機器學習領域唯一獲得美國科學院、美國工程院、美國藝術與科學院三院院士成就的科學家；

• UC Berkeley 著名機器學習實驗室AMP Lab聯(lián)席主任；

• AAAI，ACM，ASA，CSS，IEEE，IMS，ISBA和SIAM等全球頂級學會Fellow；

• 被數(shù)理統(tǒng)計研究所任命為Neyman Lecturer 和Medallion Lecturer；

• 2016年獲得IJCAI卓越研究獎，2015年獲得David E. Rumelhart獎，2009年獲得ACM / AAAI Allen Newell獎，2018年擔任國際數(shù)學家大會1小時報告人。
  

Michael I. Jordan教授是當世概率圖模型的集大成者，被譽為讓世人意識到機器學習與統(tǒng)計學之間聯(lián)系的原創(chuàng)思想家之一。

根據(jù)維基的資料，他的主要貢獻包括：指出了機器學習與統(tǒng)計學之間的聯(lián)系，讓學界認識到了貝葉基網(wǎng)絡的重要性；他還發(fā)展了Jordan網(wǎng)絡，是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的一種。

貝葉斯網(wǎng)絡發(fā)展到高級階段，概率圖模型使得計算成為問題，從而發(fā)展出了變分貝葉斯領域，變分貝葉斯有三個發(fā)展階段，其中第三階段，就是Jordan提出的evidence lower bound（ELBO），重建了變分貝葉斯的基礎框架。

雷鋒網(wǎng)注：Michael I. Jordan 教授和他的學生在NIPS2013大會上合影

Michael I. Jordan教授桃李滿天下，所教過的學生人才輩出，占據(jù)了AI學術界的半壁江山，隨便列幾位他的學生大家感受一下：深度學習三大開山鼻祖之一、蒙特利爾大學教授 Yoshua Bengio；貝葉斯學習領域權威 Zoubin Ghahramani；LDA領域權威、哥倫比亞大學教授 David M. Blei；前百度首席科學家、斯坦福大學教授 Andrew Ng（吳恩達）；學界大牛斯坦福大學教授 Percy Liang 等人。

充滿好奇心的天才

Jordan出生于上世紀60年代嬰兒潮后期，小時候，父母搬來搬去，他的童年在路易斯安那和堪薩斯州輾轉度過。在這期間，他閱讀了大量馬可·波羅（(Marco Polo)等文藝復興時期探險家的故事，從此，探索未知的好奇心開始生根發(fā)芽。

目睹了上世紀六七十年代的社會運動后，Jordan受到啟發(fā)，開始從事與人類和社會現(xiàn)象有關的工作，他的興趣很快就被吸引到探索人類大腦、智力和心理的內(nèi)部運作方式上。

被路易斯安那州充滿活力的文化、食物和音樂所吸引，Jordan決定就讀路易斯安那州立大學，在那里主修心理學。

Jordan還記得他第一次走進校園的大型圖書館時，被前所未見的浩瀚書籍所震驚。

“當時我就決定，要遍閱經(jīng)典。”他開始閱讀以數(shù)學為導向的哲學家伯特蘭·羅素(Bertrand Russell)和科特·哥德爾(Kurt Godel)的著作，并對理解人類的思維方式產(chǎn)生了濃厚的興趣。

1978年完成學士學位后，喬丹決定成為一名數(shù)學心理學家，并開始在亞利桑那州立大學攻讀數(shù)學和統(tǒng)計學碩士學位。

“因為我想從事心理學研究，這是一個實驗領域，要學習如何分析數(shù)據(jù)，所以需學習統(tǒng)計學課程，”Jordan解釋說。

然而，他很快意識到，自己并不想僅僅為了分析數(shù)據(jù)而學習統(tǒng)計學，而是為了建立新的模型，探索統(tǒng)計推理與人類思維的關系。

當Jordan在亞利桑那州的圣地亞哥度假時，參觀了位于當?shù)氐募永Ｄ醽喆髮W校園，并在與那里的一些教員會面后發(fā)現(xiàn)了認知科學的新興領域：“我當時心中一亮‘啊哈！我找到了！’”他歡呼，“在那個時代，這是一個全新的領域，它實際上研究的是如何將數(shù)學應用于人類思維方式。這次會面啟發(fā)了我?！?/p>

于是，Jordan在1980年獲得碩士學位之后搬到了圣地亞哥，不久之后，他就開始跟隨美國國家科學院院士、加州大學圣地亞哥分校心理學和認知科學教授David e . Rumelhart攻讀認知科學博士學位，“他是這個領域權威學者，也是我的導師，他幫助我加深了對如何通過數(shù)學方法研究人類思維方式的興趣?！?/p>

在他的博士學習接近尾聲的時候，Jordan開始覺得有必要回歸到研究推理和決策的廣義問題上，并且意識到他對統(tǒng)計和控制理論的研究需要結合計算機科學領域的算法觀點。

因此，在1985年獲得認知科學博士學位后，他前往位于阿默斯特的馬薩諸塞大學，與安德魯·巴托(Andrew Barto)一起擔任人工智能領域博士后研究員。

經(jīng)過兩年的博士后研究，Jordan于1988年接受了MIT大腦與認知科學系的助理教授職位，并開始建立一個研究小組，主要研究人類運動控制以及機器學習和推理。

1997年，加州大學伯克利分校(University of California at Berkeley)的統(tǒng)計學家彼得·比克爾(Peter Bickel)找到Jordan，邀請他加入加州大學統(tǒng)計系和計算機科學系，他欣然同意，開始了他在UC Berkeley的學術生涯。

在空閑時間，Jordan通過大量閱讀和學習新語言來滿足他的求知欲。作為一個以英語為母語的人，他還學會了西班牙語、法語和意大利語，“雖然沒有人真正教我，我只是坐下來用另一種語言讀一本小說，用另一種語言查單詞，但不知何故，我用另一種語言發(fā)現(xiàn)了其背后所有微妙的含義?！痹趯W習這些語言的過程中，Jordan也表示他已經(jīng)了解了這些語言背后的文化，包括他們的音樂和食物?！拔沂且粋€對一切事物充滿好奇的人，所以我喜歡探索未知，接觸那些我不知道的人、傳統(tǒng)和文化?！?/p>

他也精通各種樂器，目前正癡迷于架子鼓。他說:“我喜歡打鼓時對身體律動的控制，通過這種控制竟然可以創(chuàng)造美妙的音樂?！碑斠粋€人演奏架子鼓，他的四肢都要同時參與其中，由于腳離大腦的距離比手遠，所以同時敲擊時，雙腳接收到來自大腦的指令信號要比手早，“但這些無需我們專門思考，大腦會自動執(zhí)行，讓我好奇的是，所有這些精確的調(diào)節(jié)反饋都可以自動完成。我認為，對于未來的幾代人來說，這些都是非常值得探索研究的課題。”

Jordan如何看AI？

2018年4月26日，在GMIC 北京2018大會的首場峰會——全球人工智能領袖峰會上，Michael Jordan教授與騰訊AI Lab主任張潼、IDG資本合伙人?？?、小米云平臺副總裁崔寶秋進行了圓桌論壇，探討了AI與商業(yè)化。

在Michael Jordan看來，國外不是微軟、Google、Facebook在AI技術上領先。在事實經(jīng)驗上，領先的是亞馬遜。AI此前主要是稱為機器學習，在這件事情上，亞馬遜是最早的。

他分享到，在上世紀九十年代亞馬遜已經(jīng)用AI和深度學習能夠很好地進行工業(yè)鏈的建模。對于亞馬遜這樣龐大的電商來說，必須依賴于整個供應鏈來管理數(shù)十億美元產(chǎn)品，需要對整個供應鏈有清晰的了解。他們當時用深度學習和建模就能做到。此外，亞馬遜還做AB測試，對網(wǎng)站每個像素都做了測試，以給出正確的像素、顏色。這都是很多年前的事情了。

雷鋒網(wǎng)注：2017年5月27日，Michael I.Jordan 正式加盟螞蟻金服，出任螞蟻金服科學智囊團主席

雷鋒網(wǎng)了解到，2017年5月，Michael Jordan加入了螞蟻金服，作為智囊團主席和顧問。在他看來，像阿里巴巴這樣的電商平臺上有用戶購買商品的數(shù)據(jù)，就可以在網(wǎng)站上做非常有用的工作，比如社交和搜索。

Google和Facebook意識到搜索和社交網(wǎng)站目前在人類溝通方面還有一些限制，正在努力用人工智能的自然語言處理和決策能力使其變得更聰明，Jordan認為這些是非常有意思的項目，但是他對這些領域的進展顯然不甚滿意，“我覺得在這方面可能還不是很成功，現(xiàn)在只是引起了一些媒體的關注。”

Jordan進一步表明自己對于大公司應用AI的觀點，“我不僅僅關注于研究，我也非常關注那樣的一些公司，它們創(chuàng)建了一些數(shù)據(jù)流，并且很好的使用。不僅AI，AI只是其中的一面，AI只是簡單的數(shù)學，是一種簡單的方式，更有價值的是數(shù)據(jù)。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，它可以使我們的測試達到某一目的，以正確的方式搜集數(shù)據(jù)，這樣的話才可以生成相應的價值，給到提供數(shù)據(jù)的人?！?/p>

人工智能變革時代還沒有到來

今年2月，在斯坦福由 Michael I.Jordan 、Jeff Dean、LeCun、李飛飛等多位人工智能領域的大師發(fā)起的系統(tǒng)機器學習會議 SysML上，Jordan就現(xiàn)在所謂的“AI”進行了抨擊。

他認為，我們還未實現(xiàn)真正的AI，它需要依靠邏輯、推理、決策等運算的突破才能實現(xiàn)，但現(xiàn)在它們之間還存在明顯脫節(jié)。一些經(jīng)典 AI 領域，如計算機視覺、NLP 等還遠未達到智能和實用的地步，有賴進一步研究和努力。

與此同時，傳統(tǒng)的社交平臺，如Facebook，還遠沒有真正地將人們連接起來。醫(yī)療、金融、音樂、餐飲等眾多系統(tǒng)平臺仍存在巨大的想象空間，要做到這些，需要研究者們跳出傳統(tǒng)視角。

9月17日，在舉行于上海的世界人工智能大會（WAIC 2018）上，Jordan教授發(fā)表了演講；在演講中，他提到了對于人工智能的新思路。

他表示，談到人工智能，目前大家都想創(chuàng)造一個與人類一樣的東西，但實際上，人們本質(zhì)上是要創(chuàng)造的是一個系統(tǒng)，尤其是經(jīng)濟系統(tǒng)，而且是由智能性存在的系統(tǒng)。

在演講中，Michael Jordan 提到了亞馬遜所打造的欺詐檢測系統(tǒng)。實際上，這個系統(tǒng)是利用機器學習技術，只不過用了更多了數(shù)據(jù)，而且建立的是端到端的系統(tǒng)。

他認為，目前我們對于世界上什么人類擁有智能了解不多，而且不知道怎么界定智能，可能二十年以后才能界定；因此我們沒有必要模擬人類機器自身的智能，而是把市場和數(shù)據(jù)加在一起，可以有很大的賦能。

最后，Michael Jordan 表示，像人一樣的 AI 是很好的目標，但是人們真正需要的其實不僅僅是人的智能、生物智能，還包括市場智能。

雷鋒網(wǎng)注：2018年6月15日，Michael I. Jordan教授被北京大學授予“名譽教授”稱號

Jordan 也在Medium專門發(fā)表了文章，闡述自己的觀點。

他認為，當下的公眾總是用「人工智能」這個詞寬泛地囊括了所有和智慧相關的概念，這也就讓新出現(xiàn)的科學技術的影響范圍和后果變得很難討論。

如今的「人工智能」在大多數(shù)情況下所指的，尤其是在公眾討論中，就是過去的幾十年中我們稱作「機器學習 Machine Learning」的東西。

機器學習是一門研究算法的學科，它從統(tǒng)計學、計算機科學和其它一些學科汲取了思想，用來設計能處理數(shù)據(jù)、做出預測、幫助人類決策的算法。至于對真實世界的影響，機器學習的影響是實實在在的，而且遠不止是近期才有影響。

實際上，早在 1990 年代初的時候機器學習就已經(jīng)表現(xiàn)出了明顯的跡象可以對工業(yè)界產(chǎn)生巨大的影響，到了二十一世紀，亞馬遜這樣的有前瞻性的公司就已經(jīng)把機器學習用到了公司業(yè)務的上上下下當中，處理著詐騙檢測、邏輯鏈預測這樣的后端問題，也構建了推薦系統(tǒng)這樣的面向用戶的創(chuàng)新服務。隨著數(shù)據(jù)集的大小和計算資源在過去的 20 年里突飛猛進，目前，不只是亞馬遜，幾乎任何可以依據(jù)大規(guī)模數(shù)據(jù)做出決策的企業(yè)都很快會把機器學習作為動力。

在過去的幾年里，這種思想和技術潮流的融合也被我們稱作了「人工智能」。然而這種稱呼是值得我們仔細審視的。

一，雖然報紙上不會這樣講，但仿人類人工智能方向的研究實際上有很大限制，我們距離達到真正的仿人類人工智能的目標還非常遠。不幸的是，仿人類人工智能領域的有限的進步也很容易引發(fā)人們的激動（以及恐懼），這讓這個方向的研究本身過于火熱、媒體關注也過多。任何其它的工程領域都看不到這樣的現(xiàn)象。

二，如果是為了解決重要的智慧增強和智慧基礎設施問題，那么仿人類人工智能相關領域的成功既不充分也不必要。

對于人工智能，Jordan表示了自己的擔憂：“我們需要明白，如今普通大眾討論的這種專注于工業(yè)和學術中的很小一部分問題的人工智能，有極大的風險會讓我們不再注意到人工智能、智能增強和智慧基礎設施的全部范圍內(nèi)的挑戰(zhàn)和問題?！?/p>

11月15日，機器學習泰斗Michael I. Jordan教授將參加由雷鋒網(wǎng)聯(lián)合乂學教育·松鼠AI，以及IEEE教育工程和自適應教育標準工作組共同舉辦的『全球AI+智適應教育峰會』，并發(fā)表主題演講。

本次峰會匯聚了國內(nèi)外產(chǎn)學研三界頂尖陣容，屆時，斯坦福國際研究院（SRI）副總裁Robert Pearlstein、美國大學入學考試機構ACT學習方案組高級研究科學家Michael Yudelson等頂尖學者；VIPKID、作業(yè)幫、滬江網(wǎng)等國內(nèi)著名教育創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)始人；以及Knewton、Byju's、DreamBox、Duolingo、ALEKS、AltSchool等國外最具影響力的AI智適應教育公司創(chuàng)始人將齊聚北京，共同探討AI智適應熱點話題，年度盛會，不容錯過！免費門票、VIP門票開放申請中，訪問大會官網(wǎng)即刻申請：https://gair.leiphone.com/gair/aiedu2018

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