在AI領(lǐng)域，可以稱為教父的人不多，一眼我們看向“深度學(xué)習(xí)鼻祖”Hinton教授，另一眼一定會望向“機(jī)器學(xué)之父”喬丹喬教主。今天帶你領(lǐng)略一下機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“飛人喬丹”——Michael I.Jordan。

作者&編輯 | 臧小滿

作者&編輯 | 言有三

1 30秒了解Michael I.Jordan

Jordan被譽(yù)為“機(jī)器學(xué)習(xí)之父”，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的奠基人之一，2016年Science評選的全世界最有影響力的計算機(jī)科學(xué)家，也是大家熟知的Yoshua Bengio，吳恩達(dá)老師(Andrew Ng)的老師，滿門英才開枝散葉。

1956年2月25日，出生在美國路易斯安那州，是全球知名的計算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)學(xué)者。目前擔(dān)任加州大學(xué)伯克利分校（UCB）電機(jī)工程與計算機(jī)系和統(tǒng)計學(xué)系教授，機(jī)器學(xué)習(xí)實驗室AMP Lab的聯(lián)席主任。Jordan是美國國家科學(xué)院、美國國家工程院和美國藝術(shù)與科學(xué)院三院院士；AAAI，ACM，ASA，CSS，IEEE，IMS，ISBA和SIAM的研究員；2018年被北京大學(xué)授予“名譽(yù)教授”稱號；阿里巴巴“達(dá)摩院”螞蟻金服科學(xué)智囊團(tuán)主席。

主要貢獻(xiàn)有：

1、指出了機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計學(xué)之間的聯(lián)系，讓學(xué)界認(rèn)識到了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的重要性；

2、發(fā)明了Jordan網(wǎng)絡(luò)，是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種；

3、提出了evidencelower bound（ELBO），重建了變分貝葉斯的基礎(chǔ)框架。

圖書作者：Learning in graphical models[M]. Springer Science & Business Media, 1998.

2 代表性研究論文

1、變分方法與圖模型介紹：Jordan M I, Ghahramani Z, Jaakkola T S, et al. An introduction to variational methods for graphical models[J]. Machine learning, 1999, 37(2): 183-233.

2、譜聚類：Ng A Y, Jordan M I, Weiss Y. On spectral clustering: Analysis and an algorithm[C]//Advances in neural information processing systems. 2002: 849-856.

3、文檔主題生成模型：Blei D M, Ng A Y, Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of machine Learning research, 2003, 3(Jan): 993-1022.

4、非參數(shù)貝葉斯模型：Teh Y W, Jordan M I, Beal M J, et al. Sharing clusters among related groups: Hierarchical Dirichlet processes[C]//Advances in neural information processing systems. 2005: 1385-1392.

5、圖模型，變分推理綜述：Wainwright M J, Jordan M I. Graphical models, exponential families, and variational inference[J]. Foundations and Trends? in Machine Learning, 2008, 1(1–2): 1-305.

所有的論文，在以下GitHub項目中可以獲取，或者給公眾號發(fā)送關(guān)鍵詞消息“Jordan”，即可獲得下載鏈接。

https://github.com/longpeng2008/Awesome_DNN_Researchers

3 代表性個人成就

2006年IEEE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先鋒獎

2008年SIAM活動組優(yōu)化獎

2009年ACM/AAAI Allen Newell獎得主

2015年David E. Rumelhart獎

2016年IJCAI卓越研究獎

2016年《科學(xué)》“全世界最有影響力的計算機(jī)科學(xué)家”

4 AI之路，始于心理學(xué)

1956年，第二代晶體管計算機(jī)誕生的同年，小Jordan呱呱墜地，冥冥中注定會和計算機(jī)有著不解之緣。童年時期，Jordan生活在美國路易斯安那州，一個綜合著美、法、非洲文化的地域，被這個擁有別樣人文風(fēng)情的地方深深吸引著，從小他就是一個好奇寶寶，喜歡各種馬可·波羅編寫的文藝復(fù)興時期探險家的故事。大學(xué)期間選擇了當(dāng)?shù)刂穆芬姿拱材侵萘⒋髮W(xué)（LSU），攻讀心理學(xué)。在LSU，Jordan如海綿一樣吸收著哲學(xué)家伯特蘭·羅素和科特·哥德爾的思想，畢業(yè)后決心繼續(xù)進(jìn)修數(shù)學(xué)心理學(xué)。

Jordan回憶說當(dāng)時他想從事心理學(xué)，但這是一個需要數(shù)據(jù)分析的實驗領(lǐng)域，所以需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)，去探索與驗證人類思維的關(guān)系模型。1980年，在亞利桑那州立大學(xué)畢業(yè)時他取得了數(shù)學(xué)（統(tǒng)計學(xué)）碩士學(xué)位。

一次度假，Jordan接觸到了“認(rèn)知科學(xué)”這個新興領(lǐng)域，一門將數(shù)學(xué)應(yīng)用于人類思維方式的學(xué)科，這與Jordan的思想完全契合，受到了教員們的啟發(fā)，這次會面不久后，Jordan只身來到圣地亞哥，投奔加州大學(xué)圣地亞哥分校心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)大佬——David e . Rumelhart攻讀認(rèn)知科學(xué)。1985年，Jordan獲認(rèn)知科學(xué)博士學(xué)位。在此期間，他發(fā)展了一種認(rèn)知模型，稱為Jordan網(wǎng)絡(luò)，是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種。

兩年的博士后時光，Jordan在馬薩諸塞大學(xué)與安德魯·巴托(Andrew Barto)同任人AI領(lǐng)域研究員。1988年-1998年十年間，他任教于麻省理工（MIT）大腦與認(rèn)知科學(xué)系，并建立一個研究小組，主要研究人類運(yùn)動控制及機(jī)器學(xué)習(xí)和推理。1997年，加州大學(xué)伯克利分校的統(tǒng)計學(xué)家彼得·比克爾(Peter Bickel)向Jordan投出橄欖枝，邀請他加入加州大學(xué)統(tǒng)計系和計算機(jī)科學(xué)系，從此Jordan在berkeley坐鎮(zhèn)一方。

不得不佩服，Jordan的讀書與教書時期橫掃美國各大名校，此處需要有掌聲。

5?幫派之大，旗下英雄輩出

上面提到Jordan是美國國家科學(xué)院、美國國家工程院和美國藝術(shù)與科學(xué)院三院院士，也是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域唯一獲此成就的科學(xué)家。簡單普及一下，在美國，國家級院士代表著最高水平的機(jī)構(gòu)，含金量相當(dāng)?shù)母?#xff0c;僅次于諾貝爾獎的最高學(xué)術(shù)榮譽(yù)之一。

看過天龍八部的朋友都知道喬峰幫主，將降龍二十八掌與少林心法兩者結(jié)合，令掌法的威力大大增加，又將二十八掌改良十八掌，真正變成武學(xué)中的精髓。

Jordan身兼統(tǒng)計學(xué)和計算機(jī)科學(xué)兩個系的教授，能夠做到將統(tǒng)計學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)完美融合，招攬全世界最優(yōu)秀的計算機(jī)人才，組合最先進(jìn)的平臺和資源，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到高級階段evidence lower bound（ELBO），同時專注于研究概率圖模型（Graphical model）、譜方法、分布式計算系統(tǒng)中內(nèi)核機(jī)及其應(yīng)用問題、自然語言處理、信號處理和統(tǒng)計遺傳學(xué)等問題，幾乎涵蓋了大部分機(jī)器學(xué)習(xí)中的內(nèi)容。大家熟知的深度學(xué)習(xí)同樣站在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)這個巨人的肩膀上，以Jordan為代表的統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)積累了寶貴而豐富的理論和實踐經(jīng)驗。

Jordan既武藝高強(qiáng)又教學(xué)有方，桃李滿天下，且在AI界都是有頭有臉的人物，上篇文章分享的深度學(xué)習(xí)大牛Yoshua Bengio，貝葉斯學(xué)習(xí)權(quán)威者Zoubin Ghahramani，曾任百度AI首席科學(xué)家吳恩達(dá)Andrew Ng，斯坦福大學(xué)教授Percy Liang、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機(jī)科學(xué)院教授Eric Xing都是其得意弟子。最近如日中天的對抗生成網(wǎng)絡(luò)Gan的提出者Lan Goodfellow是Bengio學(xué)生，Jordan毋庸置疑是祖師爺！

Jordan兢兢業(yè)業(yè)三十年為AI當(dāng)代研究奠定了基礎(chǔ)，做到了機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)樹的一個根節(jié)點(diǎn)，開花散葉，盛產(chǎn)大牛 ！?

6 醒醒，AI革命尚未到來

我想，很多朋友都瀏覽過Jordan的一篇長文博客《人工智能：革命尚未到來》，也了解過他的演講，今天小編結(jié)合著Jordan的文章、在清華大學(xué)、混沌大學(xué)等高校演講及專訪內(nèi)容總結(jié)出幾個Jordan突出觀點(diǎn)給大家。

6.1、什么才能被稱為AI？

“AI” = IA + II

IA：智能增強(qiáng)（Intelligence Augmentation）

II：智能基礎(chǔ)設(shè)施（Intelligent Infrastructure）

搜索引擎就是IA的代表，一個機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，不停地獲取數(shù)據(jù)并隨時間進(jìn)行改善以做出更好的決策，輸入我有所不知的問題可以給到我很好的答案；你見過的圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換，輸入一張圖片，轉(zhuǎn)換成另一張很酷的圖片，看起來像梵高的畫一樣，但它真正做的是增強(qiáng)了人們的創(chuàng)造力。在IA領(lǐng)域，計算和數(shù)據(jù)被用來增強(qiáng)人類智力和創(chuàng)造力。

II又是什么？世界正通過網(wǎng)絡(luò)被連接起來，盡管很多公司正在建設(shè)物流預(yù)測、欺詐系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)，這些都很棒，但這些都是機(jī)器學(xué)習(xí)，不是我所謂的 AI，真正的AI將比我們現(xiàn)在看到的更為激動人心。想象一個“社會規(guī)模的醫(yī)療系統(tǒng)”，建立了醫(yī)生以及位于患者體內(nèi)外設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)分析流程，從而幫助人類進(jìn)行診斷和提供護(hù)理。當(dāng)然這期間會遇見隱私、責(zé)任、安全等等挑戰(zhàn)，但需要意識到的是模仿人類的AI并不是AI的唯一通道，我很需要與云端相互作用，建立一個由計算、數(shù)據(jù)和物理實體組成的網(wǎng)絡(luò)，使人類所處的環(huán)境更加友好、有趣和安全，類似物聯(lián)網(wǎng)。

6.2、有生之年，“超級AI”不會實現(xiàn)

被問到AI這個概念是否被濫用，Jordan表示，“現(xiàn)在沒有'人工智能'，計算機(jī)并不了解世界，不像我11歲兒子時常會說出一些對周圍世界真正深刻的理解。計算機(jī)只是獲取一些模式和范本并將其映射到其他模式上。能夠真正地深入理解這個世界的人工智能，這輩子是不可能的了，即使在未來的100年也很難說。但是，這并不重要。”

就現(xiàn)在已創(chuàng)造出的圖像識別、語音識別、自然語言翻譯的能力來說：

計算機(jī)視覺可以在可視場景中標(biāo)記對象，但尚未可能做到對視覺場景的常識理解——只能識別人臉，不能理解場景，并判斷會議室出口在哪，小心臺階不能掉下去；語音識別可實現(xiàn)多語種語音到文本和文本到語音的轉(zhuǎn)換，但尚未可能做到對聽覺場景的常識理解——人可理解一個很復(fù)雜的句子來預(yù)測下一步行動，但計算機(jī)做不到；自然語言可實現(xiàn)最低限度的翻譯和問答處理，但尚未可能做到對語義理解、對話——“中國不在河邊的第二大城市是哪一個？”電腦數(shù)據(jù)并不能很好回復(fù)你。

未來十年，尚未可能部分將實現(xiàn)基本形式，“超級人類AI”很難看到，也不相信AI會比人更聰明。原因有三：

1、人類時刻都在以新的方式思考并表達(dá)，具有創(chuàng)造性；

2、人類善于做新的抽象推理，AI系統(tǒng)需反復(fù)用海量的數(shù)據(jù)才能得出一個答案；

3、人非常擅長計劃和規(guī)劃。

6.3、除了生物智能，還有一種東西也要智能

答案是市場。傳統(tǒng)的推薦，都是針對個人，而現(xiàn)實中，則需要結(jié)合客戶和商戶兩端的需求。正是因市場具有稀缺性，所以AI作為團(tuán)隊進(jìn)行合作博弈非常重要。比如APP上，不僅向客戶推薦某一家餐廳，還要讓餐廳看到今晚自己可以供應(yīng)多少食材？今天接了一場婚宴后，還剩下多少個散客的位置？甚至，可以了解周邊競爭對手，是否滿座？如果滿座了，我可以打折吸引更多的人流到的餐廳。

“畢竟世上已有這么多人了，為什么還要AI像人呢。”所以，目前的挑戰(zhàn)是，創(chuàng)造基于數(shù)據(jù)和算法的新型市場，讓現(xiàn)代技術(shù)的系統(tǒng)能夠像經(jīng)濟(jì)學(xué)里的市場一樣運(yùn)行起來，運(yùn)輸、教育、商業(yè)、醫(yī)學(xué)等等，都是崛起的力量。

6.4、AI人才需要這些技能

優(yōu)秀的人學(xué)術(shù)界、商業(yè)界都能夠兩者兼得。

如果你擅長理論，喜歡研究理論，同時你的思維方式很適合做理論，那就放手去做一段時間。但每個人都應(yīng)該做“一定量的理論學(xué)習(xí)”+“一定量的實踐操作”，或兩者相結(jié)合。這樣視野和認(rèn)知會更寬闊，你會看到整個東西聯(lián)系在一起是什么樣子的。

讀博的目的就是培養(yǎng)常識和知識修養(yǎng)。首先，計算機(jī)科學(xué)很重要，其次，統(tǒng)計學(xué)也要學(xué)好，學(xué)一點(diǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)，學(xué)一點(diǎn)其他相關(guān)領(lǐng)域的算法，包括和復(fù)雜性、不確定性有關(guān)的算法等等。重要的是，先打好相關(guān)基礎(chǔ)，剩下的一輩子慢慢學(xué)。

7 Jordan經(jīng)典語錄

以下是 Jordan經(jīng)典語錄：

“我們并非處于人工智能的大爆炸時代。”

“不要相信可以自主學(xué)習(xí)AI，不要相信你讀到的任何關(guān)于這種論斷的話。人們只是在說一些符合他們期望的話。”

”人工智能的商業(yè)模式，是要創(chuàng)造一個市場，而非一個算法。”

“AlphaGo只是大眾的一場夢，很多領(lǐng)域中，計算機(jī)是可以打敗人的，但它不是智能，我們不應(yīng)該把AI當(dāng)做是一個了不起的、能夠打敗人類的技術(shù)，而是應(yīng)該將它看做一種新的元素，能夠讓我們用它重塑整個世界。”

總結(jié)

每個行業(yè)都有一個邁克爾·喬丹，與深度學(xué)習(xí)鼻祖Geoffrey Hinton一起，譽(yù)為人工智能領(lǐng)域兩位“根目錄級”人物，不僅個人厲害，徒子徒孫們在AI江湖上都是響當(dāng)當(dāng)?shù)?#xff01;這樣的光環(huán)只有喬丹值得擁有！

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總結(jié)

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