【AI大咖】ML宗师乔教主,Science评选的全世界最有影响力的计算机科学家
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!
AI大咖,你心里想誰,我來寫誰?
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的【AI大咖】ML宗师乔教主,Science评选的全世界最有影响力的计算机科学家的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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