迈克尔·I·乔丹：机器学习领域的开创者，人工智能领域“根目录级”人物

发布日期 2022年10月13日

提起“迈克尔·乔丹”，你可能第一时间想到的是那位叱咤风云的传奇NBA巨星，但在机器学习和人工智能领域，也有一个“封神”级别的“迈克尔·乔丹”，被称为“The Michael Jordan of Machine Learning”。

你也许无法准确描述机器学习以及相关的概率学、统计学、贝叶斯网络等专有名词，但你一定会高频率使用的，是电子邮件、搜索引擎、人脸识别分析、电子商务平台等应用，也大概率会为自动驾驶汽车和当前眼花缭乱的人工智能各类应用所着迷。而所有这些应用的底层逻辑，都离不开迈克尔·I·乔丹教授在机器学习领域近40年的深耕和奠定的理论基础。

乔丹教授任教于加州伯克利分校电子工程与计算机科学系、统计学系，美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士加身，也是人工智能领域唯一一位获此成就的科学家。他是机器学习领域的开创者之一，被坊间称作是人工智能领域“根目录级”人物。

9月29日，乔丹教授成为世界顶尖科学家协会奖（以下简称“顶科协奖”，英文：“WLA Prize”）“智能科学或数学奖”的第一位获奖者。

“智能科学或数学奖”遴选委员主席、2017图灵奖得主约翰·轩尼诗（John Hennessy）在解读获奖理由时表示：迈克尔·乔丹教授为机器学习与概率学、统计学以及图形建模等领域建立了联系应用，这些领域的相互联系不仅促进了机器学习领域的研究和发展，同时还提升了相关领域研究工作的质量和数量。

也正是因于乔丹教授的原创性贡献，当仁不让独得奖项。

从心理学研究起步的机器学习先驱

乔丹教授是20 世纪 60 年代末的婴儿潮一代，出生于美国路易斯安那州，一个融合了美、法、非洲文化，具有独特风土人情的地域。年少的他就展示出充沛的好奇心，对哲学、文化观以及思维方式的研究充满兴趣。

英国逻辑学家伯特兰 · 罗素的自传让他受到启发，在大学本科阶段就开始研究心理学和统计学。罗素将思维视为一种逻辑数学过程。乔丹曾在公开场合表示：“将思维视为逻辑过程，并意识到计算机基于软件和硬件的逻辑实现，我理解了思维的奥秘。我认为哲学可以从关于思维和大脑的模糊讨论转变为更具体的算法和逻辑层面的讨论。

“虽然我对机器学习很感兴趣，但我很早就意识到理解更深层的学习需要统计学、信息论和控制论中的基础知识。”或可从这段表述中窥见他的原创性思想养成。

因为坚信统计学对计算机科学至关重要，乔丹教授从没有开设统计学专业的MIT（麻省理工学院）离职，赴加州伯克利大学任教，研究概率和统计。他认为，虽然今天计算机科学的发展已经十分激动人心，但依然还没有解决推理性的问题，在计算和推理之间存在脱节，所以仍需要研究概率和统计。

在研究生涯中，乔丹教授指出了机器学习与统计学之间的联系，并推动机器学习界广泛认识到贝叶斯网络的重要性；在统计学、图形建模、概率方法和机器学习之间建立联系，尤其为机器学习奠定了计算机科学和数学基础。轩尼诗教授介绍：机器学习领域的一个关键问题，是为技术应用建立一个安全可靠的理论框架。有了这个框架，才能真正了解这些技术是如何发挥作用的以及结果是否具有可靠性。乔丹教授的研究工作正是为“机器学习”这座大厦，打下了地基，构建了结构，并奠定了人工智能的基石。

乔丹教授是一位“天才型”全能科学家，精力充沛，甚至有身边人表示，他还有90%的研究成果没有来得及发表，因为太多事情要做。他还跳出学术界，与产业界建立了广泛的联络和合作，旨在构建预测、分配、经济、交通、商业、法律、娱乐等领域的系统，解决其中的优化、统计推理、算法、平台等问题，成为现实中的“问题解决者”。

带出了一整个人工智能领域人才

轩尼诗教授在解读获奖理由时指出：乔丹教授对机器学习和人工智能领域更为卓越的一个贡献，就是为该领域培养和输送了大批卓越的创新人才。

乔丹教授不仅编写了许多教材，在他官方认证的简历中，他先后指导了80多名博士生和60多名博士后研究人员，这批人均已是世界领先的学术机构教授和工业界领袖，极具影响力。

这批人中有不少响当当的名字，比如2018年图灵奖得主、蒙特利尔大学教授约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio），贝叶斯学习领域权威、剑桥大学教授祖斌·加拉马尼（Zoubin Ghahramani），LDA领域权威、哥伦比亚大学教授大卫·布莱（David M. Blei），斯坦福大学教授吴恩达（Andrew Ng）等。

“乔门弟子们”沿袭了乔丹教授的观点，并致力于寻找相关领域之间的联系，基于这些联系作出了重大的贡献。其中，在国内享有盛誉的人工智能专家吴恩达，不仅担任过斯坦福人工智能实验室主任，也是谷歌大脑的联合创始人和主管，曾担任过百度首席科学家。

乔丹教授也喜欢跟世界各地的学者以及学生交流研究趋势、科研心态、学生培养等问题，并多次访问中国。他长期担任清华大学名誉教授，还担任北京大学名誉教授。

在中国国内科研人员聚集的问答平台“知乎”上，流传着许多关于乔丹教授的趣事，比如他长期对学生放养，以至于他的一个博士在博士论文致谢中写到“感谢乔丹在我一开始读博就放弃了我，对我不闻不问，让我不得不提高自己的独立思考能力、独立科研能力”。再比如乔丹教授精通多种乐器，他是伯克利计算机系教授乐队的首席架子鼓手。

如今的他，2023年还会在加州伯克利大学上一门名为《学习、决策和游戏的理论基础》课程。

“真正的 AI革命尚未到来”

面对全球人工智能热潮，绝对的“先驱”乔丹教授保持着冷静的态度，他认为人们对于人工智能存在着诸多误解，“人工智能系统还远远不够先进，无法在涉及推理、运用现实世界知识和社交互动等许多任务中替代人类。”

2018年，针对人工智能的发展状况，乔丹教授在《哈佛数据科学评论》上发表了极具影响力的文章《人工智能——革命尚未发生》（Artificial Intelligence—The Revolution Hasn't Happened Yet），评论当前的人工智能炒作，认为现在被称为 AI 的许多领域，实际上是机器学习，而真正的 AI 革命尚未到来。

乔丹教授更愿意将人工智能（AI）称为机器学习（ML），而现在所谓的智能，是我们根据参数汇集起来的数据算法，它们只能复制、仿照、模拟人类的行动，而不是真正的智能。

“如何将计算机和人类结合起来，以提高人们的生活水平，是我们面临的挑战”。对此，乔丹教授认为跨学科合作很重要。他在文中写道：应该更多考虑人类需要理解和塑造技术，因为这些技术正日益出现，并不断影响人类的日常生活。在这样的理解和塑造中，需要来自各行各业的不同声音，而不只是技术上的对话，只聚焦于类人智能有可能阻碍我们听到更广范围的不同声音，尤其需要来自社会科学和人文学科的视角。

他认为，人类的幸福不应该是科技发展之后才考虑的事情，“我们有个真正的机会来构想一个全新的东西：一个以人为中心的工程学科。”

乔丹教授已应邀将出席今年11月在第五届世界顶尖科学家论坛开幕式上举行的首届世界顶尖科学家协会奖颁奖典礼，并将出席论坛系列活动。