在AI領(lǐng)域，可以稱(chēng)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(huì)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(mǎn)
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(píng)選的全世界最有影響力的計(jì)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(mǎn)門(mén)英才開(kāi)枝散葉。
1956年2月25日，出生在美國(guó)路易斯安那州，是全球知名的計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)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(jì)算機(jī)系和統(tǒng)計(jì)學(xué)系教授，機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室AMP Lab的聯(lián)席主任。Jordan是美國(guó)國(guó)家科學(xué)院、美國(guó)國(guó)家工程院和美國(guó)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(chēng)號(hào)；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(jì)學(xué)之間的聯(lián)系，讓學(xué)界認(rèn)識(shí)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(shū)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(lèi)：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(xiàng)目中可以獲取，或者給公眾號(hào)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(gè)人成就
2006年IEEE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先鋒獎(jiǎng)
2008年SIAM活動(dòng)組優(yōu)化獎(jiǎng)
2009年ACM/AAAI Allen Newell獎(jiǎng)得主
2015年David E. Rumelhart獎(jiǎng)
2016年IJCAI卓越研究獎(jiǎng)
2016年《科學(xué)》“全世界最有影響力的計(jì)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(jì)算機(jī)誕生的同年，小Jordan呱呱墜地，冥冥中注定會(huì)和計(jì)算機(jī)有著不解之緣。童年時(shí)期，Jordan生活在美國(guó)路易斯安那州，一個(gè)綜合著美、法、非洲文化的地域，被這個(gè)擁有別樣人文風(fēng)情的地方深深吸引著，從小他就是一個(gè)好奇寶寶，喜歡各種馬可·波羅編寫(xiě)的文藝復(fù)興時(shí)期探險(xiǎn)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?tīng)柕乃枷?，畢業(yè)后決心繼續(xù)進(jìn)修數(shù)學(xué)心理學(xué)。
Jordan回憶說(shuō)當(dāng)時(shí)他想從事心理學(xué)，但這是一個(gè)需要數(shù)據(jù)分析的實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域，所以需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)，去探索與驗(yàn)證人類(lèi)思維的關(guān)系模型。1980年，在亞利桑那州立大學(xué)畢業(yè)時(shí)他取得了數(shù)學(xué)（統(tǒng)計(jì)學(xué)）碩士學(xué)位。
一次度假，Jordan接觸到了“認(rèn)知科學(xué)”這個(gè)新興領(lǐng)域，一門(mén)將數(shù)學(xué)應(yīng)用于人類(lèi)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(huì)面不久后，Jordan只身來(lái)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(chēng)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(shí)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(gè)研究小組，主要研究人類(lèi)運(yùn)動(dòng)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(jì)學(xué)家彼得·比克爾(Peter Bickel)向Jordan投出橄欖枝，邀請(qǐng)他加入加州大學(xué)統(tǒng)計(jì)系和計(jì)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(shū)與教書(shū)時(shí)期橫掃美國(guó)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(guó)國(guó)家科學(xué)院、美國(guó)國(guó)家工程院和美國(guó)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(jiǎn)單普及一下，在美國(guó)，國(guó)家級(jí)院士代表著最高水平的機(jī)構(gòu)，含金量相當(dāng)?shù)母?，僅次于諾貝爾獎(jiǎng)的最高學(xué)術(shù)榮譽(yù)之一。
看過(guò)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(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)兩個(gè)系的教授，能夠做到將統(tǒng)計(jì)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(jì)算機(jī)人才，組合最先進(jìn)的平臺(tái)和資源，將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到高級(jí)階段evidence lower bound（ELBO），同時(shí)專(zhuān)注于研究概率圖模型（Graphical model）、譜方法、分布式計(jì)算系統(tǒng)中內(nèi)核機(jī)及其應(yīng)用問(wèn)題、自然語(yǔ)言處理、信號(hào)處理和統(tǒng)計(jì)遺傳學(xué)等問(wèn)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(gè)巨人的肩膀上，以Jordan為代表的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)積累了寶貴而豐富的理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
Jordan既武藝高強(qiáng)又教學(xué)有方，桃李滿(mǎn)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(jì)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(duì)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(shù)的一個(gè)根節(jié)點(diǎn)，開(kāi)花散葉，盛產(chǎn)大牛 ！
6 醒醒，AI革命尚未到來(lái)
我想，很多朋友都瀏覽過(guò)Jordan的一篇長(zhǎng)文博客《人工智能：革命尚未到來(lái)》，也了解過(guò)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(zhuān)訪內(nèi)容總結(jié)出幾個(gè)Jordan突出觀點(diǎn)給大家。
6.1、什么才能被稱(chēng)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(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，不停地獲取數(shù)據(jù)并隨時(shí)間進(jìn)行改善以做出更好的決策，輸入我有所不知的問(wèn)題可以給到我很好的答案；你見(jiàn)過(guò)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(lái)像梵高的畫(huà)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(jì)算和數(shù)據(jù)被用來(lái)增強(qiáng)人類(lèi)智力和創(chuàng)造力。
II又是什么？世界正通過(guò)網(wǎng)絡(luò)被連接起來(lái)，盡管很多公司正在建設(shè)物流預(yù)測(cè)、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(dòng)人心。想象一個(gè)“社會(huì)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(lèi)進(jìn)行診斷和提供護(hù)理。當(dāng)然這期間會(huì)遇見(jiàn)隱私、責(zé)任、安全等等挑戰(zhàn)，但需要意識(shí)到的是模仿人類(lèi)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(gè)由計(jì)算、數(shù)據(jù)和物理實(shí)體組成的網(wǎng)絡(luò)，使人類(lèi)所處的環(huán)境更加友好、有趣和安全，類(lèi)似物聯(lián)網(wǎng)。
6.2、有生之年，“超級(jí)AI”不會(huì)實(shí)現(xiàn)
被問(wèn)到AI這個(gè)概念是否被濫用，Jordan表示，“現(xiàn)在沒(méi)有'人工智能'，計(jì)算機(jī)并不了解世界，不像我11歲兒子時(shí)常會(huì)說(shuō)出一些對(duì)周?chē)澜缯嬲羁痰睦斫狻Ｓ?jì)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(gè)世界的人工智能，這輩子是不可能的了，即使在未來(lái)的100年也很難說(shuō)。但是，這并不重要。”
就現(xiàn)在已創(chuàng)造出的圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言翻譯的能力來(lái)說(shuō)：
計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以在可視場(chǎng)景中標(biāo)記對(duì)象，但尚未可能做到對(duì)視覺(jué)場(chǎng)景的常識(shí)理解——只能識(shí)別人臉，不能理解場(chǎng)景，并判斷會(huì)議室出口在哪，小心臺(tái)階不能掉下去；語(yǔ)音識(shí)別可實(shí)現(xiàn)多語(yǔ)種語(yǔ)音到文本和文本到語(yǔ)音的轉(zhuǎn)換，但尚未可能做到對(duì)聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景的常識(shí)理解——人可理解一個(gè)很復(fù)雜的句子來(lái)預(yù)測(cè)下一步行動(dòng)，但計(jì)算機(jī)做不到；自然語(yǔ)言可實(shí)現(xiàn)最低限度的翻譯和問(wèn)答處理，但尚未可能做到對(duì)語(yǔ)義理解、對(duì)話(huà)——“中國(guó)不在河邊的第二大城市是哪一個(gè)？”電腦數(shù)據(jù)并不能很好回復(fù)你。
未來(lái)十年，尚未可能部分將實(shí)現(xiàn)基本形式，“超級(jí)人類(lèi)AI”很難看到，也不相信AI會(huì)比人更聰明。原因有三：
1、人類(lèi)時(shí)刻都在以新的方式思考并表達(dá)，具有創(chuàng)造性；
2、人類(lèi)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(gè)答案；
3、人非常擅長(zhǎng)計(jì)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(chǎng)。傳統(tǒng)的推薦，都是針對(duì)個(gè)人，而現(xiàn)實(shí)中，則需要結(jié)合客戶(hù)和商戶(hù)兩端的需求。正是因市場(chǎng)具有稀缺性，所以AI作為團(tuán)隊(duì)進(jìn)行合作博弈非常重要。比如APP上，不僅向客戶(hù)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(chǎng)婚宴后，還剩下多少個(gè)散客的位置？甚至，可以了解周邊競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，是否滿(mǎn)座？如果滿(mǎn)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?！彼?，目前的挑戰(zhàn)是，創(chuàng)造基于數(shù)據(jù)和算法的新型市場(chǎng)，讓現(xiàn)代技術(shù)的系統(tǒng)能夠像經(jīng)濟(jì)學(xué)里的市場(chǎng)一樣運(yùn)行起來(lái)，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(zhǎng)理論，喜歡研究理論，同時(shí)你的思維方式很適合做理論，那就放手去做一段時(shí)間。但每個(gè)人都應(yīng)該做“一定量的理論學(xué)習(xí)”+“一定量的實(shí)踐操作”，或兩者相結(jié)合。這樣視野和認(rèn)知會(huì)更寬闊，你會(huì)看到整個(gè)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(shí)和知識(shí)修養(yǎng)。首先，計(jì)算機(jī)科學(xué)很重要，其次，統(tǒng)計(jì)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(yǔ)錄
以下是 Jordan經(jīng)典語(yǔ)錄：
“我們并非處于人工智能的大爆炸時(shí)代?！?/strong>
“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(huà)。人們只是在說(shuō)一些符合他們期望的話(huà)?！?/strong>
”人工智能的商業(yè)模式，是要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)市場(chǎng)，而非一個(gè)算法。”
“AlphaGo只是大眾的一場(chǎng)夢(mèng)，很多領(lǐng)域中，計(jì)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(gè)了不起的、能夠打敗人類(lèi)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(gè)世界?！?/strong>
每個(gè)行業(yè)都有一個(gè)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(jí)”人物，不僅個(gè)人厲害，徒子徒孫們?cè)贏I江湖上都是響當(dāng)當(dāng)?shù)?！這樣的光環(huán)只有喬丹值得擁有！
AI大咖，你心里想誰(shuí)，我來(lái)寫(xiě)誰(shuí)？
知識(shí)星球推薦
有三AI知識(shí)星球由言有三維護(hù)，內(nèi)設(shè)AI知識(shí)匯總，AI書(shū)籍，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，看圖猜技術(shù)，項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，Github推薦，AI1000問(wèn)，數(shù)據(jù)集八大學(xué)習(xí)板塊。
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