世界AI泰斗Michael I.Jordan八大经典语录_经典语录
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世界AI泰斗Michael I.Jordan八大经典语录

在人工智能领域,Michael I.Jordan被认为是两位根目录人物之一(另一位是Geoffrey Hinton )。Michael I.Jordan是UC Berkeley 著名的机器学习实验室AMP Lab的联席主任,是美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士。他门下英雄辈出,如深度学习领域的大牛蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio、前百度首席科学家吴恩达、斯坦福大学教授Percy Liang等都是其弟子。

本文内容选自Michael I.Jordan在、清华大学、浙江大学、上海海事大学、混沌大学等公开场合的演讲以及澎湃新闻采访内容,亿欧编辑整理。

1、我们并非处于人工智能的大爆炸时代

目前,人们讲到人工智能和机器学习,可能还是觉得它很复杂。

事实上,当你听过我的课程,就会发现,关于这个话题,有很多还停留在概念性、战略性的阶段。当然,也有一些投入实际应用的技术,但这背后的理论,还是非常基础和简单的。

人工智能与机器学习,其实还远远不是一门基础扎实的工程学科,它并不能为现在用数据分析问题提供强大且可拓展的解决方案。

因此,我们并不能将人工智能与机器学习的发展简单理解为一个神迹,如同高楼非一夜而起,它是必须要经历长时间的发展的。

大家首先要意识到,在这一领域,我们仍处于非常初级的阶段。很多事情我们还不了解,现今的我们并非处于一个人工智能的神奇大爆炸时代。

可以说,我们有可能要花上百年的时间,这个高楼大厦才能真正地建立起来。

2、人工智能的商业模式,是要创造一个市场,而非一个算法

传统的推荐,都是针对个人。

但这里的问题是,如果有一家很好的餐厅,它被推荐给很多人,那么大家都跑到这家餐厅去,就需要排长队,人们的体验就会很糟糕,反过来给差评和抱怨。

如此,整个系统就开始崩溃,形成恶性循环。

你必须要去创造一个市场,而非一个简单的算法。

比如,在APP上面,不仅仅是向客户推荐某一家餐厅。除了让客户看到自己附近有什么餐厅之外,你还要让餐厅看到自己今晚可以供应多少食材,我今天接了一场婚宴之后,还剩下多少个散客的位置。

甚至,你可以了解一下旁边的竞争对手餐厅,他们有没有满座。如果旁边满座了,那么对我而言就是一个机会,我可以打折吸引更多的人流到的餐厅。

你要结合客户和商户两端的需求。

这不仅是一个应用的事情。现在很多公司已经着手在研究这方面的工作。当然,这个过程要充分考虑人们不同的喜好和需求,要掌握大量的数据。

3、计算思维不是说知道如何编程和使用数据库,而是一种思想

计算思维不是说知道如何编程和使用数据库,而是一种思想。关于思考一个问题的抽象概念、模块性、性能……一切你在计算机课堂上学到的东西,而不仅仅是编程。计算机背景的人应该很熟悉这些,不熟悉的可能是推断思维。那是已经有超过两百年历史的统计学里的东西,不是一个新的领域,不是拿到数据就开始进行操作,像做数据库的人那样。

首先要考虑数据从哪来,数据背后是什么,数据获取的过程中有什么问题,这就是推断,还不严格属于计算机科学的研究范畴。即便最后得到的东西都是所谓的算法,你也必须思考背后的统计采样和总体。所以其实我并不是太喜欢机器学习这个词,我认为并没有什么新东西,还是统计思维。但是因为计算机科学家不太懂统计推断的东西,所以他们取了一个新名字叫做机器学习。

很多机器学习的工作都没有考虑推断、采样以及总体,只是把机器学习模型应用到数据却没有得到正确的答案,因为没有考虑偏差、因果推断等内容。我认为把两者结合起来并且认真研究是真正的挑战。我我以前更多关注算法和系统,过去几年越来越像个理论家,逐渐更关注理论同时在某些方面也是关注系统。我在实验室里设计系统的过程中看到了理论性的问题,所以我去寻找计算机和统计的理论,它们有什么概念可以怎么结合起来。

所以我们发展了数据科学这个交叉学科,这并不容易。统计决策理论里有损失函数和风险,但它的基础理论中没有运行时间的概念,你可以去查看几十年来成千上万的统计决策相关的论文,你不会看到任何一篇提及了运行时间;同样地,在计算机这边你可以找到成千上万的论文讨论复杂度,各种复杂度理论,但是却找不到关于统计风险的文章。而利用统计风险理论可以控制基于数据的错误率。此外,对统计估计问题的深刻理解不仅仅包括学习算法、还包括学习下界,学习你可能做的最好的是什么,但是在计算机理论里却没有太多关于下界的。有倒是有,但是不多。

4、未来十年,人工智能哪些可以实现?

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