机器学习与市场的创造性.doc

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1、机器学习与市场的创造性　　上月，由MichaelI.Jordan、JeffDean、李飞飞、LeCun等多位人工智能领域的大牛发起的系统机器学习会议SysML在斯坦福开幕。　　会上，机器学习宗师级大牛MichaelI.Jordan就《系统与机器学习的前景与挑战》进行了主旨演讲。因为和NBA球星迈克尔·乔丹名字相近，他有着一个有趣的称号：“TheMichaelJordanofMachineLearning”，即机器学习界的迈克尔·乔丹。　　为什么说他是机器学习宗师级大牛？要知道，在这一领域的重要学者如吴恩达，ZoubinGhahrama

2、ni,TommiJaakkola,LawrenceSaul和DavidBlei都是他的学生。他现在担任加州大学伯克利分校电机工程与计算机系和统计学系教授。　　Michael机器学习与市场的创造性　　上月，由MichaelI.Jordan、JeffDean、李飞飞、LeCun等多位人工智能领域的大牛发起的系统机器学习会议SysML在斯坦福开幕。　　会上，机器学习宗师级大牛MichaelI.Jordan就《系统与机器学习的前景与挑战》进行了主旨演讲。因为和NBA球星迈克尔·乔丹名字相近，他有着一个有趣的称号：“TheMichaelJord

3、anofMachineLearning”，即机器学习界的迈克尔·乔丹。　　为什么说他是机器学习宗师级大牛？要知道，在这一领域的重要学者如吴恩达，ZoubinGhahramani,TommiJaakkola,LawrenceSaul和DavidBlei都是他的学生。他现在担任加州大学伯克利分校电机工程与计算机系和统计学系教授。　　MichaelI.Jordan的重要贡献则包括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。他还以近似推断变分方法的形式化、最大期望算法在机器学习的普及方面的工作而知名。　　此

4、次演讲中，从一开始他就现在所谓的“AI”进行了抨击。他认为，现在媒体上热炒的“AI”概念言过其实，很多人都是为了借此向VC、媒体以及大众兜售概念。至于真正的AI，“我们根本还没有实现”。也有相当一部分研究者陷入了深度学习的泥潭，思维变得更加狭窄。　　他回顾了机器学习领域的现状，以及今后发展面临的挑战。虽然机器学习理论目前的发展达到了一定高度，但他很讨厌人们现在突然将它称为AI，因为那仍然还只是机器学习。他认为真正AI的实现，需要依靠逻辑、推理、决策等运算的突破才能实现，但现在它们之间还存在明显脱节。　　一些经典AI领域，如计算机视觉、

5、NLP等还远未达到智能和实用的地步，有赖进一步研究和努力。与此同时，传统的社交平台，如Facebook，还远没有真正地将人们连接起来。医疗、金融、音乐、餐饮等众多系统平台仍存在巨大的想象空间，要做到这些，需要研究者们跳出传统视角。　　本文为MichaelI.Jordan在大会上的演讲实录（有删节），人工智能头条整理。　　　　▌我们还没有实现真正的AI　　你们知道，我之前从MIT（麻省理工）离职去了UC伯克利。这其实是因为MIT没有任何跟统计相关的专业，并且直到现在也还不算有，而我认为统计学对计算机科学至关重要。虽然今天计算机科学的发展

6、已经十分激动人心，但它依然还没有解决推理性的问题，在计算机和推理之间有一个脱节，所以我才要跳槽去研究概率和统计。　　很多人说我这些做法是在从统计视角在研究AI，这种看法欠妥，我只是在研究机器学习。AI是一个非常宽泛的概念，它几乎涉及到所有层面的计算机科学。它的每一部分都应该涉及到数据流，并且应该基于这些数据自适应地进化。这里面全是计算机科学，但直到今天，这一看法也还没有在计算机系得到很多认同，他们仍然认为统计是AI的一部分。　　我已经疲于应对这些争论了。　　今天，我们到处都可以看到“AI”这一字眼，媒体上铺天盖地。这让我感到非常不安，

7、因为那些说法太言过其实了。我们没有实现人工智能，没有实现智能，甚至连它们是什么都不知道。我们说现在的系统都涉及到数据的输入输出，它们其实是在模仿一些很聪明的东西，但也仅仅是模仿，根本称不上是智能，我们并没有实现它。　　今天，很多人乐衷于使用“AI”这个流行词。但这只不过是他们借此向VC（风险投资）、企业、媒体以及大众兜售一些他们自己的概念。至于真正的AI，我们根本还没有实现。我现在虽然不再跳出来争论这些话的对错，但依然会在内心时时刻刻提醒自己：我们还并没有实现所谓的AI。　　现在，我非常高兴我们有了一个这样的社区，我们当前真正需要的正

8、是建设性的努力，那必须保持严肃和清醒。并不是所有的炒作都是在为了在AI淘金热中大赚一笔，他们或许也是为了能够真正实现AI，让这个世界变得越来越美好，让AI更加稳定，更加真实，足够支撑建立一个全新科学领域所需的概念。　　这