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他是吴恩达导师,被马云聘为「达摩院」首座

他是吴恩达导师,被马云聘为「达摩院」首座

图:Research UC Berkeley

这一周最火的新闻莫过于,拿出1000亿成立堪比“NASA计划”的实体组织——“达摩院”,这家研究基础科学和颠覆式技术创新的机构,将承载“活的比阿里巴巴长,要服务全世界,必须具备盈利能力”的三个目标。

他是吴恩达导师,被马云聘为「达摩院」首座

为什么是达摩院?

曾经有篇《全真派很快就垮了,为什么少林派一直红?》的文章广为流传,被网友奉为“花露水”的本文作者,将少林派成功的原因归结有三:藏经阁“向来不禁门人弟子翻阅”,般若堂堪称武学创新研究中心,重视外脑要成大格局,必海纳百川,任天下智力而用之。

事实上,他还忽略了第一大门派少林的另一个重要机构——达摩院,这当然缘起于少林的超级牛创始人达摩祖师,达摩祖师在少林寺后山面壁九年得悟大道和高深武艺,他被认为是武林中技艺最高的人。

达摩院,在金庸小说中它才是少林寺最高等级的武学研究机构,若非有精深的武学造诣,是没资格加入的。比如,方丈玄慈同辈的师兄弟,也就是“玄字辈僧人”,一共有30多人,个个武功高强,有资格进入达摩院的也才8个人而已。《天龙八部》里,达摩院首座是玄难大师。而扫地僧大败达摩院九大弟子,也是耳熟能详。

其实,般若堂也是武学研究机构,只是门槛没有达摩院那么高,而且其主要研究范畴是本派之外的武学。当然也有人将般若堂比喻为产品中心,达摩院则是一等一的创新研究基地。看来,由此来看马云的武侠情节也是极为匹配的。

八卦到此,达摩院的出处也是可以理解,那么这样的创新基地,“高手”自然不一般,所以在阿里巴巴的这项世界级科学工作蓝图中,网罗了哪些世界级的科学家加入呢?从达摩院首批公布的学术咨询委员会十人中可以看到,三位中国两院院士、五位美国科学院院士,包括世界人工智能泰斗Michael I. Jordan、分布式计算大家李凯、人类基因组计划负责人George M. Church等。

官方宣传中Michael I. Jordan位列第一,这位计算机科学界的“迈克尔•乔丹”其实早已名扬天下。他是美国国家科学院院士、美国国家工程院院士以及美国艺术与科学院院士,身居三院院士的Jordan教授,自1988年到1998年,Michael I. Jordan在麻省理工学院(MIT)任教授,也是美国加州大学伯克利分校 Pehong Chen 特聘教授,担任大数据实验室(AMPLab)共同主任、统计人工智能实验室(SAIL)主任、统计系系主任。

他是吴恩达导师,被马云聘为「达摩院」首座

世界人工智能泰斗Michael I. Jordan

他的研究方向包括了计算学、统计学、认知及生物科学,最近几年集中在贝叶斯非参数分析、概率图模型,谱方法、分布式计算系统中内核机及其应用问题、自然语言处理、信号处理和统计遗传学等问题(几乎涵盖了大部分机器学习中的内容)。他引领着机器学习、统计学的理论、方法与系统研究,也是统计学与机器学习交叉融合的主要推动者之一。

Jordan教授被Semantic Scholar钦定为计算机科学领域最具影响力学者《Who’s the Michael Jordan of computer science? New tool ranks researchers’ influence》。虽然在以往的论文中他的总引用数虽然不是最高的,但他的很多作品都堪称开山之作。而且Deep Learning的四大金刚(Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton以及大家熟悉的Andrew Ng)几乎都跟他有关,Jordan也因此被称为“机器学习之父”。

他是吴恩达导师,被马云聘为「达摩院」首座

一代AI 宗师 Michael I. Jordan在中国

Michael I. Jordan 可谓是桃李天下,之所以说是“四大金刚”都和他有关就是他教过的学生中已有不少成长为行业大牛,其中就包括大家熟知的深度学习大神、蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio 和前百度首席科学家、斯坦福大学教授 Andrew Ng。

Jordan教授在去年12月,受聘于清华大学杰出访问教授,同时发表“计算思维、推断思维与数据科学(On Computational Thinking, Inferential Thinking and Data Science)”的主题报告,分享了他在数据科学关键问题上的思考和实践。他深入分析了在大数据背景下我们面临的理论和系统两大挑战,以隐私、通信约束为例阐述了解决这两大挑战的计算思维与推断思维,并介绍了加州大学伯克利分校在大数据领域的最新研究成果,重点推介了集统计推断、机器学习、大数据计算为一体的全面超越Spark的新一代分布式机器学习系统Ray。

在今年9月12-14日,Jordan教授在清华进行了为期三天的校内公开课,面对清华同学分享了他在伯克利AMP Lab和RISE Lab的最新研究成果。本次讲座内容由机器学习方法和系统组成,主要涉及概率图模型、统计推断和模型评判,以及大规模机器学习的分布式优化算法和计算框架,为清华学生分享了大量干货。而且之后两年的秋季学期,Jordan教授都会回到清华进行授课,并挂靠软件学院开展各项具体工作,指导大数据系统软件国家工程实验室各个研究组的工作。想要聆听大神课程的同学,现在报考清华还不晚。

不过,他与中国结缘不止于学界。5月27日,Jordan教授签约蚂蚁金服,正式成为蚂蚁金服新成立的科学智囊团主席。

为什么是蚂蚁金服呢?在Jordan教授的混沌大学课程《人工智能-机器学习:观点与挑战》上,他谈到:蚂蚁金服在中国发展非常迅速,这家公司比我所知道的任何一家西方公司成长都要快。美国还是一个信用卡加现金的社会。尽管美国有一个Paypal,与支付宝有点类似,但是它的规模也不过是支付宝的十分之一,并且也不是所有人都在用。也许是受益于中国没有信用卡这个产业的束缚,使得支付宝一下子实现了移动支付的巨量增长。蚂蚁金服手握大量的数据,它知道你买了什么,了解很多关于你的个人信息。它使贷款变得前所未有的容易。这不是表面上你在手机上按一个键说“给我钱”这么简单,其背后蕴含着大量的机器学习。这涉及到机器学习中的“欺诈监测”:如果你很简单地让人们贷到款,很多人是会来骗你的……总而言之,在蚂蚁金服应用大数据连接客户与商户两端,是一项很“有趣的研究”。

AI被高估,它的兴起并非一蹴而就

Jordan教授在今年参加的一次极客公园前沿社活动上,曾详细谈到对AI的理解,他表示,无论是在美国,还是中国,AI 都是被高估的。一方面 AlphaGo 让很多公众开始了解 AI 这个概念,也因此有很多炒作围绕 AlphaGo 而展开。AlphaGo 是在一个有限的领域中,通过精良的反复模拟而达成的一种成功的模式,但机器很难模拟整个世界,也因此一场 AlphaGo 的胜利很难说是 AI 的全面超越。很多领域中,计算机是可以打败人的,但它不是智能。公众大多没有真正地了解 AI 是什么,也很难理解为什么 AI 是很难实现的。另一方面,在 AI 概念的驱动之下,很多公司都开始说是做 AI 的,但实际的产品和功能并不好。又或者人们会对这些公司报以不切实际的期待,觉得他们会打造出来和人一样的产品。

Jordan教授的观点是,AI的发展并不是一蹴而就的,而是在过去10-15年的进程里,基于互联网和移动互联网带来的高度数字化、高度连接性所发展而来的。

很多公司基于自己的产品和服务,通过不同的方式收集了大量的用户数据,并基于这些这些数据,不断构建起一些体系,进而将这些体系应用到一些实际的场景中。但这距离经典意义上的 AI,即能够和你进行互动的机器人,还差的很远。我们现在做的很大程度上是在学习的基础上的智能化,是一种 IA (Intelligence Augmentation),也就是智能增强。与此同时,AI 开始成为一种新的「基础设施」。在交通、金融等领域中,我们正在看到一些新的突破和可能性,这也会在未来改变一些领域中的商业模式。

当然,AI 不只是大公司的游戏,创业公司同样有机会可以参与其中。但对于整个行业来说,Jordan教授认为都需要冷静地理解 AI 的能力和边界,并努力寻找新的方向,这个过程很漫长,也需要更好地管理公众预期。


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