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　　【新智元导读】在上月召开的“复旦科技创新论坛”上，统计机器学习先驱迈克尔·乔丹发表演讲并接受澎湃记者专访。采访中，乔丹认为目前世人对人工智能、大数据学习期望过高，他也不太看好人工智能从脑科学研究中得到很大启发；他看好人机对话、家庭机器人及精准医疗等具体领域的突破。本文后附乔丹演讲全文《大数据世纪难题》，乔丹在演讲中再次重申结合统计与大数据的重要性，以及当前的问题和机遇。

　　此乔丹非飞人乔丹。他是研究统计学和计算机科学家，目前研究的领域正是普通人口中的人工智能（Artificial Intelligence，AI）。权威的学术搜索引擎Semantic Scholar，在2015年做了一项排名，计算机科学领域谁最具影响力，迈克尔·乔丹名列第一。而且此乔丹门下英雄辈出，如深度学习领域的大牛蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio、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。

　　目前，人类对人工智能的恐惧日甚一日，研究黑洞的英国物理学家霍金就认为人类会制造出如同人类一样新物种，最终消灭人类。

　　人工智能究竟会如何，2016年12月17日，在第二届“复旦科技创新论坛”上，迈克尔·乔丹做了一场演讲，他首先告诉听众，人们对人工智能、大数据学习期望过高，目前已经发展过热。而且他还意外地告诉听众，这门全民关注的显学，目前还处于初级阶段，并未成为体系化的理论科学，有很多难以理论化解决的难题。

　　在演讲之后，他解答了霍金的担忧，“霍金研究领域不同，他的论述听起来就是个外行，机器人毁灭人类的可能性，在几百年里不会发生。”迈克尔·乔丹认为，通过研究人脑的运行机理，从生物学途径仿生出一个类人脑的人工智能，以目前的进展看，很长时间里无法实现。

　　具体到人工智能的研究，迈克尔·乔丹认为，人工智能最先获得突破的领域是人机对话，更进一步的成果则是能帮人类处理日常事务甚至作出决策的家庭机器人。

　　霍金是外行

　　澎湃新闻：人工智能、神经网络提出有几十年了，发展历程起起伏伏，神经网络研究在历史上几次受挫，是不是意味着人工智能的研究方向是计算机科学，而不是所谓的人脑科学？

　　迈克尔·乔丹：我不认为神经网络经历了起伏，神经网络的发展带来了很重要的理论贡献，你所说的起伏是由于计算机的性能不能匹配其大量运算的需求， 当计算机的硬件、软件、计算数据，这些都跟上了理论的发展进程，神经网络就能发挥出自己的优势。

　　澎湃新闻：霍金很担心人工智能，但微软的科学家说计算机具有自我意识还要几百年之久，您如何看？

　　迈克尔·乔丹：霍金不是人工智能的研究者，他是一个外行 。计算神经生物学近期不会有太大的突破，大概几百年后才能有进展，但我还是保守看好这方面的发展。

　　澎湃新闻：您不看好通过研究人脑科学获得人脑一样的运算能力这个研究方向？

　　迈克尔·乔丹：这是非常难的问题了，首先，人们对大脑运行机制还不是很清楚，目前还需要很精细的研究，要细致地了解每一个细胞的功能机理。目前计算机视觉技术，主要通过对图片、视频来分析，这在模拟人脑认知方面是远远不够的。打个比方就像我要研究上海的经济状况，不是通过空中简单的航拍就可以了解的，这种方法太粗了。其次，以前科学家用行星运行来比喻原子内的结构，前提是我们对行星运行的机制有很深的理解。现在人们通过对人脑的研究来开发人工智能，但对人脑机制的认知还非常浅，所以这个方向属于未知的探索。

　　工作岗位被机器人取代是大势所趋

　　澎湃新闻：人工智能取代工作岗位这是肯定要发生的吧？