图：Research UC Berkeley
「机器人圈」正式更名为「雷克世界」，后台回复「雷克世界」查看更多详情。
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。
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。
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”。
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。返回搜狐，查看更多
责任编辑：
