“跨學(xué)科探索能提供未曾考慮過的視角，讓我感到興奮”

這天上午，在2024世界頂尖科學(xué)家協(xié)會獎頒獎典禮上，喬丹與“智能科學(xué)或數(shù)學(xué)獎”得主喬恩·克萊因伯格緊緊握手。兩年前，正是在這個舞臺上，喬丹從時任頂科協(xié)獎“智能科學(xué)或數(shù)學(xué)獎”遴選委員主席、2017年圖靈獎得主約翰·軒尼詩手中，接過了同一個獎項。

喬恩·克萊因伯格（右二）獲頒“智能科學(xué)或數(shù)學(xué)獎”，邁克爾·I·喬丹（左二）宣讀頒獎詞。主辦方供圖

“我希望每次從論壇上看到一些不同的東西?！边~克爾·I·喬丹向我們強調(diào)，“多樣性是關(guān)鍵?！?/p>

喬丹的科研經(jīng)歷，就是踐行多樣性的過程。在過去數(shù)十年的研究生涯中，這位著名的計算機科學(xué)家完成了多項跨學(xué)科的高難度任務(wù)。以計算機領(lǐng)域為出發(fā)點，他在AI和機器學(xué)習(xí)的陣地上相繼引入心理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、工程學(xué)等多個學(xué)科的知識，在學(xué)科間持續(xù)編織出新的聯(lián)系。

《哈佛數(shù)據(jù)科學(xué)評論》這樣評價他的工作：“在機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)之間建立了重要的橋梁，推動了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和變分方法的發(fā)展?！?024年諾貝爾物理學(xué)獎得主、2018年圖靈獎得主杰弗里·辛頓也提到，喬丹的工作對機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的影響是深遠(yuǎn)的，提供了許多新的視角和方法。

在計算機研究的領(lǐng)域，喬丹的多學(xué)科背景可謂罕見，他自己也曾在演講中笑稱自己“堪屬異類”。

“本科時，我主要是學(xué)習(xí)心理學(xué)，這一領(lǐng)域幫助我初步理解人類如何感知周圍環(huán)境，但我想更深入地理解人類是如何思考的，想知道人類為什么會采取這樣或那樣的行動，于是我轉(zhuǎn)向了神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域。接著，我開始好奇群體意義上，人類應(yīng)該建立怎樣的組織，如何通過集體獲取社會福祉，如何控制、消除、應(yīng)對不確定性？于是，我又轉(zhuǎn)向了統(tǒng)計科學(xué)和計算機領(lǐng)域?！彼@樣回答我們對他多學(xué)科背景的提問。

1985年獲得認(rèn)知科學(xué)博士學(xué)位后，喬丹先后在馬薩諸塞大學(xué)和麻省理工學(xué)院從事人工智能與認(rèn)知科學(xué)相關(guān)的研究工作。1998年起，他加入加州大學(xué)伯克利分校，擔(dān)任電子工程與計算機系和統(tǒng)計學(xué)系教授、實時智能決策計算平臺實驗室共同主任、統(tǒng)計人工智能實驗室主任，并曾任統(tǒng)計系系主任。

“跨學(xué)科的經(jīng)歷并非我有意為之，而是順其自然發(fā)展出來的路徑?！碑?dāng)被問及是什么驅(qū)動著他孜孜不倦地在不同學(xué)科間“穿行”，喬丹的回答坦誠又出乎意料，“跨學(xué)科探索能夠提供給我未曾考慮過的視角，這件事本身就讓我興奮?！?/strong>

AI的發(fā)展并非一帆風(fēng)順，研發(fā)需要極大的投入，還伴隨著層層挑戰(zhàn)。然而，正是這些挑戰(zhàn)推動著人類不斷探索智能的邊界。在最近的《泰晤士報》2024年科技峰會上，諾貝爾獎得主、DeepMind CEO丹米斯·哈薩比斯表示，AGI的實現(xiàn)或許還有10年時間。喬丹則認(rèn)為，智能的定義仍然充滿復(fù)雜性和不確定性：“智能的定義究竟是什么？是人類智能、市場智能，還是其他？在硅谷，這樣模糊的表述往往成為融資的標(biāo)簽，而未必是真正的科學(xué)概念?！?strong>

“探索并不總是順利的，不要畏懼困難，不要急功近利”

跨學(xué)科的學(xué)習(xí)無疑充滿挑戰(zhàn)。“探索的過程并不總是順利的?！眴痰ξ覀儸F(xiàn)身說法，“直到30多歲時，我的職業(yè)生涯才逐漸成型?！?/p>

邁克爾·I·喬丹接受大江東-復(fù)旦融媒體創(chuàng)新工作室采訪。伍靜攝

采訪現(xiàn)場。伍靜攝

基于自己的經(jīng)歷，喬丹還給出了誠摯的建議：不要畏懼困難，不要急功近利。保持旺盛的求知欲，跟隨具體的問題去開拓自己的研究道路，去發(fā)現(xiàn)那些未被發(fā)現(xiàn)的事物，“問題會帶你到應(yīng)該去的地方?！?/strong>

喬丹經(jīng)常告誡學(xué)生，不必執(zhí)迷于短期成果，也不要因?qū)ξ粗目謶侄艞壭碌奶剿鳌?strong>最好的方法是多渠道獲取知識，與值得信任的前輩、同行交流，同時在書籍和優(yōu)質(zhì)學(xué)術(shù)資源中沉潛。講到這里，他向我們攤攤手，“兩三年后，你自然會知道該做什么、如何去做?！?/p>

在耐心、無畏、多交流的教學(xué)理念引導(dǎo)下，喬丹培養(yǎng)出了一批優(yōu)秀的學(xué)者，如吳恩達、Zoubin Ghahramani、Tommi Jaakkola、Lawrence Saul和David Blei，他們現(xiàn)已成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要人物。

斯坦福大學(xué)教授、Coursera創(chuàng)始人吳恩達曾公開表示：“喬丹教授是我在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的導(dǎo)師，他的指導(dǎo)對我的研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響?！?018年圖靈獎得主約書亞·本吉奧也高度贊揚喬丹：“他是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的開創(chuàng)者，為我們理解統(tǒng)計學(xué)習(xí)和人工智能打下了堅實基礎(chǔ)?！?/p>

在采訪中，喬丹還談起了自己的愛好，眼中閃爍著興奮的光芒：“我喜歡打鼓，還會和樂隊一起演奏。”他邊說邊比劃，“每次坐在鼓前，仿佛進入了一場與自己的對話。手、眼、腳全神貫注，協(xié)調(diào)運作，每一次敲擊都能感受到那種默契在不斷推著我進步?！彼⑽⒁恍?，似乎回味著那份專注，“練習(xí)讓一切更完美，我享受這種自我對話和自我提升的過程?！?/p>

報道統(tǒng)籌：李泓冰

采寫指導(dǎo)：復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院教師陸柳

采訪寫作：復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院學(xué)生劉暢、朱壽富、劉唱

視頻采制：朱壽富、劉唱

（來源：大江東-復(fù)旦融媒體創(chuàng)新工作室）

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