在机器学习界，Michael  Jordan的知名度堪比篮球界的乔丹。

在中国，他和苹果创始人乔布斯拥有同样的尊称--“乔帮主”。

有人调侃，他的名字可以用来判断搜索引擎技术的好坏，如果一个搜索引擎只能搜到打篮球的乔丹，这个搜索结果肯定是不行的。

Michael  Jordan

作为机器学习界的开山鼻祖，Michael Jordan是人工智能领域两位根目录人物之一（另一位是“神经网络之父”Geoffrey Hinton），他拥有一系列辉煌耀眼的头衔：

• 机器学习领域唯一获得美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士成就的科学家；
• UC Berkeley著名机器学习实验室AMP Lab联席主任；
• AAAI、ACM、ASA、CSS、IEEE、IMS、ISBA和SIAM等全球顶级学会Fellow；
• 2009年获得ACM / AAAI Allen Newell奖；
• 2015年获得David E. Rumelhart奖；
• 2016年获得IJCAI卓越研究奖；
• 2016 年，被《科学》杂志誉为全世界最具影响力的计算机科学家；
• 2018年担任国际数学家大会1小时报告人。

他还被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不是最高的，但他的很多作品都堪称开山之作。

他的研究

他是当世概率图模型的集大成者，被誉为让世人意识到机器学习与统计学之间联系的原创思想家之一。

他的主要贡献包括：指出了机器学习与统计学之间的联系，让学界认识到了贝叶斯网络的重要性；他还发展了Jordan网络，是递归神经网络的一种。

贝叶斯网络发展到高级阶段，概率图模型使得计算成为问题，从而发展出了变分贝叶斯领域，变分贝叶斯有三个发展阶段，其中第三阶段，就是Jordan提出的ELBO(Evidence Lower BOund)，重建了变分贝叶斯的基础框架。

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）。

他的学生

在机器学习领域，Jordan绝对属于宗师级别的人物。

Jordan桃李满天下，所教过的学生人才辈出，占据了AI学术界的半壁江山。随便列几位他的学生大家感受一下：深度学习三大开山鼻祖之一、蒙特利尔大学教授Yoshua Bengio；贝叶斯学习领域权威Zoubin Ghahramani；LDA领域权威、哥伦比亚大学教授 David M. Blei；前百度首席科学家、斯坦福大学教授吴恩达；学界大牛斯坦福大学教授 Percy Liang 等人。

再比如，如日中天的对抗生成网络GAN是由Ian Goodfellow提出，Ian Goodfellow是Bengio的学生，而Bengio是Jordan的学生。

Jordan在中国

Jordan教授和中国的缘分也不浅。2016年12月，受聘于清华大学杰出访问教授，在2017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，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。而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。

而且，他与中国结缘不止于学界。2017年5月27日，Jordan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。

Jordan跟蚂蚁金服的亲密接触发芽于美国加州伯克利大学 RISE实验室（Real-Time Intelligence with Secure Execution）。RISE 实验室成立于 2017 年 1 月，其前身AMP实验室，主导研发了当今大数据计算领域最前沿的开源系统。蚂蚁金服成为与RISE实验室合作的仅有的两家中国公司之一。

另外，在2017年10月的云栖大会上，Jordan也成为阿里达摩院的“首批学术咨询委员”。作为最高学术咨询机构，学术委员会对研究方向、重点发展领域、重大任务和目标等学术问题提供咨询建议。

关于冯诺依曼奖

IEEE 冯诺依曼奖（IEEE John von Neumann Medal）于 1990 年由 IEEE 创办，旨在表扬在计算机科学和技术领域取得突出成就的科学家。该奖项以对计算机科学具有重大贡献的现代计算机创始人之一约翰·冯·诺依曼命名。自创办以来，共有33位学者获奖。

(本文综合整理自网络)

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