依图科技CTO颜水成对话机器学习泰斗 Michael I. Jordan

顶级大脑碰撞深度学习未来

围绕“深度学习下一步”，颜水成博士与加州大学伯克利分校教授 Michael I. Jordan，香港科技大学教授杨强，南加州大学教授 Kevin Knight，北京大学信息科技技术学院教授王立威，以及清华大学计算机系长聘教授朱军展开讨论。

其中，Michael I. Jordan 教授(上图左二)被誉为“统计机器学习之父”，他将统计学的方法引入机器学习领域，让学界认识到贝叶斯网络的重要性，还提出了 Jordan 网络(一种递归神经网络)。

Jordan 教授是美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士，是 AAAI，ACM，ASA，CSS，IEEE，IMS，ISBA 和 SIAM 等顶级学会的Fellow，是2016年IJCAI卓越研究奖，2015年David E. Rumelhart 奖和2009年ACM/AAAI Allen Newell 奖得主。

Jordan 教授指出，深度神经网络绕不开的问题是，尽管拥有强大的泛化能力，但学习的都是过去的数据，而真实世界永远存在新的未知信息。

论坛还讨论了深度学习模型的可解释性、学术界和工业界资源不对等等热点问题。

嘉宾们认为，基础理论的研究对机器学习和人工智能的发展至关重要，学术界和工业界各有优势，领域进步需要更好的数据集基础，以及建立统一的基准(benchmark)。

他们还指出，对于研究者来说，要勇于挑战他人未曾涉足的领域，不仅仅在前人的基础上改善，更要提出原创性的问题，并为之持续奋斗。