在可预见的未来，计算机对现实世界进行抽象推理的能力将无法与人类匹敌。“人工智能系统还远远不够先进，无法在涉及推理、应用现实世界知识和社交互动的许多任务中取代人类，”机器学习先驱MichaelI.Jordan说。MichaelOwenJordan是机器学习领域的权威之一，IEEEFellow，他为无监督机器学习的发展做出了杰出贡献。2016年，乔丹被《Science》评为“全球最具影响力的计算机科学家”。他指出，模仿人类思维并不是机器学习的唯一目标，也不是最好的目标。相反，机器学习可以通过对大型数据集进行详尽分析来增强人类智能，就像搜索引擎可以通过组织网络来扩展人类知识一样。机器学习还可以聚合来自多个数据集的信息，探索模式，并针对某些问题提出新的解决方案，从而在医疗、商业和交通等众多领域为人类提供新的服务。“当人们谈论技术趋势时，人工智能令人困惑，”乔丹说。“人工智能应该是计算机中的一种智能能力，可以让技术进步，可以与人类相媲美，但事实并非如此。近年来，乔丹一直致力于帮助科学家、工程师和其他人工智能从业者了解全方位的人工智能。”Jordan指出，机器学习的发展催生了一个新的工程领域。他说：“虽然关于人工智能和超级智能的科幻小说很有趣，但它们会分散人们的注意力。人们对实际问题不够重视。基于机器学习构建行星规模的系统非常有意义。对人类有价值的有意义的工作，同时又不会扩大不平等。”NewChangeJordan出生于1960年代，他对哲学、文化观点和思维方式的研究很感兴趣。英国逻辑学家伯特兰罗素的自传启发了他研究心理学和统计学。罗素将思维视为一种逻辑数学过程。乔丹说：“将思维视为一种逻辑过程，并意识到计算机是基于软件和硬件来实现逻辑的，我明白了思维的奥秘。我认为哲学可以从关于思维和大脑的模糊讨论转变为更具体的算法和逻辑。讨论的层次。虽然我对机器学习很感兴趣，但我很早就意识到理解深度学习需要统计学、信息论和控制论方面的基础知识。”2003年，Jordan和他的学生开发了latentDirichletallocation(LDA)，这是一种主题模型，能够以概率分布的形式给出文档集中每篇文档的主题，同时它是一种无监督的学习算法。这种方法让计算机（而不是用户）自己从文档中发现模式和信息，是发现隐藏主题和分类文档的最流行的主题建模方法之一。乔丹目前的研究主要基于经济学和他早期的想法将计算机科学与统计学相结合。他认为学习系统的目标是做出决策或支持人类决策。决策者很少孤立地运作，他们与其他决策者互动，每个决策者可能有不同的需求和价值观,并且整体互动需要以经济原则为基础。他正在制定一个研究议程，让代理人从中学习他们的偏好真实世界的实验。他们在收集数据进行学习时将探索和开发结合起来。市场机制构建了学习过程，使学习者有动力收集特定类型的数据并做出特定类型的协调决策。此类研究的受益者将是现实世界的系统，这些系统将生产者和消费者聚集在专注于社会福利的学习市场中。重新审视“AI”2019年，乔丹在《哈佛数据科学评论》上发表了《人工智能——革命尚未发生》一文。在文章中，他认为不仅是普通大众误解了人工智能这个术语，技术人员也一样。早在1950年代，当人工智能一词刚刚被创造出来时，人们就渴望制造出具有人类智能水平的计算机。乔丹说，今天，这种愿望依然存在，但几十年来发生了一些不同的事情。计算机还不智能，但它们提供了增强人类智能的能力，并且擅长低级模式识别。例如，基于机器学习的系统能够大规模检测金融交易中的欺诈行为，从而促进电子商务的发展。此外，这些系统对于制造、医疗保健等领域的供应链建模和控制至关重要。他写道，尽管这些进步被称为“人工智能技术”，但底层系统并不涉及高级推理或思考。这些系统无法形成人类掌握的那种语义表征和推理，也无法制定和追求长期目标。“在可预见的未来，计算机在对现实世界进行抽象推理的能力上将无法与人类匹敌，”他写道。“为了解决我们最紧迫的问题，我们需要在大规模系统的智能行为之间培养深思熟虑的交互，这些行为既来自个体智能体的智能，也来自它们之间的交互。”此外，他强调人类福祉不应该是技术发展的事后诸葛亮，“我们有真正的机会来构思全新的事物：以人为本的工程学科。”通过这些观点，乔丹重新审视了工程学在公共政策和学术研究中的作用。他指出，关于“社会科学”的讨论往往听起来很吸引人，但“社会工程学”似乎没有那种吸引力。同样的情况也发生在“基因科学”和“基因工程”的讨论中。“我认为我们正在看着‘工程’这个词从情报领域消失，”他说。当人们想要提及有远见的研究时，人们倾向于使用“科学”而不是“工程”。仅仅提及像“工程”这样的词是没有帮助的。“回顾科学为人类创造的一切美好事物，其实都与工程相关，土木、电气、化学等最能直接提升人类幸福感的领域也不例外。非常重要的是记住这一点。”最后，乔丹还谈到了他对开放出版的看法。他认为，商业出版公司建立的出版模式被打破，阻碍了信息的流通。开放出版有利于信息的流通，加速学术的传播和交流。
