全世界最著名的邁克爾·喬丹當然是籃球巨星邁克爾·喬丹。不過，人工智能領域有一位大神級人物也叫這個名字。這位邁克爾·喬丹是加州大學伯克利分校教授，美國三院院士。2016年《科學》雜誌的計算機科學影響力榜單中，這位喬丹名列第一。雜誌稱他是“計算機科學領域的邁克爾·喬丹”，
在接受澎湃新聞採訪時，喬丹教授說，經典的人工智能定義是，“嘗試讓計算機成為像我們這樣的人類”。但是，他認為人類距離這個目標其實非常遙遠。現在大家談論的很多熱門的人工智能應用，比如圖像識別、語音識別、自然語言翻譯等，喬丹教授認為，“這些是能力”，而不是智能。人工智能這個詞語被過度使用了，“過去被稱為統計、數據分析或者機器學習的，現在這一切都變成了人工智能”。而且，人類其實還沒弄明白“人類智慧”，“更不用說在計算機中真正創建它”。
至於創造出經典定義中的人工智能，一方面，喬丹教授認為它很遙遠，“未來100年也很難說”；另一方面，他認為這也不重要，“畢竟世界上已經有這麼多人了，為什麼還要AI像人呢”；“理解人類智慧誠然是一件很有意思的事情，但是這對於我們要解決的問題來說，是一個既不充分也不必要的條件。”
喬丹教授的觀點是：“我們不需要讓機器智能，我們需要做的是建立一個市場機制。”
舉例而言，一個城市的食物流通過程就是“智能”。每天，“無論生產者有什麼樣的食物、餐館需要什麼食材、有多少消費者，這個市場總能帶來適量的食物，不是太多也不會太少。”如果從火星看地球，就會發現這個系統非常智能。但是，其實這系統中的每個環節都並不是那麼全知全能，是系統讓大家開始協作，做到了整體的智能。
他認為網約車的交通協調系統，就是這樣一個例子。系統把需求和供給匹配起來。在喬丹教授看來，這是一個“基於數據的新型市場。除了運輸，還可以應用在教育、商業、醫學和許多其他事情上，這是一股正在崛起的力量。”
喬丹教授還給了人工智能學習者一些建議。他說，讀博士的目的其實是“常識和知識修養”。因此，一個人工智能領域的學習者，要學好計算機科學和統計學，還要學一點經濟學、同複雜性和不確定性相關的算法等，“沒有人能夠學完所有這一切，所以先打好相關基礎，剩下的，有一輩子可以慢慢學。”
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