邁克爾·I·喬丹（Michael I. JORDAN），出生于1956年，美國計算機科學與統計學家。現任加利福尼亞大學伯克利分校電子工程與計算機科學系、統計學系杰出冠名教授以及2023年頂科協獎“智能科學或數學獎”遴選委員會主席（截至2023年9月）。邁克爾·I·喬丹主要研究方向為人工智能、生物系統與計算生物學、控制、智能系統和機器人、信號處理、機器學習等。
1986年至1988年，邁克爾·I·喬丹在馬薩諸塞大學計算機和信息科學系擔任博士后研究員。1988年至1998年，邁克爾·I·喬丹擔任麻省理工學院腦與認知科學系 助理教授、副教授、教授。1998年，邁克爾·I·喬丹擔任加利福尼亞大學伯克利分校電子工程和計算機科學系、統計系教授。2015年至2017年，邁克爾·I·喬丹擔任加州大學伯克利分校統計系主任。2017年，邁克爾·I·喬丹擔任加州大學工業工程與運籌學系教授。2018年，邁克爾·I·喬丹擔任北京大學名譽教授。
2009年，邁克爾·I·喬丹獲得ACM/AAAI艾倫·紐厄爾獎（美國計算機協會ACM、美國人工智能促進會AAAI?）。2015年，邁克爾·I·喬丹獲得魯梅爾哈特獎（國際認知科學學會層疊樣式表）。2016年，邁克爾·I·喬丹獲得國際人工智能聯合會議卓越研究獎（IJCAI） 。后邁克爾·I·喬丹獲得約翰·馮諾依曼獎（電氣與電子工程師協會IEEE）、米切爾獎（國際貝葉斯分析學會，ISBA）、烏爾夫·格林納德隨機理論與建模獎（美國數學學會, AMS）等。
邁克爾·I·喬丹的突出貢獻在于成功連接計算機科學和統計學這兩個學科，包括統計推理和學習的變分方法、基于圖模型和托馬斯·貝葉斯非參數化的推理方法，以及統計風險和計算復雜性之間的權衡特征。同時開發了基于梯度的優化和抽樣的連續時間模型，及其用于優化工作的分布式系統。截至2023年10月，邁克爾·I·喬丹指導80多名博士生和60多名博士后研究人員，他的學生目前活躍在世界領先的學術機構，帶領行業向前發展。
人物經歷
教育經歷
1956年，邁克爾·I·喬丹出生。1978年，邁克爾·I·喬丹取得路易斯安娜州立大學心理學學士。1980年，邁克爾·I·喬丹取得亞利桑那州立大學數學碩士學位。1985年，邁克爾·I·喬丹畢業于加利福尼亞大學-圣地亞哥分校認知科學專業畢業。1986年至1988年，邁克爾·I·喬丹在馬薩諸塞大學計算機和信息科學系擔任博士后研究員。
工作經歷
1988年至1998年，邁克爾·I·喬丹擔任麻省理工學院腦與認知科學系 助理教授、副教授、教授。1998年起，邁克爾·I·喬丹擔任加利福尼亞大學伯克利分校電子工程和計算機科學系、統計系教授（截至2023年10月）。2015年至2017年，邁克爾·I·喬丹擔任加州大學伯克利分校統計系主任。2017年起，邁克爾·I·喬丹擔任加州大學工業工程與運籌學系教授（截至2023年10月）。2018年起，邁克爾·I·喬丹擔任北京大學名譽教授（截至2023年10月）。2017年10月25日至27日，以“智能科學的發展與應用”為主題的第二屆智能科學國際會議在上海海事大學召開。邁克爾·I·喬丹參加，邁克爾·I·喬丹預測從2017年起未來十年之內，人工智能系統的智能還非常有限，這些AI系統還不能像人類這樣具有極高的靈活性和創造性。
2019年起，邁克爾·I·喬丹擔任清華大學名譽教授（截至2023年10月）。2022年11月6日，邁克爾·I·喬丹成為首屆世界頂尖科學家協會獎“智能科學或數學獎”的獲得者，應邀來到上海市出席第五屆世界頂尖科學家論壇同時參與首屆世界頂尖科學家協會獎頒獎典禮。2023年，邁克爾·I·喬丹擔任頂科協獎遴選委員會主席。9月4日，邁克爾·I·喬丹參加2023INCLUSION·外灘大會，就AI的本質以及未來發展方向進行了深度的剖析和解讀。
社會職務
以上信息參考：
主要論文與研究方向
論文
以上信息參考：
研究方向
主要研究方向為人工智能、生物系統與計算生物學、控制、智能系統和機器人、信號處理、機器學習等。
主要成就
學術成就
近四十年來（截至2022年），邁克爾·I·喬丹一直是全球領先的統計機器學習領域的研究人員。?他的突出貢獻在于成功連接了計算機科學和統計學（這兩個學科），包括統計推理和學習的變分方法、基于圖模型和托馬斯·貝葉斯非參數化的推理方法，以及統計風險和計算復雜性之間的權衡特征。同時邁克爾·I·喬丹研究優化和機器學習的交叉領域，開發了基于梯度的優化和抽樣的連續時間模型，和用于優化工作的分布式系統。邁克爾·I·喬丹還構建了機器學習和控制理論間的關聯研究，為強化學習理論、基于學習的模型預測控制和人類運動控制的最優化原理做出了貢獻。邁克爾·I·喬丹率先將微觀經濟概念與機器學習相結合，開發了激勵學習者分享數據的學習方法，并展示了如何將契約理論用于統計推理，為基于學習的匹配市場研究做出貢獻。后致力于推動機器學習在單分子成像、蛋白質建模、基因重組建模和自然語言處理等高影響力領域的應用。
教育成就?
截至2023年10月，邁克爾·I·喬丹指導80多名博士生和60多名博士后研究人員，他的學生目前活躍在世界領先的學術機構，帶領行業向前發展。
所獲榮譽
人物評價
邁克爾·I·喬丹教授是機器學習領域的先驅，為機器學習、概率學、統計學以及圖形建模四者間建立了聯系，這些領域的相互聯系不僅促進了機器學習領域的研究和發展，還提升了相關領域研究工作的質量和數量。（”頂科協獎“智能科學或數學獎”遴選委員主席、2017圖靈獎得主約翰·軒尼詩評）
邁克爾·I·喬丹的人格魅力令他深深折服。他對學生能 “因材施教”，曾被戲稱為“會看相”。他的不少學生覺得，有這樣一位既會周到考慮學生職業發展，又不會有“一日為師，終生為父”負擔的導師，實在是人生幸事。（北京大學人工智能研究院張志華教授評）
參考資料 >
首屆世界頂尖科學家協會獎獲獎者.世界頂尖科學家協會.2023-10-26
機器學習先驅喬丹：用統計學方法打通機器學習“任督二脈”｜首屆頂科協獎解讀 .百家號.2023-10-26
世界頂尖科學家協會 主席.世界頂尖科學家協會 .2023-10-26
“潑冷水”的來了，AI界鼻祖邁克爾·喬丹稱計算機距離“智能”還很遠.中青在線.2023-10-26
世界頂尖科學家論壇｜專訪首屆頂科協獎獲得者邁克爾·I·喬丹：接到獲獎電話時 好奇為什么生物化學家要來找我 .百家號.2023-10-26
委員會.世界頂尖科學家協會獎.2023-10-26
機器學習泰斗邁克爾.喬丹：AI的本質是集體，不是個人丨封面天天見 .百家號.2023-10-26
EECS at UC Berkeley.EECS at UC Berkeley.2023-10-26