12月17日14：00，美国科学院、美国工程院、美国艺术与科学院三院院士、加州大学伯克利分校Michael I. Jordan教授做客我校“科学•人文大讲堂”，为我校师生带来“人工智能”专题讲座。讲座在创训中心一楼报告厅举行，信息学院副院长葛冬冬主持，吸引了全校300多名师生前来聆听。
讲座伊始，信息学院副院长葛冬冬教授致欢迎辞，并介绍了嘉宾的相关情况。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，是机器学习领域唯一一位获此成就的科学家。他是多家国际顶级期刊和国际顶级学术会议（AAAS、AAAI、ACM、ASA、CSS、IEEE、IMS、ISBA、SIAM）的会士。曾获IJCAI研究卓越奖（IJCAI Research Excellence Award）（2016）、David E. Rumelhart奖（2015），以及ACM / AAAI Allen Newell奖（2009）等。2016年，Jordan教授被Semantic Scholar评为CS领域最具影响力学者。
Jordan院士通过一个职业行为点出讲座主题——围绕计算思维、推理思维、数据科学的人工智能。他介绍了大数据分析面对的困境。其一，需要与计算思维、推理思维的高度融合，其中计算思维便是指抽象概念、模块化、可伸缩性、鲁棒性等；其二，计算机核心理论和统计分开发展；其三，数据理论没有一个给运行时间和其他计算数据的发展空间；其四，核心计算理论没有考虑到统计上的风险。接着，他从隐私约束下的推理(Inference under privacy constraints)、通信交流约束下的推理(Inference under communication constraints)、下界、变分的角度和辛集成(Lower bounds, the variational perspective and symplectic integration)等三个方面讲解了大数据分析，并介绍了一个分框架优化的加速方法。从“加速梯度下降”、“加速度的现象”、“加速方法——连续时间的视角”“多项式收敛速度”、“时间膨胀：财产（reparameterizing时间）”几个方面逐步进行推导，对梯度和加速方法进行了回顾与总结。同时提出“私人极小极大风险”、“私人意味着估计”的概念，并且将理论与实例相结合，详细地举出两个具体例子进行说明。
在答疑环节，Michael I. Jordan院士一一解答了师生关心的优化加速方法、大数据分析等问题。
讲座后，上海财经大学校长樊丽明教授亲切接待了Jordan院士，并介绍了上海和学校的发展历程。
通过本次内容丰富、发人深省的科学人文大讲堂，师生对人工智能有了更深入的了解，也加强了大数据分析的认识，受到到场师生的好评！
（供稿：张瑞（学）、何志强 供图：何志强、刘海瑞（学）、雷佳乐（学）编审：王雅静 收稿日期：2016年12月19日）