2020年9月21日上午，由北京大学人工智能研究院组织和主办的学术活动“大师讲堂——因AI之名”，作为北京大学人工智能“开学第一课”，以“云上”在线直播的方式召开。本次“大师讲堂”由两位世界级的人工智能专家——美国加州大学伯克利分校教授、美国三院院士迈克尔·欧文·乔丹（Michael I. Jordan）教授和美国国家工程院外籍院士、北京大学人工智能研究院学术委员会主任沈向洋博士联袂带来精彩的学术盛宴。会议由北京大学副校长、人工智能研究院院长黄如院士主持。

宣传海报

迈克尔·乔丹带来了题为“Towards a Blend of Machine Learning and Microeconomics”的报告。报告中，他回顾了机器学习发展历程，分析了机器学习面临的重要挑战，指出过去的机器学习重点在模式识别，提出未来机器学习的重点应该是如何利用机器学习进行智能决策，特别是支持交互式的决策。迈克尔·乔丹介绍了他的最近工作，例如在模型层包含引入传统的老虎机模型建立老虎机市场，在方法层利用强化学习处理需要一系列决策的情境，考虑在线、连续、异步的决策等。在系统层，迈克尔·乔丹重点介绍了分布式机器学习系统RAY。与传统的分布式系统不同，RAY不仅是提供了分布式函数抽象来处理分布式任务，还提供了分布式对象来建模分布式行动者。

迈克尔·乔丹作报告

沈向洋作了题为“浅谈人工智能创造”的报告。在报告中，沈向洋为广大师生分享了自己多年来对人工智能未来变革的思考，提出了“AI Beings”这一新颖的概念，并结合微软人工智能机器人小冰在演唱、绘画、诗歌创作、音乐创作等领域的生动案例，深入浅出地分析了人工智能从人类创造者那里的学习，以及与人类创造者之间的关系。基于对人工智能近年来在“创造”领域的迅猛发展的判断，沈向洋指出，预见未来的最好方式就是去创造未来，比如像人工智能、量子计算等，这些技术的发展，肩负着为人类创造更美好未来，推动历史进步的责任。沈向洋鼓励莘莘学子和科研工作者，不断鞭策自己去更好地预判未来、定义未来，并在不确定中有勇气去推进未来的实现。

沈向洋作报告

学术报告结束后，迈克尔·乔丹、沈向洋和与会嘉宾、直播平台观众进行了互动交流。北京大学人工智能研究院副院长黄铁军教授和黄罡教授共同主持了问答和交流环节。

交流互动环节

本次“大师讲堂”是北京大学人工智能研究院推出的精品学术活动系列中的第一场。尽管受到疫情影响，选择了在线直播方式，但依然得到了广泛的关注，据统计，在各大直播平台上观看人数分别为：快手203,146人、抖音77,558人、百度111,623人，B站7,800人，产生了积极的社会影响。

北京大学科学技术协会协办本次“大师讲堂”，北京智源人工智能研究院为本次活动提供技术支持。

附北京大学人工智能系列学术论坛简介：

“北京大学人工智能论坛”是由北京大学人工智能研究院策划的系列精品学术活动，以北京大学雄厚的学术底蕴为依托，面向“双一流”建设，致力于推动北京大学人工智能学科发展，汇聚世界级著名学者和工业界领袖，从理学、工学、医学和人文社科各个领域的融合角度，共同推动人工智能学科、技术和产业的进步，为促进人类社会的发展作出贡献。

“北京大学人工智能论坛”包含以下三个系列：“大师讲堂”“经纬论坛”“羲和·青年论坛”。“大师讲堂”邀请世界级知名学者（是谓“大师”）进行主题报告，介绍相关领域的新视角、新方法、新技术，展望学科发展；“经纬论坛”作为人工智能领域的一流企业家与知名教授进行思想碰撞与头脑风暴的“俱乐部”，为促进企业与企业之间、企业与高校之间就人工智能前沿研究、成果转化、人才培养等方面的交流，创建国内顶尖的平台。“羲和·青年论坛”旨在为青年学者创造学术交流的平台，也是人工智能研究院招贤纳士的重要窗口，“羲和”寓意着青年人应朝气蓬勃、勤奋认真、永不懈怠。

附北京大学人工智能研究院简介：

北京大学人工智能研究院（Institute for Artificial Intelligence, Peking University）于2019年4月27日成立，作为学校直属的独立实体机构，是统筹全校相关资源建设世界一流智能学科、服务国家人工智能重大战略、培养智能学科一流人才的主要支撑平台。

研究院实行与国际化接轨的长聘和预聘教研人员（Tenure Track）以及专职科研人员（Research Track）聘任体系，提供一流的学术平台、优渥的学术环境、有竞争力的薪酬待遇，欢迎全球人工智能数理基础、认知神经基础、类脑智能芯片、智能基础软件、视听感知、自然语言处理、人工智能治理（伦理、法律等）、智能医学、计算社会学及其他跨学科交叉等方向的学术带头人和优秀青年学者加盟。

个人简介：

迈克尔·乔丹现任美国加州大学伯克利分校特聘教授，大数据实验室（AMP Lab和RISE Lab）共同主任、统计人工智能实验室主任、统计系主任。迈克尔·乔丹长期引领着机器学习、统计学、数学优化的理论、方法与系统研究，是贝叶斯网络、概率图模型、层次随机过程等多个重要方向的主要奠基者之一，也是统计学与机器学习交叉融合的主要推动者。迈克尔·乔丹2016年被《科学》杂志誉为全世界最具影响力的计算机科学家；2018年担任国际数学家大会1小时报告人；2020年因“对机器学习和数据科学的重大贡献”荣获冯诺伊曼奖。他的学生遍布世界各著名大学，在计算机、统计学、运筹优化等学科担任教授。迈克尔·乔丹是美国国家科学院、美国国家工程院、美国艺术与科学院三院院士，同时也是AAAS、AAAI、ACM、ASA、CSS、IEEE、IMS、ISBA、SIAM等学会会士。

沈向洋是享誉世界的计算机科学家，他曾任微软公司全球执行副总裁，先后领导世界最尖端的计算机科学研究机构——微软全球研究院，以及微软全球人工智能事业部，全面负责微软公司人工智能战略以及覆盖人工智能基础设施、服务、应用以及智能助理等产品和业务包括微软必应搜索、个人智能助理小冰和小娜。沈向洋是美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士，同时也是ACM Fellow、IEEE Fellow、CAAI Fellow。