“我的灵感很多时候来自真实世界。当我在中国注意到支付宝的二维码支付方式后，我和阿里巴巴公司有一些接触，我觉得在这背后不是纯计算机科学或纯经济学，而是一个学科交叉的、新的计算方式，于是我在这方面做了些研究，对此我感到非常兴奋。”2022年首届世界顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”得主迈克尔·I·乔丹，在11月7日举行的“数智未来新突破”世界顶尖科学家科学圆桌π中透露，他总是会寻找真实世界中有潜力、还没有研究透彻的问题，作为自己的研究课题。
　　π是无尽的圆周率，当物理空间的圆桌遇到π，代表对科学无穷尽的探索。科学家如何选择自己的研究方向？背后的思考又是如何的？对于这一大家普遍感兴趣的话题，在1986年图灵奖得主约翰·霍普克罗夫特的主持下，多位数智领域的专家学者讲述了自己的故事。
【喜欢在全球各地观察真实世界】
　　迈克尔·I·乔丹的经历颇为丰富，他最初是一名心理学学士，后成为认知科学博士，他的首份教职却与神经科学相关。除了支付宝二维码研究，他还分享了其他来自真实世界的灵感。
　　能否把人们和手机交互的数据收集起来，从而建立一个很棒的语言模型？这正是谷歌在做的事情。“这里的关键是，人们为什么愿意为一家公司贡献数据，对于每个主体而言，背后的激励是什么。”迈克尔·I·乔丹对此感兴趣，于是进行了拓展研究，开发了激励学习者分享数据的方法。
　　对于航空公司而言，相比全都是经济舱，头等舱的设计明显更有利。“乘客在购买机票时，自主选择经济舱或头等舱的背后，我认为不单单是价格的因素。”对此感到好奇的迈克尔·I·乔丹，率先将微观经济概念与机器学习相结合。
　　他喜欢在全球各地观察真实世界，去探寻一些值得深挖的现象，“如果我对这些现象进行建模，能够建立相关的体系，或许可以带来一些突破。”
【“根本没时间去打高尔夫”】
　　“很多人可能到我这个年龄喜欢去打高尔夫，但我根本没时间，因为我有做不完的研究课题，这也确实让我乐在其中。”年近80岁的兰诺·布鲁姆说。她是2004年美国总统科学、数学和工程指导卓越奖得主。
　　在她看来，研究很多时候是一个社会活动，可能会有自己的灵感，可以去孤军奋战，“但听到其他人的灵感，能够进行交流碰撞的，才是最令人兴奋的。”
　　神经网络研究并不是布鲁姆的专业，但她对此深感兴趣，已经阅读了海量的论文和教科书，“我每次回到加州，都会带许多箱资料，我一路上都在看。”布鲁姆觉得，与其他科学同道交流是非常重要的，这样才会有更长足的进步。
　　“并非到了某个年龄就该退休，其实5年前我开始涉入一个新的领域，我觉得真是太棒了，让我的职业生涯又焕发青春，这正是科学的魅力所在。”布鲁姆还提到，她在北京执教的时候，最喜欢和年轻人在一起，“他们会挑战我的想法，从中我也受益良多。”
【“从未出现在人工智能论文中”】
　　“10多年前的机器学习技术总被现实问题击垮，比如它对于复杂场景用处不大，这就促发我去思考机器学习的短处。”清华大学软件学院长聘副教授龙明盛回忆。
　　当时，迈克尔·I·乔丹在清华大学给本科生和研究生上课，他认为学生应该更多关注决策，而不是模式识别，为此开了一门概率发现的课程。
　　“其中的‘错误发现率’内容，从未出现在人工智能论文中。我们去和一些企业家聊，发现他们对预测体系中的错误率很感兴趣，所以我想这个可能是人工智能科研当中缺失的一环。”龙明盛说，从此，他“很幸运”地找到了持续至今的研究方向，即如何在动态环境中利用机器学习。
（文章来源：上观新闻）