【导读】机器学习之（zhī）父、著名的计算机科学和统计学家Michael I. Jordan近（jìn）日在《哈佛数据科学（xué）评论》上发表文章，评论当前的
人工智能炒作（zuò），认为现在被称为AI的许多领域，实际上是机器（qì）学（xué）习，而真正的AI革命尚未到来。
人工智能（néng）(AI)已经成（chéng）为当今时代（dài）的口（kǒu）号。
技术专家、学（xué）者、记者、风险（xiǎn）投资家都在说这个词。跟其他许多从技（jì）术或学术领域（yù）流入（rù）普通大众的词语一样，“AI”这个（gè）词（cí）的使用也存（cún）在严重的误（wù）解（jiě）。
然（rán）而，跟其他领域中公众（zhòng）不理解科学家在做的事（shì）情不一样，对于“AI”，科（kē）学家们经常和公众一（yī）样困惑（huò）。
某种程度（dù）上，我们（men）这个时代正在（zài）看到一种与我们人（rén）类的智能相（xiàng）匹（pǐ）敌的硅基智能的出（chū）现（xiàn），这（zhè）既让所（suǒ）有人感（gǎn）到兴奋，让我们着迷，同时也让（ràng）我们（men）感到恐惧。不幸的是，它分散了我们的注意力（lì）。
Michael I. Jordan
我们急（jí）需发展构（gòu）建（jiàn）推（tuī）理和决（jué）策系统的（de）原则
我们可以从另一个角度来讲（jiǎng）述这（zhè）个时代。有（yǒu）这样（yàng）一个故事，其中涉及人类、计算机、数（shù）据和生死抉择，但（dàn）重点不仅（jǐn）仅是硅基智能这类的幻想。
14年（nián）前（qián），我的妻子怀孕时，我们做了超声波检查。医生是一位遗传学（xué）家，她（tā）指出胎儿心脏周围（wéi）有一（yī）些白点。“这些都是唐（táng）氏（shì）综合症的标志，”她说，“现（xiàn）在你的风险已经上升到20分之一了。”她告诉我们，可（kě）以通过羊膜穿刺术了（le）解（jiě）胎儿（ér）是否真的有唐氏（shì）综合症基因（yīn）畸变，但（dàn）羊膜穿（chuān）刺术存在风险（xiǎn）——在穿刺术过程中胎儿死（sǐ）亡的几（jǐ）率大约是300分（fèn）之一。
作为一名（míng）统计（jì）学（xué）家，我决定找出这些（xiē）数（shù）字的来源。在（zài）我的（de）研（yán）究中（zhōng），我发现十年前英国有人做过一项统计分（fèn）析（xī），这些反（fǎn）映钙沉积的（de）白点确实被认（rèn）为是唐氏综合症（zhèng）的预测因子。我还注意到（dào），我们（men）做检查（chá）时使（shǐ）用的成像机每平方英寸的像素比英国（guó）研究中使用的成像机多几百个像素。我回（huí）去告诉遗传（chuán）学家，我（wǒ）相（xiàng）信（xìn）那些（xiē）白点很可能是假阳性，也就是字面上的白噪音。
她说：“啊，这就（jiù）解释了（le）为（wéi）什么（me）我（wǒ）们几年前开（kāi）始发现唐氏综合症的诊断有上升趋势。那（nà）恰好是新机器运来的时候。”
我们（men）没有（yǒu）做羊膜（mó）穿刺术，几个月后妻子生下一个（gè）健（jiàn）康的女孩（hái）。但这件（jiàn）事一直让我放不下,尤其是（shì）我知道由于一次粗略的计算（suàn），那天可（kě）能有成千（qiān）上万的人得到同样诊断，然后许多人选（xuǎn）择做羊（yáng）膜（mó）穿刺术，造成许多婴（yīng）儿（ér）不必要的死亡。
这件事（shì）揭示（shì）的问题不是我个人的医（yī）疗问题；它关（guān）乎一个医疗系（xì）统，在不同的地点和时间测（cè）量（liàng）变量和结果，进（jìn）行统计分析，并（bìng）在（zài）其他情况下使用结果。
这个问题（tí）不仅与数据分析本身有（yǒu）关，而且与数据（jù）库研（yán）究人员所称的“溯源”(provenance)有关（guān）——数据来自哪里（lǐ），从数（shù）据中得出了什么推论，这（zhè）些（xiē）推论与当前的情况有多大关系？虽然专业人士可能在遇到个案时能逐（zhú）步（bù）解（jiě）决（jué）这些问题，但问题是设计（jì）一个行（háng）星（xīng）级规模的医疗系统，该系统要能在不需要（yào）如此详细的（de）人（rén）类监督（dū）的情（qíng）况下（xià）做到（dào）这（zhè）一点。
我也是一名计算机科（kē）学家，我突然想到，在我所受的教育中，根本找不到构建这（zhè）种行星级规模的（de）推（tuī）理和决策（cè）系统所（suǒ）需要（yào）的原则，这些原则（zé）融合了计算机科学和（hé）统计学，并考虑（lǜ）到人类（lèi）的效用。在我看（kàn）来（lái）,发展这些（xiē）原则（zé）至少与构建玩游戏之类眼花缭乱的AI系统同样重（chóng）要，这些原（yuán）则不仅在医学领（lǐng）域，而且在（zài）商（shāng）业、交通和教（jiāo）育等领域都需要。
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