9月23日，Boolan主办的2018全球机器学习技术大会如火如荼进行着，也终于迎来了本次大会最重量级的嘉宾，机器学习最重要的奠基人，机器学习领域的泰山北斗——迈克尔·乔丹（Michael I. Jordan）教授，下面，就让我们来回顾大会精彩片段~
整个议程，从Boolan CEO 李建忠的开场致辞开始。致辞阐述了Boolan“在全球范围内搬运智慧”的愿景，在乔丹教授的见证下，李建忠向全场参会人员揭幕了Boolan旗下就业实训教育品牌—博大IT学城。他说道，人工智能竞争以人才为根本，在推动AI产业从兴起进入快速发展，离不开顶级人才的通力协作。而中国的 AI 人才需求存在着非常大的缺口，顶级人才更是紧缺。博大IT学城，通过整合Boolan多年积累的业界一线专家讲师，企业资源及高端企业培训经验，开设了人工智能、产品经理、Python开发、大数据、Java、Web前端等诸多王牌专业课程，以更加符合现代人工智能、IT互联网人才需要的培养模式，致力打造IT互联网界的“黄埔军校”。
致辞结束后，我们就迎来了机器学习之父Michael I. Jordan的主题演讲：人类为中心人工智能的原则：学习系统遇上经济系统。
乔丹教授回顾了自90年代以来机器学习领域的数次突破，并指出人类为中心的人工智能，其正确目标不应该是打造人类模仿性的AI, 我们的目标应为：开发彼此间及与人类之间都能有较好协调的小规模智能。
关于乔丹的主题演讲，本次大会讲师，美国知名电商Etsy 数据科学主管洪亮劼老师做了精彩总结：
“ 周末聆听了迈克尓·乔丹（Michael Jordan）关于AI发展前景的一个主题演讲。总体说来，迈克尔有两个核心观点：第一，现在的人工智能，也就是尽量用机器去模拟人的行为的路径，有可能并不是一条好的发展路径，他主张用机器来带动人的智能的增强，也就是他所说的“增强智能”（Intelligence Augmented）。第二，人脑和市场是智能的两大动力。过去的机器学习也好人工智能也好都忽略了人类社会本质是经济社会、经济体这一巨大前提。他提出了在市场这个维度去思考智能的这个重要命题。
总的来说，迈克尔的演讲高屋建瓴，在当前的学术界和工业界被急功近利的眼前繁荣所冲昏头脑面前堪称一股清流。他的“人工智能=数据+算法+市场”的思路有可能是下一波发展的重大方向和动力。”
演讲中，乔丹教授还公布了其团队最新的研究成果，RAY——新型AI应用的开源平台。分布式架构 Ray 会对大规模、现实中碰到的问题域中的挑战进行深入和广泛的探索。
特别聚焦AI的决策方面，包括强化学习、bandits、模型选择和超参数调优。
演讲最后，乔丹教授列举了一些优质的机器学习社区。
整个演讲高屋建瓴，从本源上审视机器学习的发展与挑战，我们将会在之后的文章中做详细阐述，敬请期待。
演讲之后是炉边谈话环节，乔丹教授与在场的听众进行了一场深度的沟通交流。大会听众均是来自中国互联网的AI精英，可谓卧虎藏龙。听众不断的抛出高水准的问题，乔丹教授也做了一一解答。
用过午餐后，进入下午的分会场演讲环节。12场干货满满的实力分享涵盖了机器学习在商业变现，搜索与推荐，教育，自然语言处理，O2O，新零售的各领域的最佳实践与前沿理论。
来自Hulu的周涵宁老师，来自eBay的黄毅铭与杜传龙老师分别介绍了智能推荐技术在流媒体和电商广告推荐中的应用。
而来自腾讯的苏函晶老师和来自美团点评的王兴星老师则介绍了机器学习在商业变现中的应用，为听众阐述了机器学习是如何从象牙塔走向市场的。
技术终究是为人服务的，只有适应了正式的应用场景，才能算是真正的落地。而注重最前沿的工程实践一直是Boolan系列技术会议最重要的特点，我们也邀请了各领域最突出的公司和技术专家带来最火热的最佳实践分享。
具体到机器学习技术的实际应用场景，王晟老师结合小米线下网点的先进经验，介绍了机器学习在新零售中的应用；郭志扬老师介绍了数据技术在健康险风控领域的应用；崔炜老师介绍了如何利用机器学习算法做到千人千面，因材施教的智能教育；汪冠春老师则介绍了如何利用对话机器人，推动更自然的人机交互方式；顾骧老师则介绍如何基于航空大数据实现预测性维护，使用深度学习方法实现异常点检测。
此外，还有来自七牛云的彭垚老师，来自格蠹 Xedge.ai的张银奎老师带来了工具，框架和优化方面的精彩演讲。本次大会的演讲可谓涵盖了机器学习的所有主要应用领域，从理论到实践，从架构到工具一应俱全。来自不同领域的老师和专业听众通过精彩的分享，切中要害的发问和深度的对话，全方位深层次的剖析了大会一开始提出的问题：AI究竟该怎么做？
为期两天的大会就在这样热烈的气氛中落下帷幕，所谓机器学习不仅是对机器的训练，更是人类的学习。正如Boolan创始人李建忠老师说的，机器已经代替人类在不断进化，拓展人类可能性的边界，而这也让我们更加期待未来，看人工智能将把我们带到怎样的高度上？