来自 UC Berkeley 的 Stuart Russell 教授将亮相机器之心 5 月 27 日至 28 日在北京 898 创新空间举行的 2017 全球机器智能峰会（GMIS 2017）。作为人工智能领域的顶级学者，Russell 对人工智能的发展作出了巨大的贡献。

由机器之心主办的全球人工智能盛会——2017 全球机器智能峰会（GMIS 2017）——将于 5 月 27 日至 28 日在北京 898 创新空间举行。本次大会将邀请海内外众多嘉宾及机构，权威、系统地介绍机器智能相关技术的前沿研究，探讨如何将技术转化成产品和应用等问题。

这段时间，我们将对受邀参会的一些重量级嘉宾进行介绍，继前两天我们介绍了被誉为 之后，今天我们将为大家介绍人工智能领域的另一位大神级人物 Stuart Russell。

人工智能领域「标准教科书」作者

Stuart Jonathan Russell出生在英格兰朴茨茅斯，并于 1982 年在牛津大学瓦德汉学院获得物理学一等荣誉学士学位，1986 年获得斯坦福大学计算机科学博士学位。在获得博士学位后，Russell 加入了加州大学伯克利分校，并成为了一名计算机科学教授；他所研究的人工智能领域主题范围非常广，包括机器学习、概率推理、知识表征、规划、实时决策、多目标追踪、计算机视觉、计算生理学、全球地震监测和哲学基础。此外，他也为联合国工作，为「禁止核试验条约」开发新型的全球地震监测系统。他当前的研究课题也包括自动武器的威胁以及人工智能的长期影响及其与人类的关系。

作为人工智能领域的重量级学者，Stuart Russell 对于快速发展的人工智能技术面临的机遇和挑战有着自己独到的见解。2015 年，他曾起草并率先在一份旨在呼吁学者多方面考虑人工智能研究的公开信上签字，信中指出：「我们建议扩大人工智能研究的范围，目的是确保日益强大的人工智能系统是稳定和对人类有益的。」这封公开信得到了来自全球 7000 多名学者与业界人士的支持，其中包括谷歌、Facebook、微软等科技巨头的核心人工智能研究者，以及全球顶尖的计算机科学家、物理学家和哲学家。

随后，他又在一次互联网金融峰会上表示：「人工智能的应用越来越火爆，相应也带来了一系列挑战，因为人工智能并不是万能的，它不能代替人类思维，当发生突发事件时，机器就没有人脑靠谱了。」

　　

Stuart Russell 的 TED 演讲《人类和人工智能的未来》

　　荣誉

Stuart Russell 的研究获得了学界的广泛认同，他曾在 1995 年国际人工智能联合会议上获得 IJCAI Computers and Thought Award，这是国际人工智能为 35 岁以下研究人员提供的国际大奖。1997 年，他当选为美国人工智能协会会士（AAAI Fellow）。2003 年，他被选为美国计算机协会（ACM）的会士，并在 2005 年被授予了 ACM Karl V. Karlstrom 杰出教育家奖。2011 年他又被选为美国科学进步协会（American Association for the Advancement of Science—AAAS）的会士。

著作

作为 UC Berkeley 的著名教授，Russell 的著作和研究受到人们的普遍关注，他是人工智能领域「标准教科书」《人工智能：一种现代方法》的主要作者（谷歌研究主管 Peter Norvig 也是该书作者）之一。该书是一本指导性的人工智能书籍，基本覆盖了人工智能的主要方法与概念，并且其全面性以及结构性极其出色。另外，这本标准教科书被全世界 1300 多所大学选为教材。

桃李满天下

Russell 不仅是一位杰出的研究者和科学家，也是一位桃李满天下的老师，经他指导过的学生有许多成为了大学的教授、实验室的科学家或公司的创始人，其中包括：

刑波，卡内基梅隆大学计算机科学学院教授，Petuum 创始人

李磊，今日头条实验室科学家，参见机器之心文章《》

Geoffrey Zweig，摩根大通公司机器学习全球负责人

吴翼，NIPS 2016 最佳论文《Value Iteration Networks》的作者之一，参见机器之心文章《》

定义智能

今年 2 月初，Stuart Russell 在 Edge 发表了一个关于智能本质的专题演讲《定义智能（Defining Intelligence）》。Russell 在该演讲中结合自己的成长和研究经历谈论了自己对于智能的思考以及相关研究的情况。

他表示自己一直以来都在研究一种定义智能的方法。他说，「我反对那种认为该问题无法解决的声音，我认为一定可以找到一种方法来定义智能。这个有界最优解的思想（idea of bounded optimality）简单说来就是你有一台机器且这台机器是有限的——有限的处理速度和储存空间。这意味着该机器只能运行有限的程序。在这个有限程序的集合之中，有一个或一些类别的程序会比其它程序效果更好；而这些程序正是我们的目标。」

此外，他还认为我们不应该将人工智能看作是一个算法的集合，「一个算法是针对某一特定问题的高度工程化的加工品。我们有非常高度工程化的双玩家游戏算法，但它们不能处理三人玩家游戏或双玩家偶然性游戏（比如五子棋），你需要一个全新的算法。但是人类不同。你可以学习国际象棋和五子棋。你不需要工程师来给你一个新的算法。因此，它一定是产生自一些更普遍的、控制思考和计算来快速得到优良决策的过程。」

除了在智能定义方面的思考，理性的元推理（meta-reasoning）技术也是他在 80 年代末和 90 年代初所进行的重要研究。

于是在思考了很多有关理性和智能的问题之后，Stuart Russell 联合 Peter Norvig 写出了上面所提到的著作《人工智能：一种现代方法》。在 Edge 的这篇文章中，Russell 还谈到了自己对专家系统、深度学习的看法，感兴趣的读者可观看以下视频：

学术影响力

　　Stuart Russell 目前是加州大学伯克利分校计算机科学教授兼加州大学旧金山分校的神经外科副教授，在这一部分，我们来了解一下他在计算机科学领域的研究。

首先让我们看两张图：

　　

这张图是 Semantic Scholar 平台统计的 Russel 的论文引用情况，据该平台估计，Russell 的引用量大概是 31015 到 40731 之间。

　　

这张图是 Russell 在 Semantic Scholar 平台上的学术影响力评估，可以看到他有 775 的高影响力。下面机器之心将从 Russell 最具影响力的几篇论文和最新发表的几篇论文这两个方面梳理其学术成果。

首先需要关注的是刑波、吴恩达、Russel 等人在 2002 年发表了一篇具有很高影响力的论文，该论文由 NIPS 所接收，并对后来的机器学习研究产生了深远的影响。

　　

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