迈克尔·I·乔丹（Michael I. JORDAN），出生于1956年，美国计算机科学与统计学家。现任加利福尼亚大学伯克利分校电子工程与计算机科学系、统计学系杰出冠名教授以及2023年顶科协奖“智能科学或数学奖”遴选委员会主席（截至2023年9月）。迈克尔·I·乔丹主要研究方向为人工智能、生物系统与计算生物学、控制、智能系统和机器人、信号处理、机器学习等。

1986年至1988年，迈克尔·I·乔丹在马萨诸塞大学计算机和信息科学系担任博士后研究员。1988年至1998年，迈克尔·I·乔丹担任麻省理工学院脑与认知科学系 助理教授、副教授、教授。1998年，迈克尔·I·乔丹担任加利福尼亚大学伯克利分校电子工程和计算机科学系、统计系教授。2015年至2017年，迈克尔·I·乔丹担任加州大学伯克利分校统计系主任。2017年，迈克尔·I·乔丹担任加州大学工业工程与运筹学系教授。2018年，迈克尔·I·乔丹担任北京大学名誉教授。

2009年，迈克尔·I·乔丹获得ACM/AAAI艾伦·纽厄尔奖（美国计算机协会ACM、美国人工智能促进会AAAI ）。2015年，迈克尔·I·乔丹获得鲁梅尔哈特奖（国际认知科学学会层叠样式表）。2016年，迈克尔·I·乔丹获得国际人工智能联合会议卓越研究奖（IJCAI） 。后迈克尔·I·乔丹获得约翰·冯诺依曼奖（电气与电子工程师协会IEEE）、米切尔奖（国际贝叶斯分析学会，ISBA）、乌尔夫·格林纳德随机理论与建模奖（美国数学学会, AMS）等。

迈克尔·I·乔丹的突出贡献在于成功连接计算机科学和统计学这两个学科，包括统计推理和学习的变分方法、基于图模型和托马斯·贝叶斯非参数化的推理方法，以及统计风险和计算复杂性之间的权衡特征。同时开发了基于梯度的优化和抽样的连续时间模型，及其用于优化工作的分布式系统。截至2023年10月，迈克尔·I·乔丹指导80多名博士生和60多名博士后研究人员，他的学生目前活跃在世界领先的学术机构，带领行业向前发展。

1956年，迈克尔·I·乔丹出生。1978年，迈克尔·I·乔丹取得路易斯安娜州立大学心理学学士。1980年，迈克尔·I·乔丹取得亚利桑那州立大学数学硕士学位。1985年，迈克尔·I·乔丹毕业于加利福尼亚大学-圣地亚哥分校认知科学专业毕业。1986年至1988年，迈克尔·I·乔丹在马萨诸塞大学计算机和信息科学系担任博士后研究员。

1988年至1998年，迈克尔·I·乔丹担任麻省理工学院脑与认知科学系 助理教授、副教授、教授。1998年起，迈克尔·I·乔丹担任加利福尼亚大学伯克利分校电子工程和计算机科学系、统计系教授（截至2023年10月）。2015年至2017年，迈克尔·I·乔丹担任加州大学伯克利分校统计系主任。2017年起，迈克尔·I·乔丹担任加州大学工业工程与运筹学系教授（截至2023年10月）。2018年起，迈克尔·I·乔丹担任北京大学名誉教授（截至2023年10月）。2017年10月25日至27日，以“智能科学的发展与应用”为主题的第二届智能科学国际会议在上海海事大学召开。迈克尔·I·乔丹参加，迈克尔·I·乔丹预测从2017年起未来十年之内，人工智能系统的智能还非常有限，这些AI系统还不能像人类这样具有极高的灵活性和创造性。

2019年起，迈克尔·I·乔丹担任清华大学名誉教授（截至2023年10月）。2022年11月6日，迈克尔·I·乔丹成为首届世界顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”的获得者，应邀来到上海市出席第五届世界顶尖科学家论坛同时参与首届世界顶尖科学家协会奖颁奖典礼。2023年，迈克尔·I·乔丹担任顶科协奖遴选委员会主席。9月4日，迈克尔·I·乔丹参加2023INCLUSION·外滩大会，就AI的本质以及未来发展方向进行了深度的剖析和解读。

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主要研究方向为人工智能、生物系统与计算生物学、控制、智能系统和机器人、信号处理、机器学习等。

近四十年来（截至2022年），迈克尔·I·乔丹一直是全球领先的统计机器学习领域的研究人员。 他的突出贡献在于成功连接了计算机科学和统计学（这两个学科），包括统计推理和学习的变分方法、基于图模型和托马斯·贝叶斯非参数化的推理方法，以及统计风险和计算复杂性之间的权衡特征。同时迈克尔·I·乔丹研究优化和机器学习的交叉领域，开发了基于梯度的优化和抽样的连续时间模型，和用于优化工作的分布式系统。迈克尔·I·乔丹还构建了机器学习和控制理论间的关联研究，为强化学习理论、基于学习的模型预测控制和人类运动控制的最优化原理做出了贡献。迈克尔·I·乔丹率先将微观经济概念与机器学习相结合，开发了激励学习者分享数据的学习方法，并展示了如何将契约理论用于统计推理，为基于学习的匹配市场研究做出贡献。后致力于推动机器学习在单分子成像、蛋白质建模、基因重组建模和自然语言处理等高影响力领域的应用。

截至2023年10月，迈克尔·I·乔丹指导80多名博士生和60多名博士后研究人员，他的学生目前活跃在世界领先的学术机构，带领行业向前发展。

迈克尔·I·乔丹教授是机器学习领域的先驱，为机器学习、概率学、统计学以及图形建模四者间建立了联系，这些领域的相互联系不仅促进了机器学习领域的研究和发展，还提升了相关领域研究工作的质量和数量。（”顶科协奖“智能科学或数学奖”遴选委员主席、2017图灵奖得主约翰·轩尼诗评）

迈克尔·I·乔丹的人格魅力令他深深折服。他对学生能 “因材施教”，曾被戏称为“会看相”。他的不少学生觉得，有这样一位既会周到考虑学生职业发展，又不会有“一日为师，终生为父”负担的导师，实在是人生幸事。（北京大学人工智能研究院张志华教授评）