マイケル・アーウィン・ジョーダン（1956年2月25日生まれ）は、アメリカ合衆国の科学者であり、カリフォルニア大学バークレー校の教授である。同大学では、ピーチェン・ホン記念特別教授職を務め、電気工学・コンピュータ科学部と統計学部に所属している。また、パリのINRIAの研究員でもある。ジョーダンは、機械学習分野における第一人者の一人として広く認知されており、そのキャリアは認知科学、統計学、人工知能にまたがる。2016年には、Semantic Scholarプロジェクトに基づく『サイエンス』誌の報告書において、世界で最も影響力のあるコンピュータ科学者に選ばれた。彼の研究は、確率的グラフィカルモデル、変分推論、学習アルゴリズムの理論的基盤に対する現代的なアプローチを形成してきた。
ジョーダンの研究は、伝統的な統計学と計算論的学習を橋渡しするものであり、堅牢なAIには原理に基づく統計的基盤が必要であることを強調している。彼は数多くの著名な研究者を指導し、米国工学アカデミー、米国科学アカデミー、米国芸術科学アカデミーの会員に選出されている。その功績により、2022年の第1回世界科学者協会賞（コンピュータ科学または数学部門）や、2024年のBBVA財団フロンティア・オブ・ナレッジ賞など、数々の賞を受賞している。
教育
ジョーダンは1978年にルイジアナ州立大学で心理学の理学士号を magna cum laude（最優等）で取得した。その後、1980年にアリゾナ州立大学で数学の理学修士号を取得した。博士課程はカリフォルニア大学サンディエゴ校で過ごし、1985年に認知科学の博士号を取得した。同大学では、デイビッド・ラメルハートの下で学び、1980年代には並列分散処理（PDP）グループの積極的なメンバーとして、認知のコネクショニストモデルの基礎を築いた。
キャリアと研究
ジョーダンは、マサチューセッツ工科大学（MIT）の脳・認知科学部の教授として学術キャリアを開始し、1988年から1998年まで務めた。この間、彼はリカレントニューラルネットワークを運動制御や認知処理のモデルとして発展させ、ニューラルネットワークの初期の理論的基盤に貢献した。1998年にはカリフォルニア大学バークレー校に移り、以降、統計学部と電気工学・コンピュータ科学部の両方で教授職を務めている。
長年にわたり、ジョーダンの研究は主に認知的な視点から、より深い統計理論との関わりへとシフトしてきた。彼は、機械学習コミュニティ内でベイジアンネットワークの普及に尽力し、機械学習と古典的統計学の間の密接な関連を強調した。変分推論の近似手法や期待値最大化（EM）アルゴリズムに関する彼の研究は、この分野の標準となっており、理論研究と実践的応用の両方に影響を与えている。
ジョーダンの貢献は、最適化、グラフィカルモデル、大規模学習システムの解析にも及ぶ。また、学術出版におけるオープンアクセスの熱心な提唱者でもあり、2001年に学術誌『Machine Learning』の編集委員会を辞任した後、『Journal of Machine Learning Research』（JMLR）の共同創設に関わった。
『Machine Learning』からの辞任
2001年、ジョーダンは同僚数名とともに、学術誌『Machine Learning』の編集委員会を、制限的なアクセス方針に抗議して辞任した。公開書簡の中で、彼らはこの分野の急速な発展には、研究のより開かれた普及が必要であると主張した。この行動は、レスリー・ケルブリングによって設立された『Journal of Machine Learning Research』（JMLR）の創設につながり、質の高い機械学習研究のための無料でオープンな発表の場を提供した。これは、人工知能におけるオープンサイエンス運動の転換点として広く認識されている。
栄誉と賞
ジョーダンは、そのキャリアを通じて数多くの栄誉を受けてきた。初期の受賞には、NSF大統領若手研究者賞や、1991年のアメリカ自動制御会議での最優秀論文賞がある。彼は、主要な学会のフェローに選出されている：AAAI（2002年）、IMS（2004年）、IEEE（2005年）、ASA（2007年）、ACM（2010年）、SIAM（2012年）、国際ベイズ解析学会（2014年）などである。これらのフェローシップは、統計学、コンピュータ科学、工学にわたる彼の幅広い影響力を反映している。
2009年には、ACM-AAAIアレン・ニューウェル賞を受賞し、2015年にはデイビッド・E・ラメルハート賞を受賞した。2020年には、IEEEジョン・フォン・ノイマンメダルを授与された。2016年には、Semantic Scholarプロジェクトによる文献分析に基づき、世界で最も影響力のあるコンピュータ科学者に選ばれた。2022年には、機械学習の基礎とその応用への根本的な貢献が評価され、第1回世界科学者協会賞（コンピュータ科学または数学部門）を受賞した。2024年には、情報通信技術部門でBBVA財団フロンティア・オブ・ナレッジ賞を受賞した。
影響と遺産
ジョーダンの影響力は自身の研究を超えて広がっている。彼は、学界や産業界のリーダーとなった多数の博士課程学生や博士研究員を指導してきた。その中には、ダフネ・コラーやアニマ・アナンドクマーなどの著名な人物が含まれる。確率的グラフィカルモデルに関する広く使用されている教科書など、彼の教育的貢献は、何世代もの研究者を育成してきた。2019年には、人工知能革命はまだ完全には到来していないと主張し、真のAIにはコンピュータ科学と統計学のより深い統合が必要であると強調した。この見解は、この分野の方向性に関する現在進行中の議論を形成し続けている。
主な出版物
ジョーダンは、数百本の論文と数冊の影響力のある書籍を執筆または共著している。主な業績には、リカレントニューラルネットワークに関する初期の論文、変分推論に関する基礎的な論文、グラフィカルモデルと最適化に関する共同研究がある。2004年にX・グエンおよびM・ウェインライトと共著したICML論文は最優秀学生論文賞を受賞し、1991年にR・ジェイコブスと共著した論文はACCで最優秀論文賞を受賞した。これらの出版物は、彼の持続的な研究成果と、理論と方法論の両方の進展への貢献を示している。
参考文献
この記事は、マイケル・I・ジョーダンの経歴に関する公開情報、カリフォルニア大学バークレー校での公式経歴、および専門学会からの栄誉の記録に基づいている。主な情報源には、2016年の『サイエンス』誌の報告書、世界科学者協会の発表、および専門学会のフェローシップに関する公示が含まれる。