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| 本文作者： 蔣寶尚 | 2020-02-08 21:46 |
人工智能頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議 AAAI 2020 （第 34 屆 AAAI）已在美國紐約開幕，會(huì)議從 2 月 7 日到 2 月 12 日持續(xù)6天。
本次的AAAI大會(huì)投稿量創(chuàng)下了8800多份的紀(jì)錄。其中7737篇被審查，接受1591篇論文，錄取率為20.6%。相比2019年，今年AAAI錄取率同比上升27%，投稿量同比增長13.6%。
在正會(huì)之前，AAAI 組委會(huì)悄然提前在官方手冊(cè)中公布了AAAI 2020 的獲獎(jiǎng)情況，其中：
學(xué)者 Ulrich Junker 教授獲得經(jīng)典論文獎(jiǎng)；
華盛頓大學(xué)艾倫人工智能研究所的Keisuke Sakaguchi等人獲得最佳論文獎(jiǎng)；
最佳論文提名獎(jiǎng)由Riken AIP、奧克蘭大學(xué)的Vidal Alcazar等人獲得；
最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)的獲得者是分別來自南洋理工大學(xué)、清華大學(xué)、香港大學(xué)的Xiaohui Bei等人；
最佳學(xué)生論文提名獎(jiǎng)由馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校、Adobe Research的Yash Chandak等人獲得。
此外還有三篇藍(lán)天創(chuàng)新獎(jiǎng)，雷鋒網(wǎng) AI科技評(píng)論在下面為大家一一介紹。
（關(guān)注（雷鋒網(wǎng)）「AI科技評(píng)論」微信公眾號(hào)，后臺(tái)回復(fù)「AAAI2020最佳論文」下載最佳論文合集。）
2020年AAAI經(jīng)典論文獎(jiǎng)被授予發(fā)表在2004年第十九屆 AAAI （在美國加州圣何塞舉行）上的被認(rèn)為最具影響力的論文，如下：
論文：QUICKXPLAIN: Preferred Explanations and Relaxations for Over-Constrained Problems
獲獎(jiǎng)理由：針對(duì)過約束問題開發(fā)了一個(gè)可用于形式化和有效計(jì)算的有影響力的方法，是用戶用來解釋故障的首選方法。
摘要：過約束問題包括造成故障的指數(shù)級(jí)沖突問題和修復(fù)一致性的指數(shù)級(jí)松弛問題。然而，交互應(yīng)用程序的用戶希望獲得故障解釋和松弛能夠涵蓋最重要的約束。
為了滿足這一需求，作者基于用戶在約束之間的偏好，定義了偏好的解釋和松弛，并且通過使用適用于任意CP、SAT或DL解算器的泛化方法來計(jì)算解釋和松弛。作者通過分而治之的策略極大地對(duì)基本方法進(jìn)行了加速，因而為例如在很多配置應(yīng)用中使用的基礎(chǔ)工業(yè)約束編程工具的解釋能力，提供了技術(shù)基礎(chǔ)。
AAAI-20的最佳論文獎(jiǎng)由程序委員會(huì)共同主席 Vincent Conitzer 和沙飛 (Fei Sha）共同頒發(fā)。今年共有 4 篇論文入選此重磅獎(jiǎng)項(xiàng)，最終分別有 1 篇論文獲得最佳論文及提名、最佳學(xué)生論文及提名。
1、最佳論文獎(jiǎng)
論文：WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale
論文地址：https://arxiv.org/abs/1907.10641
The Winograd Schema Challenge (WSC) 是一個(gè)人類常識(shí)推理的基準(zhǔn)，其本身包含由273個(gè)專家設(shè)計(jì)的問題，這些問題無法用選擇偏好或者單詞關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計(jì)模型解決。
最近的一些神經(jīng)語言模型方面的工作已經(jīng)在WSC以及相關(guān)的基準(zhǔn)測(cè)試中達(dá)到了90%的準(zhǔn)確率。但是這些模型是否穩(wěn)?。渴欠窀吖懒藱C(jī)器常識(shí)的真實(shí)能力？
為了研究此類問題，作者引入了WinoGrande測(cè)試集，一個(gè)包含44000個(gè)問題的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。受最初的WSC設(shè)計(jì)的啟發(fā)，為了提高數(shù)據(jù)集的效率，進(jìn)行了調(diào)整。
數(shù)據(jù)集調(diào)整的關(guān)鍵步驟包括：1.精心設(shè)計(jì)的眾包問題；2.使用AFLITE 算法減少系統(tǒng)偏差，該算法可以將自然語言轉(zhuǎn)化為機(jī)器可以處理的向量。
WinoGrande上最好的方法達(dá)到59.4-79.1%的準(zhǔn)確率，比人類的94.0%低15-35%，當(dāng)然，這也取決于允許的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量。此外，作者也在WSC(90.1%)、DPR(93.1%)、COPA(90.6%)、KnowRef(85.6%)和Wingender(97.1%)這五個(gè)相關(guān)基準(zhǔn)上進(jìn)行了新的測(cè)試。
測(cè)試結(jié)果表明：1、WinoGrande作為遷移學(xué)習(xí)資源是有效的；2、我們高估了基準(zhǔn)測(cè)試中機(jī)器常識(shí)的真實(shí)能力。
2、最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)
論文：Fair Division of Mixed Divisible and Indivisible Goods
論文地址：https://arxiv.org/abs/1911.07048v1
摘要：本論文中，作者研究了在資源同時(shí)包含可分割商品和不可分割商品時(shí)的公平分配問題。經(jīng)驗(yàn)的公平性概念如無嫉妒性（Envy-Freeness，EF）和最多有一種商品無嫉妒性（Envy-Freeness Up to One Good，EF1），無法直接應(yīng)用到這種混合性的商品場(chǎng)景中。
在本論文中，作者提出了一種新的公平性概念：針對(duì)混合商品的無嫉妒性（Envy-Freeness for Mixed Goods ，EFM），能夠直接將EF和EF1 泛化到混合商品場(chǎng)景中。同時(shí)，作者還證明了對(duì)于任意數(shù)量的代理，都存在EFM 分配。
同時(shí)，作者還提出了一種有效的算法，可在可分割商品上采用分段線性估值計(jì)算兩個(gè)代理甚至 n個(gè)代理的 EFM 分配。最終，他們放寬了無嫉妒性需求，而是要求混合商品具有?-無嫉妒性（?-EFM），并且還提出了能夠在一定數(shù)量的代理、一定數(shù)量的不可分割商品以及和1 /?下的時(shí)間多項(xiàng)式中找到?-EFM分配的算法。
3、最佳論文獎(jiǎng)提名
論文：A Unifying View on Individual Bounds and Heuristic Inaccuracies in Bidirectional Search
作者：Vidal Alcazar, Pat Riddle, Mike Barley
摘要：目前論文未公開
4、最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)提名
論文：Lifelong Learning with a Changing Action Set
鏈接：https://arxiv.org/abs/1906.01770
摘要：在現(xiàn)實(shí)世界中，存在許多序列決策問題，決策的數(shù)量隨著時(shí)間的變化而變化。災(zāi)難性遺忘、變化的轉(zhuǎn)換動(dòng)態(tài)、變化的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)等問題已經(jīng)在終身學(xué)習(xí)的相關(guān)工作中得到了很好的研究。但操作集大小變化的問題仍未得到解決。 在這篇論文中，作者提出了一種自適應(yīng)算法，即算法可以自動(dòng)適應(yīng)操作集隨時(shí)間的變化。
為了解決這個(gè)開放性問題，作者將其分為兩個(gè)迭代問題： 1、在操作空間中推理底層的未知結(jié)構(gòu)； 2、優(yōu)化利用此結(jié)構(gòu)。
最后，作者對(duì)這種方法在基于現(xiàn)實(shí)世界的大規(guī)模終身學(xué)習(xí)問題上的效率進(jìn)行了量化研究。
1、藍(lán)天創(chuàng)意獎(jiǎng)
除了最佳論文獎(jiǎng)之外，AAAI 2020 還頒發(fā)了藍(lán)天創(chuàng)意獎(jiǎng)（AAAI-20 Blue Sky Idea Awards），一共三篇。
第一篇論文：Back to the Future for Dialogue Research
作者：Philip r. Cohen
所屬機(jī)構(gòu)：蒙納士大學(xué)
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.01144.pdf
第二篇論文：AI for Explaining Decisions in Multi-Agent Environments
作者：Sarit Kraus,1 Amos Azaria,2 Jelena Fiosina,3 Maike Greve,4 Noam Hazon,2 Lutz Kolbe,4 Tim-Benjamin Lembcke,4 Jorg P. M ¨ uller, ¨ 3 Soren Schleibaum, ¨ 3 Mark Vollrath5
所屬機(jī)構(gòu)：巴依蘭大學(xué)、艾瑞爾大學(xué)（以色列），克勞斯塔爾工業(yè)大學(xué)、哥廷根大學(xué)、布倫瑞克工業(yè)大學(xué)（德國）
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.04404.pdf
第三篇論文：Unveiling Hidden Intentions
作者：Gerardo Ocampo Diaz, Vincent Ng
2、杰出教育家獎(jiǎng)
AAAI/EAAI杰出教育家獎(jiǎng)旨在表彰為人工智能教育做出重大貢獻(xiàn)、為人工智能社區(qū)實(shí)現(xiàn)長期利益的個(gè)人或團(tuán)體。
2020年的杰出教育家獎(jiǎng)?lì)C給了美國西蒙斯大學(xué)的Marie desJardins，表彰她人工智能教育方面的工作，她促進(jìn)了人工智能教學(xué)進(jìn)步，增加多樣性和改進(jìn)K-12 CS教師準(zhǔn)備，并領(lǐng)導(dǎo)和影響了人工智能社區(qū)。
3、羅伯特·S·恩格爾莫爾紀(jì)念獎(jiǎng)
羅伯特·S·恩格爾莫爾(Robert S. Engelmore)紀(jì)念獎(jiǎng)設(shè)立于2003年，為了紀(jì)念羅伯特·S·恩格爾博士為AI以及AAAI做出的杰出貢獻(xiàn)。
本年度的羅伯特·S·恩格爾莫爾紀(jì)念獎(jiǎng)?lì)C給了美國羅切斯特大學(xué)Henry Kautz教授，以表彰他在知識(shí)表示、數(shù)據(jù)分析和社會(huì)媒體公益數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的杰出研究貢獻(xiàn)。
4、杰出服務(wù)獎(jiǎng)
Henry Kautz教授不僅獲得了紀(jì)念獎(jiǎng)，同時(shí)還被授予了杰出服務(wù)獎(jiǎng)。 AAAI 杰出服務(wù)獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給每一年對(duì) AI 社區(qū)做出突出服務(wù)的個(gè)人。組委會(huì)給予Henry Kautz教授的獲獎(jiǎng)理由是：為推進(jìn)人工智能的發(fā)展持續(xù)為社區(qū)提供服務(wù)以及作為研究者、導(dǎo)師和美國國家科學(xué)基金會(huì)的主任推動(dòng)了該領(lǐng)域的發(fā)展，為人工智能領(lǐng)域做出了突出貢獻(xiàn)。
比較遺憾的是，中國學(xué)者因?yàn)橐咔樵?，不少中國地區(qū)的作者無法出席。據(jù)微微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)教授在推特上介紹，五分之一參會(huì)者將缺席AAAI 2020。本來，楊強(qiáng)教授要在AAAI 2020上介紹他的一篇論文，但鑒于疫情四散的緊張狀況，他決定放棄去美國。
國內(nèi)一些著名的AI大廠此次中標(biāo)多篇，因?yàn)橐咔榈脑蛞矡o法出席。
例如被AAAI 2020接收了28篇論文的百度也不得不放棄赴會(huì)。
為了應(yīng)對(duì)中國學(xué)者無法出席的情況，AAAI 2020 組委會(huì)提出了“云開會(huì)”的方案：
1、建議論文作者盡可能來會(huì)場(chǎng)進(jìn)行報(bào)告；
2、如果實(shí)在無法成行，可讓能到現(xiàn)場(chǎng)的同事替講；
3、如果實(shí)在找不到替講的同事，也可以錄制一段視頻（oral 或 poster），并郵件發(fā)給領(lǐng)域主席；
4、如果是 20 分鐘的 full oral，那么屆時(shí)領(lǐng)域主席會(huì)發(fā)起一個(gè)電話視頻，進(jìn)行遠(yuǎn)程報(bào)告；
5、如果參加evening poster環(huán)節(jié)，可以讓到現(xiàn)場(chǎng)的同事帶過去；如果找不到人，AAAI也提供代為打印和張貼的服務(wù)，不過要收取96美元的服務(wù)費(fèi)。
這樣的安排對(duì)于大多數(shù)不能飛往美國的學(xué)者來說，無疑是一大利好！同時(shí)，或許這也將開創(chuàng)AAAI 歷史上的一個(gè)先河：近1/3的報(bào)告都是錄播，許多Session也是空空蕩蕩，全程視頻播放走起~
參加學(xué)術(shù)會(huì)議的一個(gè)重要目的便是將自己的研究進(jìn)行展示，從而與志同道合者進(jìn)行交流。然而本屆會(huì)議，對(duì)于來自中國的學(xué)者來講，所能做的將只是錄制一個(gè)視頻/制作一張poster，然后交給 Session chair進(jìn)行播放，難以獲得更進(jìn)一步的交流。
或許，可以將自己的錄制的視頻放到個(gè)人主頁、Youtube或各種視頻網(wǎng)站上，但這樣對(duì)絕大多數(shù)的老師、同學(xué)來講，很難獲得感興趣者的廣泛關(guān)注。
針對(duì)這種情況，AI 科技評(píng)論計(jì)劃將免費(fèi)為各位老師和同學(xué)提供這樣一個(gè)分享與交流的平臺(tái)，將所收集的AAAI-20論文解讀內(nèi)容進(jìn)行整合，以讓參會(huì)所錄制視頻以及制作的poster發(fā)揮出更多的作用。
事實(shí)上，自 AAAI-20 論文錄取結(jié)果出來之后，AI 科技評(píng)論便一直在致力于為各位老師同學(xué)提供分享和交流的服務(wù)。至今參與或執(zhí)行過三場(chǎng)大型 AAAI-20 論文分享會(huì)議直播活動(dòng)：
同時(shí)，AI科技評(píng)論也持續(xù)發(fā)表了大量論文解讀文章（詳細(xì)可參見下面文章列表），以及視頻解讀（時(shí)長約15-20分鐘）：
為了更好地分享和交流相應(yīng)的內(nèi)容，AI 科技評(píng)論將在此基礎(chǔ)上進(jìn)行再次升級(jí)，除了對(duì)論文解讀文章、視頻oral、直播等專區(qū)進(jìn)行升級(jí)外，我們還增添 Poster 展示和交流專區(qū)。
除了網(wǎng)站平臺(tái)的承載之外，雷鋒網(wǎng)公眾號(hào)、AI科技評(píng)論公眾號(hào)都將就內(nèi)容進(jìn)行全方位的宣傳、推廣，內(nèi)容將直接面向40萬+用戶。另外，還將通過100+社群進(jìn)行推廣。因此我們熱烈歡迎各高校、企業(yè)的老師和同學(xué)進(jìn)行投稿，AI科技評(píng)論將免費(fèi)為你們?cè)贏AAI-20中錄制的視頻及制作的poster提供宣傳、展示和交流的服務(wù)。
說明
1、AAAI 2020論文分享（錄播視頻、poster）內(nèi)容為純粹的學(xué)術(shù)交流，不應(yīng)包含商業(yè)性質(zhì)PR內(nèi)容（AI科技評(píng)論有權(quán)拒絕接收PR類分享內(nèi)容）；
2、所有AAAI 2020論文分享視頻內(nèi)容版權(quán)歸原作者所有，可隨時(shí)要求撤回公開信息。
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