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IJCAI 2021公布三大獎項:AIJ杰出論文獎由 SAT 求解器研究團隊摘獲

本文作者: 我在思考中 2021-08-25 10:58 專題:IJCAI 2019
導語:8月19日到26日,IJCAI 2021 在線上召開,公布了兩大獎項,分別是 AIJ 杰出論文獎與 AIJ 經(jīng)典論文獎!

IJCAI 2021公布三大獎項:AIJ杰出論文獎由 SAT 求解器研究團隊摘獲

作者 | 陳彩嫻、王曄
編輯 | 王曄

8月19日到26日,IJCAI 2021 在線上召開,昨天又公布了兩大獎項,分別是 AIJ 杰出論文獎(AIJ Prominent Paper Award 2021)與 AIJ 經(jīng)典論文獎(Classic AIJ Paper Award)!

AIJ 的全稱為“Artificial Intelligence Journal”,即《人工智能期刊》,始建于 1970 年,是人工智能研究領(lǐng)域的頂級學術(shù)期刊,具有公認的權(quán)威性與知名性。

上個月,IJCAI 2021 在開幕前已頒布三大獎項,其中,“強化學習之父”、阿爾伯塔大學計算科學系教授 Richard Sutton 獲得“卓越研究獎”,卡內(nèi)基梅隆大學計算機學院軟件研究所助理教授方飛獲得計算機與思想獎,卡內(nèi)基梅隆大學 Angel Jordan 計算機科學教授 Tuomas Sandholm 則獲得約翰麥卡錫獎。

那么,IJCAI 最新頒布的兩大獎項又花落誰家?AI 科技評論為你揭曉。


1

AIJ 杰出論文獎

今年,IJCAI 杰出論文獎的獲得者是 Frank Hutter、Lin Xu、Holger Hoos 與 Kevin Leyton-Brown,獲獎?wù)撐臑?2014 年發(fā)表在《人工智能期刊》上的工作“Algorithm runtime prediction: Methods & evaluation”。

IJCAI 2021公布三大獎項:AIJ杰出論文獎由 SAT 求解器研究團隊摘獲

在這篇工作中,作者團隊提出了處理算法參數(shù)的新方法。

他們提到,用機器學習技術(shù)將算法運行時間的模型構(gòu)建成一個具備特定問題實例特征的函數(shù),然后預(yù)測算法在完全陌生的輸入上所需的運行時間,也許聽起來很荒謬,但實現(xiàn)的可能性極高。而且,這類模型在算法分析、組合算法選擇與參數(shù)化算法自動配置上具有重要應(yīng)用。

針對這類模型,作者團隊介紹了新的拓展與改進方式;更重要的是,他們提出將算法參數(shù)作為模型輸入,進行了更徹底的處理。此外,他們還全面描述了預(yù)測命題可滿足性(SAT)、旅行商(TSP)和混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)問題的算法運行時間的已有特征與新特征。

作者團隊通過大量的實驗分析對這些創(chuàng)新進行了評估,并與大量研究運行時間建模的工作進行了比較。在實驗中,他們考慮了11種算法與35種實例分類,涵蓋了大量 SAT、MIP 與 TSP 實例,包括隨機生成的結(jié)構(gòu)化程度最低的案例,已經(jīng)從現(xiàn)實工業(yè)應(yīng)用中產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)化程度最高的案例。

總的來說,這篇工作所提出的新模型被證明,在遇到全新輸入、全新問題等等時能夠更好地預(yù)測算法的運行時間。

IJCAI 2021公布三大獎項:AIJ杰出論文獎由 SAT 求解器研究團隊摘獲

論文鏈接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370213001082

作者團隊:

IJCAI 2021公布三大獎項:AIJ杰出論文獎由 SAT 求解器研究團隊摘獲

Frank Hutter,現(xiàn)任德國弗萊堡大學工程學院計算機科學系教授,機器學習組負責人。2004年碩士畢業(yè)于德國達姆施塔特工業(yè)大學(Darmstadt University),2009年博士畢業(yè)于不列顛哥倫比亞大學(UBC),主要研究興趣是統(tǒng)計機器學習、自動問題求解、自動學習軟件系統(tǒng)、不確定情況下的序列決策與科學實驗,目前的研究課題主要是圍繞貝葉斯優(yōu)化、自動機器學習、深度學習與自動算法設(shè)計。

個人主頁:https://ml.informatik.uni-freiburg.de/profile/hutter/

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Holger Hoos,AAAI Fellow,荷蘭萊頓大學萊頓高級計算機科學研究所(LIACS)機器學習教授,同時在加拿大不列顛哥倫比亞大學(UBC)計算機系擔任兼職教授。1998年在德國達姆施塔特工業(yè)大學獲得博士學位,主要研究興趣是人工智能、經(jīng)驗算法、生物信息學等,在隨機局部搜索的算法設(shè)計上取得了卓越成就,也是自動化機器學習(AutoML)改變的開山鼻祖之一。

個人主頁:https://www.universiteitleiden.nl/en/staffmembers/holger-hoos#tab-1

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Kevin Leyton-Brown,AAAI Fellow,加拿大不列顛哥倫比亞大學教授,1998年本科畢業(yè)于加拿大麥克馬斯特大學(McMaster University),碩士與博士則分別于2001年、2003年畢業(yè)于斯坦福大學,主要研究內(nèi)容是機器學習與電子市場設(shè)計和操作的交叉,以及機器學習與啟發(fā)式算法的設(shè)計交叉,曾憑借 SAT 求解器 SATzilla在國際SAT求解器競賽中獲得許多獎牌。

個人主頁:https://www.cs.ubc.ca/~kevinlb/

注:Lin Xu 資料不詳,故未作介紹。


2

AIJ 經(jīng)典論文獎

此外,今年 IJCAI 經(jīng)典論文獎的獲得者是 Leslie Pack Kaelbling、Michael Littman與 Anthony Cassandra,獲獎?wù)撐臑?1998 年發(fā)表在《人工智能期刊》上的工作“Planning and acting in partially observable stochastic domains”。

IJCAI 2021公布三大獎項:AIJ杰出論文獎由 SAT 求解器研究團隊摘獲

在這篇工作中,作者團隊將運籌研究技巧應(yīng)用于解決在部分可觀察的隨機域中選擇最佳動作的問題。

他們首先介紹了馬爾可夫決策過程(mdps)與部分可觀察MDP(pomdps),然后提出了一種可以離線解決 pomdps 的新算法,并展示了 POMDP 解決方案在某些情況下可以如何提取出內(nèi)存有限的控制器。

最后,他們將這篇工作與以往的研究作對比,探討了尋找準確解決 pomdps 方法的復(fù)雜程度,以及尋找近似解的可能性。

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論文鏈接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S000437029800023X

作者團隊:

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Leslie Pack Kaelbling,AAAI Fellow,現(xiàn)任麻省理工學院 EECS 教授,在情景智能體設(shè)計、移動機器人、強化學習與決策理論規(guī)劃等方面進行了大量研究。1983年本科畢業(yè)于斯坦福大學哲學系,1990年在斯坦福大學獲得計算機科學博士學位。

個人主頁:https://www.csail.mit.edu/person/leslie-kaelbling

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Michael Littman,AAAI Fellow 與 ACM Fellow,布朗大學計算機系Royce Family教授,主要研究機器學習與不確定性決策,在強化學習、概率規(guī)劃與自動填字猜謎等方面的研究獲得了三個最佳論文獎與兩個有影響力的論文獎。

前兩個月,他在 ACM 通訊上發(fā)文痛斥論文作者和審稿人串通欺騙盲審的現(xiàn)象。

個人主頁:https://www.littmania.com/

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Anthony Cassandra,又稱“Tony Cassandra”,1998年博士畢業(yè)于布朗大學,目前是 RVshare 的技術(shù) VP,主要研究軟件設(shè)計與管理。

個人主頁:https://tonycassandra.com/


3

杰出論文獎

今年,IJCAI杰出論文獎共有三篇,榮譽提名一篇。

第一篇獲獎?wù)撐臑椤禠earning GeneralizedUnsolvability Heuristics for Classical Planning》。作者:Simon St?hlberg (Link?ping University), Guillem Francès (UniversitatPompeu Fabra), Jendrik Seipp (Link?ping University)。

論文摘要:

近些年來經(jīng)典規(guī)劃方面的研究提出了一些專用方法來檢測無法解決的狀態(tài),即無法達到目標狀態(tài)的狀態(tài)。在本篇獲獎?wù)撐闹?,研究者從廣義規(guī)劃的角度處理問題,并學習描述整個規(guī)劃領(lǐng)域不可解的一階公式。此外,該研究還展示了如何將這個問題轉(zhuǎn)換為一個自監(jiān)督分類任務(wù)。

本文使用到的訓練數(shù)據(jù)是通過對每個域的小實例進行詳盡地探索而自動生成和標記的,候選特征是根據(jù)用于定義域的判斷自動計算出來的。研究者研究了三種具有不同屬性的學習算法,并將它們與文獻中的啟發(fā)式算法進行比較。實驗結(jié)果表明,本文所提出的方法能夠捕獲重要的不可解狀態(tài)類別,并具有較高的分類準確率。此外,啟發(fā)式的邏輯形式使它們易于解釋和推理,并且可用于表明在某些域中學習的特征準確地捕獲了該域的所有無法解決的狀態(tài)。

IJCAI 2021公布三大獎項:AIJ杰出論文獎由 SAT 求解器研究團隊摘獲

論文鏈接:https://www.ijcai.org/proceedings/2021/0574.pdf

作者團隊:

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Simon St?hlberg 是林雪平大學(Link?ping University)計算機與信息科學系博士后,主要研究人工智能和集成計算機系統(tǒng)(AIICS)。

個人主頁:https://liu.se/en/employee/simst50

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Guillem Francès是西班牙巴塞羅那加泰羅尼亞理工大學(Universitat Pompeu Fabra)博士后研究員,論文研究重點是開發(fā)有效的方法來利用獨立于領(lǐng)域的經(jīng)典規(guī)劃語言中的表達建模結(jié)構(gòu)。

個人主頁:https://www.upf.edu/web/ai-ml/entry/-/-/31934/adscripcion/guillem-franc%C3%A8s

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Jendrik Seipp是林雪平大學(Link?ping University)計算機與信息科學系人工智能助理教授。與 Hector Geffner 和 Ulf Nilsson 一起領(lǐng)導 AIICS 部門的"Representation, Learning and Planning"實驗室。

個人主頁:https://liu.se/en/employee/jense56

第二篇獲獎?wù)撐臑椤禣nthe Relation Between Approximation Fixpoint Theory and Justification Theory》。作者:Simon Marynissen (KU Leuven), Bart Bogaerts (Vrije UniversiteitBrussel), Marc Denecker (KU Leuven)。

論文摘要:

AFT(Approximation FixpointTheory )和 JT(JustificationTheory )是兩個統(tǒng)一邏輯形式的框架。AFT 用lattice 算子的不動點來研究語義,JT 則解釋了為什么某些事實在模型中成立或不成立。雖然方法不同,但是這兩種框架在設(shè)計時考慮了相似的目標,即研究非單調(diào)邏輯中出現(xiàn)的不同語義。本篇獲獎?wù)撐牡牡谝粋€貢獻是為兩個框架之間提供了一個正式的聯(lián)系。準確地說,該研究表明每個 justification 框架都引入了一個逼近器(approximator),并且這種從 JT 到 AFT 的映射保留了所有的主要語義。第二個貢獻是利用這種對應(yīng)關(guān)系用一類新的語義來擴展 JT,即終極語義(ultimate semantic):終極語義可以通過 justification 框架上的句法轉(zhuǎn)換在 JT 中獲得,本質(zhì)上是對規(guī)則執(zhí)行某種解析。

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論文鏈接:https://www.ijcai.org/proceedings/2021/0272.pdf

作者團隊:

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Simon Marynissen 是魯汶大學(KU Leuven)博士研究員,主要研究聲明式語言和人工智能 (DTAI)。

個人主頁:https://www.kuleuven.be/wieiswie/en/person/00117394

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Bart Bogaerts 是布魯塞爾自由大學(Vrije Universiteit Brussel)人工智能實驗室的助理教授。他的研究興趣遍及知識表示領(lǐng)域。

個人主頁:https://ai.vub.ac.be/team/bart-bogaerts/?utm_source

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Marc Denecker 是魯汶大學(KU Leuven)研究員,負責知識表示和推理研究小組。

個人主頁:https://people.cs.kuleuven.be/~marc.denecker/

第三篇獲獎?wù)撐臑椤禟eepYour Distance: Land Division With Separation》。作者:EdithElkind (University of Oxford), Erel Segal-Halevi (Ariel University), WarutSuksompong (National University of Singapore) 。

論文摘要:

本篇獲獎?wù)撐耐ㄟ^研究處理現(xiàn)實生活中的應(yīng)用需求,讓公平劃分理論更接近于實際。該研究關(guān)注 landestates 的兩個需求:(1)每個智能體都應(yīng)該獲得一個可用幾何形狀的地塊;(2)不同智能體的地塊必須在物理上分開。有了這兩點要求,按比例來劃分的經(jīng)典公平概念是不切實際的,因為可能無法對其進行乘法近似。相比之下,Budish 在 2011 年提出的序列最大值共享近似(the ordinal maximin share approximation)則提供了更有意義的公平保證。當可用形狀為正方形、矩形或任意軸對齊矩形時,本篇獲獎?wù)撐淖C明了可實現(xiàn)的最大共享保證的上限和下限,并探索了在此設(shè)置下找到公平劃分的算法和查詢復(fù)雜度。

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論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2105.06669.pdf

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Edith Elkind 是牛津大學(University of Oxford)計算機學教授、非教程研究員。Elkind博士于 2013 年加入牛津計算機科學系。在來到牛津之前,她是南洋理工大學的助理教授,她的研究得到了國家研究基金會 (NRF) 獎學金的支持。

個人主頁:https://www.cs.ox.ac.uk/people/edith.elkind/

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Erel Segal-Halevi是Ariel 大學(Ariel University)計算機科學系的終身講師。主要研究目標是開發(fā)算法使人類社會更美好、更公平。

個人主頁:http://tora.us.fm/erelsgl/

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Warut Suksompong 是新加坡國立大學(National University of Singapore)計算機學院助理教授。此前是牛津大學計算機科學博士后研究員。

個人主頁:https://www.comp.nus.edu.sg/~warut/

獲榮譽提名的論文是《Actively Learning Concepts and Conjunctive Queries under ELdr-Ontologies》。作者:Maurice Funk (University of Bremen), Jean Christoph Jung (Universityof Hildesheim), Carsten Lutz (University of Bremen)。

論文摘要:

本文考慮在存在描述邏輯制定的本體情況下學習一個概念或查詢的問題,在 Angluin 的主動學習框架下,允許學習算法交互地查詢 oracle(如領(lǐng)域?qū)<遥1疚谋砻?,以下?nèi)容可以在多項式時間內(nèi)學會。(1)概念,(2)無對稱性的概念,(3)和弦性的、無對稱性的、有界算數(shù)的聯(lián)合查詢(CQ)。在所有的情況下,學習者都可以向 oracle 提出基于 ABoxes 的成員查詢和等價查詢,詢問所考慮的類中的給定概念/查詢是否與目標等價。當我們在等價查詢中承認不受限制的 CQ 時,可以消除(3)中對有界元數(shù)的限制。本文還表明,概念不是在 本體存在的情況下能夠?qū)W習到的多項式查詢。

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論文地址:https://arxiv.org/pdf/2105.08326.pdf

注:Maurice Funk 圖片資料不詳,故未做介紹。

Maurice Funk 是不來梅大學(University of Bremen)人工智能理論組的博士生。目前,在CODA項目工作。

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 JeanChristoph Jung 是希爾德斯海姆大學(University of Hildesheim)理論計算機科學的臨時教授。

個人主頁:http://www.informatik.uni-bremen.de/~jeanjung/

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Carsten Lutz 是不來梅大學(University of Bremen)教授。

個人主頁:https://www.informatik.uni-bremen.de/~clu/

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