雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：今年4月，ICLR 2017  (International Conference on Learning Representations) 在法國土倫舉行。有1100多名參會(huì)者、收到490篇論文投稿的 ICLR 2017 是舉辦以來最大的一屆，與 ICLR 2016 相比規(guī)模上又有大幅提升，去年的參會(huì)者只有 400人左右。

ICLR 2017全體大合照，左下角紅色衣服的就是Hervé Glotin 教授

大會(huì)期間，雷鋒網(wǎng)記者與本地組織主席 Hervé Glotin 教授進(jìn)行了訪談，向他了解 ICLR 2017的各方面情況。Hervé Glotin 是土倫大學(xué)教授，并且由于突出的研究工作，在2011到2016年間被授予法國巴黎大學(xué)研究所榮譽(yù)成員。Hervé Glotin 教授的研究領(lǐng)域包括大規(guī)模感知人工智能、表征學(xué)習(xí)、多模態(tài)信息檢索、生物聲學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)運(yùn)用。Hervé Glotin 教授還是NIPS的領(lǐng)域主席和多個(gè)國際會(huì)議的審稿人。

以下為采訪全文。

今年的會(huì)議把地點(diǎn)選在了法國土倫的原因是什么？您在今年會(huì)議中發(fā)揮的作用是什么？

這個(gè)會(huì)議正逐漸從歐洲移到美國舉辦，這次輪到歐洲了。土倫這里就是一個(gè)很好的地方。去年參加會(huì)議的有400人左右，很少。今年很快就到了七八百，最后到了1100人。因?yàn)閳龅夭淮笏院髞砦覀兙屯Ｖ棺粤?。我是本地主席所以我要?fù)責(zé)組織這次大會(huì)。

特邀演講嘉賓是您邀請的嗎？

是的，Eero Simoncelli和Regina Barzilay是我邀請的

您眼中，會(huì)議的亮點(diǎn)是什么？

表征學(xué)習(xí)，這是機(jī)器學(xué)習(xí)的根本。所以會(huì)同時(shí)有NIPS和ICML這兩個(gè)會(huì)議，它們都關(guān)注的是統(tǒng)計(jì)和優(yōu)化。我們這個(gè)會(huì)議討論的主要是表征學(xué)習(xí)。所以我們這個(gè)會(huì)議比較新，但也發(fā)展壯大的很快，今年有1000人參會(huì)了，明年可能會(huì)有2000。所以表征學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要因素。

只有這一個(gè)亮點(diǎn)嗎？這個(gè)會(huì)議上表征學(xué)習(xí)之外還有別的亮點(diǎn)嗎？

大規(guī)模表征，比如向更高維度和更大量數(shù)據(jù)的大規(guī)模表征也是熱門話題

這次會(huì)議作為一次學(xué)術(shù)會(huì)議，許多工業(yè)界的公司也來參加了，比如谷歌、Facebook、亞馬遜、微軟。您覺得這種情況是好還是壞呢？

首先糾正一下你的說法，谷歌、Facebook都是有自己的研究院的，水平都很高，都是它們各自方向里的頂尖水平。所以來自它們的參會(huì)者的水平都是很高的，如果你是擔(dān)心這一點(diǎn)的話。我們認(rèn)為他們也屬于學(xué)術(shù)的參會(huì)者。

那這樣有哪些好處和不好之處呢？

這個(gè)會(huì)議的好處是能夠和人工智能領(lǐng)域最杰出的研究者會(huì)面，他們在熱門話題上做出了很多成果，不停地刷新著人工智能的上限。不好之處是，企業(yè)的研究人員有可能在思維開闊程度上比學(xué)術(shù)界的研究人員差一點(diǎn)，不過也有來自O(shè)penAI等一些基礎(chǔ)研究團(tuán)隊(duì)的研究人員。所以其實(shí)他們不是僅僅來自企業(yè)而已，他們也和學(xué)術(shù)界的研究人員一樣做出了學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)。

您是否擔(dān)心來自Facebook和谷歌的論文太多，它們占據(jù)了很多位置，以至于學(xué)術(shù)界的論文相對比例變少了嗎？

這里選出的論文只是真正優(yōu)秀的那些，篩選論文的Open Review流程也是十分客觀、公開的。那么，來到這里的論文都是名副其實(shí)的，不管是來自谷歌還是Facebook都沒有關(guān)系，現(xiàn)在的研究就是這樣的。

您覺得來自企業(yè)的論文有哪些不好之處？

可能有一些論文中沒有完全開放、清晰地描述了它們的算法。有一些想法和做法沒有完全在論文中發(fā)布出來；由于他們需要用到，有一些知識他們沒有公開。

您覺得中國學(xué)者們的學(xué)術(shù)力量如何？今年和去年相比有何變化？

當(dāng)然是越來越多了。美國和中國在一些學(xué)術(shù)研究上有著深入的合作。有一些我也參與了，比如百度。由于美國和中國之間的像百度這樣的IT合作，中國的研究水平成長得非常塊，不論質(zhì)量還是數(shù)量。

我們注意到，會(huì)議的很多時(shí)間都用在了演講上，比如各種論文演講和各種論文展示活動(dòng)，您是如何看待這種現(xiàn)象的？

這就是我們想要的，我們是有意識地這樣安排的。這項(xiàng)會(huì)議的目的就是要讓大家聽演講和展示論文，那么展示論文的最好的方式就是讓大家做演講來介紹。

這也是這項(xiàng)會(huì)議和AAAI會(huì)議的區(qū)別嗎？

不是的，AAAI會(huì)議也是這樣的。計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的會(huì)議也都是這樣圍繞著論文和論演講的。這個(gè)領(lǐng)域的做法就是這樣，計(jì)算機(jī)科學(xué)的會(huì)議都是這樣的。

但是 ICLR 有一點(diǎn)和其它的會(huì)議有非常大的不同，就是論文是通過Open Review選出的，在評選過程中所有的研究者都可以對提交的論文中的內(nèi)容提出批評或者贊同，而不局限于官方的程序委員會(huì)。對于提高論文的質(zhì)量來說，這是一種非常強(qiáng)力的方法。

我們從工業(yè)界得到了一些反饋說，今年深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域沒有GAN這樣的突破性進(jìn)展。您贊同這個(gè)觀點(diǎn)嗎？您覺得今年有哪些進(jìn)展可以稱得上突破性嗎？

是的我贊同今年沒有大突破的觀點(diǎn)。新GPU的大范圍應(yīng)用和GAN在各種領(lǐng)域的應(yīng)用應(yīng)該會(huì)帶來一些新的突破。

您認(rèn)為未來5到10年內(nèi)表征學(xué)習(xí)的趨勢會(huì)是怎樣的？

可能是關(guān)于時(shí)間序列的（time sequences），用于預(yù)測，基于比如人類行為這樣的數(shù)據(jù)…… 也可以是基于不同的媒體，比如聲音。我自己的研究就是關(guān)于更好地理解和分析聲音環(huán)境場景，以及動(dòng)物們在平常和警戒環(huán)境下的叫聲的。

對于環(huán)境的調(diào)查會(huì)有大規(guī)模的調(diào)查記錄和長期的數(shù)據(jù)，需要新型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，在未來5年內(nèi)會(huì)是一個(gè)引人入勝的而且非常有用的研究領(lǐng)域。

（完）

ICLR 2018將于明年4月30日至5月3日在加拿大溫哥華舉行，到時(shí)雷鋒網(wǎng) AI 科技評論會(huì)繼續(xù)帶來全方位報(bào)道。論文投遞截止日期是10月27日，更多信息可以參見 iclr.cc 。

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