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| 本文作者： 奕欣 | 2018-02-04 10:48 | 專(zhuān)題：AAAI 2018 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：第 32 屆 AAAI 大會(huì)（AAAI 2018）日前在美國(guó)新奧爾良拉開(kāi)帷幕，并于當(dāng)?shù)貢r(shí)間 2 月 2 日至 7 日為人工智能研究者們帶來(lái)一場(chǎng)豐富的知識(shí)盛宴。AI 科技評(píng)論作為持續(xù)關(guān)注頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議的雷鋒網(wǎng)學(xué)術(shù)頻道，從 2016 年開(kāi)始涉足、參與并報(bào)道國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議，不僅為讀者帶來(lái)一線精彩報(bào)道，更為人工智能相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者們提供更多縱覽全球?qū)W術(shù)會(huì)議的機(jī)會(huì)。
新的一年，新的征程。雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論的開(kāi)年第一次國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議報(bào)道，仍然同去年一樣鎖定了 AAAI 2018。說(shuō)起來(lái)，在新奧爾良舉辦的這次 AAAI 2018，可謂是一場(chǎng)「遲來(lái)」的會(huì)議。為何這么說(shuō)？這就要追溯到去年的 AAAI 大會(huì)了。原定于 2017 年初在新奧爾良舉辦的 AAAI 2017，當(dāng)時(shí)擬定的時(shí)間與中國(guó)春節(jié)存在交疊，預(yù)期有很多華人學(xué)者無(wú)法到達(dá)會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)。為了兼顧廣泛的華人群體，AAAI 組委會(huì)決定改期舉辦。遺憾的是，新奧爾良沒(méi)能選定合適的場(chǎng)地，只能臨時(shí)將當(dāng)屆的 AAAI 舉辦地點(diǎn)遷移到舊金山，并順延到下一年舉辦，這才有了新奧爾良的 AAAI－18。
雖然新奧爾良晚了一年才等來(lái) AAAI，但好的學(xué)術(shù)會(huì)議，什么時(shí)間舉辦都不算晚。作為中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）推薦的人工智能領(lǐng)域 A 類(lèi)學(xué)術(shù)會(huì)議，AAAI 以其綜合性著稱(chēng)，每年投遞這一會(huì)議的全球?qū)W者不在少數(shù)。雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論為讀者們整理了新一年 AAAI 的重大看點(diǎn)，并和去年的情況做了詳細(xì)對(duì)比。
亮點(diǎn)一 多個(gè)重要個(gè)人／團(tuán)體獎(jiǎng)項(xiàng)
亮點(diǎn)二 最佳論文四大獎(jiǎng)花落誰(shuí)家？
亮點(diǎn)三 主題演講提前看
亮點(diǎn)四 五大中國(guó)巨頭企業(yè)首次同時(shí)集結(jié) AAAI 2018
亮點(diǎn)五 去年遇冷的 Job Fair，今年會(huì)如何？
亮點(diǎn)六 時(shí)值狂歡節(jié)，預(yù)熱踩點(diǎn)期待滿(mǎn)滿(mǎn)
AAAI 2018 將在現(xiàn)場(chǎng)頒布一系列重要獎(jiǎng)項(xiàng)，在屆時(shí)的頒獎(jiǎng)儀式上，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論也將做詳細(xì)的獲獎(jiǎng)報(bào)道和相關(guān)演講實(shí)錄整理。
頒獎(jiǎng)?wù)哂腥唬麄兎謩e是：
獎(jiǎng)項(xiàng)組委會(huì)主席及前任 AAAI 協(xié)會(huì)主席 Thomas Dietterich；
現(xiàn)任 AAAI 協(xié)會(huì)主席 Subbarao Kambhampati，他也將在會(huì)上做《Challenges of Human-Aware AI Systems》的相關(guān)演講，AI 科技評(píng)論屆時(shí)將做全文跟進(jìn)。
AAAI 協(xié)會(huì)候任主席 Yolanda Gil。
AAAI 新任 Fellow
今年的 AAAI 新任 Fellow 全部被北美地區(qū)（美國(guó)、加拿大）的學(xué)者包攬，共 8 位，名單如下：
Nancy Amato (德州農(nóng)工大學(xué))
Regina Barzilay (MIT)
Marie desJardins (馬里蘭大學(xué))
Kevin Leyton-Brown (不列顛哥倫比亞大學(xué))
Dinesh Manocha (北卡羅來(lái)納大學(xué))
Joelle Pineau (麥吉爾大學(xué))
Amit Sheth (Kno.e.sis, 萊特州立大學(xué))
Gaurav Sukhatme (南加州大學(xué))
相比之下，AAAI 2017 的新晉 Fellow 共有 7 位，分別是 Ronen I. Brafman，Eduard H. Hovy, Tommi S. Jaakkola, Maurizio Lenzerini, Dale Schurmans, Munidar P. Singh. 此外，來(lái)自香港科技大學(xué)的林方真教授作為唯一華人當(dāng)選。
資深會(huì)員表彰
這一獎(jiǎng)項(xiàng)的設(shè)立主要肯定為 AAAI 作出長(zhǎng)期重要貢獻(xiàn)的學(xué)者，今年共有 6 名學(xué)者當(dāng)選，包括兩位中東學(xué)者與四位美國(guó)學(xué)者，他們分別是：
Ariel Felner (以色列本·古里安大學(xué))
Martin Michalowski (美國(guó)明尼蘇達(dá)大學(xué))
Ashish Sabharwal (美國(guó)艾倫人工智能研究所)
Ram Sriram (美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究所)
Matthew Taylor (美國(guó)華盛頓州立大學(xué))
Ingmar Weber (卡塔爾計(jì)算研究所)
AAAI 2017 在去年表彰了三位資深會(huì)員，其中，中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所副所長(zhǎng)、研究員李學(xué)龍成為唯一上榜華人。
AAAI 18 的經(jīng)典論文獎(jiǎng)?lì)C給了 Natasha Noy 和 Mark Musen 的《PROMPT: Algorithm and Tool for Automated On- tology Merging and Alignment》。這一獎(jiǎng)項(xiàng)肯定了作者們對(duì)于開(kāi)創(chuàng)性的本體匹配和集成研究的探索，并提供了首個(gè)創(chuàng)新解決方案。
在當(dāng)?shù)貢r(shí)間 2 月 4 日上午 11:00，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論將在現(xiàn)場(chǎng)跟進(jìn) Natasha Noy 帶來(lái)經(jīng)典論文獎(jiǎng)的相關(guān)演講，敬請(qǐng)期待。
每年的杰出服務(wù)獎(jiǎng)授予一位對(duì) AI 社群作出突出貢獻(xiàn)和服務(wù)的個(gè)人。憑借在 NASA 建立 AI 研究部門(mén)、在美國(guó)空軍科學(xué)研究局部署人工智能相關(guān)計(jì)劃，以及在計(jì)算分子生物學(xué)的相關(guān)成就，Peter Friedland 榮獲今年的杰出服務(wù)獎(jiǎng)。
美國(guó)蓋茨堡學(xué)院計(jì)算機(jī)教授 Todd Neller 榮獲今年 AAAI 和 EAAI 聯(lián)合授予的杰出教育獎(jiǎng)，以表彰他在人工智能教育領(lǐng)域所作出的重要貢獻(xiàn)。
值得一提的是，去年的這一獎(jiǎng)項(xiàng)頒給了「谷歌無(wú)人車(chē)之父」、Udacity 創(chuàng)始人 Sebastian Thrun。
CMU 的 Stephen F. Smith 獲得該獎(jiǎng)項(xiàng)，以肯定他在約束規(guī)劃和調(diào)度技術(shù)所做的相關(guān)研究及應(yīng)用，以及他為 AI 社群所提供的服務(wù)。
當(dāng)?shù)貢r(shí)間 2 月 4 日下午，Stephen F. Smith 將以《Smart Infrastructure for Future Urban Mobility》為題發(fā)表演講。
此外，還有 IAAI－18 應(yīng)用獎(jiǎng)和 AAAI 藍(lán)天獎(jiǎng)等多個(gè)針對(duì)實(shí)際應(yīng)用和嶄新創(chuàng)意的獎(jiǎng)項(xiàng)。在當(dāng)?shù)貢r(shí)間 2 月 4日，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論將做全程頒獎(jiǎng)詳細(xì)報(bào)道。
除了一系列表彰和肯定學(xué)者辛勤工作的獎(jiǎng)項(xiàng)外，最受關(guān)注的自然是最佳論文獎(jiǎng)了。在介紹最佳論文獎(jiǎng)之前，我們先以一組數(shù)據(jù)來(lái)了解下 AAAI 2017 的情況。
AAAI 2017 的注冊(cè)參會(huì)人數(shù)達(dá)到 1692 人，收到投遞論文 2571 篇，兩者都創(chuàng)下了歷史新高；AAAI 2017 最終收錄的論文總數(shù)為 639 篇，平均錄取率為 24.9%。雖然今年的詳細(xì)錄用數(shù)據(jù)要到 2 月 4 日正會(huì)開(kāi)始才正式公布，但從目前公布的論文錄用情況來(lái)看，論文投遞數(shù)和錄用數(shù)將會(huì)呈現(xiàn)一個(gè)新的高峰，屆時(shí)敬請(qǐng)關(guān)注 AI 科技評(píng)論的報(bào)道。
在去年呈現(xiàn)的一系列論文數(shù)據(jù)中，機(jī)器學(xué)習(xí)（投稿 910 篇，收錄 215 篇）、NLP（投稿 373 篇，收錄 77 篇），應(yīng)用（投稿 268 篇，收錄 61 篇）這三大領(lǐng)域可謂是 AAAI 最受關(guān)注和歡迎的投稿領(lǐng)域；此外，檢索／規(guī)劃、視覺(jué)、知識(shí)表征和博弈論等領(lǐng)域的投稿論文也不在少數(shù)。相對(duì)而言，博弈論領(lǐng)域論文的錄取率最高，達(dá)到 0.38，而 NLP 領(lǐng)域的錄取率相對(duì)較低，只有 0.21.
AAAI 2018 的最佳（學(xué)生）論文及候選論文日前已經(jīng)揭曉名單。屆時(shí)，這四篇優(yōu)秀論文都將在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行口頭報(bào)告展示，AI 科技評(píng)論將做全文演講的整理報(bào)道，敬請(qǐng)期待。
獲獎(jiǎng)名單如下：
最佳論文《Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search》
值得一提的是，本文作者為阿爾伯塔大學(xué)的 Chenjun Xiao、Jincheng Mei 和 Martin Müller，這也是今年僅有的當(dāng)選最佳論文的兩位華人作者。
最佳學(xué)生論文：《Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients》
最佳論文提名：《Generalized Adjustment Under Confounding and Selection Biases》
最佳學(xué)生論文提名：《Adapting a Kidney Exchange Algorithm to Align with Human Values》
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論將論文摘要編譯如下：
最佳論文《Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search》（記憶增強(qiáng)的蒙特卡洛樹(shù)搜索）
本文提出并評(píng)估了記憶增強(qiáng)的蒙特卡洛樹(shù)搜索（Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search，M-MCTS），提供了一種在線實(shí)時(shí)搜索的新方法。這一方法主要是將 MCTS 和一個(gè)記憶結(jié)構(gòu)組合，每個(gè) entry 包涵特定信息，記憶結(jié)構(gòu)用于組合類(lèi)似狀態(tài)的評(píng)估進(jìn)行近似值估計(jì)。研究表明這一方法產(chǎn)生的估計(jì)值優(yōu)于普通蒙特卡洛估計(jì)。在圍棋游戲中，M－MCTS 在相同模擬次數(shù)下優(yōu)于 MCTS。
論文地址：https://webdocs.cs.ualberta.ca/~mmueller/ps/2018/Chenjun-Xiao-M-MCTS-aaai18-final.pdf
最佳學(xué)生論文：《Counterfactual Multi-Agent Policy Gradients》（反事實(shí)多智能體策略梯度）
論文摘要：許多現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題，比如網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的路由，或者自動(dòng)駕駛汽車(chē)之間的協(xié)調(diào)，都可以很自然地看作合作性的多智能體系統(tǒng)問(wèn)題來(lái)建模。這就對(duì)新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法提出了強(qiáng)烈的需求，以便為這些系統(tǒng)高效地學(xué)習(xí)到區(qū)中心化的運(yùn)行策略。出于這個(gè)目的，作者們提出了一種新的多智能體的「執(zhí)行者-批評(píng)者」方法：反事實(shí)多智能體策略梯度（COMA）。COMA 中使用一個(gè)中心化的批評(píng)者估計(jì) Q 函數(shù)和區(qū)中心化的執(zhí)行者，從而優(yōu)化智能體的運(yùn)行策略。除此之外，為了解決多智能體間互相建立信任的問(wèn)題，它使用了一個(gè)會(huì)把單個(gè)智能體的動(dòng)作邊緣化的反事實(shí)基準(zhǔn)線，同時(shí)還能保證其它智能體的動(dòng)作不變。COMA 中使用了一個(gè)批評(píng)式的表征，從而使得這個(gè)反事實(shí)基準(zhǔn)線可以在單個(gè)前饋流程中進(jìn)行高效的計(jì)算。作者們?cè)谛请H爭(zhēng)霸游戲的單位控制測(cè)試環(huán)境中評(píng)估了 COMA 的表現(xiàn)，使用了非常便于分別觀察的去中心化變量。與這個(gè)環(huán)境下的其它多智能體執(zhí)行者-批評(píng)者方法相比，COMA 的平均表現(xiàn)有顯著提高，而且 COMA 得到的最好的智能體的表現(xiàn)可以和頂尖的具有全狀態(tài)數(shù)據(jù)的中心化控制方法相提并論。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1705.08926
最佳論文提名：《Generalized Adjustment Under Confounding and Selection Biases》（對(duì)選擇偏倚和混雜偏倚的泛化調(diào)節(jié)處理方法）
論文摘要：選擇偏倚和混雜偏倚是限制常見(jiàn)推理方法在大尺度環(huán)境下使用的最常見(jiàn)的兩個(gè)障礙。在這篇論文中，作者們泛化了后門(mén)調(diào)節(jié)的想法，以便同時(shí)處理這兩種偏倚，并且在不引入選擇偏倚的情況下利用可能的外部數(shù)據(jù)（比如來(lái)自人口調(diào)查的數(shù)據(jù)）。作者們介紹了調(diào)節(jié)對(duì)（adjustment pair）的思路，并展示了通過(guò)調(diào)節(jié)方法識(shí)別因果關(guān)系的完整圖形條件。作者們還進(jìn)一步設(shè)計(jì)了一個(gè)算法，以多項(xiàng)式形式列出所有可以處理的調(diào)節(jié)對(duì)，對(duì)于希望評(píng)估以部分可處理的調(diào)節(jié)對(duì)的特定屬性（常見(jiàn)屬性包括開(kāi)銷(xiāo)、變化、測(cè)量難度）的研究人員來(lái)說(shuō)這會(huì)很有用。最后，作者們描述了一種統(tǒng)計(jì)性的估計(jì)過(guò)程，一旦確認(rèn)了某個(gè)設(shè)置是可以處理的就可以執(zhí)行這個(gè)過(guò)程；它可以用來(lái)處理有限樣本中的多種問(wèn)題。
論文地址：https://pdfs.semanticscholar.org/023a/a92487c037a7557b9b74e894003725afd00a.pdf
最佳學(xué)生論文提名：《Adapting a Kidney Exchange Algorithm to Align with Human Values》（改造出和人類(lèi)的價(jià)值一致的腎臟分配算法）
論文摘要：如何高效分配有限的資源是經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)兩個(gè)領(lǐng)域共有的經(jīng)典問(wèn)題。對(duì)于腎臟移植手術(shù)來(lái)說(shuō)，通常會(huì)由一個(gè)中央市場(chǎng)把一切正常的腎臟捐贈(zèng)者分配給等待腎臟的病人。在腎臟分配中，病人和捐贈(zèng)者首先由委員會(huì)通過(guò)特設(shè)的權(quán)重決定優(yōu)先級(jí)，然后輸入一個(gè)分配算法，由它決定哪個(gè)病人會(huì)分配到哪個(gè)捐贈(zèng)者——以及決定哪個(gè)病人分配不到捐贈(zèng)者。在這篇論文中，作者們提出了一種端到端的方法用于在腎臟分配中根據(jù)每個(gè)病人的檔案估計(jì)權(quán)重。作者們首先從人類(lèi)被試者獲取了一組他們認(rèn)為可以用于決定病人優(yōu)先級(jí)的屬性（比如醫(yī)療特征，生活方式等等）。然后作者們根據(jù)不同病人的檔案向被試者提問(wèn)對(duì)比問(wèn)題，并根據(jù)他們的回答嚴(yán)格地計(jì)算出各個(gè)屬性的權(quán)重。作者們展示了如何在腎臟分配市場(chǎng)的分配算法中使用這些權(quán)重。作者們接著在模擬環(huán)境下評(píng)估了這些權(quán)重的影響，發(fā)現(xiàn)他們算出的權(quán)重的精確值其實(shí)影響很小，實(shí)際上需要的只是由權(quán)重計(jì)算出的檔案的排序。不過(guò)，與完全不給病人排優(yōu)先級(jí)的情況相比，帶有權(quán)重的算法還是取得了更好的表現(xiàn)，確實(shí)有部分類(lèi)別的病人從前述的測(cè)試者的價(jià)值評(píng)價(jià)中獲得了優(yōu)先匹配（或者延后匹配）。
論文地址：https://users.cs.duke.edu/~conitzer/kidneyAAAI18.pdf
AAAI 2018 同樣邀請(qǐng)了 7 位優(yōu)秀的特邀演講嘉賓，讓我們一起來(lái)看看有哪些大咖會(huì)出席本次會(huì)議，以及他們會(huì)在會(huì)上講哪些發(fā)人深省的內(nèi)容呢？
亞利桑那州立大學(xué)的 Subbarao Kambhampati 教授將在本次大會(huì)上進(jìn)行主題為《人類(lèi)感知人工智能系統(tǒng)的挑戰(zhàn)》的演講。
Subbarao Kambhampati（Rao）是亞利桑那州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授。Kambhampati在研究規(guī)劃和決策中的基本問(wèn)題、特別是關(guān)于人類(lèi)意識(shí)AI系統(tǒng)的挑戰(zhàn)中頗有建樹(shù)。
Rao 博士畢業(yè)于馬里蘭大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系，2000 年成為亞利桑那州立大學(xué)全職教授，同時(shí)也是 ASU 人工智能實(shí)驗(yàn)室 Yochan 研究小組負(fù)責(zé)人。2014 年當(dāng)選為擔(dān)任 AAAI 協(xié)會(huì)侯任主席，曾獲 1992 年 NSFF 研究啟動(dòng)獎(jiǎng)，1994 年 NSF 年輕研究員獎(jiǎng)，2001-2002 年工程教學(xué)卓越獎(jiǎng)，2004 年 IBM 學(xué)院獎(jiǎng)和 4 個(gè) Google 研究獎(jiǎng)（2007年，2010年，2013 年和 2016 年） 。
演講摘要：人工智能的研究長(zhǎng)期以來(lái)一直困擾著人類(lèi)，這些研究在「替代人類(lèi)」和「增強(qiáng)人類(lèi)」的使命之間搖擺不定?，F(xiàn)在，隨著人工智能技術(shù)的日益增長(zhǎng)，逐漸的進(jìn)入了我們的日常生活，人工智能系統(tǒng)則更需要與人類(lèi)協(xié)同工作。想要有效地做到這一點(diǎn)，人工智能系統(tǒng)必須更加關(guān)注「與人類(lèi)協(xié)同工作」方面的研究，這其中就包括「情感智能」和「社交智能」。
在演講中，Subbarao Kambhampati 教授將討論設(shè)計(jì)人類(lèi)認(rèn)知人工智能系統(tǒng)所面臨的研究挑戰(zhàn)，包括對(duì)人的心理狀態(tài)進(jìn)行建模、識(shí)別他們的愿望和意圖并提供積極的支持，對(duì)行為和需求做出切實(shí)的解釋。并且，Subbarao Kambhampati教授將調(diào)查迄今在這些挑戰(zhàn)方面取得的進(jìn)展，并突出一些有希望的方向，也會(huì)談到這些系統(tǒng)構(gòu)成的額外的道德困境。
追求人類(lèi)意識(shí)的人工智能系統(tǒng)拓寬了人工智能企業(yè)的研究范圍，迫切需要和促進(jìn)真正的跨學(xué)科協(xié)作，并且可以大大提高公眾對(duì)人工智能技術(shù)的接受度。
Yejin Choi 是華盛頓大學(xué) Paul G. Allen 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院的副教授。她最近的研究集中在語(yǔ)言和視覺(jué)的整合、從文本和圖像學(xué)習(xí)知識(shí)、為自然語(yǔ)言生成和建立更豐富的語(yǔ)境、以及使用內(nèi)涵框架建立文本的非字面意義。她當(dāng)選了 2015 年 IEEE AI’s 10 to Watch，也是 ICCV 2013 的 Marr Prize 獲獎(jiǎng)?wù)?。她在本次大?huì)上的演講主題是《從純粹的物理動(dòng)作到了解內(nèi)涵：用語(yǔ)言來(lái)學(xué)習(xí)和推理世界》
演講摘要：智能的溝通需要從閱讀的字里行間進(jìn)行理解，而這又需要關(guān)于「世界是如何工作」的豐富背景知識(shí)。但是，從語(yǔ)言中學(xué)習(xí)不可言喻的常識(shí)和知識(shí)并非易事，因?yàn)槿藗兒苌僬f(shuō)明這一點(diǎn)，例如「我的房子比我大」。在這個(gè)講座中，Yejin Choi 將討論如何從沒(méi)有體現(xiàn)的語(yǔ)言中還原出瑣碎的日常知識(shí)。一個(gè)關(guān)鍵的洞察是：人們分享和假設(shè)的隱性知識(shí)系統(tǒng)地影響著人們使用語(yǔ)言的方式，這為間接理解世界提供了線索。例如，如果「Jen 進(jìn)入她的房子」，那一定是她的房子比她大。
在演講中，Yejin Choi 將首先介紹如何通過(guò)適應(yīng)框架語(yǔ)義的表示，來(lái)組織常識(shí)的各個(gè)方面——從純粹的物理知識(shí)到更抽象的內(nèi)涵。將討論補(bǔ)充以框架為中心的方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，將通過(guò)討論當(dāng)前模型和形式主義方面的挑戰(zhàn)來(lái)結(jié)束討論，并指出未來(lái)研究的途徑。
來(lái)自哈佛/拉德克利夫高等研究學(xué)院的 Cynthia Dwork 將進(jìn)行主題為《公平問(wèn)題》的演講。Cynthia Dwork 教授因其在數(shù)學(xué)上嚴(yán)謹(jǐn)?shù)幕A(chǔ)上進(jìn)行隱私保護(hù)數(shù)據(jù)分析而聞名。在密碼學(xué)和分布式計(jì)算方面也做出了開(kāi)創(chuàng)性的貢獻(xiàn)。此外，他也是 Edsger W. Dijkstra 獎(jiǎng)的獲得者，他最近的研究領(lǐng)域包括適應(yīng)性數(shù)據(jù)分析的穩(wěn)定性（特別是通過(guò)不同的隱私）和分類(lèi)的公平性。Dwork 還是美國(guó)國(guó)家科學(xué)院、美國(guó)國(guó)家工程院以及美國(guó)哲學(xué)學(xué)會(huì)的成員，也是美國(guó)藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院的 Fellow。
演講摘要：算法的「不公平性」——從廣告到重犯預(yù)測(cè)的任務(wù)，在時(shí)下的流行媒體上引起了相當(dāng)?shù)年P(guān)注。用于實(shí)現(xiàn)公平的算法技術(shù)現(xiàn)在經(jīng)常出現(xiàn)在專(zhuān)門(mén)的研討會(huì)和專(zhuān)題討論會(huì)以及已建立的研究會(huì)議中。這次演講將重點(diǎn)討論數(shù)學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓嚼碚摚ǘx、方法和可證明的限制以及折衷）的新研究，為「解釋性」等熱點(diǎn)政策問(wèn)題提供一個(gè)方向，并為未來(lái)的研究提出新的問(wèn)題。
Zoubin Ghahramani 是劍橋大學(xué)信息工程系教授和Uber首席科學(xué)家。他還是Leverhulme Centre for the Future of Intelligence 的副院長(zhǎng)、 St John’s College Fellow。他也是英國(guó)國(guó)家數(shù)據(jù)科學(xué)研究所艾倫·圖靈研究所（Alan Turing Institute）的創(chuàng)始總監(jiān)。他曾在賓夕法尼亞大學(xué)，麻省理工學(xué)院，多倫多大學(xué)，倫敦大學(xué)學(xué)院的蓋茨比分校和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)工作和學(xué)習(xí)。他的研究集中在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的概率方法上，發(fā)表了超過(guò) 250 篇相關(guān)研究論文。他是 Geometric Intelligence（現(xiàn)在的 Uber AI Labs）的聯(lián)合創(chuàng)始人，并為一些AI和機(jī)器學(xué)習(xí)公司擔(dān)任顧問(wèn)。其在本次 AAAI 2018 演講的主題為《概率機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能》
演講摘要：概率論為理解學(xué)習(xí)和建構(gòu)合理的智能系統(tǒng)提供了一個(gè)數(shù)學(xué)框架。Zoubin Ghahramani 將回顧概率AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)，然后將重點(diǎn)介紹當(dāng)前的一些研究領(lǐng)域，涉及貝葉斯深度學(xué)習(xí)、概率規(guī)劃、貝葉斯優(yōu)化和數(shù)據(jù)科學(xué) AI 等主題。
Joseph Halpern 于 1996 年加入康奈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)系，并于 2010 至 2014 年擔(dān)任系主任。Halpern 是 AAAI、AAAS、美國(guó)藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院、ACM、IEEE、博弈論學(xué)會(huì)和經(jīng)濟(jì)理論進(jìn)步學(xué)會(huì) Fellow。在本次大會(huì)上，他帶來(lái)的演講題目為：《實(shí)際因果關(guān)系：一項(xiàng)調(diào)查》
演講摘要：「事件 C「事實(shí)上導(dǎo)致」事件 E」的含義何在？界定實(shí)際因果關(guān)系的問(wèn)題不僅僅是哲學(xué)思辨。例如，在許多法律論點(diǎn)中，確定責(zé)任就是需要建立的（車(chē)禍或醫(yī)療問(wèn)題的真正原因究竟是什么？）。自 18 世紀(jì)以來(lái)，哲學(xué)文獻(xiàn)一直在與定義因果關(guān)系的問(wèn)題斗爭(zhēng)。許多定義都是用反事實(shí)來(lái)表述的。（C 是 E 的一個(gè)原因，如果 C 沒(méi)有發(fā)生，那么 E 就不會(huì)發(fā)生）。2001 年，Joseph Halpern 和 Judea Pearl 引入了一個(gè)新的實(shí)際原因的定義，用 Pearl 的結(jié)構(gòu)方程的概念來(lái)模擬反事實(shí)。自那時(shí)以來(lái)，這個(gè)定義被修改了兩次，擴(kuò)展為處理「責(zé)任」和「責(zé)備」等概念，并應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫(kù)和程序驗(yàn)證。在這一演講中，Joseph Halpern 將圍繞他與 Judea Pearl, Hana Chockler 以及 Chris Hitchcock等人過(guò)去15年的研究進(jìn)行回顧和展望。
Charles Isbell 是喬治亞理工學(xué)院計(jì)算學(xué)院教授兼高級(jí)副院長(zhǎng)，機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員，Isbell 是美國(guó)國(guó)家科學(xué)院的卡弗利獎(jiǎng)助研究員（為期三年），曾獲得了 NSF CAREER 和 DARPA CSSG 獎(jiǎng)項(xiàng)。他在 ICML 曾獲得最佳論文獎(jiǎng)。曾在 ICML、NIPS、RoboCup、Tapia 和 NAS 科學(xué)前沿研討會(huì)等組織承擔(dān)委員會(huì)工作，并在多個(gè)會(huì)議上組織會(huì)議。
演講摘要：我們建立機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是因?yàn)槲覀兿Ｍ鼈円阅撤N方式行事。在這種情況下，「我們」的主體通常是人類(lèi)。無(wú)論我們想傳達(dá)特定的策略還是細(xì)微的偏好，以定義目標(biāo)本身，總是需要某種形式的從人到算法的知識(shí)遷移。交互式機(jī)器學(xué)習(xí)主要集中在利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決人工智能問(wèn)題的背景下推動(dòng)遷移的技術(shù)。本次演講將探討交互式機(jī)器學(xué)習(xí)中所研究的一些問(wèn)題和技巧，特別強(qiáng)調(diào)與人類(lèi)參與者的實(shí)驗(yàn)結(jié)果所產(chǎn)生的違反直覺(jué)的設(shè)計(jì)原則，尤其，那些違反直覺(jué)的原則通常是由于「我們（we）」對(duì)「我們（us）」的錯(cuò)誤理解而產(chǎn)生的。
Percy Liang 是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)助理教授，他的研究范圍涉及機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理，其目標(biāo)是開(kāi)發(fā)可靠的智能體，使其可以有效地與人溝通，并通過(guò)互動(dòng)獲得性能的提高。具體的研究主題包括問(wèn)答、對(duì)話、程序?qū)?、交互式學(xué)習(xí)和可靠的機(jī)器學(xué)習(xí)。
Percy Liang 在本次大會(huì)上的演講主題為《我們應(yīng)該如何評(píng)估 AI 的機(jī)器學(xué)習(xí)》？
演講摘要：機(jī)器學(xué)習(xí)在推動(dòng)人工智能領(lǐng)域取得巨大成功無(wú)疑是非常成功的，但也衍生出訓(xùn)練－測(cè)試的評(píng)價(jià)范式。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估只會(huì)鼓勵(lì)平均行為良好的行為; 它不能保證對(duì)抗性例子所顯示的魯棒性，并且對(duì)對(duì)話這樣的互動(dòng)性任務(wù)或者錯(cuò)誤的回答無(wú)計(jì)可施。在這次演講中，Percy Liang 將介紹以自然語(yǔ)言理解任務(wù)為重點(diǎn)的評(píng)估范例，并探討在有意義的方向上指導(dǎo) AI 的進(jìn)展。
今年共有 26 家企業(yè)／機(jī)構(gòu)列席 AAAI 2018 的贊助商。今年的最大亮點(diǎn)在于，眾多中國(guó)企業(yè)都進(jìn)行了深度參與，五大中國(guó)巨頭企業(yè)第一次同時(shí)聚首 AAAI 2018.
滴滴出行首次成為 AAAI 2018 的贊助商，而且一舉拿下頂級(jí)贊助商。百度、騰訊、阿里巴巴和京東則是金牌贊助商。此外，去年贊助了 AAAI 2017 的小 i 機(jī)器人也依然出現(xiàn)在 AAAI 2018 的隊(duì)伍當(dāng)中。2018 開(kāi)年第一個(gè)學(xué)術(shù)會(huì)議，就迎來(lái)這么多中國(guó)企業(yè)的參展和關(guān)注，實(shí)屬難得；更何況，BAT 與京東、滴滴出行也亮相這一盛會(huì)，可見(jiàn)以 AAAI 2018 為代表的國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議在中國(guó)企業(yè)心目中的地位也越來(lái)越重要。
屆時(shí)，雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論將會(huì)在現(xiàn)場(chǎng)展區(qū)與上述中國(guó)企業(yè)進(jìn)行交流和溝通，并帶回后續(xù)報(bào)道。
而從論文收錄情況看，AAAI 2017 上，百度、騰訊、華為、360、今日頭條、攜程、iPIN 等公司的人工智能團(tuán)隊(duì)都有論文被收錄。而相較去年，目前雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論所了解的情況比較集中，百度今年有四篇 AAAI 論文被錄用；而阿里巴巴和騰訊 AI Lab 各有 11 篇論文被收錄；此外，狗尾草科技也有兩篇相關(guān)論文被收錄。如果有其他企業(yè)的論文被 AAAI 2018 錄用，歡迎在雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論公眾號(hào)（aitechtalk）與我們?nèi)〉寐?lián)系。
值得一提的是，在當(dāng)?shù)貢r(shí)間 2 月 5 日晚上八點(diǎn)，阿里巴巴將進(jìn)行「阿里之夜」的 workshop 線下活動(dòng)，屆時(shí) AAAI 協(xié)會(huì)主席 Subbarao Kambhampati、阿里巴巴人工智能實(shí)驗(yàn)室北京研發(fā)中心負(fù)責(zé)人聶再清博士也將做為受邀嘉賓出席。
Job Fair 旨在為企業(yè)和學(xué)生們提供一個(gè)溝通的平臺(tái)，AAAI－17 也曾經(jīng)舉辦過(guò)。彼時(shí) AI 科技評(píng)論在參加 Job Fair 時(shí)，曾預(yù)設(shè)過(guò)擠破頭的熱鬧宣講場(chǎng)景，但實(shí)際情況與預(yù)想的情況大相徑庭。從現(xiàn)場(chǎng)的情況看，學(xué)生參與程度并不是太高。宣講場(chǎng)地能容納將近 200 人，但 AI 科技評(píng)論聽(tīng)的幾場(chǎng)企業(yè)宣講，人數(shù)都只有 20 人左右，整個(gè)會(huì)場(chǎng)顯得很空曠，如果再刨掉排隊(duì)準(zhǔn)備做宣講的企業(yè)代表，來(lái)到會(huì)場(chǎng)的學(xué)生真的可以用「寥寥無(wú)幾」來(lái)形容。
但「醉翁之意不在酒」，不少企業(yè)當(dāng)時(shí)也向雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論表示，企業(yè) PR 宣傳的目的要遠(yuǎn)大于在現(xiàn)場(chǎng)招聘到心儀學(xué)生的動(dòng)機(jī)，另外，這也或許和 AI 熱潮還在風(fēng)口，學(xué)生們并不擔(dān)心就業(yè)問(wèn)題有關(guān)。
而今年，AAAI 大會(huì)組委會(huì)延續(xù)了去年的這一項(xiàng)目，仍然開(kāi)設(shè)了 Job Fair 的相關(guān)項(xiàng)目，不知道 AAAI－18 的 Job Fair，是否會(huì)有所改觀呢？
當(dāng)?shù)貢r(shí)間 2 月 2 日是新奧爾良的 Mardi Gras 狂歡節(jié)，如果是今天來(lái)到現(xiàn)場(chǎng)的同學(xué)，可以看到當(dāng)?shù)氐娜藗兌紩?huì)在這個(gè)「油膩的星期二」頭戴面具，裝神弄鬼，街頭鑼鼓喧天，沒(méi)有鞭炮，異常熱鬧。（此處無(wú)圖，明天奉上）
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論也趕到了新奧爾良，為大家?guī)?lái) AAAI 2018 大會(huì)的現(xiàn)場(chǎng)報(bào)道。新奧爾良是美國(guó)路易斯安那州南部的一座海港城市，同時(shí)也是路州最大的城市。本屆會(huì)議的舉辦地點(diǎn)就在毗鄰密西西比河的新奧爾良希爾頓河畔酒店。
按照議程，大會(huì)從 2 月 2 日開(kāi)始，2 日上午 7 點(diǎn) 30 分起開(kāi)放注冊(cè)，注冊(cè)地點(diǎn)在希爾頓酒店的 3 樓，注冊(cè)窗口將持續(xù)開(kāi)放到 7 日中午 11 點(diǎn)（以上均為新奧爾良當(dāng)?shù)貢r(shí)間）。
為了便捷注冊(cè)，會(huì)方設(shè)置了兩個(gè)注冊(cè)窗口，到達(dá)的注冊(cè)人員，按照姓氏的首字母分別在兩個(gè)窗口拿取參會(huì)吊牌和資料袋，非常便捷，雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論拍照的時(shí)間較晚，所以窗口人并不是很多。
根據(jù)議程介紹，從 2 月 2 日至 2 月 3 日，共有 15 個(gè)Workshop（原為16個(gè)，其中 W6: Artificial Intelligence for Smart Grids and Smart Buildings被取消）和近 30 個(gè) Tutorial 相繼舉行。今天有 8 個(gè) Tutorial，具體議程、主題、講者如下：
從今天的現(xiàn)場(chǎng)狀況來(lái)看，8 個(gè) Tutorial 的規(guī)模各不相同，聽(tīng)眾人數(shù)有些很多，接近爆滿(mǎn)狀態(tài)。如Network Representation Learning: Enabling Network Inference in Vector Space——這場(chǎng)由清華大學(xué)崔鵬教授、朱文武教授組織的 Tutorial 就收獲了不少聽(tīng)眾。
也有些會(huì)場(chǎng)人員相對(duì)較少，（下圖為今天【FP2：A Survey of Inverse Reinforcement Learning: Challenges, Methods and Progress – Prashant Doshi, Saurabh Arora】主題會(huì)場(chǎng)）。
到五點(diǎn)鐘人流逐漸開(kāi)始撤退，雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論在現(xiàn)場(chǎng)和一些中國(guó)學(xué)生進(jìn)行了交流，有幾位告訴雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論，今天主要是來(lái)“踩場(chǎng)預(yù)熱”，他們都在期待后續(xù)更精彩的內(nèi)容。
接下來(lái)幾天，雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論會(huì)從現(xiàn)場(chǎng)帶來(lái)更詳盡的報(bào)道，敬請(qǐng)期待。
PS：
從新奧爾良的路易斯阿姆斯特朗機(jī)場(chǎng)到會(huì)場(chǎng)要十幾英里，公交需要一個(gè)多小時(shí)，中途需要轉(zhuǎn)車(chē)，對(duì)帶大件行李的同學(xué)不是很友好，建議打車(chē)。
在機(jī)場(chǎng)可以叫 Uber 或 Lyft，需要注意的是，機(jī)場(chǎng)出站口的停車(chē)場(chǎng)有專(zhuān)門(mén)的 Uber/Lyft 等待區(qū)域，在軟件地圖圖釘上可以看到。Lyft 打車(chē)到會(huì)場(chǎng)大約 40 刀。
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