1
本文作者: 奕欣 | 2018-02-05 00:28 | 專題:AAAI 2018 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按:第 32 屆 AAAI 大會(AAAI 2018)日前在美國新奧爾良拉開帷幕,并于當?shù)貢r間 2 月 2 日至 7 日為人工智能研究者們帶來一場精彩的學(xué)術(shù)盛宴。
雷鋒網(wǎng) AI 科技評論作為持續(xù)關(guān)注頂級學(xué)術(shù)會議的雷鋒網(wǎng)學(xué)術(shù)頻道,從 2016 年開始涉足、參與并報道國際學(xué)術(shù)會議,不僅為讀者帶來一線精彩報道,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)會議的機會。如果讀者們想了解雷鋒網(wǎng) AI 科技評論 2017 年走遍全球 11 個學(xué)術(shù)頂會所帶來的精彩報道,歡迎掃描文章底部二維碼,了解 AI 科技評論的年度特輯。
新奧爾良當?shù)貢r間 2 月 4 日上午,AAAI 2018 大會正式拉開帷幕,并公布了一系列 AAAI 2018 的相關(guān)數(shù)據(jù)。
AAAI 2017 的注冊參會人數(shù)達到 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%。
而在 AAAI 2018,論文投遞數(shù)和錄用數(shù)呈現(xiàn)了一個新的高峰:注冊人數(shù)達到 2296 人次,相較去年提升了 34%;而收到的投遞論文為 3808 篇,提升了 47%;今年的錄用論文數(shù)共有 938 篇。
值得一提的是,來自中國的論文投遞數(shù)在 2017 年為 785 篇,僅以微弱優(yōu)勢超越美國,但在今年實現(xiàn)了 58%的驚人提升,以 1242 篇論文當仁不讓地成為 AAAI 2018 的「學(xué)術(shù)論文第一產(chǎn)地」;同期,來自美國的論文投遞數(shù)也從去年的 776 篇提升到 934 篇。
但從錄用論文的數(shù)量來說,中美兩國仍然不相上下,均有 260 余篇論文被收錄,可見來自中國的投稿數(shù)雖然有了大幅提升,但在質(zhì)量上仍然有進步的空間。
在 AAAI 2017 的投稿論文中,機器學(xué)習(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、知識表征和博弈論等領(lǐng)域的投稿論文也不在少數(shù)。
今年,機器學(xué)習方法占據(jù)投遞論文數(shù)量和錄用數(shù)量的寶座(投稿 1184 篇,收錄 261 篇);而值得一提的是,AAAI 2018 在視覺領(lǐng)域(Vision)的投稿數(shù)和論文錄用數(shù)實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍,以 257% 的投稿增長和 285% 的錄用增長比重排在第二名。NLP 及機器學(xué)習、AI 和網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習應(yīng)用等相關(guān)研究領(lǐng)域緊隨其后。
AAAI 2017 在博弈論領(lǐng)域的論文錄取率最高,達到 0.38,而 NLP 領(lǐng)域的錄取率相對較低,只有 0.21;而今年看來,「計算持續(xù)性與 AI」、「搜索及約束滿足」、「不確定性推理」等領(lǐng)域的錄用率相對較高,達到 0.37 以上;而去年錄用率較低的 NLP 領(lǐng)域,錄用率則有了相對的提升。
此外,大會還給出了「拒絕」和「錄用」的預(yù)測詞,大家快看看自己有沒有「躺槍」吧。
接下來進行的是頒獎環(huán)節(jié)。
獲獎?wù)甙ǎ?/p>
Secure and Automated Enterprise Revenue Forecasting(安全及自動化的企業(yè)收入預(yù)測),由來自微軟的 Jocelyn Barker, Amita Gajewar, Konstantin Golyaev, Gagan Bansal, Matt Conners 等研究者完成。
Sketch Worksheets in STEM Classrooms: Two Deployment(STEM 教室中的 sketch 工作表:兩種部署),由美國西北大學(xué)及威斯康星大學(xué)麥迪遜分校的研究者 Kenneth D. Forbus, Bridget Garnier, Basil Tikoff, Wayne Marko, Madeline Usher, MatthewMcLure 設(shè)計。
An Automated Employee Timetabling System for Small Businesses(面向小型企業(yè)的自動員工時間表系統(tǒng)),作者包括魁斯特大學(xué)的 RichardHoshino, Aaron Slobodin,William Bernoudy
Horizontal Scaling with a Framework for Providing AI Solutions within a Game Company(在游戲公司內(nèi)部提供 AI 解決方案的橫向擴展),由美國藝電的 JohnF. Kolen, Mohsen Sardari, Marwan Mattar, Nick Peterson, Meng Wu 提交。
Hi, How Can I Help You? Automating Enterprise IT Support Help Desks (你好,我能為你做些什么?自動化企業(yè) IT 協(xié)助平臺)作者為來自 IBM 的團隊:SenthilMani, Neelamadhav Gantayat, Rahul Aralikatte, Monika Gupta, Sampath Dechu , Anush Sankaran, Shreya Khare, Barry Mitchell, Hemamalini Subramanian, Hema Venkatarangan
Sentient Ascend: AI-Based Massively Multivariate Conversion Rate Optimization (感知提升:基于 AI 的大規(guī)模多元轉(zhuǎn)換率優(yōu)化)作者為 Sentient Technologies 和得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的 Risto Miikkulainen, Neil Iscoe, Aaron Shagrin, Ryan Rapp, Sam Nazari, PatrickMcGrath, Cory Schoolland, Elyas Achkar, Myles Brundage, Jeremy Miller, Jonathan Epstein, Gurmeet Lamba
SmartHS: An AI Platformfor Improving Government Service Provision(SmartHS: 改進政府服務(wù)的AI平臺)作者包括山東大學(xué)、山大地緯、Nanyang Tech、不列顛哥倫比亞大學(xué)和香港大學(xué)的多位成員:Yongqing Zheng, Han Yu, Lizhen Cui, Chunyan Miao, Cyril Leung, Qiang Yang
CMU 機器人研究所的 Stephen F. Smith 教授獲得該獎項,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)。
Stephen F. Smith 教授的研究領(lǐng)域主要集中于下一代技術(shù)的理論和實踐,用于規(guī)劃、調(diào)度和協(xié)調(diào)。他率先開發(fā)和使用基于約束的搜索和優(yōu)化模型來解決計劃和調(diào)度問題,并在幾個復(fù)雜的應(yīng)用領(lǐng)域成功地使用了基于 AI 的規(guī)劃和調(diào)度系統(tǒng)。他已經(jīng)發(fā)表了超過 270 篇關(guān)于這些和相關(guān)主題的論文。他是 AAAI 的前執(zhí)行理事,也是 AAAI Fellow。
隨后,介紹了兩位特邀講者,一位是 Boris Barbenko;另一位是 Zoubin Ghahramani。
接下來是 AAAI 新 Fellow 的公布儀式。今年的 AAAI 新當選 Fellow 全部被北美地區(qū)(美國、加拿大)的學(xué)者包攬,共 8 位,名單如下:
Nancy Amato
Nancy M. Amato 是德州農(nóng)工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院的杰出教授,也是工程學(xué)院工程榮譽項目的高級主管。她的主要研究領(lǐng)域是運動規(guī)劃和機器人、計算生物學(xué)和幾何,并行和分布式計算。她曾獲得 NSF 終身成就獎,也是 AAAS、ACM 和 IEEE Fellow。
Regina Barzilay
Regina Barzilay 是 MIT 電子工程和計算機科學(xué)系的 Delta Electronics 教授,也是 CSAIL 的成員。她的研究興趣是自然語言處理,以及深度學(xué)習在化學(xué)和腫瘤學(xué)的應(yīng)用。她曾獲得 NSF Career Award、MIT TR35 等獎項,并且在 NAACL 和 ACL 分別獲得過最佳論文獎。
Marie desJardins
馬里蘭大學(xué)工程與信息副院長,計算機科學(xué)與電子工程系教授。主要研究領(lǐng)域為人工智能與計算機科學(xué)教育。目前專注于研究多智能體系統(tǒng)的規(guī)劃與學(xué)習,并帶領(lǐng)一個名為 MAPLE(Multi-Agent Planning and LEarning)的研究小組。
Kevin Leyton-Brown
Kevin Leyton-Brown 為不列顛哥倫比亞大學(xué)的計算機科學(xué)教授,他的研究領(lǐng)域包括計算機科學(xué)與微觀經(jīng)濟學(xué)的交叉,解決了經(jīng)濟環(huán)境中的計算問題和多主體系統(tǒng)的激勵問題。他還將機器學(xué)習應(yīng)用于人工智能的各種問題,特別是自動設(shè)計和分析算法來解決計算問題。他的相關(guān)研究工作超過了 10000 次引用,h-index 為 39.
Dinesh Manocha
Dinesh Manocha 為美國計算機協(xié)會院士、北卡羅來納大學(xué)教堂山分校,AAAS、IEEE 和 ACM Fellow。他的研究興趣包括幾何和實體建模、交互式計算機圖形學(xué)和機器人技術(shù)。他在計算機圖形學(xué)、幾何和實體建模、機器人技術(shù)、符號和數(shù)值計算、虛擬現(xiàn)實、分子建模和計算幾何學(xué)等方面發(fā)表了超過 320 篇論文。
Joelle Pineau
Joelle Pineau Pineau 麥吉爾大學(xué)計算機科學(xué)副教授,也聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)「Reasoning and Learning Lab」,她也是 Facebook 在蒙特利爾 AI 實驗室的負責人。她是對話系統(tǒng)和強化學(xué)習的專家。
Amit Sheth
Amit Sheth 是美國俄亥俄州萊特州立大學(xué)的計算機科學(xué)家,他同時還是俄亥俄州的杰出學(xué)者,、IEEE Fellow 和 Kno.e.sis 研究中心的主管。更早前,他還曾擔任佐治亞大學(xué)大規(guī)模分布式信息系統(tǒng)實驗室的主任。
他的研究領(lǐng)域包括語義互操作性與語義網(wǎng)絡(luò),信息集成、語義及知識信息提取、NLP、主義與社會數(shù)據(jù)等。他在學(xué)術(shù)研究中的 H-index 為 95,位于指數(shù)最高的 100 名計算機科學(xué)家之列。
Gaurav Sukhatme
Gaurav S. Sukhatme 是南加州大學(xué) (USC) 計算機科學(xué)教授,他的研究方向是多機器人系統(tǒng)和傳感器/執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)。他是 IEEE Fellow,也曾獲得過 NSF Career Award 和 Okawa 基金會研究獎。他曾分別擔任 ICRA 2008 和 IROS 2011 的程序委員會主席。
相比去年,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,來自香港科技大學(xué)的林方真教授作為唯一華人當選。
這一獎項的設(shè)立旨在表彰 AAAI 作出長期重要貢獻的學(xué)者,今年共有 6 名學(xué)者當選,包括兩位中東學(xué)者與四位美國學(xué)者,他們分別是:
Ariel Felner (以色列本·古里安大學(xué))
Martin Michalowski (美國明尼蘇達大學(xué))
Ashish Sabharwal (美國艾倫人工智能研究所)
Ram Sriram (美國國家標準技術(shù)研究所)
Matthew Taylor (美國華盛頓州立大學(xué))
Ingmar Weber (卡塔爾計算研究所)
AAAI 2017 在去年表彰了三位資深會員,其中,中國科學(xué)院西安光學(xué)精密機械研究所副所長、研究員李學(xué)龍成為唯一上榜華人。
每年的杰出服務(wù)獎授予一位對 AI 社群作出突出貢獻和服務(wù)的個人。今年,這一獎項頒給了 Peter Friedland,他曾在 NASA 建立 AI 研究部門、在美國空軍科學(xué)研究局部署人工智能相關(guān)計劃,以及在計算分子生物學(xué)取得了相關(guān)成就。
Todd Neller 榮獲今年 AAAI 和 EAAI 聯(lián)合授予的杰出教育獎,以表彰他在人工智能教育領(lǐng)域所作出的重要貢獻。
Todd W. Neller 是蓋茨堡學(xué)院的計算機科學(xué)教授。1993 年,他在康奈爾大學(xué)獲得了計算機科學(xué)學(xué)士學(xué)位。2000 年,他在斯坦福大學(xué)獲得了博士學(xué)位,并在斯坦福大學(xué)獲得了斯坦福大學(xué)利伯曼獎學(xué)金,并且因他在教研領(lǐng)域的優(yōu)異表現(xiàn)獲得喬治·E·福賽斯獎。作為一個游戲愛好者,Neller 近年來一直在嘗試克服游戲 AI 的挑戰(zhàn),創(chuàng)造新的推理算法,并分析最優(yōu)的風險攻擊和防御策略。
值得一提的是,去年的這一獎項頒給了「谷歌無人車之父」、Udacity 創(chuàng)始人 Sebastian Thrun。
計算機研究協(xié)會計算社區(qū)聯(lián)盟(CCC)與 AAAI 合作頒發(fā)的這一獎項,旨在肯定研究者充沛的想象。
第一名:Engineering Pro-Sociality with Autonomous Agents(自動化智能體的親社會性工程)
作者:Ana Paiva, Fernando Santos and Francisco Santos
第二名:Learning Fast and Slow: Levels of Learning in General Autonomous Intelligent Agents(學(xué)得快、學(xué)得慢:通用自動智能體的學(xué)習水平)
作者:John Laird and Shiwali Mohan
第三名:Imagination Machines: A New Challenge for Artificial Intelligence(想象力機器:AI 面臨的新挑戰(zhàn))
作者:Sridhar Mahadevan
歷時半小時的 AAAI 2018 大會開幕式,向我們展示了新一年大會令人欣喜的變化,也表彰了眾多為 AAAI 做出重要貢獻的學(xué)者。正會于今天正式拉開帷幕,AI 科技評論也將持續(xù)報道精彩內(nèi)容。
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章,未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
本專題其他文章