NIPS 2017即將開幕，哪些熱點(diǎn)值得關(guān)注？

本文作者：岑大師

2017-11-30 09:39

專題：NIPS 2017

導(dǎo)語：NIPS 2017即將開幕，一起和雷鋒網(wǎng)來展望一下有什么熱點(diǎn)吧。

還有不到一個星期，人工智能領(lǐng)域本年度最后一個學(xué)術(shù)盛會、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂級會議NIPS 2017（Neural Information Processing Systems）將在加州長灘拉開帷幕。屆時雷鋒網(wǎng)也將前往長灘進(jìn)行大會的跟蹤報道，在出發(fā)之前，讓我們來看看這個被稱為“機(jī)器學(xué)習(xí)最好的學(xué)術(shù)會議”都有哪些值得關(guān)注的內(nèi)容吧。

雷鋒網(wǎng)了解到，NIPS大會議程設(shè)置分為若干不同環(huán)節(jié)，包括：Talk/Invite Talk、Workshop、Tutorial、Poster、Oral、Spotlight、Demostration、Symosium等。不同的議程設(shè)置也反映了大會的不同重點(diǎn)，當(dāng)中的區(qū)別，雷鋒網(wǎng)總結(jié)如下：

Talk/Invited Talk：大會報告（有的學(xué)術(shù)會議也稱為Plenary Talk），是在某個領(lǐng)域卓有成就的研究者向所有參會者就某一領(lǐng)域做的剛要性的總結(jié)報告，每個演講者有50分鐘的演講時間，也是學(xué)術(shù)會議的重頭戲所在。NIPS 2017在4-7日期間將安排7場大會報告；

Workshop：某一主題下若干人一起進(jìn)行密集討論的小會，互動性較高。NIPS 2017的Workshop將安排在8、9號兩天，共有53個Workshop；

Tutorial：類似輔導(dǎo)講座性質(zhì)，一般針對針對初學(xué)者。NIPS 2017的Tutorial將安排在4號，共有9個Tutorial；

Oral：大會收錄的較為重要的一批論文的口頭宣講。NIPS 2017共有40篇論文進(jìn)入Oral，口頭宣講時間為15分鐘；

Spotlight：次重要的一批論文的摘要性口頭宣講。NIPS 2017共有112篇論文進(jìn)入Spotlight環(huán)節(jié)，宣講時間為5分鐘；

Poster：其他論文的集中海報宣講。NIPS 2017的Poster時間為4-6日晚上6:30-10:30，共有3場；

Demostration：現(xiàn)場演示，5、6日兩天共有20場；

Symposium：特殊學(xué)術(shù)討論，類似分論壇，7日由4場。

按官方議程，NIPS大會總共有939個項(xiàng)目，Invite Talk自然是當(dāng)中最受全體關(guān)注的內(nèi)容，七個報告如下：

Invite Talk

12月4日 05:30 -- 06:20 PM @ Hall A，John Platt，報告題目：《Powering the next 100 years》；

John Platt是Google的Principal Scientist，本報告將會講述Google如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來解決未來的能源問題；

12月5日 09:00 -- 09:50 AM @ Hall A，Brendan J Frey，報告題目：《Why AI Will Make it Possible to Reprogram the Human Genome》；

Brendan J Frey是多倫多大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)工程及計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授，加拿大信息處理機(jī)器學(xué)習(xí)委員會主席。2014年，F(xiàn)rey創(chuàng)辦了一家用機(jī)器學(xué)習(xí)方法建模研究遺傳突變與疾病相關(guān)的深層次基因生物結(jié)構(gòu)問題的公司Deep Genomics，而Frey將會講述如何用機(jī)器學(xué)習(xí)來對遺傳密碼實(shí)施“逆向工程”、并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)基因重組的挑戰(zhàn)，這也是雷鋒網(wǎng)感興趣的內(nèi)容之一；

12月5日 01:50 -- 02:40 PM @ Hall A，Kate Crawford，報告題目：《The Trouble with Bias》；

Kate Crawford是紐約大學(xué)教授及微軟紐約研究中心首席研究員。Crawford將講述機(jī)器學(xué)習(xí)在高風(fēng)險決策中存在偏差的原因及在醫(yī)療保健、刑事司法、教育等核心社會機(jī)構(gòu)中的應(yīng)用，并提出解決這種偏差的新策略；

12月6日 09:00 -- 09:50 AM @ Hall A，Lise Getoor，報告題目：《The Unreasonable Effectiveness of Structure》；

Lise Getoor是加州大學(xué)Santa Cruz分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授。Getoor將介紹統(tǒng)計(jì)相關(guān)學(xué)習(xí)（SRL）的概念，并重點(diǎn)介紹其在概率軟邏輯（PSL，一個關(guān)于大規(guī)模集合的SRL框架）方面的研究；

12月6日 01:50 -- 02:40 PM @ Hall A，Pieter Abbeel，報告題目：《Deep Learning for Robotics》；

Pieter Abbeel是加州大學(xué)伯克利分校教授，強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大牛。同時，Pieter Abbeel還是創(chuàng)業(yè)公司Embodied Intelligence的董事長兼首席科學(xué)家（參見雷鋒網(wǎng)文章：《離開OpenAI和導(dǎo)師一起創(chuàng)業(yè)，他們要讓機(jī)器人不編程也能像人一樣干活》）。

目前在NIPS 2017官網(wǎng)上暫無Abbeel本次演講的內(nèi)容介紹。但從演講題目看，深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用是當(dāng)前火熱的研究話題，在本月結(jié)束的CORL 2017上，Pieter Abbeel主持了會議結(jié)束的Q&A環(huán)節(jié)。雷鋒網(wǎng)也將會關(guān)注Abbeel在NIPS 2017上的本次報告。

12月7日 09:00 -- 09:50 AM @ Hall A，Yael Niv，報告題目：《Learning State Representations》

Yael Niv是普林斯頓大學(xué)神經(jīng)科學(xué)學(xué)院心理學(xué)系副教授。Niv將講述大腦如何進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)制，并由此進(jìn)一步討論如何使用無限容量的貝葉斯推理來形式化學(xué)習(xí)狀態(tài)表示的問題，并進(jìn)一步應(yīng)用到機(jī)器學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)研究中；

12月7日 09:50 -- 10:40 AM @ Hall A，Yee Whye Teh，報告題目：《On Bayesian Deep Learning and Deep Bayesian Learning》

Yee Whye Teh是牛津大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授，Deepmind研究科學(xué)家。他還是Hinton那篇劃時代論文《A fast learning algorithm for deep belief nets》的署名作者之一，在此前召開的ICML 2017大會上， Yee Whye Teh擔(dān)任大會Program Chair，雷鋒網(wǎng)與其打過交道。本次報告Yee Whye Teh將講述概率思維將如何幫助我們理解深度學(xué)習(xí)方法并引導(dǎo)研究者開發(fā)更有趣的方法，反過來，深度學(xué)習(xí)方法也將進(jìn)一步幫助開發(fā)先進(jìn)的概率方法。雷鋒網(wǎng)對這一報告進(jìn)行關(guān)注。