雷鋒網(wǎng) AI 科技按，NIPS 2017 正在美國(guó)如火如荼召開(kāi)，作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議，今年的注冊(cè)參會(huì)者超過(guò) 8000 人。

現(xiàn)場(chǎng) Keynote、Oral 和 Sportlight 等優(yōu)秀論文的宣講一場(chǎng)接一場(chǎng)，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論記者也在時(shí)刻關(guān)注。除了論文之外，今年有一個(gè)議程尤為矚目，美國(guó)時(shí)間 12 月 8 日，大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)將會(huì)有一個(gè)圍繞 NIPS 2017 Competition Track（NIPS 2017 大賽）的 workshop。NIPS 2017 Competition Track 是今年新增的一項(xiàng)議程，主辦方從 23 個(gè)比賽提案中選擇了五個(gè)不同類型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)類比賽，覆蓋領(lǐng)域廣泛。

這場(chǎng) workshop 將從早上八點(diǎn)持續(xù)到晚上七點(diǎn)半，比賽主辦方和優(yōu)勝選手會(huì)分別上臺(tái)宣講，其中有大家耳熟能詳?shù)?Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 等人（作為比賽主辦方）。

下面雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論將為大家?guī)?lái)關(guān)于這五個(gè)比賽的詳細(xì)信息。

The Conversational Intelligence Challenge（智力對(duì)話比賽）

該比賽為莫斯科物理技術(shù)學(xué)院（MIPT）、麥吉爾大學(xué)（McGill University）、蒙特利爾大學(xué)（University of Montreal）等機(jī)構(gòu)的多位學(xué)者共同主辦，主辦方為選手提供的獎(jiǎng)金為 1 萬(wàn)美元，F(xiàn)acebook 是比賽的白金贊助商。

據(jù)主辦方介紹，「人機(jī)交流對(duì)話系統(tǒng)（聊天機(jī)器人、個(gè)人助理和語(yǔ)音控制界面等）在我們的日常生活中越來(lái)越普遍，這場(chǎng)比賽的初衷是想創(chuàng)造一個(gè)可以與人類進(jìn)行智能對(duì)話的聊天機(jī)器人，他們希望能為開(kāi)發(fā)下一代智能會(huì)話系統(tǒng)貢獻(xiàn)出開(kāi)放的數(shù)據(jù)集?！?/p>

比賽分為四個(gè)階段——Qualification round（認(rèn)證階段）、Human Evaluation Round（評(píng)估階段）、Tuning Round（調(diào)整階段）、NIPS Round（NIPS 階段）。在 Human Evaluation Round，每隊(duì)選手至少需要評(píng)估 150 條對(duì)話，而在 Tuning Round，大家需要對(duì)自己的方案進(jìn)行調(diào)整，訓(xùn)練模型。NIPS Round 中，則會(huì)對(duì)提交的會(huì)話系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。

從目前公開(kāi)的排行榜上可以看到，中國(guó)選手中，來(lái)自香港理工大學(xué)和復(fù)旦大學(xué)的 PolyU 團(tuán)隊(duì)在NIPS Round 中取得第五名。

Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment（個(gè)性化醫(yī)療：重新定義癌癥治療）

此次比賽的參賽隊(duì)伍共有 1386 支，第一名的獎(jiǎng)金是 10000 美元，第二名是 3000 美元，第三名是 2000 美元。

該項(xiàng)比賽由 Sloan-Kettering 癌癥中心 (MSKCC) 發(fā)起，在Kaggle上舉辦，目前關(guān)于比賽的討論也有很多，大家要是對(duì)這項(xiàng)比賽有興趣，可以點(diǎn)擊 https://www.kaggle.com/c/msk-redefining-cancer-treatment 查看詳情。目前中國(guó)選手也取得了不錯(cuò)的成績(jī)，可以看到 kaggle 賬戶為 Li-Der 的中國(guó)選手取得了 Public Leaderboard 第一名，kaggle 賬戶為 Yang 的中國(guó)選手取得了 Private Leaderboard 第三名。

在比賽中，參賽選手需要開(kāi)發(fā)基于臨床證據(jù) (文本) 的基因突變分類算法，基因突變可以劃分為 9 類。即使對(duì)專家來(lái)說(shuō)，解釋臨床證據(jù)也非常具有挑戰(zhàn)性，因此想要成功對(duì)臨床證據(jù)（文本）建模難度非常大。這類算法可以幫助人們解決癌癥的復(fù)雜性，并且發(fā)現(xiàn)以前未知的基因突變，這些突變往往對(duì)癌細(xì)胞的生成起到重要作用。

Adversarial Attacks and Defences（對(duì)抗攻擊防御比賽）

比賽的全名為 Non-targeted Adversarial Attack，簡(jiǎn)介是「Imperceptibly transform images in ways that fool classification models」，也就是說(shuō)，需要以欺騙分類模型的方式將圖片巧妙地移花接木。該比賽為谷歌大腦團(tuán)隊(duì)（Ian Goodfellow 等人）牽頭主辦，具體而言，分為三個(gè)競(jìng)賽項(xiàng)目：

• Non-targeted Adversarial Attack，競(jìng)賽者所提交的系統(tǒng)需要對(duì)給定的圖片進(jìn)行處理，使得某個(gè)通用機(jī)器學(xué)習(xí)分類器無(wú)法識(shí)別。

• Targeted Adversarial Attack，競(jìng)賽者所提交的系統(tǒng)需要對(duì)給定的圖片進(jìn)行處理，讓某個(gè)通用機(jī)器學(xué)習(xí)分類器能成功識(shí)別圖像屬于特定類別。

• Defense Against Adversarial Attack，競(jìng)賽者需要構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)分類器，擁有足夠的魯棒性使之能正確鑒別對(duì)抗性的圖像。

本次比賽共有 91 支隊(duì)伍參賽，排行榜顯示，來(lái)自清華大學(xué)的 TSAIL 團(tuán)隊(duì)（Yinpeng Dong, Tianyu Pang, Fangzhou Liao）占領(lǐng) Leaderboard 榜首。

目前大多數(shù)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的魯棒性很差，容易受對(duì)抗樣本的影響，樣本經(jīng)過(guò)輕微修改后，可能就會(huì)讓機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)生錯(cuò)誤，這一比賽主要是為了加快研究機(jī)器學(xué)習(xí)分類器的對(duì)抗樣本，提升其魯棒性。

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Learning to Run（學(xué)習(xí)跑步比賽）

本次比賽共有 595 支隊(duì)伍報(bào)名，中國(guó)選手在其中表現(xiàn)不俗，來(lái)自中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) USTC-IMCL 團(tuán)隊(duì)在 Round 1 中排名第一，來(lái)自清華大學(xué)的黃哲威在 Round1 和 Round2 中均排名第二，比賽的前幾名幾乎全被中國(guó)選手包攬。值得一提的是，冠軍選手可以獲得 NVIDIA DGX Station，亞軍和季軍的獎(jiǎng)品則是 NVIDIA Titan Xp。

該項(xiàng)賽事由斯坦福神經(jīng)肌肉生物力學(xué)實(shí)驗(yàn)室（MNBL）主辦，要求參賽者開(kāi)發(fā)一個(gè)控制器，使符合生理學(xué)的人體模型能夠盡可能快地在復(fù)雜的障礙物中進(jìn)行奔跑。比賽提供人體肌肉骨骼模型和基于物理的模擬環(huán)境，參賽者可以在其中合成物理和生理上精確的運(yùn)動(dòng)，最終根據(jù)在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)跑動(dòng)的距離和韌帶拉伸懲罰來(lái)計(jì)分。

根據(jù)比賽要求，參賽者需要建立一個(gè)采用當(dāng)前狀態(tài)觀察（41維向量）為輸入的函數(shù)f，并以最大化獎(jiǎng)勵(lì)的方式輸出肌肉的激勵(lì)行為（18維向量）。其中，總回報(bào)是最后一次迭代后X軸上的骨盤位置（即跑動(dòng)的距離）減去過(guò)度使用韌帶力量帶來(lái)的懲罰（韌帶的作用是防止關(guān)節(jié)過(guò)度彎曲，如果跑動(dòng)幅度過(guò)大會(huì)導(dǎo)致韌帶受到傷害，而這是在比賽中需要避免的）。

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Human-Computer Question Answering（人機(jī)問(wèn)答系統(tǒng)比賽）

眾所周知，智能問(wèn)答系統(tǒng)涉及的領(lǐng)域很廣，比如說(shuō)知識(shí)的抽取和表示，用戶問(wèn)句的語(yǔ)義理解和通過(guò)知識(shí)推理得到答案。這些領(lǐng)域都需要進(jìn)行深入研究，才能得到更好的智能問(wèn)答系統(tǒng)。今年，參賽選手需要提交類似 IBM Watson 一樣的智力問(wèn)答系統(tǒng)，這個(gè)問(wèn)答系統(tǒng)在接收問(wèn)題時(shí)，每次收到一個(gè)單詞，由系統(tǒng)自主決定什么時(shí)候回答。

機(jī)器學(xué)習(xí)在語(yǔ)音、圖像等領(lǐng)域都取得了不錯(cuò)的成績(jī)，但對(duì)自然語(yǔ)言的處理仍是一個(gè)難點(diǎn)，這次的比賽也將極具挑戰(zhàn)性。

該項(xiàng)賽事由馬里蘭大學(xué)（University of Maryland）、斯坦福大學(xué)（Stanford University）等多家機(jī)構(gòu)的研究人員發(fā)起，亞馬遜 AWS 提供設(shè)備資助。在明天的 workshop 上，美國(guó)時(shí)間下午 6 點(diǎn)，勝出的系統(tǒng)還會(huì)與人類頂尖智力問(wèn)答選手過(guò)招，這也將會(huì)非常精彩。

關(guān)于 NIPS 2017 Competition Track 的介紹就此結(jié)束，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論也會(huì)持續(xù)關(guān)注，為大家?guī)?lái)最新消息。

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