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| 本文作者： 叢末 | 2019-08-13 13:15 | 專題：IJCAI 2019 |
8 月 10 日至 16 日，IJCAI 2019 在中國(guó)澳門隆重召開。經(jīng)過(guò) 3 天 Workshop 和 Tutorial 的前期預(yù)熱和醞釀，8 月 13 日，IJCAI 大會(huì)正會(huì)終于迎來(lái)萬(wàn)眾期待的開幕式。AI 科技評(píng)論在現(xiàn)場(chǎng)為大家?guī)?lái)全程報(bào)道。
IJCAI 50 周年與中國(guó)人工智能 40 周年
首位為大會(huì)開幕式致辭的是今年 IJCAI 的大會(huì)主席 Thomas Eiter。一句「歡迎」剛落下，Thomas Eiter 就特別強(qiáng)調(diào)「澳門是中國(guó)一國(guó)兩制政策下的特別行政區(qū)」，為當(dāng)下被香港、臺(tái)灣等一系列分裂事件所困惱的中國(guó)參會(huì)者送上了些許的溫暖。
隨即，他提到，2013 年，IJCAI 曾在北京召開，而今年再次來(lái)到中國(guó)澳門舉行，是 IJCAI 與中國(guó)的再次邂逅。而今年的 IJCAI 更是承載著 50 周年的特殊歷史紀(jì)念意義，在這 50 年中，IJCAI 也發(fā)生了很多變化，以參會(huì)人數(shù)為例，1969 年，首屆 IJCAI 的參會(huì)人數(shù)為 580 人；到 1981 年，參會(huì)人數(shù)增加了 2 倍；到 1989 年增長(zhǎng)了 10 倍；之后在人工智能寒冬的影響下，參會(huì)人數(shù)縮減；而近年隨著人工智能的發(fā)展，參會(huì)人數(shù)再次迎來(lái)增長(zhǎng)期。
與此同時(shí)，Thomas Eiter 也指出今年同樣是人工智能在中國(guó)發(fā)展的 40 周年，因而 IJCAI 2019 承載著 50 周年以及中國(guó)人工智能 40 周年的雙重意義，對(duì)此，今年 IJCAI 大會(huì)專門推出了兩場(chǎng)特色 Panel：「IJCAI 50 周年：AI 走向反轉(zhuǎn)還是重構(gòu)？」和「中國(guó)的 AI」，分別將于 14 日上午和下午舉行。
對(duì)于今年的論文收錄和注冊(cè)人數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，Thomas Eiter 也進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹：
今年共收到 4752 篇有效提交論文（最初提交的論文摘要更超過(guò)了 6300 個(gè)），比去年提交的論文數(shù)量增加了 37%，最終的論文收錄數(shù)量為 850 篇，接收率為 17.9%。截至目前為止，大會(huì)的注冊(cè)人數(shù)為 3000 人，這比去年的最終注冊(cè)人數(shù)還要多出 15 %。
作為 IJCAI 2019 程序委員會(huì)主席，Sarit Kraus 對(duì)今年的論文提交和收錄數(shù)據(jù)進(jìn)行了縱向和橫向分析。
Sarit Kraus 首先 對(duì)比了 IJCAI 自 2007 年以來(lái)的論文提交數(shù)據(jù)和增長(zhǎng)率：2007 年為 1365 篇，2009 年為 1291 篇（增長(zhǎng)率為 5%），2011 年為 1325 篇（增長(zhǎng)率為 3%），2013 年為 1473 篇（增長(zhǎng)率為 11%），2015 年為 1996 篇（增長(zhǎng)率為 36%），2016 年為 2296 篇（增長(zhǎng)率為 15%），2017 年為 2540 篇（增長(zhǎng)率為 11%），2018 年和 2019 年分別為 3470 篇和 4752 篇（增長(zhǎng)率都為 37%）。
對(duì)于今年的論文收錄情況，Sarit Kraus 則進(jìn)行了橫向分析。從通訊作者上來(lái)看，在收錄的 850 篇論文中，有 327 篇論文的通訊作者來(lái)自中國(guó)，占比 38%；有 169 篇論文的通訊作者來(lái)自美國(guó)，占比 20%；有 152 篇論文的通訊作者來(lái)自歐盟（32 篇來(lái)自英國(guó)，29 篇來(lái)自法國(guó)，19 篇來(lái)自意大利，28 篇來(lái)自德國(guó)）；剩余收錄論文的通訊作者分別有 37 位來(lái)自澳大利亞、18 位來(lái)自日本、18 位來(lái)自新加坡、15 位來(lái)自中國(guó)香港、20 位來(lái)自印度、14 位來(lái)自加拿大、8 位來(lái)自以色列。
從論文主題上來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)依舊是今年 IJCAI 的香餑餑，無(wú)論是論文提交數(shù)量（2516 篇）還是論文收錄數(shù)量（438 篇）都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他論文主題，而機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，也以 785 篇提交論文、144 篇收錄論文拿下第三寶座。其他排在前五的論文主題分別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)（論文提交數(shù)量為 833 篇，收錄數(shù)量為 117 篇）、多智能體系統(tǒng)（論文提交數(shù)量為 518 篇，收錄數(shù)量為 121 篇）、自然語(yǔ)言處理（論文提交數(shù)量為 630 篇，收錄數(shù)量為 103 篇）。
隨著今年論文提交數(shù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)，程序委員會(huì)的論文評(píng)審人員也相應(yīng)地大幅增加。在 IJCAI 開幕式現(xiàn)場(chǎng)，Sarit Kraus 也公布了今年論文評(píng)審人員的數(shù)據(jù)：今年共有 73 位領(lǐng)域主席以及 740 位高級(jí)程序委員會(huì)成員以及 2696 位程序委員會(huì)成員參與論文評(píng)審。其中，每位高級(jí)程序委員會(huì)成員需要評(píng)審的論文最多達(dá) 7 篇，每位程序委員會(huì)成員需要評(píng)審的論文最多達(dá) 6 篇。
楊強(qiáng)作為 IJCAI 2019 的大會(huì)主席，宣布了今年各獎(jiǎng)項(xiàng)的獲獎(jiǎng)?wù)?，并為各位獲獎(jiǎng)?wù)哳C發(fā)了獎(jiǎng)項(xiàng)。
馬文·明斯基獎(jiǎng)?wù)?/span>
馬文·明斯基獎(jiǎng)?wù)拢∕arvin Minsky Medal），這個(gè)創(chuàng)立于 2018 年、以人工智能領(lǐng)域創(chuàng)始人之一 Marvin Minsky 命名的獎(jiǎng)?wù)掠脕?lái)獎(jiǎng)勵(lì) AI 領(lǐng)域的標(biāo)志性成果，它要同時(shí)有全球范圍的知名度和超越 AI 領(lǐng)域自身的影響力。
2018 年的首個(gè) Marvin Minsky 獎(jiǎng)?wù)骂C發(fā)給了 AlphaGo，今年的獎(jiǎng)?wù)骂C發(fā)則給了 Libratus（冷撲大師）。2017 年，冷撲大師在為期 20 天的德州撲克錦標(biāo)賽中擊敗了一群人類撲克冠軍；冷撲大師使用了應(yīng)對(duì)不完全信息博弈的全新方法，研究論文獲得了 NIPS2017 最佳論文獎(jiǎng)（https://arxiv.org/pdf/1705.02955.pdf），而且這種方法在博弈之外的領(lǐng)域也還有很大的應(yīng)用潛力。AI 科技評(píng)論也曾經(jīng)編譯冷撲大師的細(xì)節(jié)介紹文章
Libratus 團(tuán)隊(duì)的 Tuomas Sandholm 上臺(tái)領(lǐng)取獎(jiǎng)?wù)?/span>
IJCAI 計(jì)算與思想獎(jiǎng)
IJCAI 計(jì)算與思想獎(jiǎng)（Computers and Thought Award）是 IJCAI 最早設(shè)置的一個(gè)獎(jiǎng)，主要獎(jiǎng)給 35 歲以下的研究者，對(duì)于年輕來(lái)說(shuō)是最高的一個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)。今年的獲獎(jiǎng)?wù)呤?Guy Van den Broeck。Broeck 在統(tǒng)計(jì)和關(guān)聯(lián)人工智能方面以及學(xué)習(xí)和推理中的易處理性的研究方面有突出貢獻(xiàn)。
IJCAI 約翰麥卡錫獎(jiǎng)
IJCAI 約翰麥卡錫獎(jiǎng)（John McCarthy Award）是以 AI 領(lǐng)域的創(chuàng)始人 John McCarthy 而命名，是針對(duì) mid-term career award。2019 年的獲獎(jiǎng)?wù)呤?Pedro Domingos，他在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中有突出貢獻(xiàn)，且在邏輯和概率的統(tǒng)一中發(fā)揮了巨大的作用。
IJCAI 卓越研究獎(jiǎng)
IJCAI 卓越研究獎(jiǎng)（Research Excellence Award）是 IJCAI 所有獎(jiǎng)項(xiàng)中最為重要的一個(gè)獎(jiǎng)，它對(duì)獲獎(jiǎng)?wù)叩囊笫恰冈谡麄€(gè)職業(yè)生涯中始終保持高質(zhì)量的研究，且取得實(shí)質(zhì)性成果」。今年的獲獎(jiǎng)?wù)呤?Yoav Shoham。Shoham 教授被認(rèn)為在知識(shí)表示、多智能體系統(tǒng)、AI 的經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)等方面有非常杰出的貢獻(xiàn)。雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論也曾經(jīng)整理過(guò) Yoav Shoham 的一個(gè)演講，他表示 AI 的發(fā)展還在很初級(jí)的階段。
IJCAI 杰出服務(wù)獎(jiǎng)
正如一個(gè)軍隊(duì)的成敗決定于后勤供給，一個(gè)成熟的研究社區(qū)也離不開背后默默為社區(qū)服務(wù)的團(tuán)體。IJCAI Donald E. Walker Distingguished service Award 正是 IJCAI 為這樣默默服務(wù)的人而設(shè)立的一個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)，它獎(jiǎng)勵(lì)那些為 AI 社區(qū)提供持久服務(wù)的人員。今年的獲獎(jiǎng)?wù)呤?Francesca Rossi。
AIJ 期刊（Artificial Intelligence Journal）獎(jiǎng)項(xiàng)
AIJ 經(jīng)典論文獎(jiǎng)（The AIJ Classic Paper Award），表彰至少于 15 年前發(fā)表在 AIJ 雜志上，而如今仍然有很高重要性、很大影響力的杰出研究論文。今年的獲獎(jiǎng)?wù)撐臑椤禕etween MDPs and semi-MDPs: A framework for temporal abstraction in reinforcement learning》，這篇論文的第一作者 Richard Sutton 正是強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的開山人物之一。
獲獎(jiǎng)理由：這是關(guān)于 Options（選項(xiàng)）的一篇精華論文，Options 是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中廣泛使用的一個(gè)框架，用來(lái)在不同的時(shí)間尺度、不同的抽象級(jí)別上表征動(dòng)作。Options 框架影響了這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)后續(xù)的研究的走向，而且如今仍然定義了強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)層級(jí)式的動(dòng)作、知識(shí)的表征學(xué)習(xí)是如何公式化、如何進(jìn)行研究的。
AIJ 突出論文獎(jiǎng)（The AIJ Priminent Paper Award），表彰不早于 7 年內(nèi)發(fā)表在 AIJ 雜志上，且有很高重要性、很大影響力的接觸研究論文。今年的獲獎(jiǎng)?wù)撐臑椤禩he dropout learning algorithm》，獲獎(jiǎng)理由是：dropout 已經(jīng)成為了大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)使用的一個(gè)避免過(guò)擬合的關(guān)鍵技巧。這篇論文中的數(shù)學(xué)分析揭露出的本質(zhì)屬性已經(jīng)讓 dropout 成為了深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要基石。這篇論文也和統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的其它方面、和集成學(xué)習(xí)和脈沖神經(jīng)元的理論建立了一些聯(lián)系。
IJCAI-JAIR 最佳論文獎(jiǎng)
IJCAI-JAIR 最佳論文獎(jiǎng)（IJCAI-JAIR Best Paper Prize）頒給發(fā)表在過(guò)去五年里發(fā)表在 JAIR 上的文章。
獲獎(jiǎng)?wù)撐摹禖lause Elimination for SAT and QSAT》，發(fā)表在 JAIR, volume 53, pages 127-168 (2015)。這是一篇關(guān)于算法復(fù)雜度的論文。
獲獎(jiǎng)理由：
這篇論文介紹了在 SAT（Boolean satisfiability，布爾可滿足性）和 QBF（quantified Boolean formulas，量化布爾方程）解算器中可以作為預(yù)處理和簡(jiǎn)化方法的許多種不同的條款消除（clause elimination）過(guò)程，介紹了它們的基礎(chǔ)結(jié)果和實(shí)際應(yīng)用中的結(jié)果。
自從這篇論文發(fā)表之后，論文中描述的方法對(duì)于最先進(jìn)的 SAT&QBF 解算器的效率有長(zhǎng)遠(yuǎn)、顯著的影響。
這是一篇優(yōu)雅的論文，也對(duì)一些已經(jīng)發(fā)展成熟的理論概念做了非常漂亮的拓展。除此之外，這篇論文也引發(fā)了領(lǐng)域內(nèi)研究人員對(duì)于預(yù)處理、過(guò)程中處理方法的關(guān)注和重視。這種風(fēng)氣的影響范圍也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了本來(lái)研究的 SAT 和 QBF 兩個(gè)問(wèn)題。
ACM SIGAI 2019 杰出工業(yè) AI 獎(jiǎng)
ACM SIGAI 2019 杰出工業(yè) AI 獎(jiǎng)（ACM SIGAI Industry Award for Excellence in AI 2019），這個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)是為了表彰近年來(lái)創(chuàng)造了有巨大影響力、展現(xiàn)出了 AI 力量的 AI 應(yīng)用的個(gè)人或團(tuán)隊(duì)。獎(jiǎng)項(xiàng)評(píng)選的考慮要素包括：應(yīng)用領(lǐng)域的創(chuàng)新性、方法的創(chuàng)新性和技術(shù)杰出程度、AI 在方法中的重要程度，以及這項(xiàng)應(yīng)用已有的/未來(lái)可以預(yù)期的社會(huì)影響。
今年的獲獎(jiǎng)?wù)呤俏④浀恼鎸?shí)世界強(qiáng)化學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)人是 John Langford 和 Rafah Hosn。他們將在 8 月 14 日（明天）早上進(jìn)行獲獎(jiǎng)演講。
IJCAI 2019 大會(huì)論文獎(jiǎng)
杰出論文獎(jiǎng)
獲獎(jiǎng)?wù)撐模骸痘趯?duì)比的學(xué)習(xí)的提升方法》（Boosting for Comparison-Based Learning）
論文摘要：作者們?cè)诨诒容^的環(huán)境設(shè)定（給定一系列對(duì)象，只有三元組的比較描述：「A 到 B 的距離比到 C 更近」）下研究了分類問(wèn)題。在論文中作者們提出了 TripletBoost，這是可以僅僅使用三元組比較就可以學(xué)習(xí)到一個(gè)分類器的方法。方法的關(guān)鍵思路是把三元組信息集聚成為較弱的分類器，然后可以把它逐步提升為一個(gè)比較強(qiáng)的分類器。作者們的方法有兩個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)：1，它適用于來(lái)自任何測(cè)量空間的數(shù)據(jù)；2，它只需要被動(dòng)收集的、有噪聲的三元組就可以處理大規(guī)模問(wèn)題。作者們推導(dǎo)出了泛化性的理論保證以及所需的三元組數(shù)量的下限。作者們還通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明了他們的方法和當(dāng)前最優(yōu)秀的方法有同等的表現(xiàn)，而且可以抵抗噪聲。
杰出論文獎(jiǎng)榮譽(yù)提名
獲獎(jiǎng)?wù)撐模骸锻ㄟ^(guò)偏好排序做比例分配：公平性和效率》（Portioning using Ordinal Prefernces: Fairness and Efficiency）
獲獎(jiǎng)?wù)撐模骸恫辉谝曇皟?nèi)但在腦子里：一個(gè)基于 ASP 的在線》（Out of Sight But Not Out of Mind: An ASP Based Online Abudction Framework for Visual Sensemaking in Automous Driving）
根據(jù)主席介紹，設(shè)置這個(gè)特別獎(jiǎng)的來(lái)源是因?yàn)橛袃善撐难芯苛送粋€(gè)問(wèn)題，都做得很出色，一個(gè)理論方面更強(qiáng)一點(diǎn)、一個(gè)在實(shí)驗(yàn)方面更強(qiáng)一點(diǎn)。論文評(píng)獎(jiǎng)委員會(huì)覺(jué)得二選一非常為難，最后以標(biāo)題的首字母排序，從兩個(gè)里面選了這一篇出來(lái)，但兩篇論文都是很優(yōu)秀的。
獲獎(jiǎng)?wù)撐模骸队邢拶Y源下的迭代指數(shù)級(jí)搜索》（Iterative Budgeted Exponential Search）
在 Thomas Eiter 致辭中，他也代表全球的人工智能研究者們一同紀(jì)念了幾位剛?cè)ナ啦痪玫慕艹鲅芯空?，他們分別是：
Nils J. Nilsson（1933 年 2 月 6 日 - 2019 年 4 月 23 日），斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)首位 Kumagai 教授，曾獲得 IJCAI「卓越研究獎(jiǎng)」等獎(jiǎng)項(xiàng)
Patrick Winston（1943 年 2 月 5 日-2019 年 7 月 19 日），生前為麻省理工學(xué)院教授，曾獲得 IJCAI「計(jì)算機(jī)與思想獎(jiǎng)」等獎(jiǎng)項(xiàng)
Les Gasser（1949 年 12 月 31 日-2018 年 10 月 16 日），生前為伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校教授，IFAAMAS 創(chuàng)始人之一，曾對(duì)多智能體系統(tǒng)等領(lǐng)域做出杰出貢獻(xiàn)
Alan C. Schultz（1957 年 4 月 9 日-2019 年 1 月 20 日），生前曾創(chuàng)立美國(guó)海軍研究實(shí)驗(yàn)室的首個(gè)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室，曾獲得 AAAI 機(jī)器人獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)
Zohar Manna（1939 年 1 月 17 日-2018 年 8 月 30 日），生前為斯坦福大學(xué)教授，ACM Fellow
1969 年，IJCAI 首度于美國(guó)華盛頓召開，發(fā)展至今顯然已成為人工智能領(lǐng)域最為重要和最為頂級(jí)的學(xué)術(shù)會(huì)議之一，今年，IJCAI 更是迎來(lái)了它的 50 周歲生日，無(wú)論是對(duì) IJCAI 的組織者來(lái)說(shuō)，還是對(duì)全球人工智能領(lǐng)域的研究者而言，IJCAI 2019 都承載著非凡的意義?；诎雮€(gè)世紀(jì)的積累和發(fā)展，IJCAI 在今年的大會(huì)上也將完成一次注腳和回顧，而今年大會(huì)重磅推出的 Panel 之一「IJCAI 50 周年：AI 走向反轉(zhuǎn)還是重構(gòu)？」將帶領(lǐng)現(xiàn)場(chǎng)所有參會(huì)者完成這一史無(wú)前例的注腳和回顧。
而今年，同樣又是 IJCAI 與中國(guó)結(jié)緣、并讓人工智能在中國(guó)生根發(fā)芽的 40 周年。也許是冥冥之中想為中國(guó)與 IJCAI 的周年紀(jì)念獻(xiàn)上一份有意義的禮物，今年的 IJCAI 在 2013 年造訪中國(guó)北京后，又再次選址中國(guó)澳門隆重召開，并且由楊強(qiáng)教授擔(dān)任理事會(huì)主席，所有這些元素都巧妙地碰撞在一起，讓 IJCAI 2019 注定成為華人心中不同凡響的一年。理事會(huì)主席楊強(qiáng)教授在今年的大會(huì)中，還親自組織了一場(chǎng)「中國(guó)的 AI」Panel，將邀請(qǐng)中國(guó)人工智能的領(lǐng)軍人物張鈸院士、高文院士、周志華教授，中國(guó)香港的人工智能代表人物 PASCAL FUNG（馮雁）、張潼教授以及新一代人工智能的代表人物戴文淵，來(lái)一同回顧中國(guó)人工智能的歷史故事，請(qǐng)大家拭目以待。
除了歷史紀(jì)念意義外，今年的 IJCAI 跟 NeurIPS 等國(guó)際頂會(huì)一樣，因?qū)徃褰Y(jié)果而引發(fā)論文作者的諸多爭(zhēng)議，在國(guó)際學(xué)術(shù)頂會(huì)當(dāng)下「熱火朝天」的背景色中增添了些跌宕起伏的故事性。而就在引發(fā)爭(zhēng)議后，IJCAI 2019 程序主席 Sarit Kraus 隨即給作者們發(fā)送了一封郵件，做了一些解釋，也給出了一些她的個(gè)人觀點(diǎn)，以此希望能夠稍微平息作者們的憤懣，并在郵件最后呼吁論文作者們?nèi)伎梢詠?lái)到 IJCAI 會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)，見一見朋友、聽一聽有意思的演講。而來(lái)到了 IJCAI 會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)的論文作者們，除了見朋友、聽有意思的演講外，還將會(huì)在大會(huì)中進(jìn)行的「評(píng)審高標(biāo)準(zhǔn)的 AI 會(huì)議」Panel 上聽到該領(lǐng)取的權(quán)威學(xué)者們展開一場(chǎng)針對(duì)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議論文審稿問(wèn)題的討論，相信大家會(huì)獲得不少啟示。
最后值得一提的是，周志華教授將在本次大會(huì)上帶來(lái)主題為《深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是否僅對(duì)以及為什么僅對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可行？》（Deep Learning: Why deep and is it only doable for neural networks?）的特邀演講，AI 科技評(píng)論屆時(shí)將第一時(shí)間為大家?guī)?lái)精彩報(bào)道。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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