【IJCAI2016】主旨演讲及亮点速览,华人作者抢占半壁江山

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简介:

人工智能顶级会议 International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI)9号在纽约召开。在长达一周的时间里,50多个国家1000多位来自学术界、产业界及其他机构的人工智能从业者汇聚一起,总结过去一年来机器学习、自然语言理解和机器人技术等领域所取得的成果,并探讨技术发展趋势。


值得一提的是,光是本届会议的组织者,人数就超过了 2000。在这个组织者比参会者都多的会议里,虽说时间有一周,但看看活动安排——大会特邀演讲就有7场、获奖演讲4场、超过30个分论坛(每个都至少有一场演讲)、551篇同行评议论文的presentation,41场workshop、37堂tutorial、22个demo,还有(与Fellow的)餐会、晚宴,更别说身处繁华纽约市中心希尔顿酒店,MOMA近在咫尺,10分钟即可步行到中央公园、时代广场……


各种意义上来说,IJCAI'16的日程满满当当,即便去到现场,就算是走马观花,也无法全部看遍。今天是会议举行的第5天,高潮已经出现,新智元在本文中带你回顾本届大会的技术亮点。


深度学习再受瞩目



IJCAI'16 所有论文关键词可视化结果


说到论文,本届会议一共接收了 551 篇论文。据悉,IJCAI 的论文接收率从来没有超过 26%,最低的一届 2011 年只有 17%。不过,这也成了 IJCAI 被誉为“顶级”的原因之一。


机器学习在 IJCAI'16 也成为一个亮点。有研究员做了 IJCAI'16 所有论文关键词可视化结果,“deep learning” 清晰可见。光是带有“深度学习”的 session 就至少 3 场。


作为 Artificial Intelligence Journal 的分支,今年的 Artificial Intelligence Journal Division of IJCAI 收录了 650 篇论文。新智元特意统计了一下,其中第一作者为华人的有 266 篇,华人第一作者共有 599 人,也就是说,有人被接收了不止一篇论文,让人不由得期待今后华人在人工智能领域的表现。



Human-Aware AI


IJCAI 从1969年开始,至今已经到了第 25 届。往年的 IJCAI 都是两年举办一次(在奇数年举办),但从 2016 年开始,改为一年一次,也再次印证了人工智能主流化发展的趋势。


本届大会的主题是“Human-Aware Artificial Intelligence”,简单说,意思就是“人工智能的发展要把人考虑进来”,IJCAI'16宣传主席、中国人工智能学会机器学习专委会委员、南大计科系副教授俞扬告诉新智元。



正因如此,本届大会除了技术议题,还有关于人工智能在健康医疗、城市设计等领域的应用,以及社会自动化趋势的相关伦理讨论。会议还有个 Preparing for the Future of AI 的座谈会,对此前白宫主持召开的4堂人工智能公开课归纳总结。



Human-Aware Artificial Intelligence Panel:现场气氛严肃


但是,昨天谷歌 DeepMind 研究员、AlphaGo背后的主要英雄 David Sliver 发表的主旨演讲,无疑掀起了 IJCAI'16 的一个小高潮。或许部分公众认为,AlphaGo的热潮已经过去,但对于人工智能从业者来说,AlphaGo与李世石对弈并且取得4胜1败的卓越战绩,是里程碑式的事件,整个大会堂几乎座无虚席。



David Sliver 发表的主旨演讲,现场几乎座无虚席


David Sliver 和 AlphaGo 掀起一波高潮



Sliver 发表演讲后,Twitter上关于IJCAI'16 的热词




演讲中,Sliver 主要介绍了深度强化学习,并以 AlphaGo 为代表,分析了每一局的对弈。




Sliver 表示,第一局对弈时,李世石认为自己在102手的时候输了,不过 AlphaGo 在更早以前就已经知道,自己稳操胜券。第3局,李世石一开始处于下风,但在后来稳步上升。第4局的时候,更是走了一步人类只有万分之一的几率才可能会下的棋,也因此奠定了胜局。李世石在第5局的时候,针对 AlphaGo 的弱点各种变化攻击,Sliver 对此很是赞赏。




接下来,Sliver 介绍了 AlphaGo 的技术,也即深度强化学习,还将 AlphaGo 与 IBM 的 Deep Blue 作对比。与当年 Deep Blue 依靠强大的计算力战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫所不同,AlphaGo的做法是基于卷积神经网络和强化学习,也就是可以通过数据和自我学习提升自己。


Sliver 表示,深度强化学习一直以来都被视为“a nice pipe dream”,现在他觉得这种方法真的在很多不同领域都非常有效。Sliver 最后说,AlphaGo 绝不会是 DeepMind 的终点。


那么接下来是什么呢?自然是为 DeepMind Health 打广告,Sliver 表示,将要应用于 AlphaGo 的人工智能投入现实生活中,也就是健康医疗领域。


此外,就在今天,Sliver 和他的同事、谷歌欧洲研究院工程师 Sylvain Gelly 在 2011 年发表的论文 Monte-Carlo tree search and rapid action value estimation in computer Go 获得了人工智能顶级期刊 Artificial Intelligence Journal 的 Prominent Paper Award。 文章转自新智元公众号,原文链接

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