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IJCAI 2018所有奖项出炉:AlphaGo获奖,中国研究成果占据半壁江山

2018 年 7 月 13 - 19 日,备受关注的 AI 顶级国际会议 IJCAI 在瑞典斯德哥尔摩举行。伴随着人工智能技术的逐渐升温,本次大会的规模也创了新高。据统计,IJCAI 2018 总投稿量为 3470 篇(相比去年增加了 37%),最终录取了 710 篇,录取率约为 20.5%。在七篇杰出论文中,华人学者的研究占据四席。

来自中国的研究人员为本届 IJCAI 贡献了主要力量。据大会官方统计,今年的接收论文中,46%的论文包含来自中国的通讯作者,57%的论文来自亚洲。另外,本次大会注册参会的人数达到了前所未有的 2500 人。

接收论文

IJCAI 2018 公布了接收论文的统计分析结果,接收论文:710 篇(21%),其中 58 篇有轻微修改。

根据通讯作者所在地区划分:

  • 中国 325 篇(46%)

  • 欧盟 129 篇(英国 37 篇,法国 22 篇,意大利 18 篇,德国 15 篇,奥地利 12 篇)

  • 美国 122 篇

  • 新加坡 26 篇

  • 澳大利亚 23 篇

  • 其他国家和地区 84 篇(日本 17 篇,以色列 13 篇,香港 12 篇,印度 10 篇,加拿大 10 篇)

今年 IJCAI 大会的主题是「人工智能的进化图景(The Evolution of the Contours of AI)」,旨在鼓励人们围绕人工智能的发展趋势进行深入讨论。

今天是 IJCAI 2018 主要活动正式开始的第一天,在上午的 Opening 中,大会公布了杰出论文(Distinguished Paper)。与往届不同,今年的 IJCAI 大会未颁发「最佳论文」、「最佳学生论文」等奖项,而是一连放出了 7 篇杰出论文。来自北京大学、武汉大学、清华大学、北京理工大学的研究榜上有名。


  • SentiGAN: Generating Sentimental Texts via Mixture Adversarial Networks

  • 作者:Ke Wang、万小军

  • 研究机构:北京大学

  • 论文地址:https://www.ijcai.org/proceedings/2018/0618.pdf


  • Reasoning about Consensus when Opinions Diffuse through Majority Dynamics

  • 作者:Vincenzo Auletta、Diodato Ferraioli、Gianluigi Greco

  • 研究机构:萨勒诺大学、卡拉布里亚大学

  • 论文地址:https://www.ijcai.org/proceedings/2018/0007.pdf


  • R-SVM+: Robust Learning with Privileged Information

  • 作者:Xue Li、Bo Du、Chang Xu、Yipeng Zhang、 Lefei Zhang、陶大程

  • 研究机构:武汉大学、悉尼大学

  • 论文地址:https://www.ijcai.org/proceedings/2018/0334.pdf


  • From Conjunctive Queries to Instance Queries in Ontology-Mediated Querying

  • 作者:Cristina Feier、Carsten Lutz、Frank Wolter

  • 研究机构:不来梅大学、利物浦大学

  • 论文地址:https://www.ijcai.org/proceedings/2018/0250.pdf


  • What Game are We Playing? End-to-end Learning in Normal and Extensive from Games

  • 作者:C. K. Ling、J. Z. Kolter、方飞

  • 研究机构:卡内基梅隆大学(CMU)

  • 论文地址:https://www.ijcai.org/proceedings/2018/0055.pdf


  • Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention

  • 作者:Hao Zhou、Tom Young、Minlie Huang、Haizhou Zhao、Jingfang Xu、朱小燕

  • 研究机构:清华大学、北京信息科学与技术国家研究中心、北京理工大学

  • 论文地址:http://coai.cs.tsinghua.edu.cn/hml/media/files/2018_commonsense_ZhouHao_3_TYVQ7Iq.pdf


  • A Degeneracy Framework for Graph Similarity

  • 作者:Giannis Nikolentzos、Polykarpos Meladianos、Stratis Limnios、Michalis Vazirgiannis

  • 研究机构:巴黎综合理工学院、雅典经济与商业大学

  • 论文地址:https://www.lix.polytechnique.fr/~nikolentzos/files/nikolentzos_ijcai18


除了杰出论文,大会还同时公布了其他各奖项的获得者。

IJCAI 首个马文·明斯基奖章

今年的 IJCAI 还颁发了首个以人工智能领域创始人之一马文·明斯基命名的 Marvin Minsky Medal,奖励具有超越 AI 领域本身影响力的研究成果。该奖的首个获奖团队不出所料是谷歌 DeepMind AlphaGo 团队。香港科技大学杨强教授在现场向该团队的 Dave Silver 颁发了该奖章。

IJCAI-JAIR 奖

本奖项颁发给过去五年来发表在 JAIR 上的杰出论文,主要的评判标准是论文的重要性和论文展示的质量。今年获得 IJCAI-JAIR 奖的论文是《Framing Image Description as a Ranking Task: Data, Models and Evaluation Metrics》,论文的优点在于:对图像说明问题的全面性的经验处理,并对计算机视觉自然语言处理产生了持久的影响;清晰地展示了精心设计的基准数据集和计算实验的价值;人工智能领域的高质量和高影响力实证研究的杰出范例。

卓越研究奖(Award for Research Excellence)

卓越研究奖授予在整个职业生涯中始终保持高质量研究并取得实质性成果的科学家。此荣誉的获得者是人工智能领域最杰出的科学家群体,其中包括 Geoffrey Hinton(2005)和 Michael I. Jordan(2016)。2018 年 IJCAI 的卓越研究奖授予了 UC Berkeley EECS 教授 Jitrenda Malik,他因对计算机视觉基础研究进步的贡献而获奖。

计算机与思想奖(Computers and Thought Award)

IJCAI 的「计算机与思想奖」授予杰出的人工智能青年科学家,Stuart Russell(1995)和吴恩达(2009)等人曾获此殊荣。2018 年计算机与思想奖获得者为 Stefano Ermon,他是斯坦福大学计算机科学系的助理教授,同时也是斯坦福大学 Woods 环境研究所的 Fellow。大会认为 Ermon 教授在概率推理、机器学习和决策方面的基础工作受到了人们的认可,并在社会影响广泛的领域上推动了多个新的应用。

John McCarthy 奖

IJCAI 的「John McCarthy 奖」旨在表彰处于职业中期的研究人员,通常在获得博士学位后 15-25 年。该奖项的获得者需要为其所在领域的研究进程做出过重大贡献,并已做出过具有一流影响力的研究成果。该奖名称来自于著名人工智能学者 John McCarthy。2018 年 John McCarthy 奖的获奖者是南加州大学教授 Milind Tambe。

人工智能(AIJ) 奖

AIJ 经典论文奖颁发给至少 15 年前发布在 AI Journal 上极具影响力的重要论文。AIJ 突出论文奖颁发给在 AI Journal 上发布不超过 7 年但极具影响力的论文。2018 年,AIJ 经典论文奖获奖论文为 1995 年发表的《On the acceptability of arguments and its fundamental role in nonmonotonic reasoning, logic programming and n-person games》,AIJ 突出论文奖获得者为 2012 年发表的《Conflict-driven answer set solving: From theory to practice》。

机器之心往年的报道:

IJCAI 2017 四大论文奖项揭晓:牛津大学获最佳杰出论文

产业IJCAIIJCAI 2018获奖论文
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相关数据
马文·明斯基人物

马文·李·明斯基,生于美国纽约州纽约市,美国科学家,专长于认知科学与人工智能领域,麻省理工学院人工智能实验室的创始人之一,著有几部人工智能和哲学方面的作品。1969年,因为在人工智能领域的贡献,获得图灵奖。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

阿尔法围棋技术

阿尔法围棋是于2014年开始由英国伦敦Google DeepMind公司开发的人工智能围棋程序。AlphaGo是第一个打败人类职业棋手的计算机程序,也是第一个打败围棋世界冠军的计算机程序,可以说是历史上最强的棋手。 技术上来说,AlphaGo的算法结合了机器学习(machine learning)和树搜索(tree search)技术,并使用了大量的人类、电脑的对弈来进行训练。AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索(MCTS:Monte-Carlo Tree Search),以价值网络(value network)和策略网络(policy network)为指导,其中价值网络用于预测游戏的胜利者,策略网络用于选择下一步行动。价值网络和策略网络都是使用深度神经网络技术实现的,神经网络的输入是经过预处理的围棋面板的描述(description of Go board)。

本体论技术

在计算机科学与信息科学领域,理论上,本体是指一种“形式化的,对于共享概念体系的明确而又详细的说明”。本体提供的是一种共享词表,也就是特定领域之中那些存在着的对象类型或概念及其属性和相互关系;或者说,本体就是一种特殊类型的术语集,具有结构化的特点,且更加适合于在计算机系统之中使用;或者说,本体实际上就是对特定领域之中某套概念及其相互之间关系的形式化表达(formal representation)。本体是人们以自己兴趣领域的知识为素材,运用信息科学的本体论原理而编写出来的作品。本体一般可以用来针对该领域的属性进行推理,亦可用于定义该领域(也就是对该领域进行建模)。此外,有时人们也会将“本体”称为“本体论”。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

逻辑编程技术

逻辑编程是种编程范型,它设置答案须匹配的规则来解决问题,而非设置步骤来解决问题。过程是 事实+规则=结果。 不同的方法,可以看Inductive logic programming。 逻辑编程的要点是将正规的逻辑风格带入计算机程序设计之中。数学家和哲学家发现逻辑是有效的理论分析工具。

查询技术

一般来说,查询是询问的一种形式。它在不同的学科里涵义有所不同。在信息检索领域,查询指的是数据库和信息系统对信息检索的精确要求

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

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