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2019/08/19 10:25

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IJCAI会议完美收官！GCT人才库IJCAI[2019]上线！

中国澳门，国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence，简称“IJCAI”）近日落下帷幕，完美收官。

在为期7天的会议里，各项赛事、会议和讲座都在紧锣密鼓的进行着，因为是IJCAI的50周年，此次会议也充满着喜悦和庆祝的氛围。今天，小编带您来回顾一下本次大会都发生了哪些大事和令人印象深刻故事。

IJCAI 今年重磅推出的 5 大 Panel （圆桌会）：

“AI 的多样性：今天和明天”——主席：马里兰大学巴尔的摩分校教授 Marie des Jardins

“IJCAI 50 周年：AI 走向反转还是重构？”——主席：斯坦福研究院研究员 Ray Perrault

“中国的 AI——主席：微众银行首席人工智能官、香港科技大学教授、IJCAI 2019 理事长主席杨强

“AI 与用户隐私”——主席：微众银行首席人工智能官、香港科技大学教授、IJCAI 2019 理事长主席杨强

“评审高标准的 AI 会议“——主席：西班牙人工智能研究院院长 Carles Sierra

对于本次 Panel，三位主席也各自表达了自己的期待：

杨强：“期待今年的 Panel 能引发各位嘉宾发表不同的观点，让大家听到不同的声音，并带动现场听众问出好的问题。”

Marie des Jardins：“我希望 Panel 能够提高 AI 领域的研究者对于 AI 的多样性这一重要问题的认知，为那些致力于为 AI 多样性做贡献的研究者给予支持，并激励一些”盟友“能够真正走出去采取能够做到的实际行动，共同推动 AI 社区变得更多样化和更具包容性。”

Ray Perrault：“在 IJCAI 会议的议程中，Panel 是唯一一个真正实现了互动性的议程，这种互动性既包括嘉宾间的，也包括嘉宾与听众间的。我希望在嘉宾间以及嘉宾与听众间都能实现非常棒的互动。”

今年的圆桌会可谓是“巨星云集”，作为本次会议的理事长主席，杨强进行了两场精彩的讲座。

简介：杨强是香港大学计算机科学与工程系主任和大学教授。他是华为诺亚方舟实验室的创始负责人，专门研究大数据，数据挖掘和人工智能。他是2015年国际人工智能会议（IJCAI-2015）的程序主席，2010年KDD大会程序主席，还是ACM的主席。他是IEEE大数据交易（IEEE TBD）的创始主编，ACM TIST期刊（ACM智能系统与技术交易）的创始主编。他是人工智能促进协会（AAAI），美国科学促进会（AAAS），国际模式识别协会（IAPR）和电气和电子工程师协会（IEEE）的研究员。主要研究领域：数据挖掘，人工智能，机器学习。

杨强学术迁移路线中国进行人工智能的研究已有40年的历史。40年间，中国的人工智能在世界舞台上的地位从冰山一角到达了举世瞩目的水平。今年恰逢中国人工智能的 40 周年，又遇到IJCAI的50周年，杨强主席带我们共同回顾中国人工智能的发展历程，并展望未来。

在“中国的 AI”Panel 上，杨强主席特地邀请了中国人工智能的领军人物张钹院士、高文院士、周志华教授，中国香港的人工智能代表人物冯雁、张潼教授以及新一代人工智能的代表人物戴文渊，共同分享了中国人工智能的故事。

互联网的快速发展在便利人民生活的同时也带来了诸多麻烦，信息安全便是其中之一。近年来各大互联网公司不断被爆出有用户信息被泄露的问题，用户隐私越来越受到各界的关注和重视，各国都出台了相应的的法律法规来应对隐私泄露问题。人工智能领域也需要对此作出相应的解决措施，但目前AI领域的研究对信息安全并不是很重视，我们有必要从安全的角度去探讨和研究新一代的机器学习算法框架，保障AI的健康发展。同时，探讨法律如何和技术更好的互动，让技术的发展和法规的建立同步也是当下 AI发展亟需解决的重点问题。“AI 与用户隐私”的讲座对未来AI领域信息安全的建设问题有着很好的指导作用。

8月14 日下午，南京大学周志华教授进行了题为“Deep Learning：Why deep and is it only doable for neural networks？”的演讲。本次演讲周教授从自己的角度去阐释了深度学习神经网络为什么会获得成功，并对其他的深度模型的可行性进行了探讨。

如果问你什么是深度学习？相信有不少人会说深度学习不就是深度神经网络吗？那么，深度学习等于深度神经网络吗？首先我们先来说一下什么是深度学习？深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。

那么什么是深度神经网络，它和以前的神经网络的区别是什么？简单来说，就是我们用的层数会很深，网络有很多个隐层。在2012年深度学习、卷积神经网络刚刚开始受到大家重视的时候，那时候用了8层的神经网络，到了2015年是用了152层，到了2016年是1207层。而现在，超过千层的网络比比皆是。

IJCAI 作为AI领域的首个国际性的学术会议，一直以来都被该领域的研究者们视为发表论文和参加会议的重要殿堂。本届大会共收到 4752篇有效提交论文，最终收录论文850篇，接收率为17.9%。从下图中可以看出，机器学习方向的论文在提交和录取中均排名第一，而计算机视觉和机器学习应用分列投稿榜二、三位，这也能看出，机器学习仍是如今AI领域的香饽饽。

8月14日，IJCAI理事会决定，评选张成奇教授为2024年IJCAI大会主席。这也是继杨强和周志华之后第三位进入IJCAI理事会华人。张成奇教授也将成为首位华人IJCAI大会主席。

简介：张成奇教授是澳大利亚悉尼科技大学量子计算与智能系统研究中心主任，是澳大利亚人工智能理事会主席，澳大利亚计算机学会资深会员，IEEE高级会员，担任IEEE TKDE等国际期刊的副主编或特邀编辑。他在人工智能、数据挖掘及应用等领域取得了大量被国际公认的一流研究成果，出版专著6部，主编或参与编写著作有16部，在AI、IEEE Trans、ACM Trans等各类重要国际期刊和会议上发表论文200余篇。

其实，早在2006年，张成奇就已经担任澳大利亚人工智能理事会理事长，在2011年的时候为墨尔本取得了IJCAI主办权。从2017年，张成奇开始担任IJCAI赞助官，在这两年里，IJCAI赞助费屡创新高。因此，本次当选IJCAI 2024大会主席也表达了IJCAI理事会对张教授的信任和支持。

张成奇学术迁移路线本次会议除了有精彩的讲座和之外，还有许多精彩的活动。比如技术展示区邀请了众多科技公司，例如阿里、百度、联想等，他们大都展示近年来自己公司的研发成果。华为的鸿蒙系统、华为云、诺亚方舟实验室，联想的？Enterprise AI Portal 框架，百度的paddlepaddle、视觉搜索等都吸引了大量观众。

本届会议的13项奖项已经全部公布，我们也已经进行了详细的讲解，感兴趣的朋友可以通过下面的链接进行阅读观看。

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IJCAI华人库[2019]：https://gct.aminer.cn/eb/gallery/detail/eb/5d47d0a9530c70996704d54d

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产业IJCAI 2019

相关技术

机器学习物体识别深度学习人脸识别图像分割

周志华人物

周志华分别于1996年6月、1998年6月和2000年12月于南京大学计算机科学与技术系获学士、硕士和博士学位。主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的研究工作。主持多项科研课题，出版《机器学习》(2016)与《Ensemble Methods: Foundations and Algorithms》(2012)，在一流国际期刊和顶级国际会议发表论文百余篇，被引用三万余次。

来源：个人页面 Zhou, Z.

杨强人物

杨强现任香港科技大学新明工程学讲席教授、计算机科学和工程学系主任，大数据研究所所长。他是人工智能研究的国际专家和领军人物，在学术界和工业界做出了杰出的服务和贡献，尤其近些年为中国人工智能(AI)和数据挖掘(KDD)的发展起了重要引导和推动作用。

来源：百度百科 Yang, Q.

深度学习技术

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

来源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

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。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

重构技术

代码重构（英语：Code refactoring）指对软件代码做任何更动以增加可读性或者简化结构而不影响输出结果。软件重构需要借助工具完成，重构工具能够修改代码同时修改所有引用该代码的地方。在极限编程的方法学中，重构需要单元测试来支持。

来源：维基百科

模式识别技术

模式识别（英语：Pattern recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

来源：维基百科

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。

来源：机器之心

神经网络技术

（人工）神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型，那时候研究者构想了「感知器（perceptron）」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者（Connectionist）」，因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型，它们都是前馈神经网络：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），其中 RNN 又包含长短期记忆（LSTM）、门控循环单元（GRU）等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习，但也有一些为无监督学习设计的变体，比如自动编码器和生成对抗网络（GAN）。

来源：机器之心

数据挖掘技术

数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。

来源：维基百科

卷积神经网络技术

卷积神经网路（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网路）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路，卷积神经网路需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据，它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格，又如图像数据，其可以被认为是二维像素网格。

来源：Goodfellow, I.; Bengio Y.; Courville A. (2016). Deep Learning. MIT Press.维基百科

视觉搜索技术

深度神经网络技术

深度神经网络（DNN）是深度学习的一种框架，它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。

来源：机器之心 Techopedia

港科大机构

香港科技大学（The Hong Kong University of Science and Technology），位于中国香港，简称港科大（HKUST），为环太平洋大学联盟、全球大学校长论坛、东亚研究型大学协会、亚洲大学联盟、中国大学校长联谊会重要成员，并获AACSB和EQUIS双重认证，是一所亚洲顶尖、国际知名的研究型大学。该校以科技和商业管理为主、人文及社会科学并重，尤以商科和工科见长。截至2019年9月，学校设有理学院、工学院、工商管理学院、人文社会科学学院等4个学院及跨学科课程事务处；校园占地超过900亩，有教员697人，各类学生16054人，其中本科生10148人，研究生5906人。

https://hkust.edu.hk/

百度智能云机构

百度是全球最大的中文搜索引擎，是一家互联网综合信息服务公司，更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村，公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利，也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外，全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

http://www.baidu.com