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IJCAI-21三大奖项公布,强化学习之父、CMU助理教授方飞、德扑AI之父获奖

「强化学习之父」Richard Sutton、CMU 助理教授方飞、「德扑 AI 之父」 Tuomas Sandholm 分别获得了今年 IJCAI-21 的卓越研究奖、计算机与思想奖、约翰麦卡锡奖。


仿佛今年 1 月「补开」的 IJCAI 2020 大会刚刚结束,IJCAI 2021 就又要来了。

据组委会公告,IJCAI-21 会议将在今年 8 月下旬正式开幕,受到疫情持续影响,这次的 IJCAI 大会仍以线上方式举行。IJCAI-21 共有 4204 篇提交,相比 2020 年的投稿数量下降了 10% 左右,但最终接收率为 13.9%,相比 2020 年的 12.6% 有所提高。

近日,IJCAI-21 公布了 2021 年度的部分奖项,包括卓越研究奖(Research Excellence Award)、计算机与思想奖(Computer and Thought Award)以及约翰麦卡锡奖(John McCarthy Award)。香港科技大学杨强教授是本次 IJCAI 奖项评选委员会的成员之一。

卓越研究奖


卓越研究奖旨在表彰在整个职业生涯中一直进行高质量研究并取得若干重大成果的科学家,往届获奖者包括 Marvin Minsky (1991)、Judea Pearl (1999)、 Geoffrey E. Hinton (2005)、 Michael I. Jordan (2016), 和 Jitendra Malik (2018) 等人工智能领域最杰出的科学家。



2021 年卓越研究奖的获得者是阿尔伯塔大学计算科学系教授 Richard Sutton。Sutton 教授因其对强化学习基础的基本贡献而受到认可。他被认为是现代计算的强化学习创立者之一,提出了时间差分学习(temporal difference learning)、策略梯度方法(policy gradient methods)、Dyna 架构等重要理论贡献,著有经典教材《强化学习》,被称为「强化学习之父」。

计算机与思想奖


IJCAI 计算机与思想奖主要颁发给人工智能领域的杰出青年科学家。这一奖项是根据《计算机和思想》这本书(编辑为 Edward Feigenbaum 和 Julian Feldman)的版税设立的,目前由 IJCAI 基金资助。往届获奖者包括 Nicholas Jennings (1999), Daphne Koller (2001), Tuomas Sandholm (2003), Peter Stone (2007), Carlos Guestrin (2009), 吴恩达(Andrew Ng,2009) 等。



2021 年 IJCAI 计算机与思想奖的获得者是卡内基梅隆大学计算机学院软件研究所助理教授方飞。在加入 CMU 之前,她是哈佛大学的博士后研究员,2016 年她获得了南加州大学(USC)的博士学位。方飞的研究方向是人工智能多智能体系统,致力于将机器学习博弈论相结合。

她的研究曾多次获得顶级 AI 会议的奖项,包括 IJCAI-ECAI’18 杰出论文奖、IAAI’16 创新应用奖、IJCAI’15 的 CompSust Track 杰出论文奖。她的论文曾获 IFAAMAS-16 Victor Lesser Distinguished Dissertation 奖的亚军、William F. Ballhaus, Jr. Prize 以及南加州大学计算机科学最佳论文奖。她的研究被成功部署到保护渡轮线路和反偷猎的应用中,为构建更好社会环境做出了贡献。

约翰麦卡锡奖


约翰麦卡锡奖旨在表彰那些拿到博士学位 15-25 年之间、在人工智能领域做出卓越贡献的职业生涯中期研究人员。该奖项的提名者一般是对他们所在领域的研究议程做出重大贡献,并拥有一流的有影响力的研究成果。该奖项以人工智能先驱 John McCarthy 的名字命名,奖项设立受到了麦卡锡家族的支持,往年的获得者有 Bart Selman (2015)、Moshe Tennenholtz (2016), Dan Roth (2017), Milind Tambe (2018), Pedro Domingos (2019) 和 Daniela Rus (2020)。



2021 年约翰麦卡锡奖的获得者是 Tuomas Sandholm,他是卡内基梅隆大学 Electronic Marketplaces 实验室负责人、Angel Jordan 计算机科学教授,以及 Optimized Markets、Strategy Robot 和 Strategic Machine 的创始人、总裁兼首席执行官。Sandholm 教授因其在多智能体系统、计算经济学、优化和游戏玩法及其在现实世界中的应用方面的重大研究贡献而受到认可。他在 2003 年获得过 IJCAI 计算机与思想奖。

2017 年,Tuomas Sandholm 与其博士生 Noam Brown 共同开发的人工智能程序 Libratus 在宾夕法尼亚州匹兹堡的 Rivers 赌场持续 20 天的 1 对 1 无限制德扑比赛中成功战胜了 4 名全球顶级职业玩家,打造了围棋之后又一个高难度游戏被 AI 攻陷的里程碑事件。后来,Tuomas Sandholm 在 Libratus 基础上升级打造了 Pluribus,这是第一个也是唯一一个在多人游戏中击败顶级人类的人工智能。Tuomas Sandholm 也被称为「德扑 AI 之父」。

参考链接:https://www.ijcai.org/awards
入门IJCAITuomas SandholmCMU方飞Richard Sutton
相关数据
吴恩达人物

斯坦福大学教授,人工智能著名学者,机器学习教育者。2011年,吴恩达在谷歌创建了谷歌大脑项目,以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014年5月16日,吴恩达加入百度,负责“百度大脑”计划,并担任百度公司首席科学家。2017年3月20日,吴恩达宣布从百度辞职。2017年12月,吴恩达宣布成立人工智能公司Landing.ai,并担任公司的首席执行官。2018年1月,吴恩达成立了投资机构AI Fund。

所属机构
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。

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。

Julia技术

Julia 是MIT设计的一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,项目大约于2009年中开始,2018年8月JuliaCon2018 发布会上发布Julia 1.0。据介绍,Julia 目前下载量已经达到了 200 万次,且 Julia 社区开发了超过 1900 多个扩展包。这些扩展包包含各种各样的数学库、数学运算工具和用于通用计算的库。除此之外,Julia 语言还可以轻松使用 Python、R、C/C++ 和 Java 中的库,这极大地扩展了 Julia 语言的使用范围。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

博弈论技术

博弈论,又译为对策论,或者赛局理论,应用数学的一个分支,1944年冯·诺伊曼与奥斯卡·摩根斯特恩合著《博弈论与经济行为》,标志着现代系统博弈理论的的初步形成,因此他被称为“博弈论之父”。博弈论被认为是20世纪经济学最伟大的成果之一

多智能体系统技术

一个多智能体系统,是由一个在一个环境中交互的多个智能体组成的计算系统。多智能体系统也能被用在解决分离的智能体以及单层系统难以解决的问题。智能可以由一些方法,函数,过程,搜索算法或加强学习来实现。尽管存在相当大的重叠,然而一个多智能体系统并不总是一个基于智能体的模型表现一致。

强化学习技术

强化学习是一种试错方法,其目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回报最大化的行为。强化学习在马尔可夫决策过程环境中主要使用的技术是动态规划(Dynamic Programming)。流行的强化学习方法包括自适应动态规划(ADP)、时间差分(TD)学习、状态-动作-回报-状态-动作(SARSA)算法、Q 学习、深度强化学习(DQN);其应用包括下棋类游戏、机器人控制和工作调度等。

香港科技大学机构

香港科技大学(The Hong Kong University of Science and Technology),简称港科大(HKUST),为东亚研究型大学协会、环太平洋大学联盟、亚洲大学联盟、中国大学校长联谊会、京港大学联盟、粤港澳高校联盟重要成员,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。

围棋技术

围棋是一种策略性棋类,使用格状棋盘及黑白二色棋子进行对弈。起源于中国,中国古时有“弈”、“碁”、“手谈”等多种称谓,属琴棋书画四艺之一。西方称之为“Go”,是源自日语“碁”的发音。

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