AAAI 2017最佳論文出爐,Udacity 創始人摘得雙項榮譽

Submitted by neurta on Thu, 03/23/2017 - 14:39
2017aaai

正在大洋彼岸舉行的 AAAI -17公布了本年度的最佳論文,一篇從物理研究中獲得啟發的論文獲得大獎,論文引入了一種新的神經網絡監督學習方法,在沒有任何帶標簽的訓練樣本的情況下,成功訓練出一個卷積神經網絡來檢測和跟蹤對象。另外,本屆大會的其他10項大獎也同時公布。優達學城(Udacity)創始人 Sebastian Thrun 的署名論文《Monte Carlo Localization: Efficient Position Estimation for Mobile Robots》獲獎,同時,他還獲得優秀教育者獎。

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人工智能界年度頂級會議 AAAI 2017,暨第31屆 AAAI 大會 2月4日在美國舊金山舉行,會議圍繞人工智能的研究與發展,開展多場演講、課程講座、Workshop等多種形式的活動,吸引了世界各地的人工智能精英參加。

AAAI?成立于?1979?年,最初名為“美國人工智能協會” (American Association for Artificial Intelligence),2007?年才正式更名為“人工智能促進協會”?(Association for the Advancement of Artificial Intelligence )。

據不完全統計,本屆AAAI 大會共接收了近700多篇學術論文。在官方公布的程序手冊中,可以看到,有兩篇論文被評為最佳論文,其中一篇為學生論文。

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最佳論文關鍵詞:不帶標簽的監督學習以及時間抽象

本屆AAAI 大會共評出兩篇最佳論文(Outstanding Paper),包括一篇最佳學生論文。其中最佳論文的榮譽歸屬于來自斯坦福大學計算機科學系的Russell Stewart、Stefano Drmon,他們的論文《用物理和特定領域知識讓神經網絡進行不帶標簽的監督學習》(Label-Free Supervision of Neural Networks with Physics and Domain Knowledge),采用物理學領域的啟發進行AI研究,這一思路與最近圈內討論得很多的AI研究趨勢不謀而合。

| 最佳論文 |?

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用物理和特定領域知識讓神經網絡進行不帶標簽的監督學習

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作者: Russell Stewart、Stefano Drmon

來自:斯坦福大學計算機科學系

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摘要

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在許多機器學習應用中,帶標簽的數據數量稀少,要獲得更多的標簽造價昂貴。我們引入了一種新的神經網絡監督學習方法,不是直接給出輸入-輸出對的直接示例,而是指定在輸出空間上能夠成立的約束。這些約束來源于先前的特定領域知識(domain knowledge),如已知物理定律。我們展示了這種方法在真實世界和模擬計算機視覺任務上的有效性。使用這種方法,我們在沒有任何帶標簽的訓練樣本的情況下,成功訓練了一個卷積神經網絡來檢測和跟蹤對象。

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| 最佳學生論文 |

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Option-Critic結構

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作者:Pierre-Luc Bacon、Jean Harb、Doina Precup

來自McGill大學計算機科學系推理和學習實驗室

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摘要

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時間抽象(temporal abstraction)是增強學習中對學習和規劃進行擴展(scaling up)的關鍵。雖然我們對在時間上延伸(temporally extended)的動作進行規劃有很好的理解,但從數據中自動創建這樣的抽象仍然十分具有挑戰性。我們在 options 框架中處理這個問題[Sutton,Precup&Singh,1999; Precup,2000]。我們為 option 得出了策略梯度定理,并提出了一個新的 option-critic 結構,該結構能夠在與 policy over option 串聯的情況下,同時學會選擇期權的內部策略和終止條件,并且不需要提供任何額外的獎勵或子目標。在離散和連續環境中的實驗結果顯示了該框架的靈活和高效。

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其他10項大獎

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1. 資深會員獎

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AAAI 資深會員獎授予長期參與 AAAI 并有所成績的會員。2017年新晉資深會員如下:

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  • Alessandro Cimatti (Fondazione Bruno Kessler, Italy)?

  • Xuelong Li (中國科學院)?

  • Nathan Sturtevant (University of Denver, USA)

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2. 經典論文獎

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2017年的經典論文獎授予了1999年第十六屆AAAI 最有影響力的論文,來自無人車領域的元老級人物、優達學城(Udacity)創始人?Sebastian Thrun?的署名論文《Monte Carlo Localization: Efficient Position Estimation for Mobile Robots》獲獎。

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其他作者包括?Dieter Fox, Wolfram Burgard, Frank Dellaert。

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獲獎理由:開創了粒子濾波(particle filtering)的應用,為機器人定位提供有效和可擴展的方法。

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經典論文榮譽提名論文:

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《Combining Collaborative Filtering with Personal Agents for Better Recommendations》

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作者:Nathaniel Good, J. Ben Schafer, Joseph A. Konstan, Al Borchers, Badrul Sarwar, Jon Herlocker, John Riedl?

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Dieter Fox 將于美西時間2月6日11:30領取“經典論文獎”并發表演講。

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3. 2017 杰出服務獎

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AAAI -17杰出服務獎頒發給每一年對 AI 社區做出超凡服務的個人。2017年獲獎者是馬里蘭大學的 James A. Hendler,以獎勵他通過持續服務于 AAAI 、其它專業社區以及對政府倡議人工智能研究的重要性而對人工智能領域做出的特殊貢獻。

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4. 2017AAAI/EAAI 優秀教育者獎

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AAAI/EAAI 優秀教育者獎授予對 AI 教育做出重大貢獻、讓 AI 社區持續受益的個人或者團體。2017年的AAAI/EAAI 優秀教育者獎頒發給?Sebatian Thrun,獎勵他在高質量、廣泛使用并可負擔的線上課程所做的探索工作,并且他對自動駕駛汽車和導航做出了令人興奮的展示。

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5. Robert S. Engelmore 紀念獎?

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該獎項和講座成立于2003年,以表彰Robert S. Engelmore 博士對AAAI,AI Magazine 和AI應用社群的卓越服務,以及他對應用AI的貢獻。2017年獎將頒發給 David Aha(美國海軍研究實驗室),獎勵其在自動化系統、機器學習和基于案例推理方面的開拓性研究貢獻和高影響的應用,以及對 AAAI 的廣泛貢獻,包括通過 AAAI 博士聯盟和視頻比賽教育更廣泛的AI社區 。

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6. 2017 Feigenbaum 獎

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AAAI Feigenbaum獎旨在表彰并鼓勵使用計算機科學實驗方法做出的優秀的人工智能研究進展。2017年的獎項將授予 Stanford大學/ Google的 Yoav Shoham,他對人工智能基礎研究有很高的影響力,包括知識表示,多代理系統和計算游戲理論,并將基礎研究轉化為具有影響力和創新的商業產品。

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7. AI 雜志榮譽獎

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AAAI AI 雜志獎授予榮譽退休主編?David B. Leake 。

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8. IAAI-17 應用開發獎

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兩篇論文獲此殊榮:

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《在線人才招聘中的大規模職業技巧規范化》(Large-Scale Occupational Skills Normalization for Online Recruitment)

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作者:Faizan Javed, Phuong Hoang, Thomas Mahoney, Matt McNair?

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《相位:一個用于加速高通量材料發現的AI平臺》(Phase-Mapper: An AI Platform to Accelerate High Throughput Materials Discovery)?

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作者(未注明均為康奈爾大學):Yexiang Xue, Junwen Bai(上海交通大學), Ronan Le Bras, Brendan Rappazzo, Richard Bernstein, Johan Bjorck, Liane Longpre, Santosh K. Suram(加州理工), Robert B. van Dover, John Gregoire(加州理工), Carla P. Gomes?

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摘要

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高通量材料發現涉及對許多不同但在結構上相關的材料的快速合成、衡量和表征(characterization)。材料發現中的關鍵問題相位圖識別問題(phase map identification problem),涉及從材料的組成和結構表征數據確定晶相圖。我們提出了相位圖識別器(Phase-Mapper)解決相位圖識別問題。Phase-Mapper是一個全新的AI平臺,允許人類與AI算法的數據和產品交互,還能納入人類的反饋對解決方案予以約束或初始化。Phase-Mapper結合了任何頻譜去混合算法,包括我們在本文中提出的新型解析器(slover)、基于卷積非負矩陣分解算法。AgileFD可以結合約束來正確反映材料的物理性質和人類的反饋。我們在一個涉及20個合成系統的大規模實驗中,比較了解析器的三個變體(與以前提出的方法相比較),證明使用 AgileFD 增加物理約束的有效性。Phase-Mapper也已被材料科學家用于解決各種各樣的相圖,包括在文中作為說明性示例給出的、此前未沒解析出的Nb-Mn-V氧化物系統。

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9. AAAI-17 Blue Sky Idea Awards

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AAAI 與Computing Research Association Computing Community Consortium (CCC)聯合頒發三個藍天獎,給予啟發了研究社群追求新方向,如新難題、新應用領域或者新方法論的論文。如下:

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  • 《The AI Rebellion: Changing the Narrative》

    David W. Aha, Alexandra Coman?

  • 《Moral Decision Making Frameworks for Artificial Intelligence》

    Vincent Conitzer, Walter Sinnott-Armstrong, Jana Schaich Borg, Yuan Deng, Max Kramer?

  • 《Getting More Out of the Exposed Structure in Constraint Programming Models of Combinatorial Problems》?

    Gilles Pesant

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10. AAAI 2017年優秀委員會成員

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優秀高級程序委員獎,如下:

  • Thomas Eiter (Vienna University of Technology, Austria)?

  • Jussi Rintanen (Aalto University, Finland)?

  • Sven Koenig (University of Southern California, USA)?

    優秀程序委員獎,如下:

    • Luis Ortiz (University of Michigan-Dearborn, USA)?

    • Aris Filos-Ratsikas (University of Oxford, UK)?

    • Ingo Pill (Graz University of Technology, Austria)?

    • Miquel Ramírez (University of Melbourne, Australia)?

    • Christer B?ckstr?m (Link?ping University, Sweden)?

    • Richard Valenzano (University of Toronto, Canada)

    冯仰妍破处门