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2019年5月6日- 9日,第七届人工智能顶级会议ICLR(The International Conference on Learning Representations),在美国路易斯安那州新奥尔良市(New Orleans, Louisiana)举行,逾4000人参加了此次会议。儿子和他的同事以及Google的其他研究人员,携带一批高质量的研究论文参加了这次盛会。根据论文的评选结果,此次会议共接收到1578篇投稿,相较去年的981篇有了60%的增加,其录用结果如下:1.5% 录用为oral 论文(24篇),30.2% 录用为poster 论文(476篇),58% 论文被拒(918篇),10% 撤回(160篇)。幸运的是儿子和同事投递的研究论文这次被选用为Poster Presentation。

ICLR 是人工智能里深度学习(Deep Learning)领域非常有名的会议,每年举办一次。2013 年由位列深度学习三大巨头之二的Yoshua Bengio 和Yann LeCun ,牵头主持举办了第一届ICLR 大会。

Yoshua Bengio 是加拿大蒙特利尔大学的教授、深度学习三巨头之一,他领导的蒙特利尔大学人工智能实验室(MILA)进行了AI 技术的学术研究,而MILA 则是世界上最大的人工智能研究中心之一,与谷歌也有着密切的合作。

同为深度学习三巨头之一的Yann LeCun现任Facebook人工智能研究院(FAIR)院长、纽约大学教授。作为卷积神经网络之父,他为深度学习的发展和创新作出了重要贡献。

虽然ICLR举办的时间不长,但它在短短的七年间迅速成为了深度学习领域无人不知的顶级会议,除了两位创始人自带的名人光环外,其日趋庞大的参会规模、热烈的论文提交情况、宽广的论文主题分布以及别具一格的评审制度(Open Review ),也被学术研究者们广泛认可,被认为是“深度学习的顶级会议”,在深度学习火热的今天,ICLR 俨然成为了人工智能领域不可错过的盛会之一。

每年的这个盛会,吸引了许多世界各地的的年轻学者前来参加,尤其是高校的博士生和科技公司的青年研究人员。为鼓励这些资历尚浅的论文作者亲自参与会议学习和交流,减轻他们的经济压力,ICLR设立了一些奖励基金供他们申请,比如ICLR Travel Award。另外,不少公司也会给其参会的员工提供一定数额的补助。但以上这些都需要与会者主动申请才有可能获得,经过努力,儿子申请到了ICLR和Google的奖金和补助。当然,如果你是不差钱的名教授和大公司的负责人,也就没必要去跟年轻人争了。

虽然ICLR2019年的投稿量比去年多了许多,但只有Top~31%的论文才被接收为poster和oral paper。总的来说,2019年的论文得分中位数大约为5.2分,平均得分是5.15。由于ICLR采用Open Review的形式来进行论文评审,也就是说所有提交的论文都会公开姓名等信息,并且接受所有同行的评价及提问(open peer review),任何学者都可或匿名或实名地评价论文。而在公开评审结束后,论文作者也能够对论文进行调整和修改。

儿子他们撰写的那篇研究论文,收到了三条评审意见(review),刚开始评审者给的评分高低差别比较大,有一条给了比较高的评分,另两条则在平均线上摇摆。为此儿子和同事们作了充分的专门准备,针对每一条评审意见,都给出了详尽而有力的论文阐述和说明,为同行评审者释疑解惑,终于扭转了评审的最终结果,所得的平均分也超过了作为poster paper的严格标准,真可谓是一分耕耘一分收获。

众所周知,深度学习推动了今天的大多数人工智能应用。我依然记得两年前,Google研发的机器人AlphaGo对垒中国围棋高手并大获全胜的那件事,让我首次对人工智能的强大极为赞叹和感慨。近几年来人们对人工智能的兴趣有增无减,人工智能已逐渐走入了普通人家的生活。就如经常使用手机的我,对Siri这个虚拟个人助理一点都不感到陌生,因为我经常对它说出天气预报等指令,而Siri 则会对应地帮我找到有关的信息。如今随着人脸识别、语言处理/机器翻译、车辆自动化驾驶等技术的日趋成熟和完善,我坚信人工智能领域的研究和应用很快就会遍地开花。

来源: 手机评站

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