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| 本文作者： 奕欣 | 2018-02-05 00:28 | 專題：AAAI 2018 |
雷鋒網 AI 科技評論按：第 32 屆 AAAI 大會（AAAI 2018）日前在美國新奧爾良拉開帷幕，并于當地時間 2 月 2 日至 7 日為人工智能研究者們帶來一場精彩的學術盛宴。
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新奧爾良當地時間 2 月 4 日上午，AAAI 2018 大會正式拉開帷幕，并公布了一系列 AAAI 2018 的相關數據。
AAAI 2017 的注冊參會人數達到 1692 人，收到投遞論文 2571 篇，兩者都創下了歷史新高；AAAI 2017 最終收錄的論文總數為 639 篇，平均錄取率為 24.9%。
而在 AAAI 2018，論文投遞數和錄用數呈現了一個新的高峰：注冊人數達到 2296 人次，相較去年提升了 34%；而收到的投遞論文為 3808 篇，提升了 47%；今年的錄用論文數共有 938 篇。
值得一提的是，來自中國的論文投遞數在 2017 年為 785 篇，僅以微弱優勢超越美國，但在今年實現了 58％的驚人提升，以 1242 篇論文當仁不讓地成為 AAAI 2018 的「學術論文第一產地」；同期，來自美國的論文投遞數也從去年的 776 篇提升到 934 篇。
但從錄用論文的數量來說，中美兩國仍然不相上下，均有 260 余篇論文被收錄，可見來自中國的投稿數雖然有了大幅提升，但在質量上仍然有進步的空間。
在 AAAI 2017 的投稿論文中，機器學習（投稿 910 篇，收錄 215 篇）、NLP（投稿 373 篇，收錄 77 篇），應用（投稿 268 篇，收錄 61 篇）這三大領域是 AAAI 最受關注和歡迎的投稿領域；此外，檢索／規劃、視覺、知識表征和博弈論等領域的投稿論文也不在少數。
今年，機器學習方法占據投遞論文數量和錄用數量的寶座（投稿 1184 篇，收錄 261 篇）；而值得一提的是，AAAI 2018 在視覺領域（Vision）的投稿數和論文錄用數實現了質的飛躍，以 257% 的投稿增長和 285% 的錄用增長比重排在第二名。NLP 及機器學習、AI 和網絡、機器學習應用等相關研究領域緊隨其后。
AAAI 2017 在博弈論領域的論文錄取率最高，達到 0.38，而 NLP 領域的錄取率相對較低，只有 0.21；而今年看來，「計算持續性與 AI」、「搜索及約束滿足」、「不確定性推理」等領域的錄用率相對較高，達到 0.37 以上；而去年錄用率較低的 NLP 領域，錄用率則有了相對的提升。
此外，大會還給出了「拒絕」和「錄用」的預測詞，大家快看看自己有沒有「躺槍」吧。
接下來進行的是頒獎環節。
獲獎者包括：
Secure and Automated Enterprise Revenue Forecasting（安全及自動化的企業收入預測），由來自微軟的 Jocelyn Barker, Amita Gajewar, Konstantin Golyaev, Gagan Bansal, Matt Conners 等研究者完成。
Sketch Worksheets in STEM Classrooms: Two Deployment（STEM 教室中的 sketch 工作表：兩種部署），由美國西北大學及威斯康星大學麥迪遜分校的研究者 Kenneth D. Forbus, Bridget Garnier, Basil Tikoff, Wayne Marko, Madeline Usher, MatthewMcLure 設計。
An Automated Employee Timetabling System for Small Businesses（面向小型企業的自動員工時間表系統），作者包括魁斯特大學的 RichardHoshino, Aaron Slobodin，William Bernoudy
Horizontal Scaling with a Framework for Providing AI Solutions within a Game Company（在游戲公司內部提供 AI 解決方案的橫向擴展），由美國藝電的 JohnF. Kolen, Mohsen Sardari, Marwan Mattar, Nick Peterson, Meng Wu 提交。
Hi, How Can I Help You? Automating Enterprise IT Support Help Desks （你好，我能為你做些什么？自動化企業 IT 協助平臺）作者為來自 IBM 的團隊：SenthilMani, Neelamadhav Gantayat, Rahul Aralikatte, Monika Gupta, Sampath Dechu , Anush Sankaran, Shreya Khare, Barry Mitchell, Hemamalini Subramanian, Hema Venkatarangan
Sentient Ascend: AI-Based Massively Multivariate Conversion Rate Optimization （感知提升：基于 AI 的大規模多元轉換率優化）作者為 Sentient Technologies 和得克薩斯大學奧斯汀分校的 Risto Miikkulainen, Neil Iscoe, Aaron Shagrin, Ryan Rapp, Sam Nazari, PatrickMcGrath, Cory Schoolland, Elyas Achkar, Myles Brundage, Jeremy Miller, Jonathan Epstein, Gurmeet Lamba
SmartHS: An AI Platformfor Improving Government Service Provision（SmartHS: 改進政府服務的AI平臺）作者包括山東大學、山大地緯、Nanyang Tech、不列顛哥倫比亞大學和香港大學的多位成員：Yongqing Zheng, Han Yu, Lizhen Cui, Chunyan Miao, Cyril Leung, Qiang Yang
CMU 機器人研究所的 Stephen F. Smith 教授獲得該獎項，以肯定他在約束規劃和調度技術所做的相關研究及應用，以及他為 AI 社群所提供的服務。
Stephen F. Smith 教授的研究領域主要集中于下一代技術的理論和實踐，用于規劃、調度和協調。他率先開發和使用基于約束的搜索和優化模型來解決計劃和調度問題，并在幾個復雜的應用領域成功地使用了基于 AI 的規劃和調度系統。他已經發表了超過 270 篇關于這些和相關主題的論文。他是 AAAI 的前執行理事，也是 AAAI Fellow。
隨后，介紹了兩位特邀講者，一位是 Boris Barbenko；另一位是 Zoubin Ghahramani。
接下來是 AAAI 新 Fellow 的公布儀式。今年的 AAAI 新當選 Fellow 全部被北美地區（美國、加拿大）的學者包攬，共 8 位，名單如下：
Nancy Amato
Nancy M. Amato 是德州農工大學計算機科學與工程學院的杰出教授，也是工程學院工程榮譽項目的高級主管。她的主要研究領域是運動規劃和機器人、計算生物學和幾何，并行和分布式計算。她曾獲得 NSF 終身成就獎，也是 AAAS、ACM 和 IEEE Fellow。
Regina Barzilay
Regina Barzilay 是 MIT 電子工程和計算機科學系的 Delta Electronics 教授，也是 CSAIL 的成員。她的研究興趣是自然語言處理，以及深度學習在化學和腫瘤學的應用。她曾獲得 NSF Career Award、MIT TR35 等獎項，并且在 NAACL 和 ACL 分別獲得過最佳論文獎。
Marie desJardins
馬里蘭大學工程與信息副院長，計算機科學與電子工程系教授。主要研究領域為人工智能與計算機科學教育。目前專注于研究多智能體系統的規劃與學習，并帶領一個名為 MAPLE（Multi-Agent Planning and LEarning）的研究小組。
Kevin Leyton-Brown
Kevin Leyton-Brown 為不列顛哥倫比亞大學的計算機科學教授，他的研究領域包括計算機科學與微觀經濟學的交叉，解決了經濟環境中的計算問題和多主體系統的激勵問題。他還將機器學習應用于人工智能的各種問題，特別是自動設計和分析算法來解決計算問題。他的相關研究工作超過了 10000 次引用，h－index 為 39.
Dinesh Manocha
Dinesh Manocha 為美國計算機協會院士、北卡羅來納大學教堂山分校，AAAS、IEEE 和 ACM Fellow。他的研究興趣包括幾何和實體建模、交互式計算機圖形學和機器人技術。他在計算機圖形學、幾何和實體建模、機器人技術、符號和數值計算、虛擬現實、分子建模和計算幾何學等方面發表了超過 320 篇論文。
Joelle Pineau
Joelle Pineau Pineau 麥吉爾大學計算機科學副教授，也聯合領導「Reasoning and Learning Lab」，她也是 Facebook 在蒙特利爾 AI 實驗室的負責人。她是對話系統和強化學習的專家。
Amit Sheth
Amit Sheth 是美國俄亥俄州萊特州立大學的計算機科學家，他同時還是俄亥俄州的杰出學者，、IEEE Fellow 和 Kno.e.sis 研究中心的主管。更早前，他還曾擔任佐治亞大學大規模分布式信息系統實驗室的主任。
他的研究領域包括語義互操作性與語義網絡，信息集成、語義及知識信息提取、NLP、主義與社會數據等。他在學術研究中的 H－index 為 95，位于指數最高的 100 名計算機科學家之列。
Gaurav Sukhatme
Gaurav S. Sukhatme 是南加州大學 (USC) 計算機科學教授，他的研究方向是多機器人系統和傳感器/執行器網絡。他是 IEEE Fellow，也曾獲得過 NSF Career Award 和 Okawa 基金會研究獎。他曾分別擔任 ICRA 2008 和 IROS 2011 的程序委員會主席。
相比去年，AAAI 2017 的新晉 Fellow 共有 7 位，分別是 Ronen I. Brafman，Eduard H. Hovy, Tommi S. Jaakkola, Maurizio Lenzerini, Dale Schurmans, Munidar P. Singh. 此外，來自香港科技大學的林方真教授作為唯一華人當選。
這一獎項的設立旨在表彰 AAAI 作出長期重要貢獻的學者，今年共有 6 名學者當選，包括兩位中東學者與四位美國學者，他們分別是：
Ariel Felner (以色列本·古里安大學)
Martin Michalowski (美國明尼蘇達大學)
Ashish Sabharwal (美國艾倫人工智能研究所)
Ram Sriram (美國國家標準技術研究所)
Matthew Taylor (美國華盛頓州立大學)
Ingmar Weber (卡塔爾計算研究所)
AAAI 2017 在去年表彰了三位資深會員，其中，中國科學院西安光學精密機械研究所副所長、研究員李學龍成為唯一上榜華人。
每年的杰出服務獎授予一位對 AI 社群作出突出貢獻和服務的個人。今年，這一獎項頒給了 Peter Friedland，他曾在 NASA 建立 AI 研究部門、在美國空軍科學研究局部署人工智能相關計劃，以及在計算分子生物學取得了相關成就。
Todd Neller 榮獲今年 AAAI 和 EAAI 聯合授予的杰出教育獎，以表彰他在人工智能教育領域所作出的重要貢獻。
Todd W. Neller 是蓋茨堡學院的計算機科學教授。1993 年，他在康奈爾大學獲得了計算機科學學士學位。2000 年，他在斯坦福大學獲得了博士學位，并在斯坦福大學獲得了斯坦福大學利伯曼獎學金，并且因他在教研領域的優異表現獲得喬治·E·福賽斯獎。作為一個游戲愛好者，Neller 近年來一直在嘗試克服游戲 AI 的挑戰，創造新的推理算法，并分析最優的風險攻擊和防御策略。
值得一提的是，去年的這一獎項頒給了「谷歌無人車之父」、Udacity 創始人 Sebastian Thrun。
計算機研究協會計算社區聯盟（CCC）與 AAAI 合作頒發的這一獎項，旨在肯定研究者充沛的想象。
第一名：Engineering Pro-Sociality with Autonomous Agents（自動化智能體的親社會性工程）
作者：Ana Paiva, Fernando Santos and Francisco Santos
第二名：Learning Fast and Slow: Levels of Learning in General Autonomous Intelligent Agents（學得快、學得慢：通用自動智能體的學習水平）
作者：John Laird and Shiwali Mohan
第三名：Imagination Machines: A New Challenge for Artificial Intelligence（想象力機器：AI 面臨的新挑戰）
作者：Sridhar Mahadevan
歷時半小時的 AAAI 2018 大會開幕式，向我們展示了新一年大會令人欣喜的變化，也表彰了眾多為 AAAI 做出重要貢獻的學者。正會于今天正式拉開帷幕，AI 科技評論也將持續報道精彩內容。
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