作為當(dāng)前炙手可熱的研究領(lǐng)域，人工智能的發(fā)展可以用“日新月異”來形容。與此相對應(yīng)的是，盡管目前已經(jīng)有著諸多人工智能相關(guān)的學(xué)術(shù)會議，但這些學(xué)術(shù)會議或許過于大而全和不能很好體現(xiàn)出這一領(lǐng)域的最新研究發(fā)展趨勢，因而一些細(xì)分領(lǐng)域的學(xué)者們開始“自立門戶”，當(dāng)中的代表如國際表征學(xué)習(xí)會議（International Conference on Learning Representations，ICLR），盡管才剛剛舉辦5年，已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級會議（參見雷鋒網(wǎng)此前文章：《才辦了五年的 ICLR，為何被譽(yù)為“深度學(xué)習(xí)的頂級會議”？》）而在11月13日到15日期間，在山景城舉辦的CoRL會議，和ICLR一樣，有望成為機(jī)器人與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的下一個頂級會議。

機(jī)器人與人工智能社區(qū)的融合恰逢其時

CoRL的全程為Conference on Robot Learning（機(jī)器人學(xué)習(xí)大會），顧名思義，這是一個以機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)為主題的學(xué)術(shù)會議，而雷鋒網(wǎng)也注意到，近期的頂級機(jī)器人大會如IROS上，機(jī)器人與人工智能兩個社區(qū)正在打破之前互不往來的格局，不僅越來越多機(jī)器人領(lǐng)域的學(xué)者在將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到自己的研究中，一些人工智能領(lǐng)域的知名學(xué)者如李飛飛團(tuán)隊也開始涉足機(jī)器人領(lǐng)域的研究，兩個社區(qū)之間的交流越來越密切，CoRL的誕生可謂是正逢其時。

在CoRL官網(wǎng)，組委會這樣描述舉辦CoRL的緣由：

CoRL是一個新的以機(jī)器人學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)為主題的年度國際會議。 第一次會議將于2017年11月13日至15日在加利福尼亞州山景城舉行，旨在匯聚約250名從事機(jī)器人學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最優(yōu)秀的研究者參會。

機(jī)器人技術(shù)，自主感知和控制領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場機(jī)器學(xué)習(xí)革命，現(xiàn)在正是時候提供一個將機(jī)器學(xué)習(xí)的基本進(jìn)展與機(jī)器人應(yīng)用和理論的實(shí)證研究相結(jié)合的場所。 我們誠邀各位優(yōu)秀學(xué)者將自己的研究論文提交給CoLR 2017大會，接受的論文將通過JMLR Workshop會和會議論文集進(jìn)行發(fā)表，并將在大會上以海報或口頭報告形式展示。 我們的目標(biāo)是使CoRL成為機(jī)器人（機(jī)器）學(xué)習(xí)研究的首選大會。

大會的組織者包括來自UC Berkrley、Google、Microsoft、CMU、MIT、ETH、Deepmind等知名院校和知名企業(yè)的研究者和從業(yè)者，同時CoRL大會的舉辦還得到了機(jī)器人國際機(jī)構(gòu)“三巨頭”之一的國際機(jī)器人研究基金會（IFRR）和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最好的期刊之一JMLR（Journal of Machine Learning Research）的支持，有了學(xué)術(shù)大牛和知名機(jī)構(gòu)的背書，這也使得該會議的門票在上線不久即告售罄。

CoRL VS ICLR

不僅如此，雷鋒網(wǎng)還發(fā)現(xiàn)，CoRL與當(dāng)前正火的ICLR有著諸多類似之處：

1）都是以人工智能傳統(tǒng)領(lǐng)域中新突破口為主題的會議

無論ICLR還是CoRL，所研究的均為人工智能領(lǐng)域中的細(xì)分創(chuàng)新點(diǎn)：ICLR的主題是表征學(xué)習(xí)，表征學(xué)習(xí)對于機(jī)器學(xué)習(xí)以及包括視覺、語音、音頻及 NLP 領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用，但在已有的幾大頂會中，IJCAI和AAAI大而全、CVPR、ICCV專注計算機(jī)視覺、NIPS和ICML兩個會關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)，但前者偏向計算神經(jīng)科學(xué)、后者標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格，對學(xué)術(shù)功底要求較高，這也是ICLR所說的“目前還缺乏一個場所，能夠讓學(xué)者們交流分享該領(lǐng)域所關(guān)心的話題”的原因；而在機(jī)器人領(lǐng)域幾大頂會中，ICRA偏向自動化應(yīng)用，IROS注重前沿研究，但涉及范圍廣泛，RSS偏重于機(jī)器人技術(shù)、算法和系統(tǒng)，對于處于機(jī)器人與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域的研究者來說，也需要一個全新的會議來展示和交流自己的研究成果。

2）相似的會議議程安排，均關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)

會議議程來看，ICLR和CoRL基本相似，3天的議程，會前會后不安排Tutorial和Workshop，6個Keynote Speaker平均安排在三天的上下午，每個Keynote后2-3個Oral論文宣講進(jìn)入Coffee time，連論文宣講的時間都是一模一樣的20分鐘；

再看名字，如果剔除沒有實(shí)際意義的“International”和“Conference”，剩下的分別就是“Learning Represenation”和“Robot Learning”，Learning占了很重要的地位，而兩個會的參會者也會相互“串場”，如CoRL的大會主席之一的Sergey Levine就在ICLR 2016上做過Keynote，而CoRL也邀請了ICLR主席之一的Yann Lecun來做機(jī)器學(xué)習(xí)的演講，這種相互交流和借鑒或許也正是兩個會在形式上如此相近的原因吧。

3）均有重磅發(fā)起人加持

ICLR背后的發(fā)起人是“深度學(xué)習(xí)黑手黨”，深度學(xué)習(xí)三巨頭中的Lecun和Bengio常任大會主席；而CoRL大會主席由UC Berkeley知名機(jī)器人學(xué)者Ken Goldberg、UC Berkeley學(xué)術(shù)新星Sergey Levine、Google首席科學(xué)家、Google Brain團(tuán)隊Director Vincent Vanhoucke擔(dān)任，均是能引領(lǐng)最新前沿研究的重磅人物；

除了以上相似之處，相比起5年前的ICLR，CoRL的起點(diǎn)更高，原計劃250人的會議迅速爆滿，最終有350人注冊參會，還有不少在Waitlist中的希望參會者；而ICLR起步之時可能由于規(guī)模較小，是和AISTATS 2013（第 16 屆國際人工智能及統(tǒng)計會議）一同合辦的，從第一屆邀請的嘉賓來看，CoRL也比ICLR更勝一籌。

如果讀者想了解CoRL的更多信息，可以訪問大會官網(wǎng)（http://www.robot-learning.org/home）進(jìn)行進(jìn)一步了解。

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