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本文作者: 宗仁 | 2017-08-28 14:49 | 專題:IJCAI 2017 |
文章由雷鋒網(wǎng)-AI科技評論宗仁,賈偉聯(lián)合編輯。
雷鋒網(wǎng)-AI科技評論按:張成奇教授現(xiàn)任悉尼科技大學(UTS)杰出教授,數(shù)據(jù)科學學院院長,昆士蘭大學(UQ)榮譽教授,新南威爾士大學(UNSW)兼職教授, 澳大利亞人工智能理事會理事長。他從事人工智能相關研究長達35年,并發(fā)表近300篇的學術論文,他于1992年6月在 “國際人工智能雜志(Artificial Intelligence Journal)”發(fā)表了大陸華人的第一篇論文。根據(jù)2017年8月份Google Scholar統(tǒng)計,文章被引用總數(shù)超過萬次,H-Index為42。在過去10年內,張教授應邀在近20個國際學術會議上做特邀報告, 同時在他杰出的學術生涯中培養(yǎng)了30多位博士,獲得過12項澳大利亞基金委員會(ARC)項目,資金超過550萬澳元, 張成奇教授于2011年榮獲新南威爾士州工程、信息與通訊技術類杰出貢獻獎和UTS杰出研究領導獎。 他曾擔任ICDM和KDD等五個國際會議的大會主席,程序委員會主席和組織委員會主席等職務,并于2012年至2014年但任ARC專家委員會委員。目前擔任國際人工智能大會(IJCAI)2017年當?shù)亟M織委員會主席。并被IJCAI理事會于2017年8月特聘為IJCAI Sponsorship Officer. 自2014年6月起,任IEEE計算機學會智能信息技術委員會(TCII)主席。
八月,在涼爽的墨爾本,IJCAI-2017(2017國際人工智能聯(lián)合大會)正如火如荼地召開。近日,AI科技評論記者采訪了本屆IJCAI 2017 當?shù)亟M織委員會主席張成奇教授,他為我們詳細介紹了本屆大會的細節(jié)。
下面為根據(jù)雷鋒網(wǎng)-AI科技評論采訪做不改變原意的編輯內容。
在這次會議之前,我曾擔任過ICDM2010和KDD2015的主席,所以辦IJCAI2017并不太難。我們這次光贊助商就拉到了42個。
在會務方面, 由我總負責。Toby Walsh和Michael Georgeff 都很有經(jīng)驗(Toby Walsh曾任IJCAI2011的程序委員會主席)。宋正在墨爾本第一線,負責所有的流程安排,做了非常多的工作。我們四人組成了一個夢之隊(Dream Team)。
拉贊助是即難又不難。首先,你得有口碑,有口碑了贊助商才能信得過你;另外就是你要能給贊助商帶來利益,有利益了贊助商才會贊助你。就這次IJCAI會議,贊助商他們來這里能同時滿足三個需求,一個是廣告效應,一個是招聘人才,另外一個是我們之前沒有預料到的,就是媒體宣傳。另外一個重要的原因是“我和誰站在一起”。所以提高贊助商的檔次很重要。 我們的贊助商里面,有中國的小i機器人、騰訊、阿里、 京東、美圖 、滴滴、百度和螞蟻金服。 另外你在42個贊助商Logos里面應該也會注意到有17個大學贊助商。我認為這個記錄會保持多年?;谖覀兊倪@些努力,今年我們創(chuàng)造了一系列的記錄。我們贊助費首次超過70萬美元(近500多萬人民幣),這在計算機相關的學術會議中是非常高的了。其次,在過去二十年中,這次參會人數(shù)也是最多的,注冊人數(shù)達到了2087人,而去年只有1670人,之前更少。另外,今年中國參會人數(shù)也創(chuàng)了記錄,有475名注冊來自中國。
確實,這個會議的項目非常多,除了主會,(特約報告,論文宣讀), 還有tutorial,workshop,co-located conference,Industry Day、AI Lounge、AI Festival等等額外的活動。
對于學界的人士,一般主要就是參加主會以及tutorial、workshop這些。此外也可以參加像AI Lounge這樣的活動,AI Lounge從21日到25日每天下午五點半到七點,會請一些學界大咖就某一個話題大家邊吃邊聊,這個活動是對公眾免費開放的。這個我們和墨爾本的電臺合作,會對這個活動進行直播。
AI Festival是我們和政府的合作,這是對公眾免費開放的一個活動。星期四小i機器人、貴陽市政府和墨爾本市政府會有個三方合作閉門會議,他們會討論智慧城市的問題。
另外對于工業(yè)界的也有幾個推薦的重點。首先是Job Match招聘場,這個在星期四6:30-8:00的學生晚宴上進行。另外一個就是Industry Day,我們這些大贊助商和一些初創(chuàng)公司都有發(fā)言。
機器學習肯定還是占主導地位的。人工智能為什么能突然火起來呢?我認為主要有三個原因,第一是大數(shù)據(jù);第二,云計算提高了并行計算的能力;第三,深度學習算法使這些得以發(fā)揮作用。有了這三個,人工智能在應用領域的正確率才超過了人們的期望值,開始由實驗室走向實用。其它的領域也非常值得關注,但是機器學習是主導。
另外根據(jù)今年的論文關鍵詞熱度排名來檢索也是種方式。(附今年論文關鍵詞排序圖)
本屆IJCAI共有2087人注冊。主 要就是老師、博士生、工業(yè)界、政府人員以及媒體。具體的數(shù)字需要等大會結束之后才能統(tǒng)計到。但根據(jù)目前的情況,初步估計,老師大概有1000多人,占一半多;學生有658人,占到1/3; 工業(yè)界以及其它人員有200多人,大概占10%。
在澳洲做研究非常大的優(yōu)點就是非常的靜,一件事可以專心地做幾年。國內做人工智能研究的優(yōu)點是國家重視,場景好,投資比較集中、研究人員和博士生比較多,公司參與度強。
另外一個不同就是評價體系。就我們學校來說,我們對人的評價更強調每個人各有擅長,合理利用每個人的長處 。比如,2008年我們學校支持了我一個研究中心,量子計算與智能系統(tǒng)。這個中心我們用了9年時間,就把學校計算機科學領域從全球500名之外帶到第48名。
我最近的研究主要是做數(shù)據(jù)挖掘,除了做理論研究外,和工業(yè)合作還是比較多的,其中包括社會保障、證券市場、租賃公司、衛(wèi)生部,還包括網(wǎng)上欺凌等都有合作應用,這些主要是和澳洲的合作。對于國內,和大學合作比較多。大學方面,我們悉尼科技大學和上海交大,清華,中科院,北理工,華科大都建立了聯(lián)合研究中心。去年,我們和南科大合作,計劃聯(lián)合培養(yǎng)30個博士生,我們采取雙導師制,在全世界范圍招生。企業(yè)方面,我們正在和一些企業(yè)洽談合作研究。
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