IJCAI會議完美收官！GCT人才庫IJCAI[2019]上線！

中國澳門，國際人工智慧聯合會議（International Joint Conference on Artificial Intelligence，簡稱“IJCAI”）近日落下帷幕，完美收官。

在為期7天的會議裡，各項賽事、會議和講座都在緊鑼密鼓的進行著，因為是IJCAI的50週年，此次會議也充滿著喜悅和慶祝的氛圍。今天，小編帶您來回顧一下本次大會都發生了哪些大事和令人印象深刻故事。

IJCAI 今年重磅推出的 5 大 Panel （圓桌會）：

“AI 的多樣性：今天和明天”——主席：馬里蘭大學巴爾的摩分校教授 Marie des Jardins

“IJCAI 50 週年：AI 走向反轉還是重構？”——主席：史丹佛研究院研究員 Ray Perrault

“中國的 AI——主席：微眾銀行首席人工智慧官、香港科技大學教授、IJCAI 2019 理事長主席楊強

“AI 與使用者隱私”——主席：微眾銀行首席人工智慧官、香港科技大學教授、IJCAI 2019 理事長主席楊強

“評審高標準的 AI 會議“——主席：西班牙人工智慧研究院院長 Carles Sierra

對於本次 Panel，三位主席也各自表達了自己的期待：

楊強：“期待今年的 Panel 能引發各位嘉賓發表不同的觀點，讓大家聽到不同的聲音，並帶動現場聽眾問出好的問題。”

Marie des Jardins：“我希望 Panel 能夠提高 AI 領域的研究者對於 AI 的多樣性這一重要問題的認知，為那些致力於為 AI 多樣性做貢獻的研究者給予支援，並激勵一些”盟友“能夠真正走出去採取能夠做到的實際行動，共同推動 AI 社群變得更多樣化和更具包容性。”

Ray Perrault：“在 IJCAI 會議的議程中，Panel 是唯一一個真正實現了互動性的議程，這種互動性既包括嘉賓間的，也包括嘉賓與聽眾間的。我希望在嘉賓間以及嘉賓與聽眾間都能實現非常棒的互動。”

今年的圓桌會可謂是“巨星雲集”，作為本次會議的理事長主席，楊強進行了兩場精彩的講座。

簡介：楊強是香港大學電腦科學與工程系主任和大學教授。他是華為諾亞方舟實驗室的創始負責人，專門研究大資料，資料探勘和人工智慧。他是2015年國際人工智慧會議（IJCAI-2015）的程式主席，2010年KDD大會程式主席，還是ACM的主席。他是IEEE大資料交易（IEEE TBD）的創始主編，ACM TIST期刊（ACM智慧系統與技術交易）的創始主編。他是人工智慧促進協會（AAAI），美國科學促進會（AAAS），國際模式識別協會（IAPR）和電氣和電子工程師協會（IEEE）的研究員。主要研究領域：資料探勘，人工智慧，機器學習。

楊強學術遷移路線中國進行人工智慧的研究已有40年的歷史。40年間，中國的人工智慧在世界舞臺上的地位從冰山一角到達了舉世矚目的水平。今年恰逢中國人工智慧的 40 週年，又遇到IJCAI的50週年，楊強主席帶我們共同回顧中國人工智慧的發展歷程，並展望未來。

在“中國的 AI”Panel 上，楊強主席特地邀請了中國人工智慧的領軍人物張鈸院士、高文院士、周志華教授，中國香港的人工智慧代表人物馮雁、張潼教授以及新一代人工智慧的代表人物戴文淵，共同分享了中國人工智慧的故事。

網際網路的快速發展在便利人民生活的同時也帶來了諸多麻煩，資訊保安便是其中之一。近年來各大網際網路公司不斷被爆出有使用者資訊被洩露的問題，使用者隱私越來越受到各界的關注和重視，各國都出臺了相應的的法律法規來應對隱私洩露問題。人工智慧領域也需要對此作出相應的解決措施，但目前AI領域的研究對資訊保安並不是很重視，我們有必要從安全的角度去探討和研究新一代的機器學習演算法框架，保障AI的健康發展。同時，探討法律如何和技術更好的互動，讓技術的發展和法規的建立同步也是當下 AI發展亟需解決的重點問題。“AI 與使用者隱私”的講座對未來AI領域資訊保安的建設問題有著很好的指導作用。

8月14 日下午，南京大學周志華教授進行了題為“Deep Learning：Why deep and is it only doable for neural networks？”的演講。本次演講周教授從自己的角度去闡釋了深度學習神經網路為什麼會獲得成功，並對其他的深度模型的可行性進行了探討。

如果問你什麼是深度學習？相信有不少人會說深度學習不就是深度神經網路嗎？那麼，深度學習等於深度神經網路嗎？首先我們先來說一下什麼是深度學習？深度學習的概念源於人工神經網路的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現資料的分散式特徵表示。通過多層處理，逐漸將初始的“低層”特徵表示轉化為“高層”特徵表示後，用“簡單模型”即可完成複雜的分類等學習任務。研究深度學習的動機在於建立模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋資料，例如影像，聲音和文字等。

那麼什麼是深度神經網路，它和以前的神經網路的區別是什麼？簡單來說，就是我們用的層數會很深，網路有很多個隱層。在2012年深度學習、卷積神經網路剛剛開始受到大家重視的時候，那時候用了8層的神經網路，到了2015年是用了152層，到了2016年是1207層。而現在，超過千層的網路比比皆是。

IJCAI 作為AI領域的首個國際性的學術會議，一直以來都被該領域的研究者們視為發表論文和參加會議的重要殿堂。本屆大會共收到 4752篇有效提交論文，最終收錄論文850篇，接收率為17.9%。從下圖中可以看出，機器學習方向的論文在提交和錄取中均排名第一，而計算機視覺和機器學習應用分列投稿榜二、三位，這也能看出，機器學習仍是如今AI領域的香餑餑。

8月14日，IJCAI理事會決定，評選張成奇教授為2024年IJCAI大會主席。這也是繼楊強和周志華之後第三位進入IJCAI理事會華人。張成奇教授也將成為首位華人IJCAI大會主席。

簡介：張成奇教授是澳大利亞悉尼科技大學量子計算與智慧系統研究中心主任，是澳大利亞人工智慧理事會主席，澳大利亞計算機學會資深會員，IEEE高階會員，擔任IEEE TKDE等國際期刊的副主編或特邀編輯。他在人工智慧、資料探勘及應用等領域取得了大量被國際公認的一流研究成果，出版專著6部，主編或參與編寫著作有16部，在AI、IEEE Trans、ACM Trans等各類重要國際期刊和會議上發表論文200餘篇。

其實，早在2006年，張成奇就已經擔任澳大利亞人工智慧理事會理事長，在2011年的時候為墨爾本取得了IJCAI主辦權。從2017年，張成奇開始擔任IJCAI贊助官，在這兩年裡，IJCAI贊助費屢創新高。因此，本次當選IJCAI 2024大會主席也表達了IJCAI理事會對張教授的信任和支援。

張成奇學術遷移路線本次會議除了有精彩的講座和之外，還有許多精彩的活動。比如技術展示區邀請了眾多科技公司，例如阿里、百度、聯想等，他們大都展示近年來自己公司的研發成果。華為的鴻蒙系統、華為雲、諾亞方舟實驗室，聯想的？Enterprise AI Portal 框架，百度的paddlepaddle、視覺搜尋等都吸引了大量觀眾。

本屆會議的13項獎項已經全部公佈，我們也已經進行了詳細的講解，感興趣的朋友可以通過下面的連結進行閱讀觀看。

傳送門：IJCAI進行時，頂尖學術報告、最佳論文解讀！

IJCAI華人庫[2019]：https://gct.aminer.cn/eb/gallery/detail/eb/5d47d0a9530c70996704d54d