学界 | 交互式线上科学期刊Distill上线,Ian Goodfellow表示“学ML就找它”

如今,机器学习的发展正如火如荼,每天都有众多最新研究论文在线上发表。论文不仅承担了分享研究成果的责任,同时,也表达了科学家们对事物的不同理解。

AI科技评论了解到,为了更好地让机器学习领域的科学家们分享研究成果,探讨最新进展, OpenAI,、DeepMind和 YC Research等多个机构机构于昨日联合发布了一个交互式科学期刊网站Distill,该网站主要有发表期刊学报、为优秀著作发放 Distill prize奖金以及提供交互性论文写作工具这三个功能。

Distill有何特色?

  • 采用先进的网络技术

Distill使用了先进的网络技术。人们可以利用Distill,创建交互式图表和用户界面,直观地展现研究思路。

一个解释神经图灵机的交互图,Olah & Carter, 2016

在过去几年里,已经有多个研究工作用此方法呈现,使得论文表现力大大提升,呈现方法例如:

  • 可探索的解释说明(Explorable Explanations):

http://explorableexplanations.com/;

  • 浏览器中的深度学习 ConvNetJS: http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/;
  • 机器学习可视化介绍: http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/;
  • 借助媒体进行再思考的方法: http://worrydream.com/MediaForThinkingTheUnthinkable/;

等等。

用于 t-SNE 降维的 interactive playground 动图,帮助读者直观理解技术及其应用

  • 提供专业的发布场所

机器学习领域有大量的会议和期刊杂志,但却没有一个能统一出版研究人员成果的地方。这一方面是由于人们之前对这一问题缺少关注,一方面是因为传统出版方式无法呈现出交互式、可视化的论文。

有了Distill,许多重要研究成果就能以更好地方式呈现,而它们的作者也将能进入学术支持体系。

  • 为优质成果提供奖金

DeepMind为Distill年度奖的特约赞助商, 该奖励旨在表彰机器学习领域表达最佳、呈现的概念最具创新力的研究成果,以帮助研究人员提高创新思维和多元化思维。

而且,DeepMind的研究人员Shakir Mohame也将担任指导委员会的成员。

组织构成

作为一个独立组织,Distill的成员主要有:

  • 编辑: Shan Carter 和ChrisOlah(谷歌大脑)
  • 指导委员会成员: Yoshua Bengio (蒙特利尔大学) Mike Bostock (d3创建人) Amanda Cox (纽约时报) Ian Goodfellow (谷歌大脑) Andrej Karpathy (OpenAI) Shakir Mohamed (DeepMind) Michael Nielsen (Y Combinator研究院) Fernanda Viegas (谷歌大脑)

学界反应热烈

AI科技评论了解到,该平台一经发布,研究者们纷纷在推特上表示,Distill对于发展机器学习大有裨益。

以下是几位大牛的推文,读者可以感受一下学界圈对Distill的一般评价。

  • Ian Goodfellow在推特上称:“想学机器学习吗?来关注distillpub。”
  • 前不久,李飞飞在谷歌云计算大会上讲到AI民主化战略(详细报道可见AI科技评论报道《从李飞飞的AI民主化四大战略,看谷歌云服务如何提升全民“参与感”》);她在推特上表示,Distill也是实现一个“AI民主化的好办法”。
  • 斯坦福大学兼职教授Reza zadeh在推特上说道,看到机器学习在谷歌发布的Distill上能有这么清楚地解释,真的很开心。
  • 谷歌AI研究员François Chollet在推文中称,能够解释和利用现代用户界面,真是很赞的创举。
  • 人类遗传学和认知功能实验室研究员Guillaume Dumas 在推文中表示,用Distill展示论文非常简洁。

Distill如此受大牛们的青睐,不知arXiv等传统论文网站是否也会借鉴这一思路,创造出更多表达力更强、互动性更高的论文展示方式?

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-03-21

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