最佳论文悄然出炉，AAAI 2020 除了“云会议”放视频，还能怎么玩？

作者 | 丛末、蒋宝尚

编辑 | 贾伟

人工智能顶级学术会议 AAAI 2020 （第 34 届 AAAI）已在美国纽约开幕，会议从 2 月 7 日到 2 月 12 日持续6天。

本次的AAAI大会投稿量创下了8800多份的纪录。其中7737篇被审查，接受1591篇论文，录取率为20.6%。相比2019年，今年AAAI录取率同比上升27%，投稿量同比增长13.6%。

在正会之前，AAAI 组委会悄然提前在官方手册中公布了AAAI 2020 的获奖情况，其中：

• 法国学者 Ulrich Junker 教授获得经典论文奖；
• 华盛顿大学艾伦人工智能研究所的Keisuke Sakaguchi等人获得最佳论文奖；
• 最佳论文提名奖由Riken AIP、奥克兰大学的Vidal Alcazar等人获得；
• 最佳学生论文奖的获得者是分别来自南洋理工大学、清华大学、中国香港大学的Xiaohui Bei等人；
• 最佳学生论文提名奖由马萨诸塞大学阿默斯特分校、Adobe Research的Yash Chandak等人获得。

此外还有三篇蓝天创新奖，AI科技评论在下面为大家一一介绍。

（关注「AI科技评论」微信公众号，后台回复「AAAI2020最佳论文」下载最佳论文合集。）

一、经典论文奖

2020年AAAI经典论文奖被授予发表在2004年第十九届 AAAI （在美国加州圣何塞举行）上的被认为最具影响力的论文，如下：

论文：QUICKXPLAIN: Preferred Explanations and Relaxations for Over-Constrained Problems

获奖理由：针对过约束问题开发了一个可用于形式化和有效计算的有影响力的方法，是用户用来解释故障的首选方法。

摘要：过约束问题包括造成故障的指数级冲突问题和修复一致性的指数级松弛问题。然而，交互应用程序的用户希望获得故障解释和松弛能够涵盖最重要的约束。

为了满足这一需求，作者基于用户在约束之间的偏好，定义了偏好的解释和松弛，并且通过使用适用于任意CP、SAT或DL解算器的泛化方法来计算解释和松弛。作者通过分而治之的策略极大地对基本方法进行了加速，因而为例如在很多配置应用中使用的基础工业约束编程工具的解释能力，提供了技术基础。

二、最佳论文奖

AAAI-20的最佳论文奖由程序委员会共同主席 Vincent Conitzer 和沙飞 (Fei Sha）共同颁发。今年共有 4 篇论文入选此重磅奖项，最终分别有 1 篇论文获得最佳论文及提名、最佳学生论文及提名。

1、最佳论文奖

论文：WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale

论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.10641

The Winograd Schema Challenge (WSC) 是一个人类常识推理的基准，其本身包含由273个专家设计的问题，这些问题无法用选择偏好或者单词关联的统计模型解决。最近的一些神经语言模型方面的工作已经在WSC以及相关的基准测试中达到了90%的准确率。但是这些模型是否稳健？是否高估了机器常识的真实能力？

为了研究此类问题，作者引入了WinoGrande测试集，一个包含44000个问题的大规模数据集。受最初的WSC设计的启发，为了提高数据集的效率，进行了调整。数据集调整的关键步骤包括：1.精心设计的众包问题；2.使用AFLITE 算法减少系统偏差，该算法可以将自然语言转化为机器可以处理的向量。

WinoGrande上最好的方法达到59.4-79.1%的准确率，比人类的94.0%低15-35%，当然，这也取决于允许的训练数据量。此外，作者也在WSC(90.1%)、DPR(93.1%)、COPA(90.6%)、KnowRef(85.6%)和Wingender(97.1%)这五个相关基准上进行了新的测试。

测试结果表明：1、WinoGrande作为迁移学习资源是有效的；2、我们高估了基准测试中机器常识的真实能力。

2、最佳学生论文奖

论文：Fair Division of Mixed Divisible and Indivisible Goods

论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.07048v1

摘要：本论文中，作者研究了在资源同时包含可分割商品和不可分割商品时的公平分配问题。经验的公平性概念如无嫉妒性（Envy-Freeness，EF）和最多有一种商品无嫉妒性（Envy-Freeness Up to One Good，EF1），无法直接应用到这种混合性的商品场景中。

在本论文中，作者提出了一种新的公平性概念：针对混合商品的无嫉妒性（Envy-Freeness for Mixed Goods ，EFM），能够直接将EF和EF1 泛化到混合商品场景中。同时，作者还证明了对于任意数量的代理，都存在EFM 分配。

同时，作者还提出了一种有效的算法，可在可分割商品上采用分段线性估值计算两个代理甚至 n个代理的 EFM 分配。最终，他们放宽了无嫉妒性需求，而是要求混合商品具有ǫ-无嫉妒性（ǫ-EFM），并且还提出了能够在一定数量的代理、一定数量的不可分割商品以及和1 /ǫ下的时间多项式中找到ǫ-EFM分配的算法。

3、最佳论文奖提名

论文：A Unifying View on Individual Bounds and Heuristic Inaccuracies in Bidirectional Search

作者：Vidal Alcazar, Pat Riddle, Mike Barley

摘要：目前论文未公开

4、最佳学生论文奖提名

论文：Lifelong Learning with a Changing Action Set

链接：https://arxiv.org/abs/1906.01770

在现实世界的许多顺序决策问题中，可用操作（决策）的数量会随时间变化。尽管在终生学习的相关工作中已经对一些问题进行了很好的研究，例如：灾难性遗忘，变化的转换动态，变化的奖励函数等问题，但操作集大小变化的问题仍未得到解决。在本文中，我们开发了一种新算法，该算法可以自动适应操作集随时间变化。为了解决这个开放的问题，我们将其分为两个可以迭代解决的步骤：在操作空间中推断底层的未知结构；优化使用该结构的策略。最后，我们论证了这种方法在基于现实世界的大规模终身学习问题上的效率。

摘要：在现实世界中，存在许多序列决策问题，决策的数量随着时间的变化而变化。灾难性遗忘、变化的转换动态、变化的奖励函数等问题已经在终身学习的相关工作中得到了很好的研究。但操作集大小变化的问题仍未得到解决。

在这篇论文中，作者提出了一种自适应算法，即算法可以自动适应操作集随时间的变化。为了解决这个开放性问题，作者将其分为两个迭代问题：

1、在操作空间中推理底层的未知结构；

2、优化利用此结构。

最后，作者对这种方法在基于现实世界的大规模终身学习问题上的效率进行了量化研究。

三、其他奖项

1、蓝天创意奖

除了最佳论文奖之外，AAAI 2020 还颁发了蓝天创意奖（AAAI-20 Blue Sky Idea Awards），

一共三篇。

第一篇论文：Back to the Future for Dialogue Research

作者：Philip r. Cohen

所属机构：蒙纳士大学

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.01144.pdf

第二篇论文：AI for Explaining Decisions in Multi-Agent Environments

作者：Sarit Kraus,1 Amos Azaria,2 Jelena Fiosina,3 Maike Greve,4 Noam Hazon,2 Lutz Kolbe,4 Tim-Benjamin Lembcke,4 Jorg P. M ¨ uller, ¨ 3 Soren Schleibaum, ¨ 3 Mark Vollrath5

所属机构：巴依兰大学、艾瑞尔大学（以色列），克劳斯塔尔工业大学、哥廷根大学、布伦瑞克工业大学（德国）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.04404.pdf

第三篇论文：Unveiling Hidden Intentions

作者：Gerardo Ocampo Diaz, Vincent Ng

2、杰出教育家奖

AAAI/EAAI杰出教育家奖旨在表彰为人工智能教育做出重大贡献、为人工智能社区实现长期利益的个人或团体。

2020年的杰出教育家奖颁给了美国西蒙斯大学的Marie desJardins，表彰她人工智能教育方面的工作，她促进了人工智能教学进步，增加多样性和改进K-12 CS教师准备，并领导和影响了人工智能社区。

3、罗伯特·S·恩格尔莫尔纪念奖

罗伯特·S·恩格尔莫尔(Robert S. Engelmore)纪念奖设立于2003年，为了纪念罗伯特·S·恩格尔博士为AI以及AAAI做出的杰出贡献。

本年度的罗伯特·S·恩格尔莫尔纪念奖颁给了美国罗切斯特大学Henry Kautz教授，以表彰他在知识表示、数据分析和社会媒体公益数据挖掘领域的杰出研究贡献。

4、杰出服务奖

Henry Kautz教授不仅获得了纪念奖，同时还被授予了杰出服务奖。

AAAI 杰出服务奖颁发给每一年对 AI 社区做出突出服务的个人。组委会给予Henry Kautz教授的获奖理由是：为推进人工智能的发展持续为社区提供服务以及作为研究者、导师和美国国家科学基金会的主任推动了该领域的发展，为人工智能领域做出了突出贡献。

四、中国学者不去，1/5参会者缺席

比较遗憾的是，中国学者因为疫情原因，不少中国地区的作者无法出席。据微微众银行首席人工智能官杨强教授在推特上介绍，五分之一参会者将缺席AAAI 2020。本来，杨强教授要在AAAI 2020上介绍他的一篇论文，但鉴于疫情四散的紧张状况，他决定放弃去美国。

国内一些著名的AI大厂此次中标多篇，因为疫情的原因也无法出席。例如被AAAI 2020接收了28篇论文的百度也不得不放弃赴会。

为了应对中国学者无法出席的情况，AAAI 2020 组委会提出了“云开会”的方案：

1、建议论文作者尽可能来会场进行报告；

2、如果实在无法成行，可让能到现场的同事替讲；

3、如果实在找不到替讲的同事，也可以录制一段视频（oral 或 poster），并邮件发给领域主席；

4、如果是 20 分钟的 full oral，那么届时领域主席会发起一个电话视频，进行远程报告；

5、如果参加evening poster环节，可以让到现场的同事带过去；如果找不到人，AAAI也提供代为打印和张贴的服务，不过要收取96美元的服务费。

这样的安排对于大多数不能飞往美国的学者来说，无疑是一大利好！同时，或许这也将开创AAAI 历史上的一个先河：近1/3的报告都是录播，许多Session也是空空荡荡，全程视频播放走起~

五、录制视频只是在会议上放一遍吗？

参加学术会议的一个重要目的便是将自己的研究进行展示，从而与志同道合者进行交流。然而本届会议，对于来自中国的学者来讲，所能做的将只是录制一个视频/制作一张poster，然后交给 Session chair进行播放，难以获得更进一步的交流。

或许，可以将自己的录制的视频放到个人主页、Youtube或各种视频网站上，但这样对绝大多数的老师、同学来讲，很难获得感兴趣者的广泛关注。

针对这种情况，AI 科技评论计划将免费为各位老师和同学提供这样一个分享与交流的平台，将所收集的AAAI-20论文解读内容进行整合，以让参会所录制视频以及制作的poster发挥出更多的作用。

事实上，自 AAAI-20 论文录取结果出来之后，AI 科技评论便一直在致力于为各位老师同学提供分享和交流的服务。至今参与或执行过三场大型 AAAI-20 论文分享会议直播活动：

同时，AI科技评论也持续发表了大量论文解读文章（详细可参见下面文章列表），以及视频解读（时长约15-20分钟）：

为了更好地分享和交流相应的内容，AI 科技评论将在此基础上进行再次升级，除了对论文解读文章、视频oral、直播等专区进行升级外，我们还增添 Poster 展示和交流专区。

除了网站平台的承载之外，雷锋网公众号、AI科技评论公众号都将就内容进行全方位的宣传、推广，内容将直接面向40万+用户。另外，还将通过100+社群进行推广。

因此我们热烈欢迎各高校、企业的老师和同学进行投稿，AI科技评论将免费为你们在AAAI-20中录制的视频及制作的poster提供宣传、展示和交流的服务。

说明

1、AAAI 2020论文分享（录播视频、poster）内容为纯粹的学术交流，不应包含商业性质PR内容（AI科技评论有权拒绝接收PR类分享内容）；

2、所有AAAI 2020论文分享视频内容版权归原作者所有，可随时要求撤回公开信息。