来源：IJCAI
编辑：Priscilla 好困
【新智元导读】近日，IJCAI 2021在线上开幕，IJCAI史上首位华人程序主席南大周志华教授分析本届大会论文接收情况：中国投稿量最多，最热门的前四个领域论文接收率占56%，此外还总结了通过率最高的标题关键词Top10。
第30届国际人工智能联席会议（IJCAI-21）8月19-26日线上开幕！
在本届IJCAI2021程序委员会中，有9位内地学者担任委员会成员，分别来自北京大学、清华大学、南京大学、东南大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学以及字节跳动AI Lab等国内外知名大学及人工智能研究机构。其中，欧洲科学院外籍院士、南京大学计算机科学与技术系系主任、人工智能学院院长周志华教授担任程序主席。这也是IJCAI历史上首次由华人担任程序主席一职。在23日的线上开幕式中，大会官方公布了本届大会投稿、接收论文的关键数据信息以及杰出论文、AIJ突出论文奖、AIJ经典论文奖等多个奖项。本届IJCAI共收到摘要投稿5534份，全文投稿4204份，其中有144份因违反IJCAI-21提交政策被拒。进入摘要审查阶段的4060份提交材料中，有3063 份进入了全文审查阶段。在各个投稿领域中，较为热门的分别是机器学习、计算机视觉、数据挖掘和自然语言处理。这四个领域共投稿2746份，其中大会接收326份，约占总接收率56%。论文不仅要有详实的内容，还要有令人「眼前一亮」的标题，才能在众多论文中增加脱颖而出的机会。针对这587份收录的论文，大会特地统计了论文标题的关键词，分别列出了论文被接收和被拒的Top 10关键词。被接收论文关键词前几位分别是：随机（stochastic）、博弈（game）、示例（instance）、增强（augmentation）、蒸馏（distillation）等。被拒论文标题关键词中，卷积（convolutional）、训练（training）、特征（feature）、深度（deep）、对抗（adversarial）位列前五。此外，程序主席周志华教授还介绍了今年投稿数量前三名的国家，分别是：中国（2219份）、美国（580份）和澳大利亚（118份）。论文接收数量前三名分别是：中国（268份）、美国（97份）和德国（33份）。论文接收率前三名的国家分别是：奥地利（42.1%）、瑞士（39.1%）和德国（32.0%）。大会分析了论文的投稿时间，数据显示，至少在截稿日期前两周提交或者在DDL前3小时提交的的论文，接受率会更高。至于那些在DDL上疯狂试探的论文，极大可能会被拒。分析完本届大会的论文接收情况，是时候给大家介绍一下本届大会的获奖论文了。
早前，大会已经颁发了IJCAI 2021杰出论文奖，3篇论文获奖，1篇论文获得荣誉提名。1. Learning Generalized Unsolvability Heuristics for Classical Planninghttps://www.ijcai.org/proceedings/2021/0574.pdf2. On the Relation Between Approximation Fixpoint Theory and Justification Theoryhttps://www.ijcai.org/proceedings/2021/0272.pdf3. Keep Your Distance: Land Division With Separationhttps://www.ijcai.org/proceedings/2021/0024.pdf而昨日，大会又公布了两大奖项，分别是AIJ杰出论文奖（AIJ Prominent Paper Award 2021）和AIJ经典论文奖（Classic AIJ Paper Award）。AIJ的全称为「Artificial Intelligence Journal」，即《人工智能期刊》，创办于1970年，是人工智能研究领域的顶级学术期刊，具有公认的权威性与知名性。AIJ奖与别的奖项不同，只有经过时间沉淀的论文才有资格争夺该奖项。该奖表彰的论文必须是在AI期刊上发表超过7年时间，且具有特殊意义和影响的杰出论文。本届首篇获得AIJ杰出论文奖的论文题为「Algorithm runtime prediction: Methods & evaluation」。https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370213001082利用机器学习技术建立一个算法运行时间的模型，作为特定问题实例特征的函数，可以预测一个算法在以前未见过的输入上需要多长时间。这种模型在算法分析、基于组合的算法选择和参数化算法的自动配置方面有重要的应用。本文提出了对现有模型的扩展和改进，新的模型系列，以及对作为模型输入的算法参数更全面的处理。作者还研究了用于预测算法运行时间既有的和新提出的功能，其中涉及到布尔可满足性问题（SAT）、旅行商问题（TSP）和混合整数规划问题（MIP）。实验考虑了广泛涵盖SAT、MIP和TSP的11种算法和35种实例分布，其中简单结构的是随机生成的，而复杂结构的则是来自真实的工业应用。结果证明了新提出的模型在对新问题实例、参数化空间中的新算法以及两者同时进行的情况下，生成了比之前的方法更好的运行时间预测。二作Lin Xu本科就读于南京大学，于英属哥伦比亚大学获得计算机博士学位，曾获2010年IJCAI/JAIR的最佳论文奖。Xu博士的研究方向是使用机器学习技术来解决众所周知的困难计算问题。他证明了前沿算法的性能以及实际解决方案可以根据廉价的可计算特征进行准确预测。并且还进一步提出三种自动算法，使解决NP-hard问题的方法达到SOTA。第二篇获奖论文题为「Efficient crowdsourcing of unknown experts using bounded multi-armed bandits」。https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370214000538考虑到众包问题的不确定性和相关约束，并实现整体效用的最大化，作者引入了一个新的多臂老虎机（MAB）模型，即有界MAB。此外，作者还提出了一种有效解决该问题的算法，称为有边界的ε-first，它分两个阶段进行：探索和利用。在探索过程中，它首先使用其总预算B的εB来学习工人的质量特征的估计。然后，在开发过程中，它利用剩余的估计值来最大化总效用。由此可以推导出其性能遗憾的上限（即算法与最佳效用之间的预期差异），这意味着随着预算B的增加，遗憾趋向于0。（遗憾理论 Regret Theory）除了在理论方面的进展，作者还将算法应用于来自oDesk的真实世界数据，一个著名的专家众包网站。利用来自真实项目的数据，包括历史项目预算、专家成本和质量评级，结果表明作者提出的算法比现有的方法提升了300%，同时在完全知情的情况下实现了假设的最优。该奖项表彰的论文同样是发表在AI期刊上，但对发表的时间要求更高：至少要在15年前发表。获奖论文：《Planning and acting in partially observable stochastic domains》https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S000437029800023X作者将运筹学的技术用于解决在部分可观察的随机域中选择最优行动的问题。首先介绍了马尔科夫决策过程（mdps）和部分可观察的MDPs（pomdps）的理论。然后概述了一种离线解决pomdps的新算法，并展示了在某些情况下，如何从POMDP的解决方案中提取有限内存控制器。最后讨论了本文提出的方法与先前方法的关系，其中包括寻找pomdps的精确解的复杂性，以及寻找近似解的一些可能性。另外，在上个月IJCAI 2021开幕前，大会就已颁发卓越研究奖、计算机与思想奖和约翰麦卡锡奖三大奖项。卓越研究奖（Award for Research Excellence）授予在整个职业生涯中持续开展高质量的研究项目并取得多项实质性成果的科学家。过去获得这一荣誉的人是人工智能领域中最杰出的科学家。2021年卓越研究奖得主是有「强化学习之父」之称的阿尔伯塔大学计算科学系教授Richard Sutton，以表彰他在强化学习方面的贡献。计算机与思想奖（Computers and Thought Award）颁发给人工智能领域杰出的年轻科学家。2021年IJCAI计算机与思想奖的得主是卡内基梅隆大学计算机学院软件研究所的助理教授方飞。方飞教授因其在将机器学习与博弈论相结合以及利用这些新技术解决社会挑战方面的贡献而受到表彰，如更有效地部署安全资源，增强环境可持续性等。约翰-麦卡锡奖（John McCarthy Award）以人工智能领域创始人之一约翰·麦卡锡命名，旨在表彰在人工智能领域建立了卓越研究记录的知名中年研究人员，通常在获得博士学位后的15至25年内。获奖者需对其所在领域的研究议程做出重大贡献，并拥有一流的有影响力的研究成果。2021年约翰·麦卡锡奖得主是安吉尔·乔丹大学计算机科学教授Tuomas Sandholm，他在多代理系统、计算经济学、优化和博弈及其在现实世界中的应用做出了重大研究贡献。参考资料：
https://twitter.com/IJCAIconf
https://ijcai-21.org/
