2018年4月1日星期日

顶会ICML特别开设“怼日”Workshop,意见不同您尽管来

安妮 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI

有真理的地方就有争论,在学术圈如此,在学术顶会上更是如此~

前有NIPS获奖者登台开炮称机器学习是炼金术,怀念质疑各种想法不严谨的"学术警察";后有马库斯NIPS研讨会上强硬质疑哈萨比斯,认为AlphaZero依赖了某些先验知识……

可能是为了防止大会被破坏,也是为了守护大会的和平,今年,AI界的顶会ICML 2018专有人开设了一个Workshop,为各大门派的代言人开设发声通道,特设"怼日"。

大家有话好好说,意见不同您尽管来。

辩论话题

ICML 2018将在今年7月10日至15日在斯德哥尔摩举办,目前论文、Workshop和Tutorial的提交均已截止,处于志愿者开放申请阶段。

在这场Machine Learning: The Great Debates (ML-GD)的单日辩论Workshop中,研究人员可以进行无手稿讨论,探讨领域内技术的现状、瓶颈及对社会的影响。

目前,组织人员在征集2-5页的研究论文或短片,无论是支持还是否定,只要是关于下面这些话题的都可以提交上来——

  • "目前,深度学习的方法具有一定的固有局限性,将限制机器智能的提高和其对社会的影响力。"
  • "如果不能显著改变核心研究方法,机器学习领域无法有效应对公平和可解释这两大问题。"
  • "随着时间的推移,模拟学习、一眼学习(one-shot learning)和元学习将减少对数据的依赖,得到更好的结果。"
  • "对消费者隐私的不同态度将极大程度上影响AI在不同国家的发展。"
  • "通过神经架构搜索、分布式训练和领域随机化等技术,大规模AI研究的计算需求不断增加,这意味着AI研究将分为低计算和高计算领域。"

目前辩论开放报名中,参会者可以提交相关论文,截止日期为4月23号。

论文提交地址:

https://ift.tt/2InZxSH

One More Thing

至于学术圈其他有趣辩论,量子位之前还发过这些:

深度学习究竟怎么入门?两位Google大神掀起剑气之争这十大挑战,摆在DL面前:马库斯长文质疑深度学习OpenAI发文怒怼:对抗样本怎么不会对检测产生干扰了?

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