雷锋网按:2017年8月22至25日,全球人工智能大会在墨尔本举行。主办方邀请了来自全球各地的杰出青年学者在大会开幕前主持和主讲了一些Workshop和Tutorial。其中,部分学者还被邀请到大会的Early Career演讲环节。Early Career演讲的主要内容是各位青年学者自身的研究总结,以及他们所在研究领域最新、最富创意的进展。今年的Early Career环节,全球共有15名青年学者受邀演讲,其中,华裔学者就有4名。知情人士向雷锋网介绍,这个环节的演讲嘉宾都是AI领域最杰出的青年科学家。

受邀演讲的4名华人科学家是(排名不分先后):安波、唐平中、夏立荣、何京芮。

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安波,新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院南洋助理教授,于2011年在美国麻省大学Amherst分校获计算机科学博士学位。主要研究领域包括人工智能、多智能体系统、博弈论及优化。有七十余篇论文发表在人工智能领域的国际顶级会议AAMAS、IJCAI、AAAI、ICAPS、KDD以及著名学术期刊JAAMAS、AIJ、IEEE Transactions。曾获IFAAMAS杰出博士论文奖及INFORMS Daniel H. Wagner杰出运筹学应用奖等荣誉。

此次安波的演讲主题为《安全和可持续发展中的博弈论分析》。安波介绍了博弈论在安全领域和可持续发展的研究进展。雷锋网(公众号:雷锋网)记者发现,其主要贡献是研究出了解决大规模博弈问题的算法、学习对抗行为,以及在现实世界中应用这些研究。这些研究包括动态效益的博弈、图及网络安全博弈、不确定信息安全博弈、有外部性特征的安全博弈等。

    解决这些问题的第一个挑战就是求解大规模博弈问题,因为博弈方策略空间都呈指数增长。

    第二个主要挑战是提高算法的鲁棒性(主要原因在于各种不确定性的存在)。

    此外,安波还介绍了博弈论在可持续发展中研究,提出了解决随着城市发展政府需要解决的一些决策及规划问题,如通过最优定价来优化出租车系统的效率和公共资源的配置。安波觉得博弈论在优化和分析任何有人参与的交互行为都可以应用,因为人的决策(如交通工具及线路选择)通常是自私的。

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    唐平中,清华大学交叉信息研究院青年千人助理教授,博士生导师,计算经济学研究室主任。在加入清华大学之前,他在美国卡耐基梅隆大学计算机系从事了两年的博士后研究员工作。他的研究方向是人工智能及多智能体系统,专注于互联网背景下计算机科学与经济学的交互,包括机制设计,市场设计,拍卖和博弈,并将其理论应用于电子商务,互联网广告等相关的领域。他在该领域著名会议及期刊发表论文四十余篇。他也是此次中国大陆唯一一个受邀到Early Carreer环节进行演讲的入选者。

    唐平中的演讲主题是"机制设计在大规模环境中的应用",通过三个案例分析,介绍了在大规模范围内的资源分配和定价问题、AI和经济学的联系等。第一个案例为“用水权市场设计(甘肃省为例)”,在激励水权交易的同时提高效率。第二第三个例子都是高频机制设计,第二个例子为在“网络经济中的动态的买家印象分配(以淘宝为例)“,介绍了淘宝的防刷单和排名机制,通过分配用户的印象和卖家的定价来给卖家进行排名。第三个例子为"拍卖中的动态预留定价"(以百度为例),通过使用MCTS算法(Monte-Carlo Tree Search algorithm)提高广告的收益。第二第三个例子都属于强化学习的机制设计。

    夏立荣,美国伦思勒理工大学计算机学院助理教授。夏立荣2011年博士毕业于杜克大学。随后便进入和哈佛大学的计算和社会研究中心。他获得过美国国家科学基金会的NSF Career奖,也是2015年IEEE智能系统评出的十位AI人物之一。他的研究兴趣为人工智能、机器学习、多智能体、不确定条件下的决策分析、算法设计、社会选择理论、博弈论等。夏立荣在著名会议和期刊上发表论文七十多篇。全球15位杰出青年科学家在IJCAI上分享学术成果,其中有哪四位华人学者?| IJCAI 2017 全球15位杰出青年科学家在IJCAI上分享学术成果,其中有哪四位华人学者?| IJCAI 2017 AI资讯 第3张

    夏立荣的演讲主题是“通过AI改善群体决策”,通过招聘选人的例子引入群体决策,并从“人际合作”和“了解人类(human-aware)”两个方面介绍了自己改善群体决策的研究。在“合作”方面主讲了沟通、理解、以及一些支持群体决策的方法。向听众介绍了在沟通和理解人类选择倾向上,AI和机器学习是如何起到帮助作用的,以及如何通过社会选择理论方法,支持群体决策。在“了解人类”方面,则主讲了防护策略性和公平性。其中,防护策略性可以通过高计算复杂度达成,而公平性则可以通过社会选择理论来衡量。理论之外,夏立荣还介绍了改善群体决策的实践例子:OPRA.io系统。

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    何京芮,美国亚利桑那州立大学计算信息和决策系统工程学院的助理教授,从卡内基梅隆大学博士毕业后加入了IBM Watson研究中心,2014年加入亚利桑那州大学并组建统计学习实验室。她的研究方向主要是稀有类分析、异构机器学习、主动学习和半监督学习,以及社交媒体分析、医疗、制造业的应用。迄今为止,她在著名会议和期刊上发表论文六十多篇。

    何京芮的演讲主题是“从数据异构中学习:算法和应用”。演讲首先向听众介绍了数据异构的应用场景和类型,接着介绍了异构学习,即多视角下的稀有类检测、双级模型、稀有类短时模式检测、多视角和多例子学习等用于检测异常用户的研究。演讲还介绍了其在医疗行业中使用的基于超图的模型、阶层式多潜在空间等研究。此外,何京芮还介绍了其研究在交通预测、制造业、文件分类、交通等方面的一些应用。

    雷锋网AI科技评论发现,在IJCAI会场上,不论是学生或是教授,华人比例都非常高,他们在人工智能领域获得了不凡的成就并乐于分享自己的研究,为人工智能贡献自己出了一份不可小觑的力量。在祝贺他们的同时也期待他们未来的学术进展。

    以上四位学者的最新研究都可通过他们的个人主页找到,更多资讯敬请关注雷锋网AI科技评论。