机器学习顶会NIPS考虑要改个名字,原因竟是……

2018 年 4 月 20 日 德先生

文来源:AI科技评论

机器学习顶会NIPS要改名?今天不是4月1日吧?


NIPS(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)是人工智能&机器学习领域历史十分悠久的学术会议了,从1987年创立,以固定每年一次的频率一直开到了2018年。NIPS是领域内公认的顶级会议;在中国计算机学会的国际学术会议排名中,NIPS为人工智能领域的A类会议。NIPS 2017共收到了3240篇论文投稿,约8000人注册参会。


按理说,已经坐拥盛名的NIPS会议怎么会改名字呢,但NIPS官方推特已经表示他们真的在考虑这个可能性。


NIPS:NIPS执行委员会目前正在讨论NIPS会议更名的可能性。5月底时我们将向整个NIPS社区征集新名字的提议以及建议。在此之前请保持耐心。


导火索


这件事起源于约翰霍金斯大学122名教授、博士后、博士生今年3月30日发出的一封要求NIPS改名的联名信。他们在信中指出,首先NIPS 2017中出现了一些性骚扰行为,这一定程度上体现了领域内的风气问题。其次,NIPS会议名称是双关语,对参加机器学习会议的女性不友好(在英文中可以看作nipples的简写);实际上不仅有人在NIPS 2017正式开幕前组织了非正式的预会议TITS 2017,名称非常冒犯,在会议中也有人穿着印有「My NIPS are NP-hard」字样的T恤,这都让领域内的许多女性研究员感到不舒服。


在性骚扰事件后,NIPS委员会任命了多样化和包容性主席(Diversity and Inclusion chair),开始制订行为准则,约束不受欢迎的行为。但联名信中依然指出,正因为会议名称如此久远、重大,与其它措施的落实一道改变会议名称,才更能表明NIPS委员会在改善领域内的行为、增加包容性等事项上的决心。


联名信发出当时就引起了讨论。一部分研究者同时也看到甚至亲身经历了NIPS 2017中的性骚扰事件,Medium和卫报都有文章报道此事,所以他们坚定支持并呼吁更多人关注此事,也希望NIPS以改名的方式表明态度。不过也有相当的人表示从来没有意识到过NIPS会议名称有任何问题,直到看到联名信才哑然失笑。


不得不说,NIPS在英文中是nipples缩写的这件事如此巧合,以至于同样以「NIPS」为关键字在百度和谷歌搜索图片,得到的结果令人大跌眼镜。



NIPS真的考虑要改名


NIPS今天通过官方推特表示了考虑改名之后,reddit和推特上也开始了讨论的热潮。


谷歌大脑科学家David Sussillo在推特发起了一个投票,截至发稿时参与投票的553个人中,认为不需要改名的人仍然最多,但同时不仅有23%的人认为NIPS作为缩写有冒犯性、有必要改名,也有19%的人认为目前名称中的neural没有意义,确实需要去掉(背后的考虑是,基于可微分编程的机器学习方法不是唯一的解决方案)。剩余22%的人通过「Huh?」表示这整件事情都很滑稽、不能理解、没必要讨论。


reddit上的讨论则是另一个画风。在「给NIPS大会起个新名字吧」的帖子下,一面有人认为此事非常荒唐,他们的表达方式则是起一个更显眼的名字,比如:「Neural Information Processing,Prediction,Learning and Estimation Systems(nipples全拼)」,「Processing Neural Information Systems(PNIS,pennis缩写)」。


但帖子里同时也有人展开了严肃的讨论,「包容性和禁止性骚扰的体现是否一定需要在推行新的行为准则的同时改名」、「NIPS名称对于领域外的人士是否有歧义」、「改名是否有责怪受害者的嫌疑、不改名是否是要求女性参会者接受一切」、「改名是否仿佛是请来了道德警察」等话题都有提及。


网友notyourlawyermaybe精辟地指出:「真正的问题是有一些变态做的事情让女性觉得不舒服、不喜欢会议现场。NIPS名字、女性是否着装得体都不是真正的问题。这些捉弄别人的举动、这些变态才是真正的问题。」


所以关于「NIPS应该取什么新名字」的讨论最不重要了。而最重要的是正视领域内日常的、大型会议期间的歧视和骚扰行为,考虑如何约束给别人带来困扰的人,让大家都可以专注于技术研究和讨论本身。


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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