AAAI2022奖项出炉!中科院自动化所获Distinguished论文奖,巴黎第九大等获杰出论文,

2022 年 2 月 25 日 专知

转载机器之心

机器之心编辑部

第 36 届 AAAI 人工智能会议已于 2 月 22 日在线上召开。目前,大会公布了今年的杰出论文奖(1 篇)和提名奖(2 篇),其中来自巴黎第九大学、Meta AI 等机构的研究者凭借推荐系统赢得了 AAAI 2022 杰出论文奖。另外,中科院自动化所博弈学习研究组凭借其研发的 轻量型德州扑克 AI 程序 AlphaHoldem 获得了 Distinguished 论文奖(共 6 篇)。


作为全球人工智能顶会之一,2022 年的 AAAI 大会热度又创下了历史新高:大会共收到 9251 篇投稿,其中 9020 篇投稿进入了评审环节。但令人意外的是,今年的接收率却创下了历史新低,仅 1349 篇论文被接收,接收率仅为 15.0%

目前,AAAI 2022 已经公布了杰出论文奖、杰出学生论文奖、Distinguished 论文奖、最佳演示奖等多个奖项。

杰出论文奖

本届会议有 1 篇论文获得杰出论文奖,另有 2 篇论文获得杰出论文提名奖。


杰出论文:Online certification of preference-based fairness for personalized recommender systems


  • 论文地址:

    https://www.zhuanzhi.ai/paper/ccd0f506d5a13f9ab969397e851a2c8e

  • 作者:Virginie Do、Sam Corbett-Davies、Jamal Atif、Nicolas Usunier

  • 机构:巴黎第九大学、法国国家科学研究中心、Meta AI 等


摘要: 推荐系统正面临审查,因为它们对用户的影响越来越大。当前的公平审计仅限于敏感群体级别的粗粒度奇偶校验评估。该研究建议审计应该「envy-freeness」,这是一个与个人偏好一致的更细化的标准:每个用户都应该更喜欢符合自己的推荐而不是其他用户的推荐。由于「envy」审计需要估计用户现有推荐之外的偏好。该研究提出了一种样本高效算法,理论上保证推荐系统不会降低用户体验。此外,他们还研究了所提方法在现实世界推荐数据集上可以实现的权衡。

下图为审计场景:审计员要么在当前推荐中向用户展示他们的推荐系统,或通过向其他用户显示推荐来进行探索:


该研究提出的 OCEF 算法流程如下所示:


杰出论文提名 1:Bayesian persuasion in sequential decision-making


  • 论文地址:

    https://www.zhuanzhi.ai/paper/61fdeb3da2244af6da3720d7bff2ba9d

  • 作者:Jiarui Gan、Rupak Majumdar、Goran Radanovic、Adish Singla

  • 机构:马克斯 · 普朗克软件系统研究所


杰出论文提名 2:Introducing Operator-Potential Heuristics for Symbolic Search


  • 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=HJW__woAe7B

  • 作者:Daniel Fišer、Alvaro Torralba、Joerg Hoffmann

  • 机构:萨尔兰大学、捷克理工大学、奥尔堡大学


杰出学生论文奖

本届会议共有 1 篇论文获得杰出学生论文奖,另有 2 篇论文获杰出学生论文提名奖。


杰出学生论文:InfoLM: A New Metric to Evaluate Summarization & Data2Text Generation


  • 论文地址:https://www.zhuanzhi.ai/paper/9a36e6dd8c1f292dd0b13c2e5561a705

  • 作者:Pierre Colombo、Chloe Clavel、Pablo Piantanida

  • 机构:巴黎 - 萨克雷大学


摘要: 通过人工注释评估自然语言生成系统质量的方法成本非常高,并且非常耗时。因此在实践中,研究人员大多依靠自动指标来评估模型质量。过去十年,领域内涌现出许多基于字符串的指标(例如 BLEU)。但是,此类指标通常依赖于精确的匹配,因此不能稳健地处理同义词。基于此,该研究提出了一系列未经训练的指标 InfoLM,这些指标可被视为基于字符串的指标,但借助预训练掩码语言模型解决了上述缺陷。这些指标还利用信息度量,允许 InfoLM 适应各种评估标准。该研究使用直接评估证明了 InfoLM 显著改进了文本摘要和 data2text 生成任务的许多配置,并获得了超过 10 点的相关增益。

杰出学生论文提名 1:Compilation of aggregates in ASP systems


  • 论文地址:https://www.zhuanzhi.ai/paper/a78a25c86373073419c6f9d72bfc76ab

  • 作者:Giuseppe Mazzotta

  • 机构:卡拉布里亚大学


杰出学生论文提名 2:Entropy estimation via normalizing flow


  • 论文地址:http://pure-oai.bham.ac.uk/ws/files/155233907/Formatting_Instructions_LaTeX_2022.pdf

  • 作者:Ziqiao Ao、Jinglai Li

  • 机构:伯明翰大学


Distinguished 论文奖

本届会议共选出了 6 篇 Distinguished 论文。

论文 1:AlphaHoldem: High-Performance Artificial Intelligence for Heads-Up No-Limit Poker via End-to-End Reinforcement Learning


相关报道见: 达到人类专业玩家水平,中科院自动化所研发轻量型德州扑克AI程序AlphaHoldem

  • 作者:Enmin Zhao、Renye Yan、Jinqiu Li、Kai Li、Junliang Xing

  • 机构:中科院自动化所博弈学习研究组


论文 2:Certified symmetry and dominance breaking for combinatorial optimisation


  • 论文地址:https://www.bartbogaerts.eu/articles/2022/002-AAAI_CertifiedSymmetryBreaking/CertifiedSymmetry.pdf

  • 作者:Bart Bogaerts、Stephan Gocht、Ciaran McCreesh、Jakob Nordström

  • 机构:荷语布鲁塞尔自由大学、隆德大学、哥本哈根大学、格拉斯哥大学


论文 3 Online elicitation of necessarily optimal matchings


  • 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2112.04227.pdf

  • 作者:Jannik Peters

  • 机构:柏林工业大学高效算法研究小组


论文 4:Sampling-based robust control of autonomous systems with non-Gaussian noise


  • 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.12662.pdf

  • 作者:Thom S. Badings、Alessandro Abate、Nils Jansen、David Parker、Hasan A. Poonawala、Marielle Stoelinga

  • 机构:拉德堡德大学、牛津大学、伯明翰大学、肯塔基大学


论文 5:Subset approximation of Pareto regions with bi-objective A


作者:Jorge A. Baier、Carlos Hernández、Nicolás Rivera

论文 6:The SoftCumulative constraint with quadratic penalty


  • 论文地址:http://www2.ift.ulaval.ca/~quimper/publications/softcumulative.pdf

  • 作者:Yanick Ouellet、Claude-Guy Quimper

  • 机构:加拿大拉瓦尔大学


AAAI-22 最佳演示奖

论文标题:A demonstration of compositional, hierarchical interactive task learning


作者:Aaron Mininger、John Laird

摘要: 该研究展示了交互式任务学习智能体 Rosie 的演示,它通过设置自然语言指令让智能体学习在模拟环境中执行巡逻任务。执行过程中,Rosie 建立了一个相当大的任务层次结构,包括先天和后天学习任务、制定为实现目标或遵循程序的任务、具有条件分支和循环的任务以及涉及交流和心理活动的任务组成。Rosie 在 Soar 认知架构中实现,并使用声明性任务网络表示任务,通过 chunking 将其编译成程序规则,这是让 Rosie 从单个训练集中学习并快速泛化的关键。

AAAI 2022 奖项汇总参考链接:https://aihub.org/2022/02/24/congratulations-to-the-aaai2022-award-winners/

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