Nature机器学习子刊被指开历史倒车,Jeff Dean等数百名学者联名抵制

2018 年 4 月 29 日 未来产业促进会


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  新智元报道  


【导读】今天,Nature旗下新子刊 Nature Machine Intelligence(《自然 - 机器智能》)遭遇包括Jeff Dean、Ian Goodfellow、Yann LeCun、Yoshua Bengio等一众AI大牛的签名抵制,他们表示不会给这个刊物投稿,因它采取付费订阅的形式,而机器学习历来有开放访问的传统。


今天,一则消息经由Twitter、Reddit等国外论坛,在AI学术圈里悄悄蔓延。


Nature Research(自然科研)旗下的新子刊 Nature Machine Intelligence(《自然 - 机器智能》)遭遇包括Jeff Dean、Ian Goodfellow、Yann LeCun、Yoshua Bengio等一众AI大牛的签名抵制,他们表示不会给这个刊物投稿,因它采取付费订阅的形式,而机器学习历来有开放访问的传统


2017年11月,Nature Research 宣布了《自然 - 机器智能》新子刊的计划,将于 2019 年 1 月采取在线形式每月刊发。今年4月17日,《自然 - 机器智能》宣布正式接受投稿递交。


根据Nature官网的信息,《自然 - 机器智能》将发表和报道人工智能和机器人学方面最出色的研究,包括人机交互、机器学习和认知计算,同时也为讨论机器智能对科学、社会和产业的影响提供了平台。该刊主编将由 Liesbeth Venema 博士担任,此前她领导了《自然》在纯粹与应用物理学领域的发展,近年来她尤其关注人工智能和机器人学。


签名行动由俄勒冈州立大学(Oregon State University)ECCS特聘教授、AAAI前主席Tom Dietterich发起。



公开信写道:


机器学习一直处于免费和开放获取研究运动的最前沿。例如,2001年,Machine Learning Journal编委会集体辞职,转而创办开放获取期刊Journal of Machine Learning Research(JMLR)。


他们在辞职信中写道:


“......期刊应该主要服务于知识界的需求,尤其是利用现代技术的支持,提供期刊文章的直接和普遍的访问,并且不排斥任何人。”


除了JMLR之外,几乎所有主要的机器学习平台,包括NIPS,ICML,ICLR,COLT,UAI和AISTATS都不会对获取或发表论文收费。


鉴于此,最近自然出版集团宣布一份新的封闭式访问的期刊Nature Machine Intelligence(《自然-机器智能》),以下签名的研究人员在此声明,他们不会提交、审阅或参与此新期刊的编辑。


我们认为,任何封闭获取或作者付费的出版物对于机器学习研究的未来没有任何作用,并且认为通过这一新的期刊作为机器学习社区出版论文的出口将是一种倒退。相反,我们欢迎在人工智能和机器学习领域出现新的零成本开放获取的期刊和会议。


部分签名


查看签名:https://openaccess.engineering.oregonstate.edu/signatures


截至本文写作时,参与签名的研究者已经有近500人。包括许多UC Berkeley、MIT、纽约大学等著名大学AI领域的教授、PhD学生,以及谷歌大脑、DeepMind等著名企业或研究机构的AI研究人员,其中不乏一些在人工智能领域颇具领导力的大牛,包括Jeff Dean、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Yann LeCun、Gary Marcus……


Jeff Dean说:


我刚刚在这一封公开信上签名了。ML社区对于在各种地方开放获取已发表的研究成果一直做得很好,但扭转这一趋势,让新的工作发表在一个新的封闭式论坛中似乎不是一个好主意。


(我要补充的是,虽然我是支持开放的,但我也是务实的,假如某个工作发表在期刊最合适,我也会向优秀的封闭访问期刊提交论文。但目前,在ML领域创建一个新的封闭访问的期刊并不是正确的方向。)


Google、DeepMind等的许多突破性工作发表在Nature、Science这些著名期刊上,例如AlphaGo、可微分神经计算机DNC的研究。


Nature Machine Intelligence(《自然 - 机器智能》)是自然科研(Nature Research)将于2019年1月正式出版的Nature新子刊。


根据Nature官网的信息,《自然 - 机器智能》将发表和报道人工智能和机器人学方面最出色的研究,包括人机交互、机器学习和认知计算,同时也为讨论机器智能对科学、社会和产业的影响提供了平台。该刊主编将由 Liesbeth Venema 博士担任,此前她领导了《自然》在纯粹与应用物理学领域的发展,近年来她尤其关注人工智能和机器人学。


“过去十年,人工智能和机器人学背后的技术已取得巨大飞跃,并带来各种精彩应用,如无人驾驶汽车、人工智能引导的医学诊断、智能数字家庭助手等。”Venema 博士说。“随着未来更多创新机遇的出现,我们也需要考虑伦理、社会和经济问题,因为人工智能技术几乎已开始影响到科学和社会的各个方面。”


自然科研发表过机器智能领域近来一些最令人兴奋的进展,这包括人工智能程序 AlphaGo 及其更新版程序 AlphaGo Zero。前者在学习围棋技巧后首次打败了人类职业围棋选手,后者则从 “零” 开始自学围棋并击败了最初版的 AlphaGo。


“机器智能领域涵盖了人工智能和机器人学,近年来发展迅速,自然科研预期该领域的科研将继续保持迅猛发展势头。我们希望通过《自然 - 机器智能》来展示人工智能和机器人学方面的杰出研究,尤其是跨学科研究,同时也将我们堪称典范的作者服务前所未有地带给更多的科研人员。”Venema 博士说。


https://openaccess.engineering.oregonstate.edu/



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Google Research Group的Google高级研究员,他与人共同创立并领导了Google Brain团队,即Google的深度学习和人工智能研究团队。他和他的合作者正在研究语音识别,计算机视觉,语言理解和各种其他机器学习任务的系统。Jeff在Google期间,曾对Google的爬网,索引和查询服务系统,Google的主要广告和AdSense for content系统的主要部分以及Google的分布式计算基础结构(包括MapReduce,BigTable和Spanner)进行代码签名。杰夫(Jeff)是ACM和AAAS,美国国家工程院院士,计算机科学ACM -Infosys基金会奖获得者。他拥有华盛顿大学的计算机科学博士学位,在那里他与Craig Chambers一起研究了面向对象语言的全程序优化技术,并获得了明尼苏达大学的计算机科学和经济学学士学位。
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