Dört seçkin Çinli genç bilim insanı, yükselen Çin gücüne bir kez daha tanıklık ederek konuşma yapmaya davet edildi | IJCAI 2017
Leifeng.com: 22-25 Ağustos 2017 tarihleri arasında Melbourne'da Küresel Yapay Zeka Konferansı düzenlendi. Organizatör, konferansın açılışından önce dünyanın her yerinden seçkin genç akademisyenleri atölyelere ve eğitimlere başkanlık etmek ve konferanslar vermek üzere davet etti. Aralarından bazı akademisyenler de konferansın Erken Kariyer konuşma oturumuna davet edildi. Erken Kariyer konuşmasının ana içeriği, genç akademisyenlerin kendi araştırmalarının ve araştırma alanlarındaki en son ve en yaratıcı gelişmelerin özetidir. Bu yılki Erken Kariyer oturumunda, dünyanın dört bir yanından toplam 15 genç bilim insanı, 4'ü Çinli bilim adamı olmak üzere konferans vermeye davet edildi. Lei Feng.com'a, bu oturumdaki konuşmacıların yapay zeka alanındaki en seçkin genç bilim adamları olduğu konusuna aşina olan insanlar tanıtıldı.
Ders vermeye davet edilen 4 Çinli bilim insanı (belirli bir sıra olmadan): An Bo, Tang Pingzhong, Xia Lirong ve He Jingrui.
Singapur, Nanyang Teknoloji Üniversitesi, Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Okulu, Nanyang Yardımcı Doçent An Bo, 2011 yılında Massachusetts Amherst Üniversitesi'nden Bilgisayar Bilimleri alanında doktora derecesi almıştır. Ana araştırma alanları arasında yapay zeka, çok ajanlı sistemler, oyun teorisi ve optimizasyon yer alıyor. Yapay zeka AAMAS, IJCAI, AAAI, ICAPS, KDD ve tanınmış akademik dergiler JAAMAS, AIJ, IEEE İşlemleri alanındaki önde gelen uluslararası konferanslarda yayınlanan 70'den fazla makale bulunmaktadır. IFAAMAS Üstün Doktora Tezi Ödülü ve INFORMS Daniel H. Wagner Üstün Yöneylem Araştırması Uygulama Ödülü'nü kazandı.
Anbo'nun konuşmasının konusu "Güvenlik ve Sürdürülebilir Kalkınmada Oyun Teorisi Analizi". Bir Bo, güvenlik ve sürdürülebilir kalkınma alanında oyun teorisinin araştırma sürecini tanıttı. Leifeng.com'dan bir muhabir, asıl katkısının büyük ölçekli oyun problemlerini çözmek için algoritmalar geliştirmek, rakip davranışları öğrenmek ve bu çalışmaları gerçek dünyada uygulamak olduğunu keşfetti. Bu çalışmalar dinamik fayda oyunları, grafik ve ağ güvenliği oyunları, belirsiz bilgi güvenliği oyunları ve harici özelliklere sahip güvenlik oyunlarını içerir. Bu sorunları çözmenin ilk zorluğu, büyük ölçekli oyun sorunlarını çözmektir, çünkü oyun partilerinin strateji alanı katlanarak büyüyor. İkinci büyük zorluk, algoritmanın sağlamlığını iyileştirmektir (temel olarak çeşitli belirsizliklerin varlığı nedeniyle). Ek olarak, Anbo, sürdürülebilir kalkınmada oyun teorisi çalışmasını da tanıttı ve taksi sisteminin verimliliğini optimize etmek ve kamu kaynaklarının optimum fiyatlandırma yoluyla tahsisi gibi, hükümetin kentsel gelişimle çözmesi gereken bazı karar verme ve planlama sorunlarını çözmeyi önerdi. Anbo, oyun teorisinin insanları içeren herhangi bir etkileşimli davranışı optimize etmek ve analiz etmek için uygulanabileceğini düşünüyor çünkü insan kararları (ulaşım ve rota seçimi gibi) genellikle bencildir.
Tang Pingzhong, Yardımcı Doçent, Doktora Danışmanı, Hesaplamalı Ekonomi Araştırma Ofisi Direktörü, Disiplinlerarası Bilgi Araştırmaları Enstitüsü, Tsinghua Üniversitesi Tsinghua Üniversitesi'ne katılmadan önce Carnegie Mellon Üniversitesi Bilgisayar Bölümünde iki yıl doktora sonrası araştırmacı olarak çalıştı. Araştırma yönü, mekanizma tasarımı, pazar tasarımı, müzayedeler ve oyunlar dahil olmak üzere bilgisayar bilimi ve ekonominin etkileşimine odaklanan ve teorilerini e-ticaret, İnternet reklamcılığı vb. alanı. Bu alandaki ünlü konferans ve dergilerde 40'tan fazla makale yayınladı. Aynı zamanda Çin Anakarası'nda Erken Kariyer seansında bir konuşma yapmak için davet edilen tek kişidir.
Tang Pingzhong'un konuşmasının konusu "Büyük Ölçekli Ortamlarda Mekanizma Tasarımının Uygulanması" dır. Üç örnek olay incelemesi aracılığıyla, geniş ölçekte kaynak tahsisi ve fiyatlandırma sorunlarını ve AI ile ekonomi arasındaki ilişkiyi tanıttı. İlk durum, verimliliği artırırken su hakları işlemlerini teşvik eden "Su hakları piyasası tasarımı (örnek olarak Gansu Bölgesi)" dir. İkinci ve üçüncü örneklerin tümü yüksek frekanslı mekanizma tasarımıdır. İkinci örnek, Taobaonun anti-kaydırma ve sıralama mekanizmasını tanıtan "ağ ekonomisinde dinamik alıcı gösterim tahsisi (örnek olarak Taobao)" dur. Satıcıları sıralamak için kullanıcı gösterimlerini ve satıcı fiyatlandırmasını tahsis edin. Üçüncü örnek, reklam gelirini artırmak için MCTS algoritmasını (Monte-Carlo Ağaç Arama algoritması) kullanan "Açık Artırmalarda Dinamik Rezervasyon Fiyatlandırması" dır (örnek olarak Baidu'yu alın). İkinci ve üçüncü örneklerin tümü, pekiştirmeli öğrenmenin mekanizma tasarımına aittir.
Xia Lirong, Yardımcı Doçent Doktor, Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, Rensselaer Polytechnic Üniversitesi, ABD. Lirong Xia, Duke Üniversitesi'nden 2011 yılında doktora derecesi ile mezun oldu. Ardından Harvard Üniversitesi Bilgisayar ve Sosyal Araştırma Merkezi'ne girdi. Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Bilim Vakfı'ndan NSF Kariyer Ödülü'nü kazandı ve 2015'te IEEE Intelligent Systems tarafından seçilen on AI figüründen biri. Araştırma ilgi alanları arasında yapay zeka, makine öğrenimi, çoklu aracılar, belirsiz koşullar altında karar analizi, algoritma tasarımı, sosyal seçim teorisi, oyun teorisi vb. Bulunmaktadır. Xia Lirong, ünlü konferans ve dergilerde 70'den fazla makale yayınladı.
Xia Lirongun konuşmasının konusu "AI yoluyla grup karar verme sürecini geliştirin", işe alma ve seçme örneği aracılığıyla grup karar verme sürecini tanıtın ve iki yönden grup karar verme sürecini iyileştirmeye yönelik araştırmasını tanıtın: "kişiler arası işbirliği" ve "insan bilincini anlama" . "İşbirliği" açısından, iletişim, anlayış ve grup karar verme sürecini desteklemek için bazı yöntemler hakkında konuştu. İzleyicilere yapay zeka ve makine öğreniminin insan seçim eğilimlerini iletme ve anlamada nasıl yardımcı olabileceğini ve sosyal seçim teorisi yöntemleriyle grup karar vermeyi nasıl destekleyeceğini anlattı. "İnsanı anlamak" açısından, koruma stratejisi ve adaletten bahsetti. Bunların arasında, koruma stratejisi yüksek hesaplama karmaşıklığı yoluyla elde edilebilir ve adalet, sosyal seçim teorisi ile ölçülebilir. Xia Lirong, teoriye ek olarak, grup karar verme sürecini iyileştirmenin pratik bir örneğini de tanıttı: OPRA.io sistemi.
Arizona Eyalet Üniversitesi Bilgisayar Bilişim ve Karar Sistemleri Mühendisliği Fakültesi'nde yardımcı doçent olan Jingrui He, Carnegie Mellon Üniversitesi'nden doktora derecesi ile mezun olduktan sonra IBM Watson Araştırma Merkezi'ne katıldı. 2014 yılında Arizona Eyalet Üniversitesi'ne katıldı ve bir istatistiksel öğrenme laboratuvarı kurdu. Araştırma yönü esas olarak nadir sınıf analizi, heterojen makine öğrenimi, aktif öğrenme ve yarı denetimli öğrenmenin yanı sıra sosyal medya analizi, tıp ve üretim uygulamalarıdır. Şimdiye kadar ünlü konferans ve dergilerde 60'tan fazla makale yayınladı.
Jingrui'nin ders teması "Veri Heterojenliğinden Öğrenmek: Algoritmalar ve Uygulamalar" dır. Konuşma önce dinleyicilere uygulama senaryolarını ve veri heterojenliği türlerini tanıttı ve ardından heterojen öğrenmeyi, yani çoklu perspektifler altında nadir sınıf tespiti, iki seviyeli modeller, nadir kısa vadeli kalıp tespiti, çok perspektifli ve çok örnekli öğrenme vb. Anormal kullanıcıları tespit etmek için araştırma. Konuşma ayrıca, tıp endüstrisinde kullanılan hipergraf tabanlı modeller ve hiyerarşik çok potansiyel alanlarla ilgili araştırmasını da tanıttı. Ayrıca He Jingrui, araştırmalarının trafik tahmini, üretim, belge sınıflandırması ve ulaşım alanlarındaki bazı uygulamalarını da tanıttı.
Leifeng.com'dan bir muhabir, IJCAI mekanında ister öğrenci ister profesör olsun, Çinlilerin oranının çok yüksek olduğunu, yapay zeka alanında olağanüstü başarılar elde ettiklerini ve araştırmalarını paylaşmaya ve yapay zekaya katkıda bulunmaya istekli olduklarını tespit etti. Azımsanmayacak güç. Onları tebrik ederken, gelecekteki akademik gelişimlerini de dört gözle bekliyorum.
Yukarıdaki dört akademisyenin en son araştırması kişisel ana sayfalarında bulunabilir.
