2021 IJCAI青年精英学术大会圆满落幕，矣晓沅、覃立波、王政三人荣获“学术新星”

2021 IJCAI青年精英学术大会圆满落幕，矣晓沅、覃立波、王政三人荣获“学术新星”

AI 科技评论报道

刚刚，2021 IJCAI青年精英学术大会（Young Elite Symposium）落下帷幕，为上海乃至中国人工智能学术发展画上浓重的一笔。

本次大会由WAIC组委会与IJCAI-SAIA中国办公室联合筹办，是国内首届以“青年学者”为核心的顶级AI学术交流盛会。

大会特邀三位国际院士坐镇，6位国际顶级AI专家发表主旨演讲，18位来自国内高等院校和科研院所的中青年教授担纲Session Chair。强大的嘉宾阵容，吸引了近五百位人工智能领域的专家学者及青年学生到场参会。

在为期三天的活动中，18位学术带头人组织了不同研究方向的分论坛，48位被IJCAI-2020收录论文青年作者，现场分享了其论文研究成果及其最新科研进展。

截止今天下午，大会开幕式、特约报告、学术报告以及论文作者/专家Panel等特色环节全部结束，IJCAI-SAIA联合办公室秘书长邵怡蕾出席并主持了闭幕仪式。

1三位学术新星共话AI前沿

根据活动安排，本次参加演讲的48位青年学者将评选出三位优秀代表，组成“杰出青年学者代表团”在2021第四届世界人工智能大会（WAIC）出席活动。WAIC将于7月8日-10日在上海世博中心举办。

在会上，上海交通大学人工智能研究院常务副院长杨小康宣布，清华大学博士生矣晓沅、哈尔滨工业大学博士生覃立波、西北工业大学助理教授王政三位博士生从中脱颖而出，荣获“学术新星”的称号。

本次评选的规则是综合session chair 对48位青年学者现场演讲的评分以及他们 IJCAI 2020 论文的平均得分。

矣晓沅

清华大学计算机系自然语言处理实验室(THUNLP)博士生，师从孙茂松教授，主要研究方向为文本自动生成。于ACL，EMNLP，CoNLL，IJCAI，AAAI等顶级国际会议以及CCL、中文信息学报等国内重要会议期刊发表论文十余篇。

矣晓沅本次大会分享的Talk和文本风格自动转换有关。矣晓沅团队在该工作中提出了一个新的方法——利用流(flow)模型，基于多个风格实例来构建更强的风格信号，以此增强转换后文本的风格准确性，并在风格以及内容两个指标上取得了更好的平衡。同时，他们的模型也适用于半监督训练，可以利用少量平行数据进一步提升转换效果。

覃立波

哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心 (SCIR) 三年级在读博士生，师从车万翔教授，主要研究兴趣为任务型对话系统。目前以第一作者(含共同一作)已在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等顶会发表论文14篇。曾获三年国家奖学金、之江实验室国际青年人才奖学金、哈工大春晖创新成果奖一等奖学金、字节奖学金 (全国10名）以及百度奖学金（全球10名）等。

覃立波本次大会分享的 Talk 和任务型对话系统中的口语语言理解(SLU)有关，覃立波首先对SLU领域近10年的发展进行一个回顾和总结，然后根据目前的发展现状对未来的发展趋势给出他们团队的一些探索。最后我们将开源talk中提到的相关资源，帮助大家快速了解SLU领域。

王政

西北工业大学助理教授，于2021年获得西北工业大学博士学位，主要研究方向为高维数据分析、多模态机器学习，以主要作者身份在领域顶级期刊以及国际会议上发表论文10余篇，如TPAMI、TCyb、TNNLS、TKDE、IJCAI等。曾荣获2017安徽省计算机学会最佳硕士论文奖。受邀为TNNLS、TIP、PR等多个国际期刊审稿。

王政本次大会分享的 Talk 和特征工程有关，王政首先介绍了一种新颖的判别式特征选择算法，即子空间稀疏判别特征选择。该算法通过将迹比值目标函数与结构化稀疏子空间约束相结合，可直接学习出待选特征，并进一步提升其判别性。此外，介绍一种新的L2,0范数约束优化问题，使得模型可获得闭式解。最后，介绍了他在高维数据降维方法设计以及多模态机器学习研究方面的最新研究进展以及未来工作展望。

2青年学者论道科研之路

本次论坛由上海交通大学计算机系副教授严骏驰主持，嘉宾包括：哈尔滨工业大学覃立波、电子科技大学李斌、复旦大学刘健、清华大学潘玲、上海交通大学吴齐天、天津大学郝晓田（从右到左）。

问题1：如何寻找自己的研究方向？

覃立波：刚刚入门的学生不要急于选择，而是要先多参与实验室的科研项目，具备一定的基础科研能力之后，再结合个人兴趣、老师/学长的建议或者产业需求等因素确定自己的研究方向。

李斌：遵循自己的研究兴趣，多思考善于发现问题非常重要。不要忽视自己的任何一个idea，多与导师、同学沟通确定选题价值，这个过程也许还会激发出新的灵感。

潘玲：可以从两个路径来思考，一是所在领域的学术/企业界大佬的学术动态，了解主流研究趋势；二是从实际场景出发，在现有研究的基础上扩展出新的问题。

郝晓田：研究方向的选择一定要与未来的职业规划挂钩。同一研究领域，学术界与企业界的研究思路和特点是不同的，如果想去业界发展，不能只关注论文中的研究选题，还需要针对目标行业，了解一些企业的研究现状，提前做一些相应的准备。

吴齐天：建议刚入门的学生选择一个小众的具体问题来研究，之后再转向更热门或更大的研究课题，一是更容易上手，二是也能为新研究提供一些创新思路。

问题2：如何看待当前机器学习的研究趋势逐渐从感知阶段过渡到推理阶段？

覃立波：人工智能的目标是达到类人智能，从感知走向决策代表了AI发展的一种进步趋势。相比于前两年，当前的研究更注重模型的可解释性，以及它的推理能力，而不止局限于性能指标，这是迈向强人工智能非常重要的一步。

李斌：推理决策逐渐成为机器学习的主流研究方向，是一个自然而然的演进过程，类似于从归纳到演绎，并且这两条路径并不是完全独立的，二者仍处于相辅相成、齐头并进的状态。

潘玲：感知阶段主要解决机器会看会听会说的问题，而决策阶段需要解决智能体如何采取行动的问题，决策能力是实现类人智能的必然路径。目前强化学习、知识图谱已经基本能够实现推理决策，但这些方法要如何应用于现实场景还有很长的路要走。

刘健：现阶段虽然有很多推理方面的研究成果发表，但关于推理的定义仍没有一个清晰的界定或统一的标准。关于什么是推理，应通过一个明确的任务去界定。

郝晓田：站在企业发展的角度来看，大多数企业的数字化转型已进入系统性优化阶段，而这个阶段必然涉及到决策或者规划。通过决策节省系统运作效率是企业的必然选择，因此，决策推理一定是未来的重要研究方向。

吴齐天：感知与推理两个阶段的本质区别在于方法上的不同。传统感知采用隐式的建构方法，我们不需要理解它发生变化的过程，而推理则希望采用显式的方法来建构。

问题3：如何才能做出有影响力的研究，有哪些评判标准？

覃立波：真正有影响力的研究应该体现在两个方面，一是研究方法更基础更泛化，不需要复杂的网络就可以轻松迁移到其他框架或者任务中。二是开拓新的研究范式，综合现有研究的不足，提出更通用的解决方案。

李斌：要判断一个选题是否有研究价值，首先要通过文献调研等方法，掌握相关研究的整体趋势和进展。然后在此基础上，询问导师或者相关领域的专家获取一些建议。

潘玲：学术研究应更注重质量而不是数量。一项有影响力的研究，从正反两个角度来看，它应该能推进该领域的研究进程，同时在现有研究的基础上，提出一些创新性的思路或方法。

刘健：要想做出有影响力的研究，刚入行的小白切记盲目追热点，自身科研能力不足很快会被淹没在浪潮之中，不会有实质性的突破。相反，从应用的角度出发，研究一些迫切需要解决的现实需求更容易在业内产生较大的反响。

问题4：在投稿、发表或者拒稿方面，有哪些经验可以分享？

六位嘉宾一致表示投稿被拒或者受到评审者的质疑很正常，要保持一个乐观理性的态度。从经验来看，这些质疑通常由两方面的因素引起，一是论文表达不够专业、清晰，比如字节跳动团队的一篇论文曾投稿ICRL被拒，之后经过多轮修改成功中标今年ACL 2021最佳论文。

二是评审者并非该领域的专家，可能对相关研究不够了解。在这种情况下，作者要回复评审者予以澄清。注意回复内容切忌长篇大论，点明关键问题，附上相应的实验数据、或者其他方法的对比图即可。

3专家学者探讨人才培养

本次论坛由上海交通大学人工智能研究院常务副院长杨小康主持，嘉宾是来自东南大学耿新、武汉大学罗勇、南京大学李宇峰、上海大学任肖强、浙江大学赵洲、中电金信副总裁单海军。

问题1：作为一名学者，各位都发表了大量的论文，回看第一篇论文，也许会有一种“蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”的感觉。可否请各位分享一下，您发表第一篇论文的过程和感受？

耿新：第一篇论文写了将近一年，导师修改完之后，文章面目全非，最后艰难的在《软件学报》发表，这为“之后”打下了坚实基础。所以，第一篇论文可以很差，但第二篇论文要让导师省心。

罗勇：第一篇论文发表在ACPR，主题关于文本分类，相关工作是博士阶段的项目。第一篇论文让我经历了完整的研究流程，例如数据采集、标注、搭建系统等等。

李宇峰：第一篇论文的草稿交给导师，其修改之后相当于重写，但每一段修改导师都给了修改原因。这也让我明白了：我们或许善于表达自己的想法，但写下来却很难。

任肖强：第一次会议论文的撰写相当于“照猫画虎“，第一次期刊论文虽然”跳“出了导师的研究领域，属于开拓创新，但也成功发表。导师对我的写作比较满意，所以我的建议是：一定要多看“好”论文，模仿其优秀的逻辑。

赵洲：第一篇论文是项目成果的结晶，虽然项目中的算法、实验非常优秀，但文字撰写是难点。我在“艰难”的修改过程中学会了写作的基本逻辑。因此，第一篇论文不要怕麻烦。

单海军：第一篇文章在发表在研究生一年级，课题非常优秀，难点在于无法得到理想数据，最后多次尝试，成功发表。我的感悟是：如果“点子”没问题，那就坚持下去，即使山穷水尽，但要相信柳暗花明。

问题2：您如何看待您学生的成功和您自身成功的关系？您是如何引领学生迈向成功的？

耿新：在具体的研究课题上，导师与学生处于不同阶段，两者看待成功的角度存在差异；导师最重要的是帮学生选一个正确的、符合学生兴趣的方向，随后让学生自由探索，静待花开。

李宇峰：我认同耿教授的观点，所谓“成功”，就是找到自己喜欢的活法，所以帮助学生确定自己感兴趣的研究课题十分重要。

罗勇：教师指导学生是一个相互成长的过程，关于这一点，我在教机器学习课程的过程中深有体会，因为在教导学生之前，他首先要把知识点理解通透，揉碎来讲，如此一来，学生既能理解，老师也能有所收获。

任肖强：如果将成功限定于学术研究方面，目前存在的一个普遍现象是真正优秀的导师不限于一个成功的学生，其中的因果关系大家可以自己体会。对于第二个问题，我更推崇轻松地学术氛围，给学生自由发挥的空间。同时，我认可因材施教的教育理念，平时会经常与学生们沟通交流，了解他们的兴趣点和需求。

4搭建学术高地，推动AI在中国的发展

7月15日，上海击败其他的竞争城市，争得IJCAI-PRICAI-2024的主办权。这是在2013年北京、2019年澳门两度举办之后，IJCAI大会第三次来到中国。

为了能够为IJCAI-2024构建完善的人工智能产学研生态环境，在上海大学/上海市人工智能行业协会的推动下，IJCAI 理事会决议首次通过在上海设立IJCAI中国办公室，并在 2021-2023 年和世界人工智能大会（WAIC）进行战略合作。

此次，与WAIC组委会联手举办的2021 IJCAI-SAIA YES青年精英学术大会旨在为上海乃至中国搭建最具影响力的学术交流平台，以推动动中国人工智能学术与产业互补的双赢发展。

IJCAI-SAIA联合办公室秘书长邵怡蕾介绍称 IJCAI-SAIA YES 是一场以人为本的学术大会、是一场以青年人为主的学术大会、是一场大家的学术会议。在2022年和2023年，我们还将陆续举办两届 YES 大会，作为IJCAI 2024的预演。我们相信，IJCAI 2024将成为人工智能的奥运会。

官网链接：http://www.ijcai-saia-yes.org.cn/#/agenda

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傻丫头误撞校草心 http://www.cityruyi.com/lm-4/lm-1/8929.html