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專訪IJCAI 2017當地組織委員會主席張成奇教授:大會創3個歷史記錄的背後秘密

文章由雷鋒網-AI科技評論宗仁,賈偉聯合編輯。

雷鋒網-AI科技評論按:張成奇教授現任悉尼科技大學(UTS)傑出教授,數據科學學院院長,昆士蘭大學(UQ)榮譽教授,新南威爾士大學(UNSW)兼職教授, 澳大利亞人工智慧理事會理事長。他從事人工智慧相關研究長達35年,並發表近300篇的學術論文,他於1992年6月在 「國際人工智慧雜誌(Artificial Intelligence Journal)」發表了大陸華人的第一篇論文。根據2017年8月份Google Scholar統計,文章被引用總數超過萬次,H-Index為42。在過去10年內,張教授應邀在近20個國際學術會議上做特邀報告, 同時在他傑出的學術生涯中培養了30多位博士,獲得過12項澳大利亞基金委員會(ARC)項目,資金超過550萬澳元, 張成奇教授於2011年榮獲新南威爾士州工程、信息與通訊技術類傑出貢獻獎和UTS傑出研究領導獎。 他曾擔任ICDM和KDD等五個國際會議的大會主席,程序委員會主席和組織委員會主席等職務,並於2012年至2014年但任ARC專家委員會委員。目前擔任國際人工智慧大會(IJCAI)2017年當地組織委員會主席。並被IJCAI理事會於2017年8月特聘為IJCAI Sponsorship Officer. 自2014年6月起,任IEEE計算機學會智能信息技術委員會(TCII)主席。

八月,在涼爽的墨爾本,IJCAI-2017(2017國際人工智慧聯合大會)正如火如荼地召開。近日,AI科技評論記者採訪了本屆IJCAI 2017 當地組織委員會主席張成奇教授,他為我們詳細介紹了本屆大會的細節。

下面為根據雷鋒網-AI科技評論採訪做不改變原意的編輯內容。

一、您今年擔任東道主當地組委會主席,有沒有遇到哪些挑戰?

在這次會議之前,我曾擔任過ICDM2010和KDD2015的主席,所以辦IJCAI2017並不太難。我們這次光贊助商就拉到了42個。

在會務方面, 由我總負責。Toby Walsh和Michael Georgeff 都很有經驗(Toby Walsh曾任IJCAI2011的程序委員會主席)。宋正在墨爾本第一線,負責所有的流程安排,做了非常多的工作。我們四人組成了一個夢之隊(Dream Team)。

二、這場大會辦得這麼大,相信您在拉贊助方面一定下了不少功夫吧,能否分享一些秘訣?

拉贊助是即難又不難。首先,你得有口碑,有口碑了贊助商才能信得過你;另外就是你要能給贊助商帶來利益,有利益了贊助商才會贊助你。就這次IJCAI會議,贊助商他們來這裡能同時滿足三個需求,一個是廣告效應,一個是招聘人才,另外一個是我們之前沒有預料到的,就是媒體宣傳。另外一個重要的原因是「我和誰站在一起」。所以提高贊助商的檔次很重要。 我們的贊助商裡面,有中國的小i機器人、騰訊、阿里、 京東、美圖 、滴滴、百度和螞蟻金服。 另外你在42個贊助商Logos裡面應該也會注意到有17個大學贊助商。我認為這個記錄會保持多年。基於我們的這些努力,今年我們創造了一系列的記錄。我們贊助費首次超過70萬美元(近500多萬人民幣),這在計算機相關的學術會議中是非常高的了。其次,在過去二十年中,這次參會人數也是最多的,註冊人數達到了2087人,而去年只有1670人,之前更少。另外,今年中國參會人數也創了記錄,有475名註冊來自中國。

三、這個會議項目很多,請問參會者如何把控自己的關注重點?

確實,這個會議的項目非常多,除了主會,(特約報告,論文宣讀), 還有tutorial,workshop,co-located conference,Industry Day、AI Lounge、AI Festival等等額外的活動。

對於學界的人士,一般主要就是參加主會以及tutorial、workshop這些。此外也可以參加像AI Lounge這樣的活動,AI Lounge從21日到25日每天下午五點半到七點,會請一些學界大咖就某一個話題大家邊吃邊聊,這個活動是對公眾免費開放的。這個我們和墨爾本的電台合作,會對這個活動進行直播。

AI Festival是我們和政府的合作,這是對公眾免費開放的一個活動。星期四小i機器人、貴陽市政府和墨爾本市政府會有個三方合作閉門會議,他們會討論智慧城市的問題。

另外對於工業界的也有幾個推薦的重點。首先是Job Match招聘場,這個在星期四6:30-8:00的學生晚宴上進行。另外一個就是Industry Day,我們這些大讚助商和一些初創公司都有發言。

四、今年IJCAI比較熱門的關注方向是哪幾個?或者您預測是哪幾個?

機器學習肯定還是佔主導地位的。人工智慧為什麼能突然火起來呢?我認為主要有三個原因,第一是大數據;第二,雲計算提高了並行計算的能力;第三,深度學習演算法使這些得以發揮作用。有了這三個,人工智慧在應用領域的正確率才超過了人們的期望值,開始由實驗室走向實用。其它的領域也非常值得關注,但是機器學習是主導。

另外根據今年的論文關鍵詞熱度排名來檢索也是種方式。(附今年論文關鍵詞排序圖)

專訪IJCAI 2017當地組織委員會主席張成奇教授:大會創3個歷史記錄的背後秘密

五、大會的參會人員主要幾類,百分比您有大概統計嗎?

本屆IJCAI共有2087人註冊。主 要就是老師、博士生、工業界、政府人員以及媒體。具體的數字需要等大會結束之後才能統計到。但根據目前的情況,初步估計,老師大概有1000多人,佔一半多;學生有658人,佔到1/3; 工業界以及其它人員有200多人,大概佔10%。

六、就您這麼多年的經驗,在澳洲做AI研究和國內有啥不一樣?

在澳洲做研究非常大的優點就是非常的靜,一件事可以專心地做幾年。國內做人工智慧研究的優點是國家重視,場景好,投資比較集中、研究人員和博士生比較多,公司參與度強。

另外一個不同就是評價體系。就我們學校來說,我們對人的評價更強調每個人各有擅長,合理利用每個人的長處 。比如,2008年我們學校支持了我一個研究中心,量子計算與智能系統。這個中心我們用了9年時間,就把學校計算機科學領域從全球500名之外帶到第48名。

七、您最近主要在進行的研究?您的研究成果,哪些跟產業應用結合是比較緊密的?

我最近的研究主要是做數據挖掘,除了做理論研究外,和工業合作還是比較多的,其中包括社會保障、證券市場、租賃公司、衛生部,還包括網上欺凌等都有合作應用,這些主要是和澳洲的合作。對於國內,和大學合作比較多。大學方面,我們悉尼科技大學和上海交大,清華,中科院,北理工,華科大都建立了聯合研究中心。去年,我們和南科大合作,計劃聯合培養30個博士生,我們採取雙導師制,在全世界範圍招生。企業方面,我們正在和一些企業洽談合作研究。

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