雷锋网 AI 科技评论按：第 32 届 AAAI 大会（AAAI 2018）日前在美国新奥尔良拉开帷幕，并于当地时间 2 月 2 日至 7 日为人工智能研究者们带来一场精彩的学术盛宴。
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新奥尔良当地时间 2 月 4 日上午，AAAI 2018 大会正式拉开帷幕，并公布了一系列 AAAI 2018 的相关数据。
AAAI 2017 的注册参会人数达到 1692 人，收到投递论文 2571 篇，两者都创下了历史新高；AAAI 2017 最终收录的论文总数为 639 篇，平均录取率为 24.9%。
而在 AAAI 2018，论文投递数和录用数呈现了一个新的高峰：注册人数达到 2296 人次，相较去年提升了 34%；而收到的投递论文为 3808 篇，提升了 47%；今年的录用论文数共有 938 篇。
值得一提的是，来自中国的论文投递数在 2017 年为 785 篇，仅以微弱优势超越美国，但在今年实现了 58％的惊人提升，以 1242 篇论文当仁不让地成为 AAAI 2018 的「学术论文第一产地」；同期，来自美国的论文投递数也从去年的 776 篇提升到 934 篇。
但从录用论文的数量来说，中美两国仍然不相上下，均有 260 余篇论文被收录，可见来自中国的投稿数虽然有了大幅提升，但在质量上仍然有进步的空间。
在 AAAI 2017 的投稿论文中，机器学习（投稿 910 篇，收录 215 篇）、NLP（投稿 373 篇，收录 77 篇），应用（投稿 268 篇，收录 61 篇）这三大领域是 AAAI 最受关注和欢迎的投稿领域；此外，检索／规划、视觉、知识表征和博弈论等领域的投稿论文也不在少数。
今年，机器学习方法占据投递论文数量和录用数量的宝座（投稿 1184 篇，收录 261 篇）；而值得一提的是，AAAI 2018 在视觉领域（Vision）的投稿数和论文录用数实现了质的飞跃，以 257% 的投稿增长和 285% 的录用增长比重排在第二名。NLP 及机器学习、AI 和网络、机器学习应用等相关研究领域紧随其后。
AAAI 2017 在博弈论领域的论文录取率最高，达到 0.38，而 NLP 领域的录取率相对较低，只有 0.21；而今年看来，「计算持续性与 AI」、「搜索及约束满足」、「不确定性推理」等领域的录用率相对较高，达到 0.37 以上；而去年录用率较低的 NLP 领域，录用率则有了相对的提升。
此外，大会还给出了「拒绝」和「录用」的预测词，大家快看看自己有没有「躺枪」吧。
接下来进行的是颁奖环节。
获奖者包括：
Secure and Automated Enterprise Revenue Forecasting（安全及自动化的企业收入预测），由来自微软的 Jocelyn Barker, Amita Gajewar, Konstantin Golyaev, Gagan Bansal, Matt Conners 等研究者完成。
Sketch Worksheets in STEM Classrooms: Two Deployment（STEM 教室中的 sketch 工作表：两种部署），由美国西北大学及威斯康星大学麦迪逊分校的研究者 Kenneth D. Forbus, Bridget Garnier, Basil Tikoff, Wayne Marko, Madeline Usher, MatthewMcLure 设计。
An Automated Employee Timetabling System for Small Businesses（面向小型企业的自动员工时间表系统），作者包括魁斯特大学的 RichardHoshino, Aaron Slobodin，William Bernoudy
Horizontal Scaling with a Framework for Providing AI Solutions within a Game Company（在游戏公司内部提供 AI 解决方案的横向扩展），由美国艺电的 JohnF. Kolen, Mohsen Sardari, Marwan Mattar, Nick Peterson, Meng Wu 提交。
Hi, How Can I Help You? Automating Enterprise IT Support Help Desks （你好，我能为你做些什么？自动化企业 IT 协助平台）作者为来自 IBM 的团队：SenthilMani, Neelamadhav Gantayat, Rahul Aralikatte, Monika Gupta, Sampath Dechu , Anush Sankaran, Shreya Khare, Barry Mitchell, Hemamalini Subramanian, Hema Venkatarangan
Sentient Ascend: AI-Based Massively Multivariate Conversion Rate Optimization （感知提升：基于 AI 的大规模多元转换率优化）作者为 Sentient Technologies 和得克萨斯大学奥斯汀分校的 Risto Miikkulainen, Neil Iscoe, Aaron Shagrin, Ryan Rapp, Sam Nazari, PatrickMcGrath, Cory Schoolland, Elyas Achkar, Myles Brundage, Jeremy Miller, Jonathan Epstein, Gurmeet Lamba
SmartHS: An AI Platformfor Improving Government Service Provision（SmartHS: 改进政府服务的AI平台）作者包括山东大学、山大地纬、Nanyang Tech、不列颠哥伦比亚大学和香港大学的多位成员：Yongqing Zheng, Han Yu, Lizhen Cui, Chunyan Miao, Cyril Leung, Qiang Yang
CMU 机器人研究所的 Stephen F. Smith 教授获得该奖项，以肯定他在约束规划和调度技术所做的相关研究及应用，以及他为 AI 社群所提供的服务。
Stephen F. Smith 教授的研究领域主要集中于下一代技术的理论和实践，用于规划、调度和协调。他率先开发和使用基于约束的搜索和优化模型来解决计划和调度问题，并在几个复杂的应用领域成功地使用了基于 AI 的规划和调度系统。他已经发表了超过 270 篇关于这些和相关主题的论文。他是 AAAI 的前执行理事，也是 AAAI Fellow。
随后，介绍了两位特邀讲者，一位是 Boris Barbenko；另一位是 Zoubin Ghahramani。
接下来是 AAAI 新 Fellow 的公布仪式。今年的 AAAI 新当选 Fellow 全部被北美地区（美国、加拿大）的学者包揽，共 8 位，名单如下：
Nancy Amato
Nancy M. Amato 是德州农工大学计算机科学与工程学院的杰出教授，也是工程学院工程荣誉项目的高级主管。她的主要研究领域是运动规划和机器人、计算生物学和几何，并行和分布式计算。她曾获得 NSF 终身成就奖，也是 AAAS、ACM 和 IEEE Fellow。
Regina Barzilay
Regina Barzilay 是 MIT 电子工程和计算机科学系的 Delta Electronics 教授，也是 CSAIL 的成员。她的研究兴趣是自然语言处理，以及深度学习在化学和肿瘤学的应用。她曾获得 NSF Career Award、MIT TR35 等奖项，并且在 NAACL 和 ACL 分别获得过最佳论文奖。
Marie desJardins
马里兰大学工程与信息副院长，计算机科学与电子工程系教授。主要研究领域为人工智能与计算机科学教育。目前专注于研究多智能体系统的规划与学习，并带领一个名为 MAPLE（Multi-Agent Planning and LEarning）的研究小组。
Kevin Leyton-Brown
Kevin Leyton-Brown 为不列颠哥伦比亚大学的计算机科学教授，他的研究领域包括计算机科学与微观经济学的交叉，解决了经济环境中的计算问题和多主体系统的激励问题。他还将机器学习应用于人工智能的各种问题，特别是自动设计和分析算法来解决计算问题。他的相关研究工作超过了 10000 次引用，h－index 为 39.
Dinesh Manocha
Dinesh Manocha 为美国计算机协会院士、北卡罗来纳大学教堂山分校，AAAS、IEEE 和 ACM Fellow。他的研究兴趣包括几何和实体建模、交互式计算机图形学和机器人技术。他在计算机图形学、几何和实体建模、机器人技术、符号和数值计算、虚拟现实、分子建模和计算几何学等方面发表了超过 320 篇论文。
Joelle Pineau
Joelle Pineau Pineau 麦吉尔大学计算机科学副教授，也联合领导「Reasoning and Learning Lab」，她也是 Facebook 在蒙特利尔 AI 实验室的负责人。她是对话系统和强化学习的专家。
Amit Sheth
Amit Sheth 是美国俄亥俄州莱特州立大学的计算机科学家，他同时还是俄亥俄州的杰出学者，、IEEE Fellow 和 Kno.e.sis 研究中心的主管。更早前，他还曾担任佐治亚大学大规模分布式信息系统实验室的主任。
他的研究领域包括语义互操作性与语义网络，信息集成、语义及知识信息提取、NLP、主义与社会数据等。他在学术研究中的 H－index 为 95，位于指数最高的 100 名计算机科学家之列。
Gaurav Sukhatme
Gaurav S. Sukhatme 是南加州大学 (USC) 计算机科学教授，他的研究方向是多机器人系统和传感器/执行器网络。他是 IEEE Fellow，也曾获得过 NSF Career Award 和 Okawa 基金会研究奖。他曾分别担任 ICRA 2008 和 IROS 2011 的程序委员会主席。
相比去年，AAAI 2017 的新晋 Fellow 共有 7 位，分别是 Ronen I. Brafman，Eduard H. Hovy, Tommi S. Jaakkola, Maurizio Lenzerini, Dale Schurmans, Munidar P. Singh. 此外，来自香港科技大学的林方真教授作为唯一华人当选。
这一奖项的设立旨在表彰 AAAI 作出长期重要贡献的学者，今年共有 6 名学者当选，包括两位中东学者与四位美国学者，他们分别是：
Ariel Felner (以色列本·古里安大学)
Martin Michalowski (美国明尼苏达大学)
Ashish Sabharwal (美国艾伦人工智能研究所)
Ram Sriram (美国国家标准技术研究所)
Matthew Taylor (美国华盛顿州立大学)
Ingmar Weber (卡塔尔计算研究所)
AAAI 2017 在去年表彰了三位资深会员，其中，中国科学院西安光学精密机械研究所副所长、研究员李学龙成为唯一上榜华人。
每年的杰出服务奖授予一位对 AI 社群作出突出贡献和服务的个人。今年，这一奖项颁给了 Peter Friedland，他曾在 NASA 建立 AI 研究部门、在美国空军科学研究局部署人工智能相关计划，以及在计算分子生物学取得了相关成就。
Todd Neller 荣获今年 AAAI 和 EAAI 联合授予的杰出教育奖，以表彰他在人工智能教育领域所作出的重要贡献。
Todd W. Neller 是盖茨堡学院的计算机科学教授。1993 年，他在康奈尔大学获得了计算机科学学士学位。2000 年，他在斯坦福大学获得了博士学位，并在斯坦福大学获得了斯坦福大学利伯曼奖学金，并且因他在教研领域的优异表现获得乔治·E·福赛斯奖。作为一个游戏爱好者，Neller 近年来一直在尝试克服游戏 AI 的挑战，创造新的推理算法，并分析最优的风险攻击和防御策略。
值得一提的是，去年的这一奖项颁给了「谷歌无人车之父」、Udacity 创始人 Sebastian Thrun。
计算机研究协会计算社区联盟（CCC）与 AAAI 合作颁发的这一奖项，旨在肯定研究者充沛的想象。
第一名：Engineering Pro-Sociality with Autonomous Agents（自动化智能体的亲社会性工程）
作者：Ana Paiva, Fernando Santos and Francisco Santos
第二名：Learning Fast and Slow: Levels of Learning in General Autonomous Intelligent Agents（学得快、学得慢：通用自动智能体的学习水平）
作者：John Laird and Shiwali Mohan
第三名：Imagination Machines: A New Challenge for Artificial Intelligence（想象力机器：AI 面临的新挑战）
作者：Sridhar Mahadevan
历时半小时的 AAAI 2018 大会开幕式，向我们展示了新一年大会令人欣喜的变化，也表彰了众多为 AAAI 做出重要贡献的学者。正会于今天正式拉开帷幕，AI 科技评论也将持续报道精彩内容。
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木子