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专访IJCAI 2017当地组织委员会主席张成奇教授:大会创3个历史记录的背后秘密

作者:宗仁
2017/08/28 14:49

文章由雷锋网-AI科技评论宗仁,贾伟联合编辑。

雷锋网-AI科技评论按:张成奇教授现任悉尼科技大学(UTS)杰出教授,数据科学学院院长,昆士兰大学(UQ)荣誉教授,新南威尔士大学(UNSW)兼职教授, 澳大利亚人工智能理事会理事长。他从事人工智能相关研究长达35年,并发表近300篇的学术论文,他于1992年6月在 “国际人工智能杂志(Artificial Intelligence Journal)”发表了大陆华人的第一篇论文。根据2017年8月份Google Scholar统计,文章被引用总数超过万次,H-Index为42。在过去10年内,张教授应邀在近20个国际学术会议上做特邀报告, 同时在他杰出的学术生涯中培养了30多位博士,获得过12项澳大利亚基金委员会(ARC)项目,资金超过550万澳元, 张成奇教授于2011年荣获新南威尔士州工程、信息与通讯技术类杰出贡献奖和UTS杰出研究领导奖。 他曾担任ICDM和KDD等五个国际会议的大会主席,程序委员会主席和组织委员会主席等职务,并于2012年至2014年但任ARC专家委员会委员。目前担任国际人工智能大会(IJCAI)2017年当地组织委员会主席。并被IJCAI理事会于2017年8月特聘为IJCAI Sponsorship Officer. 自2014年6月起,任IEEE计算机学会智能信息技术委员会(TCII)主席。

八月,在凉爽的墨尔本,IJCAI-2017(2017国际人工智能联合大会)正如火如荼地召开。近日,AI科技评论记者采访了本届IJCAI 2017 当地组织委员会主席张成奇教授,他为我们详细介绍了本届大会的细节。

下面为根据雷锋网-AI科技评论采访做不改变原意的编辑内容。

一、您今年担任东道主当地组委会主席,有没有遇到哪些挑战?

在这次会议之前,我曾担任过ICDM2010和KDD2015的主席,所以办IJCAI2017并不太难。我们这次光赞助商就拉到了42个。

在会务方面, 由我总负责。Toby Walsh和Michael Georgeff 都很有经验(Toby Walsh曾任IJCAI2011的程序委员会主席)。宋正在墨尔本第一线,负责所有的流程安排,做了非常多的工作。我们四人组成了一个梦之队(Dream Team)。

 二、这场大会办得这么大,相信您在拉赞助方面一定下了不少功夫吧,能否分享一些秘诀?

拉赞助是即难又不难。首先,你得有口碑,有口碑了赞助商才能信得过你;另外就是你要能给赞助商带来利益,有利益了赞助商才会赞助你。就这次IJCAI会议,赞助商他们来这里能同时满足三个需求,一个是广告效应,一个是招聘人才,另外一个是我们之前没有预料到的,就是媒体宣传。另外一个重要的原因是“我和谁站在一起”。所以提高赞助商的档次很重要。 我们的赞助商里面,有中国的小i机器人、腾讯、阿里、 京东、美图 、滴滴、百度和蚂蚁金服。 另外你在42个赞助商Logos里面应该也会注意到有17个大学赞助商。我认为这个记录会保持多年。基于我们的这些努力,今年我们创造了一系列的记录。我们赞助费首次超过70万美元(近500多万人民币),这在计算机相关的学术会议中是非常高的了。其次,在过去二十年中,这次参会人数也是最多的,注册人数达到了2087人,而去年只有1670人,之前更少。另外,今年中国参会人数也创了记录,有475名注册来自中国。

 三、这个会议项目很多,请问参会者如何把控自己的关注重点?

 确实,这个会议的项目非常多,除了主会,(特约报告,论文宣读), 还有tutorial,workshop,co-located conference,Industry Day、AI Lounge、AI Festival等等额外的活动。

对于学界的人士,一般主要就是参加主会以及tutorial、workshop这些。此外也可以参加像AI Lounge这样的活动,AI Lounge从21日到25日每天下午五点半到七点,会请一些学界大咖就某一个话题大家边吃边聊,这个活动是对公众免费开放的。这个我们和墨尔本的电台合作,会对这个活动进行直播。

AI Festival是我们和政府的合作,这是对公众免费开放的一个活动。星期四小i机器人、贵阳市政府和墨尔本市政府会有个三方合作闭门会议,他们会讨论智慧城市的问题。

另外对于工业界的也有几个推荐的重点。首先是Job Match招聘场,这个在星期四6:30-8:00的学生晚宴上进行。另外一个就是Industry Day,我们这些大赞助商和一些初创公司都有发言。

四、今年IJCAI比较热门的关注方向是哪几个?或者您预测是哪几个?

机器学习肯定还是占主导地位的。人工智能为什么能突然火起来呢?我认为主要有三个原因,第一是大数据;第二,云计算提高了并行计算的能力;第三,深度学习算法使这些得以发挥作用。有了这三个,人工智能在应用领域的正确率才超过了人们的期望值,开始由实验室走向实用。其它的领域也非常值得关注,但是机器学习是主导。

另外根据今年的论文关键词热度排名来检索也是种方式。(附今年论文关键词排序图)

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五、大会的参会人员主要几类,百分比您有大概统计吗?

 本届IJCAI共有2087人注册。主 要就是老师、博士生、工业界、政府人员以及媒体。具体的数字需要等大会结束之后才能统计到。但根据目前的情况,初步估计,老师大概有1000多人,占一半多;学生有658人,占到1/3; 工业界以及其它人员有200多人,大概占10%。

 六、就您这么多年的经验,在澳洲做AI研究和国内有啥不一样?

在澳洲做研究非常大的优点就是非常的静,一件事可以专心地做几年。国内做人工智能研究的优点是国家重视,场景好,投资比较集中、研究人员和博士生比较多,公司参与度强。

另外一个不同就是评价体系。就我们学校来说,我们对人的评价更强调每个人各有擅长,合理利用每个人的长处 。比如,2008年我们学校支持了我一个研究中心,量子计算与智能系统。这个中心我们用了9年时间,就把学校计算机科学领域从全球500名之外带到第48名。

 七、您最近主要在进行的研究?您的研究成果,哪些跟产业应用结合是比较紧密的?

我最近的研究主要是做数据挖掘,除了做理论研究外,和工业合作还是比较多的,其中包括社会保障、证券市场、租赁公司、卫生部,还包括网上欺凌等都有合作应用,这些主要是和澳洲的合作。对于国内,和大学合作比较多。大学方面,我们悉尼科技大学和上海交大,清华,中科院,北理工,华科大都建立了联合研究中心。去年,我们和南科大合作,计划联合培养30个博士生,我们采取双导师制,在全世界范围招生。企业方面,我们正在和一些企业洽谈合作研究。

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