AI Weekly: ICML 2019: principaux articles et faits saillants


Cette semaine, dans le sud ensoleillé de la Californie, la communauté mondiale de chercheurs en intelligence artificielle en a eu un, la Conférence internationale sur l’apprentissage automatique (ICML) s’est tenue à Long Beach.

VentureBeat n’avait pas de journaliste à ICML, mais vous n’êtes pas obligé d’être à Long Beach pour lire les dernières recherches de pointe et les avancées révolutionnaires qui font bouger l’aiguille pour IA.

Top papiers

Les organisateurs de la conférence ont attribué le prix du meilleur article à l'Université de Cambridge et à «.

Avec des auteurs de l'ETH Zurich, de l'Institut Max-Planck pour les systèmes intelligents et de Google Brain, ce dernier travail évalue plus de 12 000 modèles de démêlage afin de dissiper certaines croyances. Il affirme, par exemple, qu’un apprentissage non supervisé de représentations démêlées est impossible sans biais inductifs sur les modèles et les données.

"Nos résultats suggèrent que les travaux futurs sur l'apprentissage du démêlage devraient être explicites sur le rôle des biais inductifs et de la supervision (implicite), étudier les avantages concrets de l'application du démêlage des représentations apprises et envisager un dispositif expérimental reproductible couvrant plusieurs ensembles de données" résumé lit.

Le groupe a également publié un rapport sur la formation, l'évaluation et les recherches futures.

Un autre document visant à contester les hypothèses de l'industrie de l'IA figurait parmi les meilleures mentions honorables. Des chercheurs de l’Université d’Édimbourg examinent l’intégration de mots neuronaux, comme Word2vec, au service du traitement automatique du langage naturel.

Des chercheurs du Media Lab du MIT, de l'Institute for Advanced Study de l'Université de Princeton et de DeepMind de Google ont mis au point des méthodes permettant de mériter une mention honorable, comme ce fut le cas.

Des vidéos de présentation d'auteur populaires associées à des diapositives peuvent être.

Reproductibilité de l'IA

Pour la première fois cette année, les organisateurs de l'événement ont demandé aux chercheurs d'inclure du code pour prouver leurs conclusions tout en partageant leurs manuscrits sur papier. Les chercheurs du monde entier ont soumis plus de 3 000 communications et les organisateurs ont accepté.

Le partage de code permet de vérifier les résultats scientifiques partagés dans les documents de recherche. Partager le code au moment de la soumission du manuscrit plutôt que lors de l'acceptation semble également être une bonne chose pour les juges qui évaluent les articles, plus de la moitié ayant déclaré l'avoir trouvé utile pour décider de ce qui mérite d'être accepté pour publication.

L'expérience code-à-soumission-à-temps a révélé que 67% des articles acceptés soumettaient du code ainsi que des recherches pour confirmer la validité de leurs revendications. En outre, les coprésidents ont suggéré un référentiel de code commun et des archives communes pour améliorer la reproductibilité dans le temps.

A par affiliation a trouvé que les principaux contributeurs incluent Google; Microsoft; Facebook; MIT; Université de Stanford; et Université de Californie à Berkeley.

Une autre initiative cette semaine vise à encourager la réplication des résultats, une API et un flux de travail pour la reproductibilité et le support de la recherche. La plate-forme en version bêta comprend environ 20 modèles pré-entraînés pour la réplication au lancement.

Parmi les autres recherches notables que nous avons rencontrées cette semaine figurent les travaux d’Intel AI visant à combiner des méthodes d’apprentissage par renforcement et un autre qui montre comment.

Au-delà de l’ICML, nous avons parlé de l’intelligence artificielle créée par des chercheurs de l’Université de York, de l’intelligence artificielle Facebook de Facebook en présentant un TED Talk et de preuves qui continuent de décliner.

La CIML se poursuivra samedi avec un certain nombre d'ateliers tels que le, et l'utilisation de l'intelligence artificielle pour lutter contre les attaques en profondeur et le changement climatique.

Plus de recherche est à venir. L'événement Vision par ordinateur et reconnaissance de formes (CVPR) – également à Long Beach et considéré comme l'une des plus grandes conférences annuelles sur l'IA, selon le rapport Index AI 2018 – commence lundi.

La recherche ci-dessus n’est pas censée constituer une liste exhaustive des recherches remarquables de l’ICML – il suffit de jeter un coup d’œil sur le travail qui a retenu notre attention cette semaine. Par conséquent, si vous connaissez des recherches intéressantes menées par l'ICML ou d'autres conférences qui méritent d'être couvertes, envoyez des nouvelles astuces à et – et assurez-vous de mettre nos favoris en signet et de vous abonner à.

Merci d'avoir lu,

Khari Johnson

Rédacteur principal d'IA