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NIPS 2017竞赛全回顾:“NIPS史上最长Workshop”有何魅力? | NIPS 2017

本文作者:岑大师 2017-12-10 13:20
导语:本次的NIPS大会新增了五个官方竞赛,大会方也专门设置了一个专门的Competition Workshop环节进行相关的总结研讨。

雷锋网消息,虽然为期三天的NIPS 2017正会已经结束,但聚集在长滩的机器学习研究者们仍然热情不减。从12月8日起,大会将进入为期两天的Workshop阶段,来自世界各地的机器学习爱好者们将分为53个Workshop进行各自领域最新研究的研讨。

本次的NIPS大会新增了五个官方竞赛,大会方也专门设置了一个专门的Competition Workshop环节进行相关的总结研讨。整个Workshop按五个竞赛分为五部分,内容设置上大致相同,即在1小时45分钟内,首先由竞赛主办方讲解竞赛事宜、解读本次比赛的意义和比赛中的一些趣事、宣布结果;然后由1-3支优胜队伍讲解他们的竞赛思路及做法,最后是相关的演讲及讨论。整个Workshop议程安排非常紧凑,从早上8:15分开始,到晚上7:30才结束,难怪组织方在最后散场时向坚持到最后的参会者致谢,并笑称这是“NIPS史上最长的Workshop”(The Longest Workshop In NIPS ever)。让我们来一起看看Workshop的进程吧:

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(Competition Workshop议程)

早上8:15,Competition Workshop的组织者、巴塞罗那大学的Sergio Escalera教授及微软云信息与服务实验室(CISL)机器学习负责人Markus Weimer至开幕词,随后,IBM Watson公布了AI XPRIZE Milestone Award,这是由IBM Watson设置的、总奖金为5百万美元的竞赛,用于奖励在全球范围内利用人工智能技术应对未来世界巨大挑战的团队。来自蒙特利尔的Aifred Health和来自米兰的Amiko AI获得前两名并获得该奖项。

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(AI XPRIZE Milestone Award Top 10优胜队伍)

接下来进入正式的各项竞赛相关内容。首先登台的是由“GANS之父”Ian Goodfellow与Google Brain团队共同举办的Adversarial Attacks and Defences(对抗攻击防御比赛)。关于该项比赛雷锋网之前已有详细介绍,参见:《Ian Goodfellow牵头举办NIPS机器学习对抗赛,提升系统鲁棒性

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(小插曲:在Ian Goodfellow讲话的时候投影仪出了些问题)

在Ian Goodfellow的介绍结束后,加州大学伯克利分校电子工程与计算机系教授、2010年度麦克阿瑟天才奖、2009年度MIT TR35获得者Dawn Song(宋晓东)做了题为《Adversarial Examples Are Prevalent in Deep Learning Systems》的演讲。该演讲内容雷锋网(公众号:雷锋网)将在后续进行整理和分享。

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(Dawn Song在演讲中)

该竞赛的冠军是来自清华大学的TSAIL团队,董胤鹏代表团队介绍了竞赛的经验。清华大学的庞天宇和约翰霍普金斯大学的谢慈航也作为另外两只优胜队伍代表介绍了各自的方法。

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(清华大学TSAIL团队董胤鹏在演讲中)

随后进行介绍的第二个竞赛是“Learning to Run”。该项赛事由斯坦福神经肌肉生物力学实验室(MNBL)主办,要求参赛者开发一个控制器,使符合生理学的人体模型能够尽可能快地在复杂的障碍物中进行奔跑。比赛提供人体肌肉骨骼模型和基于物理的模拟环境,参赛者可以在其中合成物理和生理上精确的运动,最终根据在规定的时间内跑动的距离和韧带拉伸惩罚来计分。斯坦福神经肌肉生物力学实验室的Carmichael ong、CrowdAI创始人Sharada Mohanty、Deepsense.ai的Henryk Michalewski等竞赛相关人员进行了竞赛的讲解、命题和环境搭建等方面的分享。

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(Wojciech Jaskowski演讲中)

雷锋网此前曾经对获得比赛第二名的北京大学信息科学技术学院大学二年级的黄哲威同学进行了采访(参见《大二少年的炼丹入门之路:专访NIPS 2017“Learning to Run” 比赛亚军黄哲威》)。由于竞赛方只为冠军提供NIPS门票及旅行资助,黄哲威同学没有来到现场。在现场,获得第一名的Wojciech Jaskowski(来自NNAISENSE)和第三名、第六名的两支团队介绍了自己的竞赛思路。

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随后,加州大学伯克利分校副教授、2016年度MIT TR35获奖者Sergey Levine发表了题为《From Learning to Run to Learning to Think》的演讲。本演讲雷锋网将在后续进行整理和分享。

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(NVIDIA代表为Wojciech Jaskowski颁发证书)

Wojciech Jaskowski获得NVIDIA 新一代超级计算机DGX Station,而第二、第三名将获得NVIDIA在NIPS 2017上刚刚发布的Titan V显卡。

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在午饭后,首先进行介绍的是第三项竞赛“The Conversational Intelligence Challenge”。虽然本竞赛组织者中包括机器学习大神Yoshua Bengio,但Bengio本人并没有出现在现场,来自俄罗斯的Mikhail Burtsev主持了本环节。

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“The Conversational Intelligence Challenge”的议程安排为:竞赛主席Mikhail Burtsev致辞、颁奖典礼、获奖队伍介绍、以及一个主题演讲和一个Panel。

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颁奖环节。莫斯科物理技术学院(MIPT)和波兰弗罗茨瓦夫大学(University of Wroclaw)分获前两名,来自香港理工大学和复旦大学的 PolyU 团队在NIPS Round 中取得第五名。由于第一、第二名分数(在统计学意义上)相差不大,竞赛组织者决定这两支队伍将分享10000美元奖金(你们这是在和稀泥吧)。

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第四项竞赛为Personalized Medicine: Redefining Cancer Treatment。该项比赛由 Sloan-Kettering 癌症中心 (MSKCC) 发起,在Kaggle上举办,有1386支队伍参加了第一阶段的比赛,357支队伍参加了第二阶段的比赛。在比赛中,参赛选手需要开发基于临床证据 (文本) 的基因突变分类算法,基因突变可以划分为 9 类。即使对专家来说,解释临床证据也非常具有挑战性,因此想要成功对临床证据(文本)建模难度非常大。这类算法可以帮助人们解决癌症的复杂性,并且发现以前未知的基因突变,这些突变往往对癌细胞的生成起到重要作用。大会组织者、世界上历史最悠久、规模最大的私立癌症中心MemorialSloan-Kettering Cancer Center工程与机器学习总监Iker Huerga和首席科学家JJ Gao分别发表了演讲。美中不足的是,这两位演讲者的PPT中都把自家机构的名字打错了...

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(Center打成Cancer,晚饭扣一个鸡腿)

华人选手在本次竞赛中表现出色。其中来自康奈尔大学的团队获得第一名,张希同学代表队伍进行了分享。该分享的PPT也会在随后在网上放出,雷锋网将持续关注。

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最后一项竞赛是“Human-Computer Question Answering”。该项该项赛事由马里兰大学(University of Maryland)、斯坦福大学(Stanford University)等多家机构的研究人员发起,亚马逊 AWS 提供设备资助。比赛方式与我们所熟悉的Jeopardy人机智力竞赛有所不同,问答系统在接收问题时,每次收到一个单词,由系统自主决定什么时候回答。越往后问题提示就越多,难度也随之降低,而回答问题得到的得分也越少。

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本次竞赛冠军为来自日本的一支工作室性质的创业团队Studio Ousia。该团队参赛的问答系统的正确率得分不仅远远超出了0.55的基准线,比第二名也高出了超过20个百分点。

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在现场,该系统还与来自不同领域的六位人类顶尖智力问答选手过招。在60道题的回答中,机器的得分远远超过了人类联队,往往是主持人一道问题刚说了几秒钟,机器就已经说出了答案,以至于人类选手每答对一道题目,现场就会响起热烈的掌声。

本次“人机竞赛”的相关结果雷锋网将另行详细报道。

竞赛结束的时候已经是晚上7点多钟,但不少参会者仍然在现场兴致勃勃地讨论。这虽然是NIPS第一次举办竞赛,但这种形式不仅能吸引更多机器学习队伍参与,也可以以更直观的方式展示机器学习在网络安全、神经与肌肉模拟和手术应用、基因解析、问答系统等领域的最新应用,取得了非常不错的效果。相信在明年的NIPS上,我们也能看到更精彩的竞赛。

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