原標(biāo)題：這屆NeurIPS里有哪些變與不變？

今年的第33屆神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（NeurIPS 2019），來(lái)得似乎比往年都要猛烈一些。

首先是參會(huì)人數(shù)急劇增加。2018年的參會(huì)人數(shù)達(dá)到9000人左右，這已經(jīng)讓主辦方開心得合不攏嘴，沒想到的是今年則直接來(lái)到了13000人，比去年猛增40%；而申請(qǐng)抽獎(jiǎng)的人數(shù)則更是達(dá)到了15000人，NeurIPS官網(wǎng)甚至因此而一度癱瘓。

其次，則是論文大豐收。論文投稿量達(dá)到6743篇，較去年的4856篇增加了近40%；收錄論文1429篇，較去年增加了41%，論文收錄比例在21%左右。無(wú)論是投稿數(shù)量還是論文收錄，均刷新了歷史紀(jì)錄。而與之相比，同樣為AI頂會(huì)的ICML只有3424篇論文投稿，最終收錄774篇，投稿和收錄數(shù)量均只有NeurIPS的一半左右。

大會(huì)召開期間，隨便在社交網(wǎng)站上去搜索關(guān)于NeurIPS的關(guān)鍵詞，隨處可見被其收錄一篇論文成為相關(guān)專業(yè)同學(xué)的最大夢(mèng)想。

所以，今年如果誰(shuí)還再次大放AI寒冬的厥詞，不說別的，只要把NeurIPS的數(shù)據(jù)一扔，就能啪啪打臉了。

當(dāng)然，各方面數(shù)據(jù)的光線亮眼也只是大會(huì)的一個(gè)方面，我們更加看重的是，從這次大會(huì)的結(jié)果，能不能看出一些關(guān)于AI的玩家變化和旗幟方向？那么，今天我們就拋棄冷冰的理論自研和復(fù)雜公式，去看一下這屆大會(huì)較以往，存在哪些變與不變？AI在現(xiàn)實(shí)世界中又有著怎樣的發(fā)展趨勢(shì)？

不變的是玩家：萬(wàn)年的流水，鐵打的谷歌

相信不用說讀者朋友們也能猜到，今年的NeurIPS又被谷歌給霸榜了。

谷歌在各種AI學(xué)術(shù)頂會(huì)上霸榜大家也已經(jīng)見怪不怪了。相較于去年的137篇論文，今年的谷歌收錄論文來(lái)到了180篇，增加了接近31%，增長(zhǎng)速度十分穩(wěn)定，這也大大增加了其他機(jī)構(gòu)單位的追趕難度。更何況還有一個(gè)不計(jì)成本養(yǎng)著炫技的Deepmind，谷歌這個(gè)秀兒恐怕還要接著享受很長(zhǎng)一段時(shí)間身為王者的孤獨(dú)。

工業(yè)界能與谷歌掰掰手腕的大概只能屬于微軟了，今年表現(xiàn)也不錯(cuò)，入選76篇。

而美國(guó)學(xué)術(shù)三強(qiáng)的實(shí)力仍然不俗，麻省理工入選86篇，斯坦福則以85篇緊隨其后，比起去年落后11篇已經(jīng)進(jìn)步很大，這也反映出斯坦福這一年在人工智能領(lǐng)域的孜孜求進(jìn)；CMC則入圍79篇，無(wú)愧于名列美國(guó)學(xué)術(shù)三強(qiáng)之列。

此外，伯克利、facebook、普林斯頓、IBM等6位玩家均有超過40篇論文入選。前十席中美國(guó)的大學(xué)和企業(yè)占據(jù)了8席，留下第9和第10給了英國(guó)的劍橋和牛津。

這也啟示我們，當(dāng)面對(duì)各種看衰美國(guó)的聲音和分析、心態(tài)有點(diǎn)飄了的時(shí)候，還是得看看這些研究數(shù)據(jù)：美國(guó)的科研實(shí)力獨(dú)自一檔，這是未來(lái)幾十年都難以發(fā)生大的變化的現(xiàn)實(shí)。認(rèn)清現(xiàn)實(shí)，方能按部就班地追趕。

當(dāng)然，中國(guó)今年的表現(xiàn)也很亮眼。工科王者清華入選33篇，總排名來(lái)到了第13，北大入選23篇，中科大、浙大、香港中文大學(xué)、復(fù)旦等大學(xué)也各有斬獲。企業(yè)方面，騰訊、阿里、百度、華為也均有不俗的表現(xiàn)。遺憾的是，與去年華為方舟實(shí)驗(yàn)室摘得最佳論文之一相比，今年最佳論文則沒有了中國(guó)的身影。當(dāng)然，最佳論文實(shí)力是一方面，運(yùn)氣也是一方面，只有我們整體實(shí)力提升了，最佳論文也是一件水到渠成的事情。所以也再次期待中國(guó)軍團(tuán)能在以后的會(huì)議中在論文的數(shù)量和質(zhì)量上都能再次躍遷。

此外，NeurIPS官方數(shù)據(jù)還提到，本次提交論文的女性作者總體比例來(lái)到了13%，女性群體正在作為一只不可或缺的重要力量越來(lái)越多地參與到AI與世界的變革當(dāng)中。

變化的是標(biāo)準(zhǔn)：“水文”多了，審稿也嚴(yán)了

會(huì)議越辦越火，投稿越來(lái)越多，不一定是件好事，今年的論文光是評(píng)審意見，NeurIPS委員會(huì)就給出了20000篇，審稿人簡(jiǎn)直是忙到頭禿，甚至一度在今年夏天被人詬病審稿“太水”。

其實(shí)也完全可以理解。畢竟在NeurIPS2019論文投稿和錄用數(shù)量劇增之下，難免會(huì)有大量的“水文”出現(xiàn)，改改模型、加幾個(gè)數(shù)據(jù)想蒙混過關(guān)的不在少數(shù)。在這種情況下，今年的論文審稿則與往年相比發(fā)生了一些新的變化。

比如評(píng)審委員會(huì)鼓勵(lì)論文研究的創(chuàng)造力。其中特別強(qiáng)調(diào)要要以創(chuàng)造性的新方式去看待問題，在這種研究前提之下，可以得出一個(gè)能真正讓讀者感到驚訝的結(jié)果。這傳達(dá)出論文的可讀性的方向。此次獲得“杰出新方向論文獎(jiǎng)”的《Uniform convergence may be unable to explain generalization in deep learning》，由卡耐基梅隆大學(xué)、博世人工智能中心的Vaishnavh Nagarajan和J. Zico Kolter共同完成，呈現(xiàn)出部分深度學(xué)習(xí)研究者的成果存在夸大的問題。換句話說，它毫不留情地揭開了一些研究者的研究成果中對(duì)的虛假外衣，可以讓讀者乃至普通人都可以更客觀地保持對(duì)深度學(xué)習(xí)效果的認(rèn)知。

又比如要求論文盡可能不過分強(qiáng)調(diào)理論的重要性或者意義，而更加重視其現(xiàn)實(shí)針對(duì)性?；蛘哒f，要有一定的問題指向。這也一定程度上和人工智能的產(chǎn)業(yè)化實(shí)踐愈加深刻的現(xiàn)實(shí)相貼合。

同時(shí)，評(píng)審委員會(huì)明確表示不三種論文：第一是“資源密集型”的論文研究，即動(dòng)用了大量的資源得到的成果；第二是明明可以以一種快捷有效的方法得出結(jié)論，卻偏偏選擇了曲折迂回的“旁門左道”，或者稱之為“炫技”；第三則是強(qiáng)調(diào)論文的簡(jiǎn)化，即能做到簡(jiǎn)明扼要地表達(dá)，就盡量縮短篇幅，縱觀本屆大會(huì)的優(yōu)秀論文，很多篇幅都不超過10頁(yè)，和動(dòng)輒幾十頁(yè)的讓人讀倒頭大的“水文”相比，簡(jiǎn)直不要太良心。

總之，林子大了什么鳥都有，今年NeurIPS論文數(shù)量的急劇增加引起評(píng)審委員會(huì)對(duì)質(zhì)量的把控而對(duì)審稿標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行修改，也是情理之中的事情，對(duì)保持會(huì)議收錄論文的權(quán)威性是個(gè)明智而必然之舉。

趨勢(shì)是應(yīng)用：算法愈受青睞，實(shí)踐成為標(biāo)的

從整體上來(lái)看，算法、深度學(xué)習(xí)、應(yīng)用三個(gè)領(lǐng)域的論文成果占據(jù)著前三甲，這與往年相比并未發(fā)生太大的變化。然而三個(gè)領(lǐng)域自身卻有些微妙的變化，從中或許也可以看到當(dāng)今AI研究的一點(diǎn)趨勢(shì)。

變化較為明顯的當(dāng)屬算法研究。算法研究領(lǐng)域的論文在2018年提交占比接近25%，2018年則增加到27%左右；錄取占比2018年約為21%，2019年則達(dá)到28%左右，是所有研究領(lǐng)域當(dāng)中無(wú)論是論文提交數(shù)量還是最終錄取都呈現(xiàn)增長(zhǎng)的領(lǐng)域。

與之相比，有關(guān)深度學(xué)習(xí)的論文數(shù)量占比無(wú)論是提交還是最終錄取，其均呈現(xiàn)出一定的下降趨勢(shì)，雖然這個(gè)趨勢(shì)并不明顯。而應(yīng)用研究領(lǐng)域在論文提交量占比基本不變的情況下，反而錄取率下降了約2個(gè)點(diǎn)，這也可能和總量龐大之下水文難免作妖有一定的關(guān)系。

而在強(qiáng)化學(xué)習(xí)、理論、概率和統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面，其論文錄取率大多則呈現(xiàn)出了下降的苗頭。

這樣的趨勢(shì)或許并不難解釋。隨著人工智能產(chǎn)業(yè)化的不斷加速，世界范圍內(nèi)的AI落地正在如火如荼地進(jìn)行，其也早已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室中的純理論研究走向了產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，因此必然會(huì)面臨更多的實(shí)際問題。因此，不斷進(jìn)行算法層面的創(chuàng)新研究，顯然是符合當(dāng)下AI的總體走勢(shì)的。

在2019年AI產(chǎn)業(yè)化不斷深入的趨勢(shì)下，明年的NeurIPS論文的實(shí)踐指向或會(huì)更加明顯。

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