国际人工智能联合会议

引言

IJCAI，也称为人工智能国际联合会议，是世界上最重要的人工智能会议，汇聚了来自全球的研究人员、从业人员和人工智能用户。它成立于 1969 年，是该学术领域最负盛名​​的会议之一，学者和从业人员在此汇报人工智能领域的新研究、新发展和新思想。IJCAI 是一个年度会议，由许多支持人工智能和计算智能的组织联合主办。

IJCAI 是推动 AI 进步的强大推动力，它通过年度技术演示（包括论文和主题演讲、研讨会、小组讨论和海报展示）来解决诸如 机器学习、自然语言处理、机器人技术 以及 AI 的 伦理 等领域。这些会议促进了院士和专业人士之间的跨学科研究，并为现有挑战识别新颖的解决方案。IJCAI 还为年轻研究人员提供了一个平台，让他们展示论文并与 AI 领域的领导者交流，这使其成为建立联系和获得导师帮助的有力工具。

会议结构与组织

技术论文演示

研究轨道

人们以同行评审的手稿形式展示研究成果，只有最优秀的研究成果才会被呈现。这些会议基于子领域，包括机器学习和自然语言处理、机器人技术和 AI 伦理。

应用轨道

专注于实际应用，展示 AI 在医疗保健、金融行业和学校中的集成案例研究。学者们分享真实世界的应用，并结合实际实施来考察干扰和复杂因素。

研讨会

研讨会可以深入探讨高级主题，参与者可以通过参加研讨会来进一步学习。它们提供了一个学习平台，可以通过注册参加互动式、活泼、讨论式或实践式课程，具体取决于参与者的偏好。

在主要会议开始之前，会举行研讨会，让参与者有更多时间深入探讨细节，并与其他感兴趣的研究人员建立新的联系。

教程课程

另一方面，教程是更正式的讲座，可以学习人工智能的基本和更高级的概念。这些课程旨在由 AI 领域的从业人员讲授，旨在提供在 AI 背景下存在的一些技能、方法和资产的介绍。教程围绕一个课程开发，因此从初学者到高级学习者都可以学到新东西。

特别活动和小组讨论

小组讨论： 不同的小组讨论相关 AI 问题，包括伦理、政策和人工智能的社会影响。由此产生的讨论吸引了观众，并与 AI 研究人员和利益相关者遇到的实际问题有关。

颁奖典礼： IJCAI 设有奖项，以表彰该领域的杰出工作，包括 IJCAI 研究卓越奖和 IJCAI-JAIR 最佳论文奖。

海报展示和演示

海报展示： 这种形式使研究人员能够以美观的方式展示他们的工作，并且作者/参会者之间的互动是随意的。

现场演示： AI 信息源在 AI 系统和应用程序的演示中提供新工具和结果预测方法，作为动态元素的一部分。

交流和社交活动

正式会议包括研讨会、专题讨论会、演示或讲座，而非正式会议包括招待会、鸡尾酒会或休闲晚宴。这些活动对于那些刚开始研究生涯一两年、需要与 AI 领域资深人士建立联系的人来说非常有益。

IJCAI 的主要主题和研究领域

人工智能

机器学习的基本主题，如 深度学习、强化学习、无监督学习 和 监督学习 以及迁移学习，都在 IJCAI 中得到了充分涵盖。具体来说，会议关注模型训练、算法优化、分布规模和可解释性方面的进展。神经网络范式的当前主题以及图像和语音识别的应用也经常被讨论。

NLP 自然语言处理

NLP 是 AI 的一个快速发展的领域，包括情感分析、机器翻译以及会话式和文本 AI 生成。IJCAI 的许多论文涵盖了 NLP 的工作，这些工作侧重于增强对人类语言的理解，以及增强生成和 Transformer、BERT、GPT 模型，以及一些实际用例，包括聊天机器人和问答系统。

计算机视觉

计算机视觉研究是重要的研究领域，包括目标检测、面部识别、视频分析和场景理解。深度学习是 IJCAI 的相关主题之一，侧重于 CNN、GAN 和其他研究的进展，这些进展将增强计算机视觉过程的工作方式和理解方式。

多智能体系统

多智能体系统研究考虑自给自足实体之间的关系，并在游戏、交通系统和供应品中找到应用。IJCAI 的研究包括工作流程以及协调、竞争、协作和谈判智能体，以便在许多系统中提供高水平的性能。

优化和约束满足

AI 主题中的一个重要事实包括优化技术和 CSP，它们代表了在特定条件下达到最理想解决方案的数学意图。在此标题下讨论的主题包括线性优化和非线性优化、资源分配、调度和规划。

知识表示与推理

知识表示涉及机器可理解的知识存储和访问技术，强调逻辑、本体和推理机制。该领域用于以机器可以做出良好决策的方式组织数据，并用于专家系统、语义搜索或任何类型的推理工作。

IJCAI 在 AIML 领域的奖项与荣誉

IJCAI 杰出服务奖

该奖项旨在奖励对人工智能在全球范围内发展做出巨大贡献的特定个人。联合获奖者可以是研究人员或教育工作者，他们已证明其在 AI 领域的承诺和影响力，或对建立会议或鼓励全球 AI 合作做出了贡献。

IJCAI 研究卓越奖

这是 IJCAI 授予的最高奖项之一，旨在表彰在高级人工智能理论和方法或应用方面做出开创性和卓越研究成就的个人。历届获奖者都是关键的影响者，他们的研究定义了人工智能，并持续在理论和实践中呈现新思想和方法。

IJCAI 约翰·麦卡锡奖

为纪念人工智能的奠基人之一约翰·麦卡锡，该奖项旨在表彰职业生涯对人工智能产生重大影响的个人。它旨在每年表彰一位做出重要近期贡献的人，重点在于引入本质上定义当前实践并指导后续研究的理论。

IJCAI-JAIR 最佳论文奖

该奖项目前由赞助并每年颁发，旨在表彰过去一两年中最好的 JAIR 论文。该奖项旨在奖励在某种程度上讨论与 AI 相关的问题或提出新颖想法和方法，并可能适用于该领域主要方向的论文。

IJCAI 经典论文奖

该奖项颁发给在 IJCAI 会议上发表过并且至今仍然具有相关性的论文，这些论文在过去三十年里对人工智能领域留下了深刻的印记。这些论文涵盖了规划、决策理论或机器学习等主题，至今仍在流通，获得了大量引用，证明了人工智能理论和实践的持续发展。

IJCAI 对 AI 研究与开发的影响

需要推广创新研究。

会议涵盖了新兴的 AI 思想、未来的研究方向以及机器学习、多智能体系统和知识表示等主题。这是一个高质量的会议条件，反过来，它激励研究人员挑战自我，寻求新的机会。因此，IJCAI 通过确立行业研究标准和范围，在影响新的 AI 领域的发展和扩展方面发挥了重要作用。

信息交流

由于 IJCAI 的国际影响力，本次年度会议吸引了来自不同 AI 领域的国际学者以及行业内的专业人士参加。这确保了 AI 能够创建一个多学科平台，让不同领域的专业人士在同一平台上交流，并就需要整合多个领域的问题进行合作。他们非常感谢 IJCAI 创造了众多跨学科的合作机会，例如机器人、自然语言处理甚至伦理 AI。

推广 AI 在现实生活中的应用

IJCAI 致力于在医疗、金融和交通等各个领域推广 AI 的实际应用，这使得这些发展成为可能。IJCAI 上发表的许多论文分析了当前的问题，然后通过实施来解决，从而提高性能。例如，在 IJCAI 上展示的优化算法、推理系统和决策制定材料已被应用于物流和城市设计。

职业管理与奖励

人工智能视角 IJCAI 提供了其他形式的荣誉，例如研究卓越奖和约翰·麦卡锡奖，这些奖励鼓励研究人员在 AI 领域做出最佳表现。它还确立了 IJCAI 作为 AI 专业人士寻求职业发展的重要会议，使研究人员能够在 AI 界获得专业认可。

IJCAI 发表的论文

需要较少数据的后门攻击

本文提出了一种新的无模型后门攻击方法，该方法利用最少的训练样本。它侧重于减少受污染数据对模型的影响程度，特别是在深度学习模型中。本文描述了 AI 模型中存在的威胁，并表明如果模型暴露于少量对抗性输入，则可以获得很高的对抗性效果。这包括用于训练神经网络的 TensorFlow 和 PyTorch 深度学习结构以及具有数据中毒的对抗性机器学习。本文强调了在实际应用中保护 AI 模型免受复杂后门攻击场景的需求。

关于时变谐波延拓的标签初始化

因此，本文旨在为处理时间序列数据以提高机器学习模型性能所需的时间依赖性谐波延拓的标签初始化问题做出贡献。它介绍了一种在用于金融和股票交易所等领域的应用时，能够提供更准确的预测和提高模型稳定性的方法。使用的技术包括时间序列预测技术、谐波延拓算法以及用于时间序列建模的机器学习算法。这项工作还扩展了研究人员在设计准确的动态数据变化系统方面的努力，使开发的系统有助于解决现实世界中的预测问题。

立方体学习或使用纯文字消除时

本文旨在讨论 QCDCL 在 SAT 求解器方面的应用。它将立方体学习和纯文字消除这两个策略进行对比，以证明前者是布尔可满足性问题中的一个更优的求解器。特别强调了在人工智能应用（包括但不限于调度、规划和验证）中，在组合优化问题中与线性方程组相关的 SAT 求解器的工作改进。这些涉及使用 约束满足问题 (CSP) 和 SAT 求解器以及优化算法。

多数否决：一种简单的投票规则最优度量失真

作者们在社会选择理论的各种背景下讨论投票规则，提出了一种新的投票规则，可以最大化度量失真，并将其命名为多数否决。当前的研究提出了一种可以改进高度复杂的投票过程的方法，同时保持公平性，尤其是在决策系统中。这些包括博弈论（特别是算法博弈论）、社会选择理论以及优化和公平结构投票。这项工作对于需要使用资源分配、合作博弈和多智能体系统的问题很有帮助，在这些问题中，公平性和效率是决策的关键因素。从这里，它提供了对涉及集体决策的人工智能驱动系统如何得到增强的理解。

稳健可防御的文本分类，可对抗谬误推断

本文提出了一种使用带否定的 AND 规则以可解释的方式进行监督文本分类的新方法，以避免虚假关联。该技术增强了模型的可解释性和公平性，并且非常适合涉及伦理问题、法律或医疗应用的情况。在这项研究中，研究结合了 NLP 方法、可解释 ML 算法和 AI 中的公平性。

自动化程序分析

本文在自动化程序分析的背景下重新审视了前置条件推理。基于这些工作，作者提出了一种新方法，通过获取约束来增强前置条件推理，从而消除软件系统中的错误。涉及的技术包括约束求解、程序分析的形式方法和软件验证。由于用于自动化程序分析的工具在当今复杂的软件系统中起着重要的作用，特别是在安全关键领域，本文为增强这些工具的可靠性提供了有价值的方向。

结论

总之，IJCAI 被认为是国际上最大、最重要的活动之一，它推动了人工智能的原创发展。同时，它也充当了一个平台，促进知识交流、新方法的展示以及来自所有 AI 领域代表之间的合作。由于其成员是学术界、研究界和行业领导者的代表，IJCAI 在人工智能的发展中发挥着关键作用。凭借给定的技术会议、奖励计划以及跨学科的思考和讨论，IJCAI 仍在通过鼓励机器学习、自然语言处理、机器人技术和其他应用领域的工作来影响人工智能研究的未来。