30大Tutorial，人工智慧百花齊放
本文整理自：專知等
當地時間7月13-19日，備受關注的AI頂級國際會議IJCAI在瑞典斯德哥爾摩舉行。在這次會議上，人工智慧和機器學習領域的研究者為我們呈現了這一領域的研究前沿，其中包括：約束學習Constraint Learning、生成對抗網路（GAN）、博弈論、AI倫理等等，呈現出很強的多樣性；與此同時，一些資深研究者也帶來了一些極具看點和啟發價值的演講和教程，其中包括：Bengio《基於深度學習的人工智慧Deep Learning for AI》和中科院自動化所王飛躍《基於模糊邏輯的可解釋性深度學習》等等。
IJCAI-ECAI-18，the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 23rd European Conference on Artificial Intelligence，作為頂級的AI國際會議於7月13至19日在陽光燦爛的瑞典斯德哥爾摩召開，並吸引了2500名來自全球的專家學者和工業界人員。IJCAI-ECAI-18與其它姊妹會議（AAMAS, ICML, ICCBR and SoCS）一起彙集成為Federated AI Meeting（FAIM）這樣一次引人注目的盛會。
大會的另一大特色是組織了多達30個tutorial和66個workshop，對所有FAMI大會參加者開放。其中，中國自動化學會副理事長兼秘書長、中科院自動化所的王飛躍教授，諾基亞的范力欣首席研究員，馬來亞大學的陳志勝副教授，日本京都大學的梁雪峰副教授（現西安電子科技大學教授）合作組織了題為「Interpretable & Reasonable Deep Learning and its Applications (IReDLiA)」 的workshop1。王飛躍，范力欣，陳志勝還組織了題為「Toward Interpretable Deep Learning via Fuzzy Logic」的tutorial2，3。
在13日上午的Tutorial中，王飛躍教授高屋建瓴地回顧了人工智慧早期的發展史，揭示了現階段存在的問題，並預測了未來的突破方向。陳志勝副教授深入淺出地介紹了模糊邏輯的重要原理和應用。范力欣研究員則通過一個具體的實例，揭示了模糊邏輯和深度學習之間的內在聯繫，並展示了如何利用邏輯推理規則，來解釋和提高神經網路的學習能力。Tutorial吸引了眾多參會者，而與會者一致表示，這樣的tutorial開拓了大家的眼界，幫助他們，尤其是年輕的研究學者，更全面地了解和思考人工智慧的深度和廣度。
王飛躍教授回顧人工智慧發展歷史
在下午的workshop中，圍繞深度學習的可解釋性問題，來自美國哈佛大學，麻省理工學院，日本京都大學等研究機構的年輕學者，報告了他們的最新研究成果。而在panel discussion中，參會者集中討論了在醫療，法律和智能車輛等應用中，人工智慧演算法可解釋性的極端重要性。來自澳洲科廷大學的Dr. Raymond Sheh做出了令人吃驚的評論，「可解釋性不是關乎生死，而是高於生死」，熱烈的討論一直延續到workshop結束以後。
小編對本次會議的Tutorials進行了整理，以下是對Tutorials的簡單介紹：
IJCAI-ECAI 2018 Accepted Tutorials and Schedule
T01. 對抗機器學習
Adversarial Machine Learning
Battista Biggio and Fabio Roli
鏈接：
https://www.pluribus-one.it/sec-ml/wild-patterns/
T02. 使用Google-AIY樹莓派套件的設計馬拉松
「AI forSocial Good」 Design Hackathon Using Google-AIY Kits
Tara Chklovski and Yolanda Gil
鏈接：
//iridescentlearning.org/ai-curriculum-hackathon-ijcai-2018/
T03. 程序性社會介入
Algorithmic Social Intervention
Bryan Wilder and Yevgeniy Vorobeychik
鏈接：
http://teamcore.usc.edu/people/bryanwilder/ijcai-algorithmic-social-intervention.htm
T04. 人工智慧與法律
ArtificialIntelligence and the Law
Adam Wyner
鏈接：
http://www.ijcai-18.org/wp-content/uploads/2018/05/T04-AI-and-the-Law-IJCAI-ECAI-18.pdf
T05. 機器學習助力優化演算法
BoostingOptimization via Machine Learning
Michele Lombardi and Michela Milano
鏈接：
https://sites.google.com/view/boostingopt2018/
T06. 計算性社會選擇及人工智慧的道德準則
Computational Social Choice and Moral Artificial Intelligence
Vincent Conitzer
鏈接：
https://users.cs.duke.edu/~conitzer/IJCAI18comsoctutorial.html
T07.深度生成模型
DeepGenerative Models
Aditya Grover and Stefano Ermon
鏈接：
https://ermongroup.github.io/generative-models/
T08. 基於深度學習的人工智慧
DeepLearning for AI
Yoshua Bengio
鏈接：
http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/talks/IJCAI2018-DLtutorial.html
T09. 可廢止的描述邏輯
Defeasible Description Logics
Ivan Varzinczak
描述邏輯（description logic）是一種用於知識表示的邏輯語言和以其為對象的推理方法，主要用於描述概念分類及其概念之間的關係。 描述邏輯方法多數被用到涉及知識分類的應用領域，如數字圖書館和面向萬維網的信息處理。 描述邏輯是當前語義網發展中本體的理論基礎。
鏈接：
//ijv.ovh/ijcai2018-tutorial/
T10. 夢想機器
Imagination Machines
提出利用人工智慧處理一些現象中的場景數據
Sridhar Mahadevan
鏈接：
https://people.cs.umass.edu/~mahadeva/IJCAI_2018_Tutorial/Welcome.html
T11. 多贏選擇：應用，原理，演算法及演化
Multiwinner Elections: Applications, Axioms, Algorithms, and Generalizations
Piotr Faliszewski, Piotr Skowron, and Nimrod Talmon
鏈接：
http://home.agh.edu.pl/~faliszew/ijcai-ecai18/
T12. 人工智慧生成音樂
Musical Metacreation: AI for Generative Music
Philippe Paquier
鏈接：
http://musicalmetacreation.org/musical-metacreation-tutorial-ijcai-2018/
T13. 有約束的神經符號學習和推理
Neural-symbolic Learning and Reasoning with Constraints
Luis Lamb, Marco Gori, Artur Garcez, Luciano Serafini, and Michael Spranger
鏈接：
http://www.neural-symbolic.org/
T14. 基於本體的數據介入：理論和實踐
Ontology-based Data Access: Theory and Practice
Roman Kontchakov and Guohui Xiao
鏈接：
http://ontop.inf.unibz.it/ijcai-2018-tutorial/
T15. 預測人的決策過程：從預測到行動
Predicting Human Decision-Making: From Prediction to Action
Ariel Rosenfeld and Sarit Kraus
鏈接：
https://sites.google.com/view/predicting-human-dm
T16. 知識編輯最新進展
Recent Advances in Knowledge Compilation
Adnan Darwiche and Pierre Marquis
鏈接：
http://beyondnp.org/tutorial18/
T17. 啟發式搜索的最新研究方向
Recent Directions in Heuristic Search
Ariel Felner, Daniel Harabor, Sven Koenig and Nathan Sturtevant
鏈接：
https://movingai.com/IJCAI18-HS/
T18. 可擴展離散集成和取樣:基礎和挑戰
Scaling Discrete Integration and Sampling: Foundations and Challenges
Supratik Chakraborty and Kuldeep S. Meel
鏈接：
http://www.comp.nus.edu.sg/~meel/Tutorials/ijcai18.html
T19. 維基百科在文本分析和檢索中所起的作用
The Role of Wikipedia in Text Analysis and Retrieval
Marius Pasca
鏈接：
http://www.ijcai-18.org/wp-content/uploads/2018/05/T20-Wikipedia-Text-Analysis-Retrieval-IJCAI-ECAI-18.pdf
T20. 基於模糊邏輯的可解釋性深度學習
Toward Interpretable Deep Learning via Fuzzy Logic
Lixin Fan, Chee Seng Chan, and Fei-Yue Wang
鏈接：
http://web.fsktm.um.edu.my/~cschan/ijcai2018
T21. 驗證基於主體的自治系統
Verifying Agent-Based Autonomous Systems
Louise Dennis and Michael Fisher
鏈接：
http://cgi.csc.liv.ac.uk/~lad/vabas/
QUARTER-DAYTUTORIALS
T22. 當論證遇上計算性社會選擇
Argumentation Meets Computational Social Choice: A Tutorial
Dorothea Baumeister, Daniel Neugebauer, and J?rg Rothe
鏈接：
https://ccc.cs.uni-duesseldorf.de/~rothe/IJCAI-2018-Tutorial-Argumentation-Meets-COMSOC
T23. 約束學習
Constraint Learning
Luc De Raedt, Andrea Passerini, and Stefano Teso
鏈接：
https://dtai.cs.kuleuven.be/events/tutorial-constraint-learning-ijcai18
T24. 聲明式空間推理：教程，方法與應用
Declarative Spatial Reasoning: Theory, Methods, Applications
Mehul Blatt and Carl Schultz
鏈接：
http://hcc.uni-bremen.de/spatial-reasoning/
T25. 社交網路中的擴散機制設計
Diffusion Mechanism Design in Social NetworksDengji Zhao
鏈接：
http://dengji-zhao.net/ijcaiecai18.html
T26. 人工智慧中的認知推理
Epistemic Reasoning in AI
Fran?ois Schwarzentruber
鏈接：
http://people.irisa.fr/Francois.Schwarzentruber/ijcai2018_tutorial/
T27. 基於博弈論和機器學習的安全分析
GameTheory and Machine Learning for Security
Fei Fang
鏈接：
https://feifang.info/ijcai-2018-tutorial/
T28. 數據科學中的博弈論:獲取真實的信息
Game Theory to Data Science: Eliciting Truthful Information
Boi Faltings and Goran Radanovic
鏈接：
https://lia.epfl.ch/~faltings/ijcai2018_tutorial_web/
T29. 知道正確而不能做錯事的機器:機器倫理的理論和實踐
Machines that Know Right and Can Not Do Wrong: The Theory and Practice of Machine Ethics
Louise Dennis and Marija Slavkovik
鏈接：
http://slavkovik.com/ijcaitutorial.html
本文鏈接：
https://www.ijcai-18.org/tutorials/
以上就是全部的tutorial，選取Bengio《對抗機器學習 Adversarial Machine Learning》的有意思的ppt分享給大家。
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