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阿里巴巴18篇論文入選機器學習頂會KDD 2020,認知智能等研究取得突破

速途網5月25日訊(報道:喬志斌)今日,國際機器學習頂會KDD 2020公布了論文入選結果,阿里巴巴18篇論文入選,是近幾年KDD會議論文入選數量最多的科技公司之一。據介紹,18篇論文中,涵蓋阿里巴巴在認知智能、曝光偏差、圖表示學習等前沿AI領域的研究突破。

KDD是機器學習領域的頂級國際學術會議,由ACM創辦于1995 年,其對論文接收非常嚴格,接收率僅為15%左右,收錄的論文代表了學術界和工業界的研究方向。KDD官方顯示,今年入選論文僅有317篇。

此次阿里巴巴入選的18篇論文中,認知智能再次成為核心主題,有6篇論文為該方向的研究成果,并全面涵蓋了認知智能的三個層次,包括跨領域知識圖譜(底料),圖神經網絡(推理工具),用戶交互(圖文、短視頻理解)。

其中,《Disentangled Self-Supervision in Sequential Recommenders》一文中,阿里巴巴提出了一種讓機器更懂人類的方法,可實現長遠預測。該論文提出預測人類行為的訓練思路,融合解糾纏表征的技術和自監督對比學習技術,突破了目前主流推薦算法依賴于過往數據做預測而無法進行精準、長遠推理的局限。

達摩院2020十大科技趨勢曾提到,人工智能正在從感知智能到認知智能演進,而關鍵突破口就是跨過深度學習去做研究。阿里巴巴資深算法專家楊紅霞表示,“深度學習模型下的智能機器只能夠照章辦事,缺乏靈活性,認知智能的研究是解決這一困境的必然途徑,它可以從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感,并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續學習等技術,幫助機器具備理解和運用知識。”

據介紹,KDD 2020將于2020年8月23日至27日于美國加州圣迭戈市舉行。

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