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機器學習和圖形因果關系這兩個領域分別出現和發展。然而，現在這兩個領域的交叉發展受到越來越多的興趣。在本文中，我們回顧了因果推理的基本概念，并將它們與機器學習的關鍵開放問題聯系起來，包括遷移和泛化，從而分析因果關系如何對現代機器學習研究做出貢獻。這也適用于相反的方向: 我們注意到，大多數因果關系的研究都是從給定因果變量的前提開始的。因此，人工智能和因果關系的一個核心問題是因果表示學習，即從低級觀察中發現高級因果變量。最后，我們描述了機器學習的一些因果關系，并在這兩個領域的交叉點提出了關鍵研究領域。

在這次演講中，我將介紹我們在學習知識圖推理邏輯規則方面的最新進展。邏輯規則在用于預測和推廣到其他任務時提供了可解釋，因此是學習的關鍵。現有的方法要么面臨在大搜索空間中搜索的問題(如神經邏輯編程)，要么由于稀疏獎勵而無效優化(如基于強化學習的技術)。為了解決這些局限性，本文提出了一個稱為RNNLogic的概率模型。RNNLogic將邏輯規則視為一個潛在變量，同時用邏輯規則訓練規則生成器和推理預測器。我們開發了一種基于EM的優化算法。在每次迭代中，推理預測器首先更新，以探索一些生成的邏輯規則進行推理。在E-step中，我們通過后驗推理從所有生成的規則中選取一組既有規則生成器又有推理預測器的高質量規則;而在M步中，規則生成器將用E步中選擇的規則進行更新。在四個數據集上的實驗證明了RNNLogic的有效性。

視頻：

//www.youtube.com/watch?v=Go6_6oCzl-k

社交網絡和分子圖等結構化的圖形數據在現實世界中隨處可見。設計先進的圖結構數據表示學習算法，促進下游任務的完成，具有重要的研究意義。圖神經網絡(GNNs)將深度神經網絡模型推廣到圖結構數據，為從節點級或圖級有效學習圖結構數據表示開辟了一條新途徑。由于其強大的表示學習能力，GNN在從推薦、自然語言處理到醫療保健等各種應用中獲得了實際意義。近年來，它已成為一個熱門的研究課題，越來越受到機器學習和數據挖掘界的關注。本教程涵蓋了相關和有趣的主題，包括使用GNNs在圖結構數據上的表示學習、GNNs的魯棒性、GNNs的可擴展性和基于GNNs的應用程序。

目錄內容： 引言 Introduction 基礎 Foundations 模型 Models 應用 Applications

//cse.msu.edu/~mayao4/tutorials/aaai2021/

//gm-neurips-2020.github.io/

在這次演講中，Graph Mining team的創始人Vahab對本圖挖掘和學習進行了高層次的介紹。這個演講涉及到什么是圖，為什么它們是重要的，以及它們在大數據世界中的位置。然后討論了組成圖挖掘和學習工具箱的核心工具，并列出了幾個規范的用例。它還討論了如何結合算法、系統和機器學習來在不同的分布式環境中構建一個可擴展的圖學習系統。最后，它提供了關于Google一個簡短的歷史圖挖掘和學習項目。本次演講將介紹接下來的演講中常見的術語和主題。

機器學習暑期學校(MLSS)系列開始于2002年，致力于傳播統計機器學習和推理的現代方法。今年因新冠疫情在線舉行，從6月28號到7月10號講述了眾多機器學習主題。本文推薦來自深度學習大佬Yoshua Bengio教授講述《深度學習教程》，104頁ppt系統性講述了深度學習基礎知識和最新進展，非常干貨。

Yoshua Bengio

Yoshua Bengio，蒙特利爾大學教授。Bengio 教授憑《Learning Deep Architectures for AI》、《A neural probabilistic language model》兩篇經典之作在內的 300 多篇論文，對深度學習的發展起到了巨大的推動作用，他與 Geoff Hinton、Yann LeCun 兩位一起造就了 2006 年始的深度學習復興，并稱深度學習三巨頭。Yoshua Bengio 教授于 2017 年獲得加拿大總督功勛獎。

Bengio 教授研究人工智能的動力就是發掘它的潛能，而不是對它的恐懼。他的研究成果不僅是如今 AI 熱浪的基石，也是加拿大在人工智能時代占據一席領導者位置的重要原因。「要讓電腦能像人類那樣思考，或者起碼能像人類那樣理解世界，我們現在離那一步還太遠」，Bengio 教授說，「但是人工智能現在的發展已經足以對經濟和人類的福祉產生巨大的影響。」

深度學習 AI

深度學習指的是用計算機模擬神經元網絡，以此逐漸“學會”各種任務的過程，比如識別圖像、理解語音甚或是自己做決策。這項技術的基礎是所謂的“人工神經網絡”，它是現代人工智能的核心元素。人工神經網絡和真實的大腦神經元工作方式并不完全一致，事實上它的理論基礎只是普通的數學原理。但是經過訓練后的人工神經網絡卻可以完成很多任務，比如識別照片中的人物和物體，或是在幾種主要語言之間互相翻譯等等。

【導讀】機器學習暑期學校(MLSS)系列開始于2002年，致力于傳播統計機器學習和推理的現代方法。今年因新冠疫情在線舉行，從6月28號到7月10號講述了眾多機器學習主題。本文推薦來自德國人工智能教授 Bernhard Sch?lkopf教授講述《因果性》，177頁ppt系統性講述了機器學習中的因果性，非常干貨。

由Judea Pearl開創的圖因果推理起源于人工智能(AI)的研究，在很長一段時間內與機器學習領域幾乎沒有聯系。本文認為，機器學習和人工智能的硬開放問題本質上與因果關系有關，并解釋了該領域是如何開始理解它們的。

近年來，機器學習社區對因果關系的興趣顯著增加。我對因果關系的理解是由Judea Pearl和許多合作者和同事所啟發的，其中的大部分內容來自與Dominik Janzing和Jonas Peters合著的一本書(Peters et al.， 2017)。我已經在各種場合談論過這個話題，其中一些正在進入機器學習的主流，特別是因果建模可以提升機器學習模型的魯棒性。因果性和機器學習的交叉的發展令人興奮。這篇報告不僅能夠對討論因果思維對AI的重要性有所幫助，而且還可以為機器學習的觀眾介紹一些圖或結構因果模型的相關概念。

盡管最近取得了諸多成功，但如果我們將機器學習的能力與動物的能力進行比較，我們會發現，在一些動物擅長的關鍵技能上，前者相當糟糕。這包括遷移到新問題,任何形式的泛化,不是從一個數據點到下一個從相同的分布(采樣),而是從一個問題到下一個——都被稱為泛化。這個缺點并不是太令人吃驚，因為機器學習經常忽略生物大量使用的信息: 世界干預、領域遷移、時間結構。最后，機器學習也不擅長思考，在康拉德洛倫茨的意義上，即，在想象的空間中行動。我認為，因果性關注建模和推理，可以對理解和解決這些問題做出實質性的貢獻，從而將該領域帶入下一個層次。

視頻： //www.youtube.com/watch?v=btmJtThWmhA&feature=youtu.be

目錄內容：

• 背景介紹
• 結構化因果模型
• 獨立機制與解纏分解
• 做微積分
• 混淆
• 因果發現：兩變量情況
• 因果機器學習
• 時間序列

兩位人工智能領域先驅之間的歷史性爭論，主要是圍繞了一個大問題——為創建AI混合系統，尋找出正確的知識先驗。二者在這一問題的細節上，有著大量的分歧。

紐約大學教授兼企業家Gary Marcus，因為經常公開批評深度學習而出名；而深度學習領軍人物Yoshua Bengio，因其開創性的工作而獲得了圖靈獎。兩位持不同觀點者于周一晚上，在Bengio的MILA研究所總部進行了一場兩小時的辯論。

兩位學者似乎在AI基礎研 //montrealartificialintelligence.com/aidebate/

究方面有著廣泛的共通點，比如視圖試圖將推理帶入人工智能體系，但是，當討論特定術語及歷史主張時，二者突然發生了沖突。

簡介： Gary Marcus與Bengio雙方就符號處理和因果關系與目前AI發展方向的聯系發生了“爭吵”，Gary Marcus認為符號處理對于因果關系至關重要；而Bengio認為，我們可以在保持深度學習框架的同時加入因果推斷，新的人工智能系統或許可以利用注意力機制，或者通過新的模塊和訓練框架來實現。

人物介紹：

Gary Marcus，成功的科學家、暢銷書作家、企業家，紐約大學心理學系的教授，并且是后來被Uber收購的機器學習公司Geometric Intelligence的創始人兼首席執行官。他是Robust.AI的創始人兼首席執行官。

Yoshua Bengio是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，Mila和IVADO的科學總監和創始人，2018年圖靈獎獲得者，加拿大統計學習算法研究主席以及加拿大AI CIFAR主席。 他開創了深度學習的先河，并在2018年每天獲得全球所有計算機科學家中最多的引用。 他是加拿大勛章的官員，加拿大皇家學會的成員，并于2017年被授予基拉姆獎，瑪麗·維克多獎和年度無線電加拿大科學家，并且是NeurIPS顧問的成員。 ICLR會議的董事會和聯合創始人，以及CIFAR“機器和大腦學習”計劃的程序總監。

報告主題： From System 1 Deep Learning to System 2 Deep Learning

報告簡介： 早期，深度學習的進展主要集中在對靜態數據集的學習上，主要用于各類感知任務，這些任務大都依靠人類的直覺，可以在無意識的情況下完成，可稱為第一代系統需求。然而，最近幾年，隨著研究方向的轉變和一些新工具的出現諸如soft-attention和深度強化學習領域的進展，它們為深度學習架構和訓練框架的進一步發展，開啟了新的大門，這種深度架構和訓練框架有助于解決第二代系統需求（這種系統任務需要人類有意識的去完成），如在自然語言處理和其他應用當中的推理、規劃、因果關系捕獲和系統歸納等。從第一代系統的深度學習，擴展到第二代系統的任務之中，對于完成之前挖掘高層次抽象特征的目標是非常重要的，因為我們認為第二代系統需求，將會對表征學習提出更高的要求，以發掘出某種人類可以用語言進行巧妙處理的高級內容。我們認為，為了達到這個目標，soft-attention機制是關鍵因素，它每次都關注其中某幾個概念并進行計算，因為意識先驗及其相關的假設中，許多高層次的依賴關系可以被一個稀疏因子圖近似地捕捉到。最后，報告介紹了元學習，這種先驗意識和代理視角下的表征學習，會更加有助于以新穎的方式，支持強大的合成泛化形式。

嘉賓介紹： Yoshua Bengio是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，Mila和IVADO的科學總監和創始人，2018年圖靈獎獲得者，加拿大統計學習算法研究主席以及加拿大AI CIFAR主席。 他開創了深度學習的先河，并在2018年每天獲得全球所有計算機科學家中最多的引用。 他是加拿大勛章的官員，加拿大皇家學會的成員，并于2017年被授予基拉姆獎，瑪麗·維克多獎和年度無線電加拿大科學家，并且是NeurIPS顧問的成員, ICLR會議的董事會和聯合創始人，以及CIFAR“機器和大腦學習”計劃的程序總監。 他的目標是幫助發現通過學習產生智力的原理，并促進AI的發展以造福所有人。