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決策理論是現代人工智能和經濟學的基礎。本課程主要從統計學的角度，也從哲學的角度，為決策理論打下堅實的基礎。本課程有兩個目的:

• 深入了解統計決策理論、實驗設計的自動化方法，并將其與人類決策聯系起來。
• 通過開發算法和智能代理的實驗，將該理論應用到強化學習和人工智能的實際問題中。

課程可分為兩部分。

• 第一部分，我們介紹了主觀概率和效用的概念，以及如何用它們來表示和解決決策問題。然后討論未知參數的估計和假設檢驗。最后，我們討論了順序抽樣、順序實驗，以及更一般的順序決策。

• 第二部分是不確定性下的決策研究，特別是強化學習和專家咨詢學習。首先，我們研究幾個有代表性的統計模型。然后，我們給出了使用這些模型做出最優決策的算法的概述。最后，我們來看看學習如何根據專家的建議來行動的問題，這個領域最近在在線廣告、游戲樹搜索和優化方面有很多應用。

簡介：

為了提供對機器閱讀理解（MRC）中現有任務和模型的調查，本報告回顧：1）一些具有代表性的簡單推理和復雜推理MRC任務的數據集收集和性能評估； 2）用于開發基于神經網絡的MRC模型的體系結構設計，注意機制和提高性能的方法； 3）最近提出了一些轉移學習方法，以將外部語料庫中包含的文本樣式知識合并到MRC模型的神經網絡中； 4）最近提出的一些知識庫編碼方法，用于將外部知識庫中包含的圖形樣式知識合并到MRC模型的神經網絡中。 此外，根據已經取得的成就和仍然存在的不足，本報告還提出了一些尚待進一步研究的問題。

目錄：

機器閱讀理解（MRC）要求機器閱讀上下文并根據其對上下文的理解回答一組相關問題。作為自然語言處理（NLP）中具有挑戰性的領域，MRC吸引了人工智能界的關注。近年來，許多MRC任務已經建立，以促進該領域的探索和創新。這些任務在數據集收集和性能評估方面差異很大，但是在此報告中，根據所需推理過程的復雜性，它們大致分為兩類：

• 簡單的MRC任務，其中每個上下文都是單個段落，例如單個虛構故事或報紙文章，因此所需的推理過程相對簡單。
• 復雜原因的MRC任務，其中每個上下文由多個步驟組成，例如多個書中的章節或網絡文檔，因此所需的推理過程相對復雜。

題目： Reinforcement Learning:Theory and Algorithms

簡介：

強化學習是近幾年研究的熱點，特別是伴隨DeepMind AlphaGo的出現名聲大噪。強化學習(RL)是一種機器學習范式，在這種范式中，agent從經驗中學習完成順序決策任務，RL在機器人、控制、對話系統、醫療等領域有廣泛的應用。《強化學習：理論與算法》這本書講述了強化學習最新進展，包括MDP、樣本復雜度、策略探索、PG、值函數等關鍵議題，是了解強化學習的材料。

章節：

• 第一章：馬爾科夫決策過程MDP 預介紹
• 第二章：生成模型的樣本復雜度
• 第三章：強化學習的策略探索
• 第四章：策略梯度方法
• 第五章：值函數近似
• 第六章：RL的戰略探索和豐富的觀測資料
• 第七章：行為克隆和學徒學習

作者簡介：

Alekh Agarwal目前是微軟人工智能研究中心的研究員，領導強化學習研究小組。之前，在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位后，與彼得·巴特利特(Peter Bartlett)和馬丁·溫賴特(Martin Wainwright)一起在紐約微軟研究院(Microsoft Research)度過了六年美好的時光。

姜楠，UIUC助理教授，機器學習研究員。核心研究領域是強化學習(RL)，關注于RL的樣本效率，并利用統計學習理論中的思想來分析和開發RL算法。

沙姆·卡卡德(Sham M. Kakade)是華盛頓研究基金會(Washington Research Foundation)數據科學主席，同時在華盛頓大學(University of Washington)艾倫學院(Allen School)和統計學系任職。他致力于機器學習的理論基礎，專注于設計(和實現)統計和計算效率的算法。

報告名稱： Modern Artificial Intelligence

報告簡介： 紐約大學丹東分校的電氣和計算機工程系舉辦了一個研討會系列，探討了人工智能（AI）世界上最重要的新研究，其中有為新興技術做出了重要貢獻的研究人員。

報告部分大綱：

• 使用因果不變性學習表示
• 基于網絡的分布式機器學習
• 復雜環境中的深度強化學習的挑戰
• 在機器人系統中使用計算機視覺的研究挑戰
• 機器學習個性化
• 邁向持久的人機交互
• 記憶生物學和與年齡有關的記憶喪失

邀請嘉賓：

Leon Bottou是一名研究科學家，對機器學習和人工智能有著廣泛的興趣。近年來，在大規模學習和隨機梯度算法方面的工作受到了廣泛的關注。他也以DjVu文件壓縮系統而聞名，于2015年3月加入Facebook人工智能研究。

Francis Bach是Inria的研究員，自2011年以來一直領導著隸屬于巴黎高等師范學院計算機科學系的機器學習團隊。他畢業于加州理工學院，2005年在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位，師從邁克爾·喬丹教授。他在巴黎礦業大學數學形態學組學習了兩年，然后在2007年至2010年期間加入了Inria/Ecole Normale Superieure計算機視覺項目組。Francis Bach主要對機器學習感興趣，特別是在稀疏方法、基于核的學習、大規模優化、計算機視覺和信號處理方面。

Raia Hadsel是DeepMind機器人研究的負責人，ICLR，WiML和CoRL的執行董事會成員。她的早期研究是使用暹羅網絡來學習神經嵌入，這種方法現在通常用于表示學習。在完成了具有針對移動機器人的自我監督式深度學習視覺系統的博士學位后，她繼續在卡內基梅隆大學的機器人研究所和SRI International進行科學研究，并于2014年初加入倫敦的DeepMind研究人工智能。Hadsell博士目前的研究重點在于對AI代理和機器人進行持續學習的挑戰，她提出了神經方法，例如策略提純，漸進式網絡和彈性權重合并，以解決災難性遺忘問題。

主題: Scalable and Robust Multi-Agent Reinforcement Learning

簡介： 本演講將涵蓋我們最近的多智能體強化學習方法，這些方法用于協調溝通有限或沒有交流的智能體團隊。這些方法將包括深入的多主體增強學習方法和學習異步策略的分層方法，這些方法實際上允許針對不同主體在不同時間進行學習和/或執行。這些方法可擴展到較大的空間和視野，并且對于其他代理學習引起的非平穩性具有魯棒性。將顯示來自基準域和多機器人域的結果。

作者簡介： Christopher Amato，美國東北大學教授，研究興趣包括人工智能，機器人技術，多智能體和多機器人系統，不確定性下的推理，博弈論和機器學習。

主題： Generalization in Reinforcement Learning with Selective Noise Injection

摘要： 強化學習是機器學習中唯一一種通常被允許在其測試集中進行訓練的形式。特別是深度強化學習已被證明可以適應其所訓練的環境。在本次演講中，我將討論我們最近兩篇論文（1）顯示域隨機化在看不見的3D迷宮中導航的應用（在2019年IEEE游戲大會上發布）; （2）建議通過變化信息瓶頸進行選擇性噪聲注入，以將通用性提高到2D平臺開發工具CoinRun的未知測試水平（NeurIPS 2019）。

嘉賓介紹： Sam Devlin，Microsoft Research高級研究員，于2009年獲得約克大學計算機系統和軟件工程碩士學位，其中包括一年與BAE Systems的團隊合作。完成該學位后，從事傳統的商業游戲AI的研究，將行為樹和導航網格生成集成到開放源代碼游戲引擎CrystalSpace中，作為2009年Google Summer of Code計劃的一部分，2013年，完成了博士學位，在約克大學（University of York）進行多智能體強化學習，并訪問了由桑坦德國際連接獎（Santander International Connections Award）資助的俄勒岡州立大學。

主題： Learning for policy improvement

摘要： 強化學習在經驗易獲得的領域取得了許多成功，如電子游戲或棋盤游戲。這類區域的RL算法通常基于梯度下降：它們以較小的學習率進行許多噪聲更新。相反，我們研究每次更新花費更多計算的算法，試圖減少噪聲并進行更大的更新；當經驗比計算時間更昂貴時，這樣的算法是合適的。特別地，我們看幾種基于近似策略迭代的方法。

作者簡介： Geoff Gordon博士是微軟研究蒙特勒實驗室的研究主任，也是卡內基梅隆大學機器學習系的教授。他還擔任過機械學習系的臨時系主任和教育副系主任。戈登博士的研究集中在能夠進行長期思考的人工智能系統上，比如提前推理以解決問題、計劃一系列行動或從觀察中推斷出看不見的特性。特別是，他著眼于如何將機器學習與這些長期思考任務結合起來。1991年，戈登博士在康奈爾大學獲得計算機科學學士學位，1999年在卡內基梅隆大學獲得計算機科學博士學位。他的研究興趣包括人工智能、統計機器學習、教育數據、博弈論、多機器人系統，以及概率、對抗和一般和領域的規劃。他之前的任命包括斯坦福大學計算機科學系的客座教授和圣地亞哥燃燒玻璃技術的首席科學家。

主題: Safe and Fair Machine Learning

簡介：

在這個演講將討論一些我們的未來的工作在一個新的框架設計的機器學習算法,內容包括：1)使得算法的用戶更容易定義他們認為是不受歡迎的行為(例如,他們認為是不公平的,不安全,或者成本)；2)提供了一個高信任度保證它不會產生一個解決方案,展示了用戶定義的不受歡迎的行為。

作者簡介：

Philip Thomas是馬薩諸塞大學安姆斯特分校信息與計算機科學學院助理教授，自主學習實驗室聯合主任。之前是卡內基·梅隆大學(CMU)的博士后，2015年，在馬薩諸塞州立大學阿默斯特分校(UMass Amherst)獲得了計算機科學博士學位。主要研究如何確保人工智能(AI)系統的安全性，重點是確保機器學習(ML)算法的安全性和公平性以及創建安全和實用的強化學習(RL)算法。

題目主題： Solving Games With Complex Strategy Spaces

簡介： 計算博弈論的一個中心問題是對給定游戲描述的博弈理論解概念進行計算。 在許多實際的多代理域中，包括基礎結構安全性，環境保護，電子商務和網絡路由，每個代理都需要做出由多個組件組成的復雜決策，例如選擇網絡中的路徑，選擇子集。 保護/攻擊目標，為每個巡邏單位執行巡邏路線，多次競標或在連續區域采取行動。 最終的策略空間可能由指數數量甚至是無限數量的純策略組成，因此標標準形式表示及其相關算法存在不足。 本教程將總結具有復雜策略空間的游戲開發高效算法的最新進展，包括使用邊際概率，用于表示和求解具有結構化策略空間的游戲的通用框架，以及使用可區分學習和（多主體）深度強化學習。 我們將涵蓋從基礎架構安全到環境和野生動植物保護的應用領域。

作者介紹： Hau Chan，林肯大學計算機科學與工程系助理教授，電子郵件：。 Chan博士曾在多代理系統和經濟的交叉領域工作。他早期的工作重點是應用圖形游戲來建模和研究相互依賴的安全域（例如，安全投資決策）。他最近正在進行的工作是關于一款具有復雜策略空間的游戲。 他在AAMAS 2019上提供了有關計算游戲理論主題的教程。

Fei Fang，卡內基梅隆大學計算機科學學院助理教授，電子郵件：。 方博士在多智能體系統上工作了七年多，專注于將博弈論和機器學習與應用程序集成到安全性，可持續性和移動性領域。她在綠色安全游戲和PAWS（野生生物安全保護助手）方面的工作在國際人工智能聯合會議（IJCAI'15）上獲得了計算可持續性軌道方面的杰出論文獎，并在人工智能創新應用中獲得了創新應用獎。 她提供了有關計算游戲理論主題的教程，包括AAMAS 2019計算游戲理論教程，IJCAI 2018游戲理論和安全性機器學習教程，AAMAS 2018 AI促進社會公益教程以及ACM-EC 2017關于進步的教程安全與隱私的博弈論。