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【導讀】國際人工智能會議AAAI 2022論文將在全程線上舉辦，時間在 2 月 22 日-3 月 1 日，本屆大會也將是第 36 屆 AAAI 大會。大會涵蓋了眾多最近研究Tutorial報告，來自Jana Doppa等學者共同做了關于貝葉斯優化的進展報告，非常值得關注!

許多工程和科學應用，包括自動機器學習(例如，神經結構搜索和超參數調優)，都需要做出設計選擇，以優化一個或多個昂貴的評估目標。一些例子包括調整編譯器的旋鈕，以優化一組軟件程序的性能和效率; 設計新材料以優化強度、彈性和耐久性;并設計硬件優化性能，功率和面積。貝葉斯優化(BO)是一種有效的框架，用于解決函數求值昂貴的黑盒優化問題。BO的核心思想是利用真實的實驗數據建立一個廉價的替代統計模型(如高斯過程);并利用它來智能地選擇實驗序列或使用采集函數的功能評估，例如期望改進(EI)和上置信度界限(UCB)。對于連續輸入空間，在單保真度設置(即，實驗昂貴且函數評估準確)的單目標優化中，有大量關于BO的工作。然而，BO近年來的工作已經集中在更具挑戰性的問題設置，包括多目標優化;利用多保真度函數評估進行優化(不同的資源成本和評估的準確性);用黑盒約束優化應用到安全;組合空間的優化(例如，序列、樹和圖);混合空間(離散和連續輸入變量的混合)的優化。本教程的目標是通過關注挑戰、原則、算法思想和它們的連接，以及重要的現實世界應用，從基礎到這些最新進展，呈現BO的全面調研。

【導讀】國際人工智能會議AAAI 2022論文將在全程線上舉辦，時間在 2 月 22 日-3 月 1 日，本屆大會也將是第 36 屆 AAAI 大會。大會涵蓋了眾多最近研究Tutorial報告，來自?znur Alkan等學者共同做了關于人在環路機器學習進展報告，非常值得關注!

本教程面向人工智能研究人員和實踐者，以及對人在循環機器學習感興趣的領域專家，包括交互式推薦和主動學習。參與者將從豐富的人類反饋中了解交互式機器學習的當前發展——重點是白盒交互和解釋性學習——以及可用方法的多樣性和它們之間的關系的概念圖。主要目的是告訴觀眾關于交互式機器學習的最新解釋，開放的問題和研究方向，以及這些發展如何與更廣泛的機器學習和人工智能背景相關。

目錄內容： The tutorial is split into four main sessions, of roughly 22 minutes each, followed by a Q&A:

Welcome (5min).

Motivation and Challenges (22min), presented by ?znur Alkan.

Interacting via Local Explanations (22min), presented by Stefano Teso.

Interacting via Global Explanations (22min), presented by Elizabeth Daly.

Interaction via Concept-based Explanations (22min), presented by Wolfgang Stammer.

Q&A (12min).

地址：

//sites.google.com/view/aaai22-ximl-tutorial/home

【導讀】國際人工智能會議AAAI 2022論文將在全程線上舉辦，時間在 2 月 22 日-3 月 1 日，本屆大會也將是第 36 屆 AAAI 大會。大會涵蓋了眾多最近研究Tutorial報告，來自Shirin Sohrabi等學者共同做了關于AI規劃理論與實踐的進展報告，非常值得關注!

人工智能規劃是人工智能的一個長期存在的子領域，處理順序決策，是強化學習的姊妹領域。規劃技術在對話系統、網絡安全、交通物流、IT等各個領域都有成熟的工業應用。雖然基于模型的規劃工具可以解決實際規模的問題，但在實踐中應用人工智能規劃研究面臨著幾個挑戰，阻礙了它的廣泛應用。然而，使用無模型方法的替代方法往往被證明對實際尺寸的問題是不可行的。本教程的目的是為觀眾提供必要的理論背景知識，以及實踐經驗，以允許使用規劃工具解決日常挑戰。在本教程中，我們將概述規劃領域，包括該領域的最新進展。然后，我們將深入研究三個挑戰:(1)建模——如何表示、提取和學習知識;(2)理論和工具——計算問題的形式化定義以及如何解決這些問題;(3)實踐-在端到端應用程序中使用人工智能規劃。我們將有一個實踐環節來舉例說明如何使用規劃工具來解決示例應用。我們的目標是為AAAI的與會者提供在他們的應用中使用人工智能規劃工具的必要手段

圖結構數據在現實生活中無處不在，它出現在許多學習應用中，如分子圖的屬性預測、異構信息網絡的產品推薦和知識圖的邏輯查詢。近年來，從圖結構數據中學習也成為機器學習領域的一個研究熱點。然而，同樣由于GSD中的這種多樣性，沒有一個通用的學習模型能夠基于圖在不同的學習應用程序中表現良好和一致。與此形成鮮明對比的是，卷積神經網絡在自然圖像上工作得很好，而Transformers 是文本數據的好選擇。在本教程中，我們將討論如何使用自動機器學習(AutoML)作為一個工具來為GSD設計學習模型。具體來說，我們將詳細說明什么是AutoML, AutoML可以從圖中探索什么樣的先驗信息，以及如何從搜索的模型中生成洞察力。

【導讀】國際人工智能會議AAAI 2022論文將在全程線上舉辦，時間在 2 月 22 日-3 月 1 日，本屆大會也將是第 36 屆 AAAI 大會。大會涵蓋了眾多最近研究Tutorial報告，來自Freddy Lecue, Pasquale Minervini, Fosca Giannotti and Riccardo Guidotti博士共同做了關于可解釋人工智能的進展報告，非常值得關注!

人工智能的未來在于使人類能夠與機器合作解決復雜的問題。就像任何有效的合作一樣，這需要良好的溝通、信任、清晰和理解。可解釋人工智能(XAI)旨在通過結合符號人工智能和傳統機器學習的優點來應對此類挑戰。多年來，各種不同的AI社區都在研究這一主題，他們有著不同的定義、評估指標、動機和結果。

本教程是XAI迄今為止工作的一個概述，并綜述了AI社區所完成的工作，重點是機器學習和符號AI相關方法。我們將闡述XAI在現實世界和大規模應用中的需求，同時提供最先進的技術和最佳的XAI編碼實踐。在教程的第一部分，我們將介紹AI的不同方面的解釋。然后，我們將本教程重點介紹兩種具體方法:(i) XAI使用機器學習，(ii) XAI使用基于圖的知識表示和機器學習的組合。對于這兩種方法，我們都進入了具體的方法，目前的技術水平和下一步的研究挑戰。本教程的最后一部分概述了XAI的實際應用以及最佳XAI編碼實踐。

目錄內容：

第一部分: 介紹，動機和評估- 20分鐘 人工智能解釋的廣泛介紹。這將包括從理論和應用的角度描述和激發對可解釋人工智能技術的需求。在本部分中，我們還將總結前提條件，并介紹本教程其余部分所采用的不同角度。

第二部分: 人工智能解釋(不只是機器學習!)- 40分鐘 概述AI各個領域的解釋(優化、知識表示與推理、機器學習、搜索與約束優化、規劃、自然語言處理、機器人技術和視覺)，使大家對解釋的各種定義保持一致。對可解釋性的評估也將包括在內。本教程將涵蓋大多數定義，但只會深入以下領域: (i) 可解釋的機器學習，(ii) 可解釋的AI與知識圖譜和機器學習。

第三部分: 知識圖譜在可解釋機器學習中的作用- 40分鐘 在本教程的這一節中，我們將介紹將基于圖的知識庫與機器學習方法相結合的解釋力。

第四部分: XAI工具，編碼和工程實踐- 40分鐘 通過演示如何集成XAI，以及如何根據技術和業務挑戰實例化、調整和定制XAI，我們將了解XAI的編碼和工程實踐。本節將介紹開發代碼，這些代碼將與谷歌Colab共享，便于與AAAI用戶進行互動。本節需要使用谷歌帳號(用于訪問谷歌Colab)。

第五部分:應用、經驗教訓和研究挑戰- 40分鐘 我們將回顧一些在實際示例中應用的XAI開源和商業工具。我們將描述如何基于技術和業務挑戰實例化XAI。我們特別關注一些用例: (1) 解釋目標檢測，(2) 解釋自動駕駛列車的障礙檢測，(3)解釋飛行性能，(4) 解釋具有內置解釋功能的航班延誤預測系統，(5) 一個大規模的合同管理系統，通過知識圖譜上的語義推理預測和解釋企業項目的風險等級; (6) 一個費用系統，識別、解釋和預測500多個城市的大型組織員工的異常費用索賠; (7) 一個信貸決策解釋系統，(8) 醫療條件解釋系統，以及其他8個行業用例。

強化學習(RL)[17]和因果推理[10]都是機器學習不可缺少的組成部分，在人工智能中都發揮著至關重要的作用。最初促使我整合這兩者的是機器學習在醫療保健和醫學領域的最新發展。回顧過去，人類自出生以來就不可避免地伴隨著疾病，并為追求健康而不懈地與疾病作斗爭。近幾十年來，機器學習的蓬勃發展促進了醫療保健領域的革命性發展:一些人工智能系統在癌癥分類[1]、癌癥檢測[8]、糖尿病視網膜病變檢測[3]、致盲性視網膜疾病診斷[7]等方面已經接近甚至超過了人類專家。得益于計算能力和能力的持續激增，人工智能(AI)無疑將幫助重塑醫學的未來。想象一下這樣的場景:在未來，每個人都有一個個性化的人工智能醫生在自己的桌子上，記錄著他們從出生開始的所有病歷數據。根據個人的醫療數據，可以提前預測和預防個人的死亡，或至少及時治愈，這在很大程度上可以延長人的預期壽命。

然而，目前成功應用于上述醫療問題的方法僅僅是基于關聯而不是因果關系。在統計學中，人們普遍認為關聯在邏輯上并不意味著因果關系[10,12]。關聯與因果之間的關系由萊辛巴赫·[14]將其形式化為著名的共同原因原理:如果兩個隨機變量{X}和{Y}在統計學上是相互依存的，那么下面的一個因果解釋必須成立:a) {X}導致{Y};b) {Y}導致{X};c)存在一個隨機變量{Z}，它是引起{X}和{Y}的共同原因。因此，與關聯相比，因果關系更進一步，探索變量之間更本質的關系。因果推理的中心任務是揭示不同變量之間的因果關系。理解一個系統的因果結構將使我們具備以下能力:(1)預測如果某些變量被干預會發生什么;(2)評估影響干預及其結果[9]的混雜因素的影響;(3)使我們能夠預測以前從未觀察到的情況的結果。如果我們將醫學中的治療視為干預，將治療效果視為結果(例如，理解藥物對患者健康的影響，評估未觀察到的混雜因素對治療和患者總體福祉的影響，評估患者疾病的不同治療的存活率，等等)，這些能力正是醫療保健所需要的，但大多數現有的方法尚未具備。這就是為什么因果關系在開發真正智能的醫療保健算法中扮演著關鍵角色。

在因果推理中實施干預概念的一個自然想法是利用RL中的動作概念[17,2]。更具體地說，agent可以根據其當前狀態，通過采取不同的行動(干預)來觀察環境狀態的變化，并獲得即時的回報(結果)。然而，agent的目標是最大化預期累積報酬，這表明RL本身不具備進行因果推理的能力。因此，因果推理通過推斷狀態之間或狀態與動作之間的因果關系，如減少狀態或動作空間，處理混淆，進而幫助RL更高效、更有效地學習價值函數或策略。可見因果關系與強化學習是互補的，可以從因果關系的角度加以整合，從而促進兩者的發展。

為此，我們建議將因果推理整合到RL中，使RL能夠在復雜的現實醫學問題中推斷數據之間的因果效應。利用這兩方面的優勢，我們可以根據未觀察到的對患者健康的混雜因素的存在來評估治療的真正實際效果，并在與患者互動的過程中進一步找到最佳的治療策略。以敗血癥為例，敗血癥是一種危及生命的疾病，當身體對感染的反應導致自身組織和器官受損時就會出現，它是重癥監護病房死亡的主要原因，每年給醫院造成數十億[13]的損失。在解決敗血癥治療策略方面，RL通常將所測量的生理參數，包括人口統計、實驗室值、生命體征和攝入/輸出事件[6,13]視為指導患者進一步治療和劑量的狀態。然而，在這一過程中可能不可避免地會有一些未被觀察到的混雜因素對治療策略產生重大影響，這在目前的RL框架內很難處理。幸運的是，我們可以利用因果推理來解決這個問題，評估潛在的隱性混雜因素對治療和患者健康的影響，從而相應地調整治療策略。

事實上，回顧科學史，人類總是以一種類似因果強化學習(causal reinforcement learning，因果RL)的方式前進。更具體地說，人類從與大自然的互動中總結出規則或經驗，然后利用這些經驗來提高自己在下一次探索中的適應能力。因果關系RL所做的就是模擬人類行為，從與環境溝通的agent那里學習因果關系，然后根據所學到的因果關系優化其策略。

我強調這個類比的原因是為了強調因果性RL的重要性，毫無疑問，它將成為人工通用智能(AGI)不可缺少的一部分，不僅在醫療保健和醫藥領域，而且在所有其他的RL場景中都有巨大的潛在應用。與RL相比，因果RL繼承了因果推理的兩個明顯優勢:數據效率和最小的變化。眾所周知，RL算法非常需要數據。相反，因果性RL不是由數據驅動的，因為因果圖是最穩定的結構，它由“必須擁有”關系組成，而不是由聯想圖中的“nice-to-have”關系組成。換句話說，只要存在因果關系，他們就不會受到數據的影響，不管影響有多大。從因果推理的角度來看，一旦我們知道了因果結構，我們就可以不需要或只需要很少的實驗就可以回答大量的干涉性和反事實性問題，這將大大減少我們對數據的依賴。例如，如果事先提供了一些關于行為的因果知識，或者可以從最初的實驗中學到一些知識，那么行為空間就會按指數方式縮小。另一個吸引人的特性是最小變化，我指的是當環境或領域發生變化時，只有最小的(條件)分布集會發生變化。從因果的觀點來看，假設條件的不變性是有意義的，如果條件代表因果機制[4,15,10]。直觀上，因果機制可以被看作是物理世界的屬性，就像牛頓的運動定律，它不取決于我們給它喂食什么。如果輸入發生了變化，其因果機制仍保持不變[5,11]。然而，反因果方向的條件將受到輸入[6]的影響。因此，當環境發生變化時，因果關系的RL將發生最小的變化。事實上，最小更改的一個直接好處是數據效率，因為代理可以將它們從一個環境學到的不變的因果知識轉移到另一個環境，而不需要從頭學習。

參考鏈接：

//causallu.com/2018/12/31/introduction-to-causalrl/

題目： Deep Representation Learning in Speech Processing: Challenges, Recent Advances, and Future Trends

簡介： 傳統上，語音處理研究將設計人工工程聲學特征（特征工程）的任務與設計有效的機器學習（ML）模型以做出預測和分類決策的任務分離為一個獨立的問題。這種方法有兩個主要缺點：首先，手工進行的特征工程很麻煩并且需要人類知識。其次，設計的功能可能不是最適合當前目標的。這引發了語音社區中采用表示表達學習技術的最新趨勢，該趨勢可以自動學習輸入信號的中間表示，從而更好地適應手頭的任務，從而提高性能。表示學習的重要性隨著深度學習（DL）的發展而增加，在深度學習中，表示學習更有用，對人類知識的依賴性更低，這有助于分類，預測等任務。本文的主要貢獻在于：通過將跨三個不同研究領域（包括自動語音識別（ASR），說話者識別（SR）和說話者情緒識別（SER））的分散研究匯總在一起，對語音表示學習的不同技術進行了最新和全面的調查。最近針對ASR，SR和SER進行了語音復習，但是，這些復習都沒有集中于從語音中學習表示法，這是我們調查旨在彌補的差距。