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題目： Causal Relational Learning

摘要：

因果推理是自然科學和社會科學實證研究的核心，對科學發現和知情決策至關重要。因果推理的黃金標準是進行隨機對照試驗;不幸的是，由于倫理、法律或成本的限制，這些方法并不總是可行的。作為一種替代方法，從觀察數據中進行因果推斷的方法已經在統計研究和社會科學中得到發展。然而，現有的方法嚴重依賴于限制性的假設，例如由同質元素組成的研究總體，這些同質元素可以在一個單平表中表示，其中每一行都被稱為一個單元。相反，在許多實際環境中，研究領域自然地由具有復雜關系結構的異構元素組成，其中數據自然地表示為多個相關表。在本文中，從關系數據中提出了一個正式的因果推理框架。我們提出了一種稱為CaRL的聲明性語言，用于捕獲因果背景知識和假設，并使用簡單的Datalog類規則指定因果查詢。CaRL為在關系領域中推斷復雜干預的影響的因果關系和推理提供了基礎。我們對真實的關系數據進行了廣泛的實驗評估，以說明CaRL理論在社會科學和醫療保健領域的適用性。

我們研究了時間差分（TD）學習中泛化與干涉之間的關系。干涉被定義為兩個不同梯度的內積，表示它們的對齊。這個量從對神經網絡、參數共享和動態學習的各種觀察中產生。我們發現，TD很容易導致低干擾、欠泛化參數，而在監督學習中，這種效應似乎是相反的。我們假設，原因可以追溯到相互作用之間的動態干擾和bootstrapping。這是由幾個觀察:支持經驗之間的負面關系泛化間隙和干涉TD,引導對干擾的負面影響和當地的一致性目標,和信息的傳播速度之間的對比在TD(0)和TD(λ)和回歸蒙特卡羅政策評估等任務。我們希望這些新的發現能夠指導未來更好的引導方法的發現。

題目： Learning from Learning Machines: Optimisation, Rules, and Social Norms

摘要：

機器學習系統和經濟實體之間有一個相似之處，即它們都是自適應的，而且它們的行為或多或少是明確規定的。人工智能與經濟實體的行為最相似的領域似乎是道德良好的決策，但如何在人工智能系統中準確實現道德行為，仍是一個懸而未決的問題。探討了類比這兩個復雜的系統,我們建議一個清晰的理解這一明顯的類比可以幫助我們前進在社會經濟領域和人工智能領域:經濟學已知的結果可能會幫助在人工智能安全可行的解決方案,但是也知道導致AI可能會通知經濟政策。如果這種說法是正確的，那么最近人工智能深度學習的成功表明，在解決這類問題時，更多的隱式規范比顯式規范更有效。

作者：

Travis LaCroix是一個研究語言、科學和生物學的哲學家，現在是加州大學歐文分校邏輯與科學哲學系的博士生，還是魁北克人工智能研究所的訪問研究員。之前獲得了加州大學歐文分校(UC Irvine)數學行為科學研究所的社會科學碩士學位以及西蒙弗雷澤大學的哲學碩士學位和不列顛哥倫比亞大學的哲學和英國文學學士學位。主要研究興趣是復雜社會動力現象的生物和文化進化，特別是語言現象的進化，包括交流、意義和構成,這些工作借鑒了進化生物學、語言學、認知系統和機器學習。個人主頁：//travislacroix.github.io/

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。 個人主頁：

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。

題目： The Consciousness Prior

摘要： 提出了一種新的先驗方法，用于學習我們用語言處理的高級概念的表示。這個先驗可以與其他先驗相結合，以幫助分離彼此之間的抽象因素。它的靈感來源于認知神經科學的意識理論，意識理論被視為一個瓶頸，只有少數元素在從更廣泛的群體中被注意力選擇之后，才被廣播，并在感知和決策中進一步處理。最近被選中的一組元素被視為形成一個低維度的意識狀態。這種有意識的狀態結合了構成有意識思想的幾個概念，也就是說，一個人在某一特定時刻立即意識到的東西。我們認為，這種體系結構和信息處理約束對應于高層概念之間聯合分布的假設。只要這些假設基本上是正確的（自然語言的形式似乎與之一致），它們就可以形成一個有用的表征學習的先驗知識。低維的思想或意識狀態類似于一句話：它只涉及幾個變量，但卻能以很高的概率作出一個陳述。這與具有稀疏因子圖形式的聯合分布（在高層概念上）一致，即因子圖的每個因子捕獲的依賴關系只涉及很少的變量，同時在總體能量函數中產生強烈的傾斜。意識先驗也使得將意識狀態映射到自然語言話語或以類似于事實和規則的形式表達經典人工智能知識變得自然，盡管它捕獲了不確定性以及由注意機制實現的高效搜索機制。

作者簡介： Yoshua Bengio，蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的正式教授，蒙特利爾學習算法研究所（MILA）的負責人，CIFAR項目在Macahines and Brains學習的共同主任，加拿大統計學習算法研究主席。他的主要研究目標是理解產生智力的學習原理。他教授一門機器學習的研究生課程（IFT6266），并管理一大批研究生和博士后。H is research被廣泛引用（Google Scholar在2016年年中發現超過40000條引用，H-index為84）。Yoshua Bengio目前是《機器學習研究》雜志的行動編輯、《神經計算》雜志的副編輯、《機器學習的基礎和趨勢》雜志的編輯，并且是《機器學習》雜志和《神經網絡的IEEE交易》的副編輯。

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。

題目： Learning Causality and Learning with Causality: A Road to Intelligence

摘要： 吸煙會引起癌癥嗎？通過分析兩個變量的觀測值，我們能否找到它們之間的因果關系？在我們的日常生活和科學中，人們經常試圖回答此類因果問題，目的是正確理解和操縱系統。在過去的幾十年中，為了回答這些問題，在機器學習，統計和哲學等領域取得了有趣的進步。此外，我們還經常關注如何在復雜的環境中進行機器學習。例如，我們如何在非平穩環境中做出最佳預測？有趣的是，最近發現因果信息可以促進理解和解決各種機器學習問題，包括遷移學習和半監督學習。這篇演講回顧了因果關系研究中的基本概念，并側重于如何從觀察數據中學習因果關系，以及因果關系為何以及如何幫助機器學習和其他任務。最后，我將討論為什么因果表達很重要以便實現通用人工智能。

報告人： 張坤 博士 美國卡內基梅隆大學，也是德國馬克斯·普朗克智能系統研究所的高級研究科學家。他的研究興趣在于機器學習和人工智能，尤其是因果發現，基于因果關系的學習和通用人工智能。他從因果關系的角度開發了用于自動發現因果關系的方法，從因果關系角度研究學習問題，尤其是轉移學習，概念學習和深度學習，并研究了因果關系和各種機器學習任務的哲學基礎。他曾擔任大型機器學習或人工智能會議的區域主席或高級程序委員會成員，包括NeurIPS，UAI，ICML，AISTATS，AAAI和IJCAI。他組織了各種學術活動，以促進因果關系的跨學科研究。