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本文綜述了元學習在圖像分類、自然語言處理和機器人技術等領域的應用。與深度學習不同，元學習使用較少的樣本數據集，并考慮進一步改進模型泛化以獲得更高的預測精度。我們將元學習模型歸納為三類: 黑箱適應模型、基于相似度的方法模型和元學習過程模型。最近的應用集中在將元學習與貝葉斯深度學習和強化學習相結合，以提供可行的集成問題解決方案。介紹了元學習方法的性能比較，并討論了今后的研究方向。

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： Energy-Based Self-Supervised Learning

報告摘要：

在監督或多任務學習中，將不會獲得像人類一樣可以泛化的智能。監督學習是有效的，但需要許多帶標簽的樣本，通過舉例而不是編程來訓練機器，當輸出錯誤時，調整機器的參數。在整個領域中可能需要在基于能量的學習方法上做更多的工作，能量函數在AI領域已經存在數十年了，無需創建大量帶有標簽的數據集，也不用花費數千個小時訓練模型，而只是獲取一些豐富的原始數據，讓機器變得足夠大，由此可以訓練機器預測，預測與現實之間的兼容性就是所謂的能級。能量越少越好，更兼容、更準確，因此神經網絡需要努力達到理想的低能量狀態。

嘉賓介紹：

Yann Lecun是一位法裔美國計算機科學家，主要研究領域為機器學習、計算機視覺、移動機器人和計算神經科學。他是紐約大學Courant數學科學研究所的銀牌教授，也是Facebook的副總裁兼首席人工智能科學家。他以研究卷積神經網絡(CNN)的光學字符識別和計算機視覺而聞名，是卷積網絡的創始人之一。他也是DjVu圖像壓縮技術的主要創建者之一(與Leon Bottou和Patrick Haffner一起)。他與Leon Bottou共同開發了Lush編程語言。他是2018年ACM A.M.的聯合獲獎者因為他在深度學習方面的工作獲得了圖靈獎。

報告題目： Bayesian Deep Learning

報告摘要： 深度神經網絡是連接主義系統，通過它通過學習例子來完成任務，而不需要事先了解這些任務。它們可以很容易地擴展到數百萬個數據點，并且可以通過隨機梯度下降進行優化。貝葉斯方法可以用于學習神經網絡權重的概率分布。貝葉斯深度學習與貝葉斯深度學習（如何對DNNs進行貝葉斯推理？如何學習分層結構的貝葉斯模型？），本篇報告給出一定解釋。

嘉賓介紹： 朱軍博士是清華大學計算機系長聘副教授、智能技術與系統國家重點實驗室副主任、卡內基梅隆大學兼職教授。2013年，入選IEEE Intelligent Systems的“人工智能10大新星”（AI’s 10 to Watch）。他主要從事機器學習研究，在國際重要期刊與會議發表學術論文80余篇。擔任國際期刊IEEE TPAMI和Artificial Intelligence的編委、國際會議ICML 2014地區聯合主席、以及ICML、NIPS等國際會議的領域主席。

編寫機器人程序仍然是出了名的困難。讓機器人具備學習的能力，就可以繞過那些通常需要耗費大量時間來完成特定任務的編程工作。這個演講將描述最近在深度強化學習(機器人通過自己的嘗試和錯誤學習)、學徒學習(機器人通過觀察人學習)和元學習(機器人學習學習)方面的進展。這項工作使機器人在操作、移動和飛行方面有了新的能力，這些領域的進步都是基于相同的方法。

//www.youtube.com/watch?v=WGza-jN4CZs

題目： A Meta-Transfer Objective for Learning to Disentangle Causal Mechanisms

簡介： 我們建議使用一種元學習目標，該目標可以在修改后的分布上最大程度地提高轉移速度，以學習如何模塊化獲取的知識。特別是，我們專注于如何根據因果關系將聯合分布分解為適當的條件。我們假設分布的變化是局部的（例如，由于對變量之一的干預而導致的）處于局部分布的假設，從而解釋了何時可以奏效。我們證明了在因果機制局部變化的這種假設下，正確的因果圖將傾向于僅具有其一些具有非零梯度的參數，即需要進行調整的參數（那些修正變量）。我們爭論并通過實驗觀察到，這將導致更快的適應，并使用此屬性來定義元學習替代評分，該評分除了圖形的連續參數化外，還將傾向于正確的因果圖。最后，受AI智能體的啟發（例如，機器人自動發現其環境），我們考慮將同一目標如何發現因果變量本身，作為觀察到的無因果意義的低級變量的轉換。在兩個變量情況下的實驗驗證了所提出的思想和理論結果。

作者介紹： 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。