【TechWeb】10月23日消息，近日，人工智能研究領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議NeurIPS（神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)）正式在官網(wǎng)公布NeurIPS2020接收論文表。阿里安全圖靈實(shí)驗(yàn)室與中科院計(jì)算所等科研單位共同完成的《啟發(fā)式領(lǐng)域適應(yīng)》(Heuristic Domain Adaptation)獲錄入選。
據(jù)了解，作為國(guó)際公認(rèn)頂級(jí)會(huì)議，NeurIPS代表當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域的最高水平，主要聚焦于人工智能和自然神經(jīng)信息處理，具有廣泛的國(guó)際影響力。今年，第33屆NeurIPS會(huì)議創(chuàng)紀(jì)錄接收并審閱了來(lái)自全球各國(guó)提交的9454篇論文，主題涵蓋算法、深度學(xué)習(xí)、應(yīng)用、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和規(guī)劃、神經(jīng)學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等，最終僅1900篇論文被收錄，錄用率為20.09%，創(chuàng)歷年來(lái)接受率最低紀(jì)錄。
阿里主導(dǎo)研究的《啟發(fā)式領(lǐng)域適應(yīng)》論文成果，致力于解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型領(lǐng)域適用的難點(diǎn)。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)將經(jīng)典的“啟發(fā)式搜索”思想，融入到領(lǐng)域適應(yīng)問(wèn)題中，來(lái)解決在數(shù)據(jù)不充分情況下的模型訓(xùn)練問(wèn)題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)將人工智能從現(xiàn)有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的知識(shí)遷移到未知場(chǎng)景中。比如，在鑒黃場(chǎng)景下，目前該研究成果技術(shù)可直接從電商場(chǎng)景遷移至直播場(chǎng)景中應(yīng)用。
論文第一作者阿里安全圖靈實(shí)驗(yàn)室實(shí)習(xí)算法工程師崔書豪舉例介紹說(shuō)，與電商場(chǎng)景不同，直播場(chǎng)景不僅有主播等人物，還常常有桌椅家具等繁雜的物品背景，這些差異會(huì)導(dǎo)致電商場(chǎng)景下的搜索識(shí)別技術(shù)遷移應(yīng)用效果不佳。通過(guò)將“啟發(fā)式搜索”思想融入，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了啟發(fā)式領(lǐng)域適用的基礎(chǔ)架構(gòu)，并通過(guò)相似性、獨(dú)立性、終止點(diǎn)等角度進(jìn)行約束，使算法模型在相同計(jì)算量下，達(dá)到最佳效果。
目前，該成果主要用于內(nèi)容安全識(shí)別，如直播或動(dòng)漫人物及速寫場(chǎng)景下是否涉黃等。
阿里安全圖靈實(shí)驗(yàn)室高級(jí)安全專家華棠介紹說(shuō)，“AI技術(shù)應(yīng)用，在不同的場(chǎng)景下可能有著同樣的任務(wù)目標(biāo)，但如何更好地將AI在某一場(chǎng)景下習(xí)得的知識(shí)用于不同場(chǎng)景，是‘領(lǐng)域適應(yīng)’致力于解決的問(wèn)題。人們對(duì)能夠?qū)崿F(xiàn)領(lǐng)域適應(yīng)的AI需求越來(lái)越大，諸如安全領(lǐng)域的暴恐識(shí)別、不良場(chǎng)景鑒定（如區(qū)分成年人和未成年人吸煙）等。”
