动态 | 听说 NIPS 2018 门票十分钟卖光,机器学习圈子炸了锅

2018 年 9 月 5 日 AI科技评论

AI 科技评论按:全世界都知道人工智能火、机器学习火。具体火到了什么程度呢?昨晚 NIPS2018 的售票情况可谓是最直观、也最惊人的展现了,作为一个研究人员们欣赏彼此论文、讨论学术话题的严肃学术会议,正会门票 11 分钟就宣告售罄,要比 Taylor Swift 演唱会门票还要抢手!

许多机器学习研究人员们也被 NIPS 2018 的注册盛况震惊,很多人表示自己并没有抢到票。大家也都在推特上发出各路吐槽。

首当其冲的比如我们熟悉计算机视觉大牛、特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy,连发三条

(1) - 没想到从能去 NIPS 2018 到去不了了,可以只差喝一杯咖啡的时间。显然大会门票在 15 分钟之内就卖完了。去年我还笑话过下面这张图,没想到今天就成真了。

(图片的原始版本中包含 2002 到 2017 年的数据,其中 2017 年的注册速度格外地快,模式与往年明显不同。Soumith Chaintala 在其中又加入了 2018 年的更为夸张黑线,以及预计的 2019 年的橙色线 —— 为了能成功注册 NIPS,AI 研究人员们发明了时空旅行)

(2) - 提前开始计划吧:

  • 2019 年,提前在电脑前坐好、喝好咖啡,售票页面一上线就开始疯狂点击

  • 2020 年,写个浏览器 JS 脚本帮我秒注册

  • 2021 年,找到 NIPS 后台服务器机房的地址,从隔壁拉一根光纤把自己的信息黑进去

  • 2022 年,搞个 DDOS 攻击,把所有别的注册的人都挤下来

  • 2023 年,怎么办呢?

(3) - 我知道了,2023 年以后,只有有权限使用强大的通用人工智能的人才能注册 NIPS 


AAAI 主席 Subbarao Kambhampati 其实也是个段子手,他发了两条不同的吐槽

(1)  - 听说去年 NIPS 的票卖的太快,所有票都是早鸟票价卖出去的,所以 NIPS 在卖票的事情上反倒亏钱了。今年我猜也差不多吧,10分钟就卖完了。

也许 NIPS 应该向航空公司学学,也来个他们最喜欢的「这个价位的票还剩 3 张」什么的,嗯哼?

(2)  - NIPS 2018 门票售罄的一个可能的原因是,他们忘了在网页上放个「我不是机器人」的选框了吧?(注册页面如下图)

(AI 科技评论注:反机器人验证,「我不是机器人」,如下图。不过关于这种选框,还有一个相关的梗是:「机器人都能识别字符、识别图像中的车辆了,难道还学不会勾这个吗?」)

莫斯科物理技术学院、深度学习研究人员 Sergey Kolesnikov (@Scitator)发推说

 - 也许到了 2024 年我们会有新的 NIPS 竞赛:2024 NIPS RL Competition: Learning to Register,2024 NIPS 强化学习竞赛:学习如何注册会议

在吐槽的同时,也有人简单介绍了情况作为辟谣。比如 MILA 在读博士生 João Felipe (@seaandsailor)发推表示

 - 显然今天 NIPS 只提供了 2000 个左右的注册名额。还有其它 6000 个名额是给论文被 NIPS 正会、workshop 接收的研究人员们预留的,这些名额会在十月、十一月分批放出来。

作为参照,谷歌大脑的研究人员 David Ha (@hardmaru)发出自己收到的邮件的截图(如下图)。他被评为了优秀审稿人,NIPS 也为他预留了门票,可以不用像普通参会者那样去抢。

同在谷歌大脑的 Keras 作者 François Chollet(@fchollet) 则表达了自己的担忧。作为资深研究人员,他很清楚自己参会是为了做什么的。

 - 我没有抢到票,但是即便我抢到了,我今年可能也不想去了。因为所有我想在这次会议上遇到的人似乎都没有抢到票…… 这就与我的初衷背道而驰了。实际上,我打算去超级大规模的机器学习会议的原因,就是因为它能让所有人都在同一个地方聚几天时间,这样我就可以见到所有平时不太有机会见到的人(不是偶然遇到,而是提前约好)。但是如果不到 15 分钟时间票就抢没了,那就不行了。


根据雷锋网 AI 科技评论了解,今年的 NIPS 会议也收到了史无前例的 4856 篇投稿(比去年 3240 增加约 50%),接受论文 1011 篇,接受率 20.8%(与去年持平);亮点论文 168 篇,占 3.5%;口头报告论文 30 篇,占 0.6%。可以看到组委会仍然在努力控制论文接受的质量,不过持续快速增长的论文投稿数量和注册人数带来的麻烦并不仅限于表面上的「需要更多审稿人」和「下次要早点抢票」而已,更大的风险早已在其中酝酿。雷锋网 AI 科技评论会报以持续关注。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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