真香!论文一作曾联名抵制Nature子刊,而今却发论文

2019 年 1 月 16 日 新智元



  新智元原创  

作者:金磊

【新智元导读】《自然-机器智能》前几日上线,然而,Reddit上有位热心网友发现,有一篇文章的一作,竟然是去年4月反对该期刊的数百名学者之一。此帖在Reddit一经抛出,便引起了网友们的热议。


打脸,是真的打脸。


前不久,Nature新子刊《自然-机器智能》悄然上线。但在去年4月征稿时曾遭到几百位学者的联名反对。


因它采取付费订阅的形式是让历史倒车,而机器学习历来有开放访问的传统。


然而今天,Reddit上一位细心用户发现,该期刊有篇文章的第一作者竟然就是当年数百位联名反对的学者之一



嗨,大家好!


在Nature宣布它们的新“机器智能”期刊将付费访问后,许多著名的机器学习研究人员联名签署了一份请愿书:

https://openaccess.engineering.oregonstate.edu/home。


然而,似乎这篇NMI文章的第一作者正是位列签署请愿书名单中的以为研究人员。我知道NMI最近宣布他们的报纸将免费阅读一年,但就我而言,这还远远不够。特别是考虑到该期刊可能会减少可用于JMLR等开放、免费和社区认可的期刊资源(例如审稿时间)。我是唯一一个对此感到愤怒的人吗?还是我错过了这个故事的一些重要部分?


据我所知,反对在NMI发布的论点仍然有效,所以我想知道是什么让一位(备受尊重的)研究人员改变了他的想法 - 围绕NMI的情况是否发生了变化?你们怎么看待在该子刊出版或不出版文章?


我们先来看下这位一作



根据文章简介显示,第一作者叫Shai Ben-David,而在去年的签署名单中确有其人——Ben-David,Shai



Ben-David教授何许人也?


据了解,Shai Ben-David是加拿大滑铁卢大学(University of Waterloo,Computer Science)计算机科学学院的一名教授。



Shai Ben-David在以色列耶路撒冷长大。 曾就读于希伯来大学,主修物理,数学和心理学。


他在Saharon Shelah和Menachem Magidor的监督下获得了博士学位论文。 Ben-David教授是多伦多大学数学和计算机科学系的博士后研究员,并于1987年加入以色列理工学院的计算机科学系。


 他曾在堪培拉的澳大利亚国立大学(1997-8)和康奈尔大学(2001-2004)担任过访问教职。 2004年8月,他加入滑铁卢大学计算机科学学院。


Ben-David教授的研究涉及计算机科学基础及其应用的广泛领域,尤其侧重于统计和机器学习。贯穿其研究的主线是提供对现实世界问题的数学公式和理解。


是虚伪还是求真知?


该细心网友的问题一经抛出,便引来众多网友的热议,有的网友认为Ben-David教授过于虚伪


热心网友1:


不,你并不孤单,任何社区都有恶毒的人。 这是一件非常简单的事情,要么签名不发表文章,要么不签名继续投稿发表文章。但有些人就是如此虚伪。


也有网友持中立态度


热心网友2:


这是虚伪吗?-是的。

将你的文章投至可能成为主流的期刊是一个明智之举吗?-是的。


自然出版集团(NPG)曾因其封闭源代码和订阅模式而受到批评。但与此同时,我们不可否认的是,Nature杂志及其子期刊被认为是各自领域中最负盛名的出版“场所”。


如果NMI也成为ML中最有声望的工具之一,我不会对此感到惊讶,看到其他人试图尽早加入进来并获得出版物也不足为奇了。因为ML从更熟悉期刊出版模式的领域和NPG更具影响力的领域中可以获得越来越多的跨学科进步。


此外,无论怎样,Nature期刊的吸引力很大,即使在类似ML / CS这样的领域。 Mnih等人2015年在Nature发表的关于《通过深度强化学习进行人类级控制》(Human-Level control through deep reinforcement learning)的论文,就是给ML带来重要进展的一个例子。


当然也有网友对此表示质疑


热心网友3:


好像任何人都可以用别人的名字来签名吧?所以David先生可能没有签名,而是别人用了他的名字?


对此,各位读者有何看法呢?


Reddit地址:

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ag9tre/d_people_publishing_in_nature_mi_after_signing/


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Shai Ben-David,以色列理工学院担任计算机科学教授、滑铁卢大学David Cheriton计算机科学学院的教授,国际机器学习会议(ICML)和神经信息处理系统会议(NIPS)的区域主席,高级计划委员会成员。主要从事计算机科学理论的逻辑,分布式计算理论和复杂性理论。在机器学习领域的显着贡献包括领域适应性分析,实值函数的可学习性以及流数据中的变化检测的开创性步骤。个人主页:http://www.cs.technion.ac.il/~shai/
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