雷鋒網 AI 科技評論按，國際頂級人工智能學術會議 AAAI 2019 開幕在即，今年的大會將在美國夏威夷舉辦，時間是 2019 年 1 月 27 日到 2019 年 2 月1 日。
按照慣例，雷鋒網每年都會對會議進行相關報導。目前，主辦方已經公佈了參會的特邀演講嘉賓名單，這些嘉賓演講的日程具體如下：
AAAI-19/IAAI-19 特邀演講人時間表
1 月 28 日，星期一
上午 9:10–10:00 傑出教育工作者獎獲得者演講：Ashok Goel
1 月 29 日，星期二
上午 8:40–9:40 AAAI-19 特邀演講：Cynthia Breazeal
上午 10:25–11:15 EAAI-19 特邀演講：Larry Medsker
下午 4:15–5:15 IAAI Robert S.Engelmore 頒獎演講：Milind Tambe
下午 5:15–6:15 待定
1 月 30 日，星期三
上午 8:45–9:45 AAAI-19 特邀演講：Ian Goodfellow
下午 5:15–6:15 AAAI-19 特邀演講：楊強
1 月 31 日，星期四
上午 8:40–9:40 AAAI-19 / IAAI-19 聯合受邀演講：俞正
下午 4:15–5:15 AAAI-19 特邀演講：Tuomas Sandholm
2 月 1 日星期五
上午 8:50–9:50 AAAI-19 受邀演講：Marta Gonzalez
AAAI-19 將特別邀請一下傑出人物演講（待定）：
這些嘉賓們演講的主題是什麼呢？下面我們就來看看吧~
Cynthia Breazeal，來自 MIT 媒體實驗室
演講主題：與人工智能一起生活與繁榮
摘要：人工智能除了可以實現生產力的自動化和支持決策外，還有助於人類的繁榮與發展。隨著不同年齡和階層的人們開始在家裡與人工智能一起生活，我們有機會開發出能夠支持多元化的自主機器，它們精明強幹、能力突出。當社會為滿足日益增長的老齡化、慢性病管理、情緒障礙和終身學習的需求而努力時，這一點尤為重要。這給如何設計、部署和評估現實世界中社會和情感智能機器的長期影響帶來了重要的挑戰和機會。這需要在設計、人類社會心理學、倫理學和人工智能的交叉點採用緊密交織的方法。我們有機會開發人工智能，這種人工智能以人類的成長和福祉為中心，以對個人有意義和令人振奮的方式造福每個人。
Cynthia Breazeal 是麻省理工學院媒體實驗室的副教授，她在那裡創建並領導了個人機器人小組。同時，她也是麻省理工學院探索情報戰略計劃的負責人之一。她被公認為社會機器人和人機交互領域的先驅，將人工智能、機器人學、心理學和設計完美結合在一起。她的研究重點是設計和實現影響世界的個性化情感人工智能技術，以促進個人成長和發展。她是「Designing Sociable Robots」一書的作者。她曾在 TED、CES、SXSW、世界經濟論壇和聯合國等重要場合就人工智能、創新和社會等話題發表過演講。她獲得了國家工程院獎和國家設計獎。她曾獲得 MIT「Technology Review」的 TR100/35 獎和 George R. Stibitz 計算機與通信先鋒獎。她的機器人在 2008 年和 2017 年被「時代」雜誌評為最佳發明，並登上該雜誌封面。
Ashok Goel ，來自喬治亞理工學院
演講主題：人工智能教學實驗
摘要：隨著人們對人工智能興趣的不斷增長，我們有責任教給更多的學生人工智能相關的知識。這也為利用人工智能教授人工智能知識提供了一個極好的機會，並將人工智能的教學作為人工智能技術和工具的試驗檯。我將介紹幾個人工智能教學實驗，尤其是認知系統教學。這些實驗不僅包括面對面學習，還包括在線和混合學習。我將分享這些課程的學習評估結果。我還將提出一些教授人工智能和用人工智能教授人工智能的一般原則。
AshokGoel 是喬治亞理工學院交互計算學院的計算機科學教授，同時他也是「Human-Centered」計算博士項目主任。他從事人工智能和認知科學的研究，並專注於研究計算設計和創造性。他是「人工智能」雜誌的編輯，也是認知科學學會第 41 屆年度會議的聯合主席。他是麻省理工學院出版社 2019 年出版的「Blended Learning in Practice: A Guide for Practitioners and Researchers」一書的聯合編輯。
Ian Goodfellow，來自谷歌 AI
演講主題：對抗性機器學習
摘要：直到 2013 年左右，研究人工智能機器學習的大多數研究者都致力於同一個目標：讓機器學習為人工智能規模的任務工作。鑑於監督學習起作用了，於是就出現了一系列新的研究方向：機器學習的安全問題、機器學習私有化問題、用機器學習處理新任務、減少對大量標記數據的依賴等等。我調查了機器學習中的對抗性技術是如何應用到這些新的研究領域的。
Ian Goodfellow 是谷歌大腦的高級研究人員。他帶領團隊研究人工智能對抗技術。他開發了第一個防禦對抗的案例，並且是第一個研究神經網絡安全和隱私的人，幫助普及了機器學習的安全和隱私。他是麻省理工學院教科書「Deep Learning」的主要作者。2017 年，Ian 被麻省理工技術評論（MIT Technology Review）列入 35 歲以下的創新者，認可了他對抗性網絡這一成果。
Larry Medsker，喬治華盛頓大學
演講主題：未來的工作、人工智能教育和公共政策
摘要：人工智能和其他自動化技術對社會各方面，包括勞動力的影響是顯而易見的。爭論的焦點是它對社會的破壞程度、公共部門和私營部門應該為誰負責以及如何負責。與以前的工業革命相比，此次變革的步伐是前所未有的，而且將不同程度地影響社會的不同階層。人工智能教育者和決策者應該直接參與關於人工智能影響的討論、規劃和決策，並參與應對未來的勞動力和教育需求。我將概述為未來人工智能教育需求所做的準備以及當前正在做的事情，包括所需的不同技能和知識的數據，以及相關機構是如何應對的。
Larry Medsker 是物理學研究教授，前數據科學研究生項目的創始主任，喬治華盛頓大學 Human-Technology 和博士項目組成員。他的研究領域是混合智能系統、人工神經網絡以及人類和機器的本質。目前的工作重點是人工智能和數據科學對勞動力的影響，以及人工智能在人類技術支持系統中對自閉症的認知輔助等應用。他定期參加 AAAI 研討會，並擔任 ACM SIGAI 公共政策官，負責撰寫和管理和 AI 有關的公共政策的博客。
Tuomas Sandholm，來自卡內基梅隆大學
演講主題：解決不完善信息遊戲問題的新成果
摘要：現實世界中，大多數時候我們遇到的都是不完善信息遊戲的問題。他們帶來的挑戰比完善的信息遊戲要大得多。在這次演講中，我將探討我們最近在不完善信息遊戲方面所做的一些工作。涉及到的主題包括用一個統一的框架來抽象對解決方案質量有要求的遊戲 [Kroer 和 Sandholm 參與, NeurIPS-18]、一個健全的深度有限的搜索框架 [Brown 等人參與, NeurIPS-18]、最快的平衡發現（equilibrium-finding）算法 [Brown 和 Sandholm 參與，AAAI-19]、作為抽象的替代品的深度學習 [Brown 等人參與，Deep RL Workshop-18]、一個新的用於順序決策過程和一般形式博弈的在線通用框架 [Farina 等人參與，AAAI-19]，第一個用於顫抖手（trembling-hand）平衡優化的可擴展算法 [Farina 等人參與，Neurips-18] 等等。
Tuomas Sandholm 是卡內基梅隆大學的 Angel Jordan 計算機科學教授。他是 CMU AI 的聯合總監。他是 Electronic Marketplaces 實驗室的創始人和主任。他是「Optimized Markets」、「Strategic Machine」和「Strategy Robot」的創始人和首席執行官。他設計並組織了 600 億美元的組合拍賣活動。Optimized Markets 正在為電視、流媒體、顯示、移動、遊戲、廣播和跨媒體廣告中的廣告活動銷售、日程安排和定價帶來新的優化支持範例。Strategic Machine 和 Strategy Robot 正在將計算遊戲解決方法應用於商業、軍事、遊戲和體育應用中。
Milind Tambe ，來自南加州大學
演講主題：人工智能和多智能體社會公益系統
摘要：隨著人工智能和多智能體系統研究的不斷成熟，我們有了一個巨大的機會來使用這些進步，用它們去解決複雜的社會問題。我將集中討論公共安全、野生動物保護和低資源社區的公共衛生問題，並介紹這個社會公益系統的研究進展，以解決一個關鍵的跨領域挑戰：如何將我們有限的資源合理地部署到這些領域中。來自世界各地的反饋結果表明，我們的技術水平有了長足的進步。在推動這一研究議程的過程中，我們相信人工智能確實能夠在打擊社會不公正現象和改善社會方面發揮重要作用。
Milind Tambe 是 Helen N 和 Emmett H. Jones 工程教授，同時也是南加州大學人工智能研究中心的創始聯席主任。他是 AAAI 和 ACM 的 fellow，也是 IJCAI John McCarthy 獎的獲得者，同時他還獲得了 ACM/SIGAI 自主代理研究獎，被授予瓦格納獎、軍事運籌研究協會（Military Operations Research Society）獎、Christopher Columbus 獎學金基金會國土安全獎、國際代理和多代理系統基金會有影響力的論文獎、來自美國海岸警衛隊和洛杉磯機場警察的傑出團隊表彰以及來自美國聯邦航空警署的感謝證書。
楊強，來自香港科技大學
演講主題：GDPR、數據短缺和人工智能
摘要：儘管人工智能取得了巨大的進步，但在高質量大數據的可用性方面依然面臨著嚴峻的挑戰。在許多實際應用中，數據之間是相互孤立的。集成數據的工作越來越困難，其中一部分原因是對用戶隱私和數據安全的嚴重擔憂。嚴格的政府法規，例如歐洲的大數據隱私條例（GDPR），加劇了這一問題。在本次演講中，我將回顧這些挑戰，並描述有哪些技術可能用來解決這些問題。更重要的是，我將概述遷移學習的最新進展，並說明它是如何減輕數據短缺問題的。我還將概述最近在聯合學習和遷移學習方面所做的努力，這項工作旨在在不損害數據安全和隱私的情況下，架起數據存儲的橋樑。
楊強是香港科技大學計算機科學與工程系的講席教授。他的研究領域包括人工智能、機器學習，尤其是遷移學習。他是 AAAI、ACM、IEEE、AAAS 等組織的 fellow，是 ACM 智能系統與技術雜誌（ACM TIST）的創始主編，也是 IEEE 大數據雜誌（IEEE TBD）的創始主編。1989 年，他獲得馬里蘭大學 Park 學院的博士學位，並在 the University of Waterloo 和 Simon Fraser University 任教。他曾擔任 IJCAI-2015 的 PC 主席，並於 2017 年獲得 ACM SIGKDD 傑出服務獎。他是 IJCAI 現任主任（2017-2019 年）和 AAAI 執行理事會成員。
鄭宇，來自京東集團
演講主題：城市計算：利用大數據和人工智能構建智慧城市
摘要：城市計算是雲計算、大數據和人工智能模型在城市背景下的協同作用，解決城市面臨的大氣汙染、能源消耗和交通擁堵等挑戰，創造雙贏的解決方案，改善城市環境、改善人類生活質量和城市運營系統。本次演講將介紹城市計算的願景，展示人工智能技術如何幫助建設智慧城市。本次演講還將介紹一系列人工智能驅動的應用，如企業選址、空氣和水質預測、降低能耗等。更多信息請訪問網站：http://icity.jd.com/。
鄭宇是 JD 集團副總裁，領導城市計算事業部和京東智慧城市研究團隊。同時，他還擔任京東數字科技的首席數據科學家，熱衷於使用大數據和人工智能技術來應對城市挑戰。在加入京東集團之前，他是微軟研究院的高級研究經理。鄭宇也是上海交通大學的講席教授，同時也兼任香港科技大學教授。目前，他擔任 ACM 智能系統和技術雜誌（ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology）的總編輯，並擔任 10 多個著名國際會議的主席，如 ICDE 2014（工業方面）、CIKM 2017（工業方面）和 IJCAI 2019（工業方面）項目聯席主席，以及 AAAI 2019 地區主席。2013 年，他被「麻省理工技術評論」（MIT Technology Review）（TR35）評為 35 歲以下的頂級創新者之一，並因其對城市計算的研究而登上「時代」雜誌。2014 年，他被《財富》雜誌評為中國 40 歲以下商業精英之一。2017 年，鄭宇被評為 ACM 傑出科學家。他的主頁是 http://urban-computing.com/yuzheng。
到這裡，目前已公佈的演講嘉賓就介紹完啦。接下來，雷鋒網 AI 科技評論也會對大會進行關注和報道，敬請期待~
via：https://aaai.org/Conferences/AAAI-19/invited-speakers/
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