IJCAI 2016在纽约早已举办到第5天，不过比起CVPR大会时期白科技的大大刷屏，IJCAI变得要高调的多，早已过去的几天除了微软公司曝出了演说PPT：《深度自学在语义解读上仍然无以有用武之地》（NLP涉及）；人工智能哲学专家Aaron Slaman发布了演说：《AI的发展早已丧失了方向？》（基础理论与架构涉及），Deepmind的David Silver 说明《AlphaGo如何工作》，我们并没看见太多大公司人工智能和机器人实验室以及大学人工智能和机器人实验室的震惊演说。也没看见关于本次大会主题——【人类意识的人工智能】涉及的卓越学术成果展出，这时我们不妨把注意力投放到主会场的报告方向，来重点注目这个夯实的大会研究的什么方向的问题是在推展人【类意识的人工智能】？conference-at-glance从7月12号持续到7月15号，其中重点辩论了代理，推理小说和逻辑，机器学习，智能规划等9个主题看什么，看那几位主讲人的演说，看大会谈啥？一. ML（机器学习） 涉及话题演说次数：17次举例，Data-based Promotion of Tourist Events with Minimal Operational Impact(基于数据库利用最小化操作者影响旅游消费）演讲人：Vishalaksh AggarwalBiplav SrivastavaSrikanth Tamilselvam这里我们将展示用人工智能中运算量最多的方式来提升旅行活动的广告宣传。通过对事件的集体分析，来增进这个城市未来的旅游业发展以及影响这个城市管理者的风格。
关键词：旅游广告宣传，机器学习，开源数据。二. Agent （代理） 涉及话题演说次数：12次 举例，To Give or Not to Give: Fair Division for Strict Preferences（关于严苛偏爱中的公平拆分问题）演讲人：Simina BrânzeiYuezhou LvRuta Mehta当符合特定拒绝的情况下，单个的代理有严苛的偏爱，这种偏爱在资源分配情景里经常经常出现，比如计算机（内部各个任务继续执行时）就拒绝对CPU，内存，宽带这些资源的分配尽可能做公平。关键词：公平价值分配技术，市场平衡。三. KR （ 科学知识回应, 推理小说和逻辑 ）涉及话题演说次数：11次举例，Distributing Knowledge into Simple Bases （把知识库分解成非常简单的基础（库））演讲人：Adrian Haret Jean-Guy Mailly Stefan Woltran解读经典逻辑问题中碎片信念变化算子的不道德这一问题，近几年受到了更加多的注目，比如最近风行的小说研究问题开始牵涉到碎片驱动的问题，这里我们要明确提出一个概念……关键词：信念，信念拆分，碎片化。
四. Planning（规划）, 涉及话题演说次数：10次举例，Plan Recognition as Planning Revisited（规划辨识以及规划的新的检视）演讲人：Shirin Sohrabi Anton Riabov Octavian Udrea最近几年，在域理论和总体规划算法中，规划辨识中的规划工作早已让我们看见了极大期望，在这篇论文中，我们建议将以前的工作：标示仔细观察序列；更好地特别强调不可信的观测（比如噪声或者遗漏的仔细观察）来帮助……关键词：智能规划，规划辨识，多样性规划。五. Multi(多任务，多视角，多……) 涉及话题演说次数：8次举例，Urban Water Quality Prediction based on Multi-task Multi-view Learning （基于多任务，多视角自学的城市水质预测）演讲人： Ye Liu Yu Zheng Yuxuan Liang Shuming Liu David Rosenblum城市水质问题跟我们的生活息息相关，预测水质可以协助我们掌控水污染和维护人类身体健康，在这篇文章里，我们将用多任务，多视角的办法，来处置来自多个领域的有所不同数据集。关键词：城市计算出来，多任务自学。
六. AIW 涉及话题演说次数：7次 举例，Main trackAIW track Posters（主要追踪和AIW追踪）原链接额……原链接额……七. NLP（自然语言处置） 涉及话题演说次数：7次举例，Neural Segmentation Models Leveraging Segment Representations（利用拆分模式回应神经拆分模型）演讲人：Yijia Liu Wanxiang Che Jiang Guo Bing Qin Ting Liu大自然语义处置的问题大都可以归类为（语义）拆分问题，这里我们融合semi-CRF与神经网络结合的方法来解决问题这个问题，我们的模型通过输出和映射一个拆分，然后再行深入研究有所不同的人组功能和有所不同的嵌入式拆分……关键词：自然语言处置，拆分，神经网络，中（英）文分词。八. Constraints（约束）涉及话题演说次数：4次举例，Constraint Detection in Natural Language Problem Descriptions（在自然语言问题叙述中的约束检测）演讲人：Zeynep Kiziltan Marco Lippi Paolo Torroni在这个上下文中，形式规约语言将被设计用来以一种混合了自然语言和离散数学模型的，相似自然语言表达方法却十分严苛和准确的方法来传达约束问题。
关键词：约束变为，自动模型再行构成，自然语言问题叙述的自动处置。九. Search(搜寻)涉及话题演说次数：3次举例，Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search （如何用神经网络和树搜寻掌控棋士游戏。）演讲人：Google DeepMind David Silver我们的人工智能技术只不过就是指智能代理器开始的，你可以把智能代理器看作是一个机器人手臂、一辆自动驾驶汽车、或是一个引荐引擎的控制系统，这个智能代理器有一些目标必须已完成，而且它也正在尝试大大优化。
为了构建这个目标，我们必须撰写代码，这也是我们为这个智能代理器所做到的唯一的事情。小结：关于IJCAI这么顶级的AI学术会议，为什么赞助没上次CVPR奢华，累计到目前过去做到学术报告的大公司实验负责人也没上次那么社会各界，AI科技评论君指出是有两点原因造成的：其一，CV领域目前处在学术到产业落地的高潮期，无人驾驶，无人机，VR，物体辨识，工业检测等多个领域现在都要中用它的近期技术，造成很多CV领域的学术成果一公布后就投放公司产品运用，所以引起了大量商业公司的欢迎。其二，IJCAI大会原本两年举行一次，今年是跟上一次举行时间意味着一年之于隔年，一些最重要潜在与会对象有可能这期没作好充分准备。
再加今年的主题是人类意识的人工智能，这个相对于CVPR学术成果的应用于疯狂，此次主题稍基础理论的辩论。而基础理论的辩论才是不是迅速能得出结论难以置信结论的东西。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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