10月23日消息，近日，人工智能研究領(lǐng)域頂級會議NeurIPS（神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會）正式在官網(wǎng)公布NeurIPS 2020接收論文表。阿里安全圖靈實驗室與中科院計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，作為國際公認頂級會議，NeurIPS代表當今機器學(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，具有廣泛的國際影響力。今年，第33屆NeurIPS會議創(chuàng)紀錄接收并審閱了來自全球各國提交的9454篇論文，主題涵蓋算法、深度學(xué)習(xí)、應(yīng)用、強化學(xué)習(xí)和規(guī)劃、神經(jīng)學(xué)和認知科學(xué)等，最終僅1900篇論文被收錄，錄用率為20.09%，創(chuàng)歷年來接受率最低紀錄。
阿里主導(dǎo)研究的《啟發(fā)式領(lǐng)域適應(yīng)》論文成果，致力于解決機器學(xué)習(xí)模型領(lǐng)域適用的難點。研究團隊通過將經(jīng)典的“啟發(fā)式搜索”思想，融入到領(lǐng)域適應(yīng)問題中，來解決在數(shù)據(jù)不充分情況下的模型訓(xùn)練問題，進而實現(xiàn)將人工智能從現(xiàn)有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的知識遷移到未知場景中。比如，在鑒黃場景下，目前該研究成果技術(shù)可直接從電商場景遷移至直播場景中應(yīng)用。
論文第一作者阿里安全圖靈實驗室實習(xí)算法工程師崔書豪舉例介紹說，與電商場景不同，直播場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，這些差異會導(dǎo)致電商場景下的搜索識別技術(shù)遷移應(yīng)用效果不佳。通過將“啟發(fā)式搜索”思想融入，研究團隊構(gòu)建了啟發(fā)式領(lǐng)域適用的基礎(chǔ)架構(gòu)，并通過相似性、獨立性、終止點等角度進行約束，使算法模型在相同計算量下，達到最佳效果。
目前，該成果主要用于內(nèi)容安全識別，如直播或動漫人物及速寫場景下是否涉黃等。
阿里安全圖靈實驗室高級安全專家華棠介紹說，“AI技術(shù)應(yīng)用，在不同的場景下可能有著同樣的任務(wù)目標，但如何更好地將AI在某一場景下習(xí)得的知識用于不同場景，是‘領(lǐng)域適應(yīng)’致力于解決的問題。人們對能夠?qū)崿F(xiàn)領(lǐng)域適應(yīng)的AI需求越來越大，諸如安全領(lǐng)域的暴恐識別、不良場景鑒定（如區(qū)分成年人和未成年人吸煙）等。”
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