FX168財經報社(香港)訊 人工智能(AI)在全球掀起熱潮，2月20至27日，第38屆國際先進人工智能協會(AAAI 2024)在BC省溫哥華會議中心西樓登場。每年在活動期間頒發的傑出論文獎引人矚目，而今年，市場將聚焦3篇關鍵的研究論文，他們為可能翻轉AI市場鋪平了道路。
AAAI是人工智能領域中曆史最悠久、涵蓋內容最廣泛的國際頂級學術會議之一。在中國計算機學會的國際學術會議排名中，AAAI被列為人工智能領域的A類頂級會議。其目的是促進AI的研究，並融合整個AI及其附屬學科的研究人員、從業者、科學家、學生和工程師之間的科學交流。
第38屆AAAI會議包括技術論文演示、特別曲目、特邀演講者、研討會、教程、海報會議、高級會員演示、競賽和展覽計劃，以及一系列即將宣布的其他活動。
在今年會議中，有3篇關鍵研究論文引發關注，從多視圖學習的新穎方法到藥物發現的深度生成模型，以及公平的順序決策，這些研究為可以改變我們日常生活的創新鋪平了道路。
(來源:BNN)
多視圖學習的新視野
第一篇獲獎論文《可靠的衝突多視圖學習》(Reliable Conflictive Multi-view Learning)，由Cai Xu及其同事撰寫，介紹了一種創新的多視圖學習方法。該方法因其處理衝突數據實例的能力而脫穎而出，提供決策結果和可靠性。
這項工作的意義在於它有可能提高AI系統在自動駕駛等關鍵應用中的準確性和可信度，在這些應用中，必須協調來自不同傳感器的相互衝突的數據才能做出安全的決策。多視圖學習長期以來一直是AI領域的一個挑戰，這篇論文標誌着向前邁出了重要的一步。
利用AI徹底改變藥物發現
在藥物發現領域，Chen Li和Yoshihiro Yamanishi的論文GxVAEs: Two Joint VAEs Generate Hit Molecules from Gene Expression Profiles展示了一種新穎的深度生成模型，可以根據基因表達譜生成具有生物學意義的分子。
這一突破有可能顯着加速新藥的發現過程，使其更快、更具成本效益和效率。該模型通過展示產生命中分子的能力，可能會導致目前缺乏有效藥物的疾病的治療取得進展。
這項工作與制藥行業正在進行的努力相一致，例如Daewoong Pharmaceutical的AI藥物發現系統 Daisy，旨在快速識別活性物質並預測藥物特性。
確保順序決策的公平性
第三篇論文是Nikhil Chandak和團隊的《順序決策偏好的比例聚合》(Proportional Aggregation of Preferences for Sequential Decision Making)，解決了順序決策中公平性的複雜問題。
通過提出旨在實現決策比例代表制的方法，本研究解決了影響社會的AI應用對公平性的關鍵需求，例如投票系統和資源分配。該論文的公平順序決策方法在選民偏好必須隨着時間的推移進行匯總的情況下尤其重要，以確保少數意見在結果中得到公平的體現。
通過這項研究，將有助於人們日益認識到AI開發中道德考慮的重要性。
AAAI 2024會議的這些關鍵研究論文強調了AI社區致力於通過創新解決方案解決複雜問題，隨着AI的不斷發展，對造福社會和改善人類生活的應用的關注仍然至關重要。這些作品的認可不僅表彰了相關研究人員的卓越技術，還凸顯了AI對世界產生積極影響的潛力。
