10月23日消息，近日，人工智能研究領域頂級會議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)式領域適應》（Heuristic Domain Adaptation）獲錄入選。
據(jù)了解，作為國際公認頂級會議，NeurIPS代表當今機器學習人工智能領域的最高水平，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、深度學習、應用、強化學習和規(guī)劃、神經(jīng)學和認知科學等，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。
阿里主導研究的《啟發(fā)式領域適應》論文成果，致力于解決機器學習模型領域適用的難點。研究團隊通過將經(jīng)典的“啟發(fā)式搜索”思想，融入到領域適應問題中，來解決在數(shù)據(jù)不充分情況下的模型訓練問題，進而實現(xiàn)將人工智能從現(xiàn)有數(shù)據(jù)學習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可直接從電商場景遷移至直播場景中應用。
論文第一作者阿里安全圖靈實驗室實習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，這些差異會導致電商場景下的搜索識別技術遷移應用效果不佳。通過將“啟發(fā)式搜索”思想融入，研究團隊構建了啟發(fā)式領域適用的基礎架構，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技術應用，在不同的場景下可能有著同樣的任務目標，但如何更好地將AI在某一場景下習得的知識用于不同場景，是‘領域適應’致力于解決的問題。人們對能夠?qū)崿F(xiàn)領域適應的AI需求越來越大，諸如安全領域的暴恐識別、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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