安妮 编译整理
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有真理的地方就有争论，在学术圈如此，在学术顶会上更是如此~

前有NIPS获奖者登台开炮称机器学习是炼金术，怀念质疑各种想法不严谨的“学术警察”；后有马库斯NIPS研讨会上强硬质疑哈萨比斯，认为AlphaZero依赖了某些先验知识……

可能是为了防止大会被破坏，也是为了守护大会的和平，今年，AI界的顶会ICML 2018专有人开设了一个Workshop，为各大门派的代言人开设发声通道，特设“怼日”。

大家有话好好说，意见不同您尽管来。



辩论话题

ICML 2018将在今年7月10日至15日在斯德哥尔摩举办，目前论文、Workshop和Tutorial的提交均已截止，处于志愿者开放申请阶段。


在这场Machine Learning: The Great Debates (ML-GD)的单日辩论Workshop中，研究人员可以进行无手稿讨论，探讨领域内技术的现状、瓶颈及对社会的影响。

目前，组织人员在征集2-5页的研究论文或短片，无论是支持还是否定，只要是关于下面这些话题的都可以提交上来——

• “目前，深度学习的方法具有一定的固有局限性，将限制机器智能的提高和其对社会的影响力。”

• “如果不能显著改变核心研究方法，机器学习领域无法有效应对公平和可解释这两大问题。”

• “随着时间的推移，模拟学习、一眼学习（one-shot learning）和元学习将减少对数据的依赖，得到更好的结果。”

• “对消费者隐私的不同态度将极大程度上影响AI在不同国家的发展。”

• “通过神经架构搜索、分布式训练和领域随机化等技术，大规模AI研究的计算需求不断增加，这意味着AI研究将分为低计算和高计算领域。”

目前辩论开放报名中，参会者可以提交相关论文，截止日期为4月23号。

论文提交地址：

https://www.machinelearningdebates.com/cfp

One More Thing

至于学术圈其他有趣辩论，量子位之前还发过这些：

深度学习究竟怎么入门？两位Google大神掀起剑气之争

这十大挑战，摆在DL面前：马库斯长文质疑深度学习

OpenAI发文怒怼：对抗样本怎么不会对检测产生干扰了？

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

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