DeepMindらが優秀論文賞を受賞、IBMスーパーコンピュータDeep Blueが古典に、IJCAI2023の賞が発表

国際人工知能合同会議（IJCAI）は、AI分野におけるトップクラスの学術会議の一つです。第1回会議は1969年にカリフォルニアで開催され、それ以来2年ごとに開催されています。 2016年からIJCAIは毎年開催される予定です。今年のIJCAI-23は8月19日から25日までマカオで開催され、関連するすべての賞が発表されました。

2023年度IJCAI論文採択状況は、抄録5,120件、全論文4,566件、最終的に採択されたのは643件で、採択率は約14％で、昨年の15％より減少しました。

下図は、キーワード別に投稿論文と受理論文を並べたものです。機械学習とコンピュータビジョンの分野が最も投稿論文数と受理論文数が多いことがわかります。

優秀論文

IJCAI は今年、3 つの優秀論文賞を選出しました。受賞機関には、Google DeepMind、アルバータ大学、アムステルダム大学、ライプツィヒ大学などが含まれています。

論文 1: コンテキスト モデルを使用したレビン木探索

• 論文アドレス: https://www.ijcai.org/proceedings/2023/0624.pdf
• 著者: ローラン・オルソー、マーカス・ハッター、レヴィ・HS・レリス
• 機関: Google DeepMind、アルバータ大学

概要: レビン木探索 (LTS) は、ポリシー (アクションに対する確率分布) を活用し、ポリシーの品質に応じて、目標ノードに到達する前に何回の拡張が行われるかについて理論的な保証を提供する検索アルゴリズムです。この保証は、研究者が LTS 損失と呼ぶ損失関数として見ることができ、戦略を表すニューラル ネットワーク (LTS + NN) を最適化するために使用されます。

この論文では、ニューラル ネットワークを、オンライン圧縮の文献から派生したパラメーター化されたコンテキスト モデル (LTS + CM) に置き換えることができることを示します。この論文では、この新しいモデルでは LTS 損失が凸型であることを示しています。これにより、標準的な凸最適化ツールの使用が可能になり、一連のソリューション軌道が与えられたオンライン設定で最適なパラメータへの収束保証が得られます。これはニューラル ネットワークでは提供できない保証です。

新しい LTS+CM アルゴリズムは、Sokoban (Boxoban)、The Witness、STP (24 スライド タイル パズル) ベンチマークなど、いくつかのベンチマークで LTS+NN よりも優れたパフォーマンスを発揮します。

STP ベンチマークの結果は、差がかなり大きいことを示しています。つまり、LTS + NN はほとんどのテスト インスタンスを解決できませんが、LTS + CM は各テスト インスタンスを 1 秒未満で解決します。さらに、LTS+CM は、わずか数百回の展開でルービック キューブを解く戦略を学習できるため、従来の機械学習アプローチを大幅に改善できます。

次の表は、予算付き LTS のコンテキスト モデルを示しています。

論文 2: 記述論理概念の SAT ベースの PAC 学習

• 論文アドレス: https://www.ijcai.org/proceedings/2023/0373.pdf
• 著者: バルダー・テン・カテ、モーリス・ファンク、ジャン・クリストフ・ユング、カーステン・ルッツ
• 機関: アムステルダム大学、ライプツィヒ大学など

概要: 知識表現において、知識ベース (KB) を手動でキュレーションするのは時間がかかり、コストもかかるため、学習ベースの知識獲得方法が魅力的な代替手段となります。

本論文では、 の下で境界付きフィッティングを実現するSAT ベースのシステムである SPELL を提案します。

複数のデータセットで SPELL を評価し、SPELL の実行時間が ELTL (EL ツリー学習器) の実行時間よりもほぼ常に大幅に短いことを示しました。これは、SPELL が ELTL よりも大きなターゲット クエリを学習できることを意味します。この論文では、2 つのアプローチの相対的な長所と短所も分析し、一方のシステムが他方のシステムよりも大幅に優れたパフォーマンスを発揮する入力カテゴリを特定しています。最後に、一般化に関する予備実験を行い、両方のシステムが非常に小さなサンプルであっても、未知のデータにうまく一般化できることを示します。

次の図は、SPELL と ELTL の比較結果を示しています。

論文3: 確率的論理シールドによる安全な強化学習

• 論文アドレス: https://www.ijcai.org/proceedings/2023/0637.pdf
• ウェン・チー・ヤン、ジュゼッペ・マーラ、ギャビン・レンス、リュック・デ・ラエト
• 機関: ルーヴェン・カトリック大学、ステレンボッシュ大学

概要: 安全強化学習 (Safe RL) は、安全性を維持しながら最適なポリシーを学習することを目的としています。一般的なソリューションは、論理的な安全性仕様を使用して RL エージェントが危険なアクションを取らないようにするシールドです。しかし、従来のマスキング技術は、継続的なエンドツーエンドのディープ RL 手法と統合するのが困難です。

研究者らは、確率的論理プログラミングを使用して論理的安全性制約を微分可能な関数としてモデル化するモデルベースの安全な強化学習技術である確率的論理ポリシー勾配 (PLPG) を提案しました。したがって、PLPG は任意のポリシー勾配アルゴリズムにシームレスに適用でき、同じ収束保証を提供できます。下の図 1 は確率的ロジック マスキングの例です。

実験では、PLPG は他の SOTA マスキング技術と比較して、より安全で価値のあるポリシーを学習できることが示されています。

論文の筆頭著者である Wen-Chi Yang 氏は、KU Leuven の DTAI 研究チームの博士課程の学生です。彼は、形式検証と機械学習を組み合わせることで、安全制約の充足可能性を向上させることに尽力しています。彼女はまた、背景知識を活用して安全に学習し探索するエージェントにも特に興味を持っています。彼は台湾の国立交通大学で学士号を取得し、その後ルーヴェン大学に入学して修士号と博士号（どちらもコンピューターサイエンス）を取得しました。

個人ホームページ: https://wenchiyang.github.io/

日本建築学会賞

AIJの正式名称はArtificial Intelligence Journalです。1970年に創刊され、人工知能研究の分野ではトップクラスの学術雑誌として権威と名声を博しています。

日本建築学会優秀論文賞

2023年度日本言語文化学会優秀論文賞は、José Camacho-Collados、Mohammad Taher Pilehvar、Roberto Navigliが共著した論文「Nasari: 概念とエンティティの多言語表現のための明示的知識とコーパス統計の統合」に授与されました。この論文は2016年に発表されました。

論文アドレス: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370216300820

概要: 意味表現は、NLP および AI 研究における最も基本的な内容であると考えられており、過去数十年間にわたって語彙意味論の重要な研究分野となっています。しかし、意味的に注釈が付けられた大規模なコーパスが不足しているため、既存の表現技術のほとんどは語彙レベルに限定されており、個々の単語の意味に効果的に適用することはできません。

この論文では、Nasari と呼ばれる新しい多言語ベクトル表現を提案します。これは、異なる言語の単語の意味を正確に表現できるだけでなく、既存の方法に比べて 2 つの利点があります。

• 概念や名前付きエンティティを含む高いカバレッジ。
• 言語および言語レベル（単語、意味、概念など）間の比較可能性。

さらに、Nasari 特性評価は柔軟性があり、さまざまなアプリケーションに適用でき、Web サイトで無料で利用できます。この研究は、単語の類似性、意味のクラスタリング、ドメインのラベル付け、単語の意味の曖昧さ解消という 4 つの異なるタスクで評価され、その結果、Nasari 表現はすべてのタスクで SOTA を実行したことが示されました。

次の表は、統一されたベクトル構築方法を示しています。

日本建築学会論文賞

今年の日本建築学会古典論文賞は、スーパーコンピュータDeep Blueに関する論文「Deep Blue」に贈られました。この論文は2002年に発表されました。

• 著者: マレー・キャンベル、A・ジョセフ・ホアン・ジュニア、フォン・シュウ
• 組織: IBM TJ Watson Research Center、Sandbridge Technologies、Compaq
• 論文アドレス: https://core.ac.uk/download/pdf/82416379.pdf

概要: Deep Blue は、チェスの分析専用に IBM が開発したスーパーコンピュータです。彼は1997年に当時の世界チェスチャンピオン、ガルリ・カスパロフを6ゲームで破った。この成功には、次のような多くの要因が貢献しました。

• シングルチップチェス検索エンジン。
• 複数の並列層を備えた超並列システム。
• 検索拡張機能。
• 複雑な評価関数。
• Grandmaster ゲーム データベースを効果的に使用します。

この記事では、Deep Blue システムについて説明し、Deep Blue の設計上の決定の根拠をいくつか示します。以下はデュアルクレジットアルゴリズムです。

IJCAI-JAIR 最優秀論文賞

2003 年以来、IJCAI-JAIR 最優秀論文賞は、過去 5 年間に JAIR に掲載された論文の中から毎年 1 件の優れた論文を選出し、表彰しています。審査は論文の重要性とプレゼンテーションの質に基づいて行われます。

2023年のIJCAI-JAIR最優秀論文賞は、チリカトリック大学、カナダのAI研究機関ベクター研究所、トロント大学などの著者による論文「報酬マシン：強化学習における報酬関数構造の活用」に授与されました。

論文アドレス: https://jair.org/index.php/jair/article/view/12440

これまで、2023年のIJCAI「ドナルド・E・ウォーカー優秀サービス賞」は、IJCAI組織と人工知能分野全体への卓越した貢献が認められ、香港科技大学の楊強教授に授与されました。彼はまた、この賞の創設以来、この賞を受賞した初の中国人科学者となった。