AAAI2018に参加・発表しました
2018/2/2-7でニューオリンズで開催されたAAAIに参加・発表したときの旅程も含めたメモです。 私自身は、2月5日の午前中に発表がありました。ロサンゼルスで開かれるWSDM2018に参加する予定もあったため、2/5の午後で抜けることになりました。
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成田空港を17時代に出発しました。ヒューストン（IAH）経由で、ニューオリンズ（MSY）に17時に到着しました。空港から会場ホテル（ヒルトン）までは、タクシーで30ドルくらいの定額で、30分くらいだったと思います。 この時期はマルディグラのイベントがあったため、大きな道を渡ることすらちょっと難しい感じでした。
2/3
この日はEAAI、チュートリアル、ワークショップがありました。
私は発表準備で出席できなかったですが、別の参加者がFakeNewsのチュートリアルに出席しており、これまでのアプローチやデータセットなどのまとめ資料がとても良かったようです。
Computational Solutions against Fake News: AI vs. DB Approaches
夜はOpening Receptionがありました。すでにかなりの人数が参加していました。あまりがっつりご飯は食べずに近くの（といっても、徒歩20分くらい。。）スーパーに食材や水を調達しにいきました。マルディグラがあったため、道は少し遠回りになりました。。
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AAAI / IAAI Welcome
開会の挨拶的なものから学会の統計情報等が発表されました。
参加者数は前回より、36％増加の2200名ほどだったみたいです。さすがのAIブームを感じました。
投稿数は、47％増加の3800件と、参加者数以上に大幅に増えていました。
国別のAccept数を見ると、アメリカについで、中国、続いて他の国が続くようです。
論文の傾向ランキング、Machine Learning Method、Vision、NLPという順番です。個人的には、去年がどうだったかわからないですが、案外Application系の論文も多いなと感じました。
発表の最後で、Baconという単語がある論文のAcceptance Rateが48%だったという報告で会場中の笑いを取っていました。逆にどんな論文にBaconが入っていたのだろうか…。
Challenges of Human-Aware AI Systems (AAAI-18 Invited Talk)
最初にアリゾナ州立大学のSubbarao Kambhampati先生から人間を意識したAIシステムに関するいくつかの問題点を紹介する話がありました。
人間がAIが定めたルールから意思決定をしていく場合に、AIが定めたルールを人間は選択しないことのほうが多い話が印象的でした。全体的に、AIを人間が適切に使うことがまだまだ難しいということがメッセージだったと思います。
IAAI-18: Focus on and Support of the Customer
Hi, how can I help you?: Automating enterprise IT support help desks
IBM Reseachの発表。QAシステムの話で、顧客が満足する回答を返す方法についての話。
CRM SALES PREDICTION USING CONTINUOUS TIME-EVOLVING CLASSIFICATION
CRMシステムの話で、時間の進化で顧客の嗜好も変わるからその分を考慮した（時刻を条件付きにして、特徴量を修正するような変換）アプローチの紹介。
VoC-DL: Revisiting Voice Of Customer Using Deep Learning
Adobe Researchの発表。顧客からの声が何のトピックか分類する問題。CNNとRNNを使って特徴をうまく作ってるような話。
IAAI-18: The Business of Time and Money
Secure and Automated Enterprise Revenue Forecasting
Microsoftの発表。収益予測が結構自動でうまく当てれる話。どの辺が効くのかの詳細を論文をあとで追う。
Investigating the Role of Ensemble Learning in High-Value Wine Identification
ワインの価格予測。アンサンブル学習（バギング、スタッキング）の方法を実験していた。
Poster
夜はポスターセッションがありました。軽食で出たハンバーガーが意外と美味しかったです。
Deep Learningの論文の図を解析し、自動でコード化する発表をしていたポスターが面白かったです。
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IAAI-18: Analyzing Software and Network
Classification of Malware by using Structural Entropy on Convolutional Neural Networks
CNNを用いてマルウェアの分類精度をあげた話。
Mobile Network Failure Event Detection and Forecasting with Multiple User Activity Data Sets
ユーザ行動（ソーシャル上での行動、またはサービスに対するWebアクセスや検索）からサービス故障を検知・予測できるかという話を発表しました。予測はどうしてできるかのという点で質問をいただきました。
DarkEmbed: Exploit Prediction with Neural Language Models
Exploitをとらえるために、スパースなデータのEmbeddingをどうやるかについての研究。
ニューオリンズについて
アメリカ南部ははじめて行きました。会期中がたまたまマルディグラの時期で、1日中パレードがやっていたみたいです。なんとなく暗い道が多く、全体的に治安を心配するところもありました。
ミシシッピ川が会場ホテルのすぐそばで、RiverWalkがありました。あまりキレイな色ではなかったですが…笑。
会場近くのGrand Isle Restaurantにいきました。ニューオリンズはアメリカの中で美食の街としても有名みたいで、海鮮が美味しいようです。ザリガニ料理などを食べました。たしかに美味しかったです。
