纽大副教授炮轰NeurIPS、AAAI等顶会:无聊、就不该继续存在

作者: Julian Togelius

来源: 量子位

发布日期: 2021-05-07

纽约大学计算机系副教授Julian Togelius在博客上发表文章,批评IJCAI、AAAI和NeurIPS等大型顶会,认为它们无聊且不应继续存在。他指出大型顶会存在主题散乱、重在参与、评审标准混乱和无效交流过多等问题,并提出了通过小型专业会议进行论文评审的解决方案。

“像IJCAI、AAAI和NeurIPS这样的大型‘选择性’顶会,就不应该继续存在……”说这话的不是别人,正是纽约大学的计算机系副教授Julian Togelius。他在谷歌学术上显示的论文引用量达14330,H因子62,是名副其实的AI大牛。

Julian Togelius在博客上发表了一篇新文章“Rethinking large conferences”,反思了大型顶会的现状。同时,也提出了对应的解决方法。

Julian表示,大型顶会“很无聊”:要不是担心学生的职业前途,他可能更愿意参加一些小型、与自身专业相关的学术会议,如FDG、AIIDE和IEEE CoG。

原因之一,主题散乱。AI这门学科,可以研究的内容实在太多了。Julian表示,自己随便参加一个“AI会议”的话,只有20%的概率能搞懂它的主题,10%的概率觉得它有点意思。更别提像AAAI这种大型顶会,什么样的研究主题都有,但大部分研究者真正关心的,可能只有自己研究的方向。这就导致一个会议失去了它本来的意义:让更多人的研究,在专业领域内得到更好的传播。

原因之二,重在参与。

Julian对此吐槽:现在这些大型会议的重点,是参加这些会议,而不是接收论文后的作品展示环节。他表示,许多大型顶会都存在着“选择性会议”的问题,论文接受率通常在20%左右、甚至更低。之所以存在这种现象,是因为大型顶会需要声望来维持运转。也就是说,在大型顶会上发表文章,成了学术界晋升、招聘等行为的重要判断依据。然而,那些没有被接收的论文,有相当一部分也进行了完善研究、没有错误且对学术界有一定贡献。

原因之三,评审标准混乱。微软纽约研究院的一项研究表明,在NeurIPS 2014上,论文接收的随机性甚至达到了60%。Julian个人认为,大部分大型顶会论文被评审选中的原因,是因为“熟悉感”。如果一篇论文看起来更符合评审人期望,就更可能被选中。这意味着这些论文可能更保守、枯燥、平庸。也就是说,论文是否有趣并不重要。除非评审人与投稿者,恰好处在同一个专业领域,否则评估是非常困难的。

原因之四,无效交流过多。Julian认为,大型会议的参会者太多了,难以形成交流的小圈子和社区。如果是一个小型专业会议,人们更容易互相建立认知,彼此进行交谈,大型会议却难以做到。

Julian Togelius认为,大型顶会存在的理由只有一个:让学术界了解AI各个领域的进展情况。在这种情况下,作者们不直接向大型会议提交论文,而是提交给更小型、更专业的会议来进行评审。在论文发表后,组织者、专业评审再选择最佳论文,提交给大型会议发表。

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