周刊#003提要：吴恩达团队盘点2019 AI 大事件&圣诞 AI 论战

为了帮助中国人工智能科研、从业者们更好地了解全球人工智能领域的最新资讯，智源研究院编辑团队本周整理、编辑了第3期《智源社区AI周刊》，从学术（论文和新思想分享、最新学术会议等），行业和政策（技术产业政策、项目基金申请、技术投融资等），人物（学者的人士变动和获奖情况）、数据（数据集分享），产品（新工具和应用推荐），求职（职场研究报告等）等诸多角度，鸟瞰过去一周内在人工智能领域值得关注的新思想、新动向和新成果等，以飨大家。  

在过去一周（2019/12/23~2019/12/29）左右时间，首先值得推荐的内容有以下3方面： 

• Gary Marcus 和Yoshua Bengio就符号处理和因果关系与目前AI发展方向的联系展开辩论。Gary Marcus 认为，符号处理对于因果关系至关重要；在人类等高级生物中，人们发现了很多分工不同的大脑区域，期望复制完整的体系结构是非常不现实的。Yoshua Bengio认为，我们可以在保持深度学习框架的同时加入因果推理，新的人工智能系统或许可以利用注意力机制，或者通过新的模块和训练框架来实现（例如元学习和基于智能体的方式）。（详情参见#003周报“观点”栏目）

• 吴恩达团队盘点今年AI最重要领域内的六大标志性事件和趋势：（1）自动驾驶在2019年遭遇瓶颈；（2）Deepfake假视频泛滥；（3）人脸识别落地受挫，*插手立法遏制；（4）NLP飞跃，语言模型变得精通语言；（5）机器学习更多地依赖模拟数据；（6）符号主义和连接主义的古老争论再燃。（详情参加#003周报“行业与政策”栏目）

• 斯坦福大学开源图神经网络的通用性能评价基准数据集 OGB。图神经网络发展到现在，尚无一个公认的基准测试数据集。许多论文采用的方法往往是针对较小的、缺乏节点和边特征的数据集上进行的。因此，在这些数据集上取得的模型性能很难说是最好的，也不一定可靠，这对进一步发展造成阻碍。在 NeurlPS 2019 大会的图表示学习演讲中，Jure Leskovec 宣布开源图神经网络的通用性能评价基准数据集 OGB（Open Graph Benchmark）。通过这一数据集，可以更好地评估模型性能等方面的指标。（详情参见#003周报“数据”栏目）

下面，是上一周（2019/12/23~2019/12/29）

左右时间内，在AI领域值得关注的各个要点的详情介绍。

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Q:

智源社区AI周刊都有哪些内容？

A:

▷ 学术：论文和新思想分享、最新学术会议等

▷ 行业和政策：技术产业政策、项目基金申请、技术投融资等

▷ 人物：*学者的人士变动和获奖情况

▷ 数据：数据集分享

▷ 产品：新工具和应用推荐

▷ 求职：职场研究报告等

以上类别都有~

Q:

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