Science评论「抵制Nature子刊」事件：为什么AI研究者热爱arXiv与OpenReview？

前几周，很多热爱开放式学术环境的研究者联合抵制了 Nature Machine Intelligent 期刊，他们不仅谴责了封闭式获取的订阅期刊，同时还呼吁开放获取的学术环境。Science 今天发表了一篇文章分析了计算机科学对开放获取与开放评议的巨大需求，这种需求不仅因为研究领域的高速发展，同时还因为 arXiv 和 OpenReview 等而成功。

零成本的数字出版方式可以帮助应对人工智能论文的爆炸式增长。

计算机科学诞生于反叛的黑客文化，这是一种活在人工智能出版文化中的精神。该新兴领域越来越多地转向会议论文和免费的公开评审网站，回避传统渠道。这种倾向在对高调 AI 期刊 Nature Machine Intelligent 的抵制运动中表现得淋漓尽致。截至 5 月 15 日，大约 3000 人（大部分是学术界计算机科学家）签署了一份请愿书，承诺不提交、评审或编辑 Nature Machine Intelligent（NMI）的任何文章，NMI 是出版商 Springer Nature 计划在 2019 年 1 月启动的新期刊。

这份由多位 AI 领域的著名学者签署的请愿书，不仅仅是对开放获取的学术环境的呼吁。它不仅谴责了封闭式获取的订阅期刊（例如 NMI），还包括那些向作者收取费用的出版社：开放获取的期刊是免费阅读的，但需要研究者付费才能发表文章。而签署者呼吁更多的「零成本」开放获取期刊。于上个月发动该抵制运动的俄勒冈州立大学计算机科学家 Thomas Dietterich 称，该抵制运动的目的是为缺乏资源的科学家「降低研究进展的门槛」。对于传统出版而言，AI 领域的进展太过迅速，AI 在取得重大成就或造成重大危害方面的潜力都需要开放性，他说，「将我们的研究论文挡在收费墙之外将使公共监督更加困难。」

康奈尔大学物理学家、arXiv 创始人 Paul Ginsparg，对他所称的「原则性立场」表示欢呼。但他补充道，「我个人对于订阅模式并不抱有敌意。」并且他认为请愿书的签署人可能对于零成本期刊抱有不切实际的希望。服务器是很便宜，但「系统化的质量管理是需要大量人力，这会消耗很大的成本。」

Springer Nature 在期刊规划上并没有退缩，其发言人 Susie Winter 在伦敦发表声明：「目前，我们认为产出像 Nature 这样高度精选的期刊，并确保长期可持续性可成为最广泛社区的资源，最公平的方式就是让读者分摊相关费用。」Dietterich 称他并未抵制 Springer Nature 的旗舰刊物 Nature，因为计算机科学家不会在综合期刊上发表文章。（在 Nature 杂志上发表 AlphaGo 最新研究论文的 Google DeepMind 是个例外，尽管多名 DeepMind 员工签署了那份抵制声明。）

Dietterich 称，非营利组织的期刊，如 AAAS 的 Science 和 Science Robotics、IEEE 和 ACM（美国计算机协会）的期刊也没什么问题，这是因为他们的愿景和低费用。

人工智能的崛起

根据 SCOPUS 数据库的一项研究，尽管有期刊抵制，但人工智能领域的论文数大约是 1996 年的 10 倍。

在计算机科学中，大多数活跃的成果都不会发表在期刊中。通常情况下，论文会发表在 arXiv 并免费提交到学术会议，在学术会议中这些论文会得到一些形式的同行审议：评审、接收或拒绝。Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun 表示由于期刊的审核速度慢，计算机科学家更倾向于在 arXiv 上发表研究成果。此外，麻省理工学院的计算机科学家 Leslie Kaelbling 说：「对于计算机科学领域的学术成果，大会论文取代期刊论文成为最理想的发表方式。」

AI 现在不仅是开放获取，同时还开放评议。2013 年，马萨诸塞大学的计算机科学家 Andrew McCallum 发布了 OpenReview，该网站允许作者提交会议论文并邀请评议人公开发表他们的评论和决定，其他人也能添加评论。主要的 AI 会议已经开始使用这个网站，McCallum 说关于网络论战和软评论的担忧并没有出现。此外，还有一些「神奇」的东西出现了，例如对 2013 年一篇关于数据分析的论文，来自计算科学领域外的数学家指出证明中的一处错误，并分享了如何修正它的意见。McCallum 说：「这就是科学该有的样子，不是吗？」他补充道，他和 Ginsparg 正在讨论如何使用 OpenReview 为 arXiv 论文提供独立评议模块，因为 arXiv 目前并不包含评议功能。

Kaelbling 称 AI 研究激增给现有的论文发布带来了很大压力，OpenReview 等网站通过扩散评议以及抑制低质量的论文提交稍微改善这种情况。NIPS 请 Kaelbling 帮助寻找 2750 位评议者评议会议提交论文。「但是我很确定找到 2750 位合格的 NIPS 评议者非常困难，这太疯狂了。」

AI 论文发布的热潮可能不可持续，但是这令人兴奋，McCallum 说道。他讲了一个故事，他的同事在 arXiv 上发布了一篇关于计算机视觉的论文。数月内，基于这篇论文的其他论文也发布在 arXiv 上。当其中一篇论文出现在某个会议上，作者不只是谈论自己的论文，还谈论一年来的进展。这更像是「让我带你们回顾一下该科学研究的来龙去脉。」McCallum 称，「这种情况在封闭的出版界不会发生。」

原文链接：http://www.sciencemag.org/news/2018/05/why-are-ai-researchers-boycotting-new-nature-journal-and-shunning-others

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图卷积网络 VC维度

来源：https://en.wikipedia.org/wiki/Yann_LeCun LeCun, Y.

安德鲁·麦卡勒姆人物

Andrew McCallum是马萨诸塞州阿默斯特大学计算机科学系的教授兼研究员。他的主要专业是机器学习，自然语言处理，信息提取，信息整合和社交网络分析。

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在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

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人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度，其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划（Classical Planning）、分层任务网络（HTN）和 logistics 规划。

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机器人学（Robotics）研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。机器人可以分成两大类：固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产（比如用于装配线）。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器；另外还有能够实现感知能力的软件，比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成，这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

来源：机器之心