Последний день очередной конференции

Очередная конференция завершилась. Последние два дня будут мастер-классами. Организаторы решили провести ратушу в середине последнего дня, где ждали отзывы от участников и отвечали на вопросы. Похоже, лотерейная система сохранится и в ближайшие годы. Было несколько действительно хороших идей, как сделать конференцию более инклюзивной, например, проводить локальные конференции в нескольких городах, но назначать спикеров случайным образом, чтобы качество мини-конференций было примерно одинаковым. Было несколько вопросов и комментариев по поводу воспроизводимости на бумаге. Организаторы продолжат свои усилия по обеспечению воспроизводимости большинства представленных материалов. Было еще много вопросов, и мне понравилось, что организаторы были открыты для любой обратной связи от участников.

Что касается устных докладов и выступлений в центре внимания, я обнаружил, что самые интересные из них были посвящены теме справедливости. Очень хорошая статья под названием Средняя индивидуальная справедливость: алгоритмы, обобщение и эксперименты, которую вы можете найти здесь. Принятое определение справедливости — это одинаковая доля ложноотрицательных результатов в разных группах. Или ложное срабатывание, в зависимости от проблемы. Что нам действительно нужно, так это понятие справедливости для индивидуального, что означает равные ложноотрицательные показатели для всех людей. Как мы оцениваем количество ложноположительных результатов для выборки размером один? Авторы предложили рассмотреть распределение по возможным проблемам, и в этом случае можно разработать алгоритм, обобщающий как новых индивидуумов, так и новые проблемы. На мой взгляд, это очень интересный подход и шаг в правильном направлении в очень важной теме справедливости в ИИ.

Другие вещи, которые я узнал из других выступлений:

  • Большинство людей предпочитают машину в цикле, человек в модели управления взаимодействием человека и ИИ.
  • Мы знаем, что GDPR требует возможности удалять данные для отдельного пользователя. Команда опубликовала бумагу об операторе удаления, позволяющем удалять пользовательские данные из уже обученной модели. Сначала они реализовали эту идею для неконтролируемых алгоритмов, но надеются, что можно разработать оператор удаления для всех основных алгоритмов машинного обучения.
  • Два основных доклада о рецензировании и воспроизводимости документов для конференции. От одного из них я узнал, что двойное слепое рецензирование более справедливо, чем одинарное слепое, и что можно улучшить двойной слепой метод, чтобы убрать оставшуюся предвзятость. Другой был о количественной оценке воспроизводимости в исследованиях машинного обучения, из которого я узнал, что технически воспроизводимость — это не то же самое, что репликация. Если вы скачали исходный код статьи, это репликация. Воспроизведение бумаги — это когда вы воспроизводите результаты только на бумаге.
  • Существует большой интерес к частным вычислениям, включая дифференциальную конфиденциальность, но было много хороших идей, особенно на постерных сессиях, по улучшению алгоритмов конфиденциальности.

Как обычно, ниже некоторые из плакатов, которые привлекли мое внимание.

Я буду продолжать предоставлять новости о конференции. Быть в курсе!