如何看待与评价 AAAI 2022 的录用结果？
AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）作为人工智能领域最具影响力的顶级会议之一，其年度录用结果的公布，总是牵动着全球无数研究者的心。AAAI 2022 的录用情况，也如往年一样，在激烈的竞争中折射出人工智能研究的前沿趋势、热点领域以及未来发展方向。要深入看待和评价这一结果，我们需要从多个维度进行细致的审视。
一、 论文录用率：持续高企下的“僧多粥少”
虽然具体的录用率每年略有浮动，但总体而言，AI 顶级会议的录用率一直处于较低水平，AAAI 2022 也不例外。这意味着，能够成功被 AAAI 接收的论文，都经过了严格的同行评审，代表着该领域内较高水平的原创性、创新性和影响力。
然而，与此同时，AI 研究的蓬勃发展也带来了投稿论文数量的激增。大量的研究工作涌入，使得即便录用率不高，能够进入会议发表的论文数量也相当可观。这种“僧多粥少”的局面，一方面是对研究者提出更高的要求，需要产出更具突破性的成果；另一方面，也意味着会议能够汇聚更多最新的、有价值的研究思想。
二、 研究热点与前沿方向的显影
AAAI 2022 的录用论文，无疑是当前人工智能研究热点最集中的体现。我们可以从中窥见以下几个值得关注的趋势：
大模型（Large Models）的持续深化与落地： 继 GPT3 及其后续模型之后，超大规模预训练模型在自然语言处理、计算机视觉甚至多模态任务上依然是研究的焦点。AAAI 2022 应该会收录大量关于模型架构改进、高效训练与推理、模型的可解释性、鲁棒性以及特定领域微调的应用研究。
可信 AI（Trustworthy AI）的日益重要： 随着 AI 应用的广泛渗透，公平性（Fairness）、可解释性（Explainability）、鲁棒性（Robustness）、隐私保护（Privacy）等成为不可回避的议题。AAAI 2022 应该会有更多关于如何构建和评估可信 AI 的理论方法和实践方案。
多模态学习（Multimodal Learning）的融合与拓展： 将不同模态的信息（如文本、图像、音频、视频）进行有效融合，是构建更智能、更接近人类认知能力的 AI 的关键。与多模态相关的研究，例如跨模态检索、生成、理解等，预计会占据一席之地。
强化学习（Reinforcement Learning）的新突破与新应用： 强化学习在游戏、机器人、推荐系统等领域展现出巨大潜力。AAAI 2022 可能会收录关于新算法设计、样本效率提升、安全性和可解释性强化学习，以及在复杂环境中的应用案例。
具身智能（Embodied AI）与机器人技术： 将 AI 能力赋能于物理世界中的智能体（如机器人），是 AI 研究的下一个重要方向。与机器人感知、导航、控制、交互相关的研究，特别是结合深度学习和强化学习的成果，会是重要的组成部分。
AI for Science / Science for AI： AI 在科学发现中的应用（如药物研发、材料科学、天文学等）以及反过来，从科学原理中汲取灵感来改进 AI 本身，这一交叉领域的研究也在逐步升温。
三、 论文质量的评估：不只是“新”更要“深”
评价 AAAI 2022 的录用结果，不能简单地以“新颖性”作为唯一标准。虽然新颖性是重要的考量因素，但会议更看重的是：
深刻的理论贡献： 那些能够提出新的理论框架、数学模型或算法原理，对 AI 领域产生长远影响的研究，往往更受青睐。
坚实的实验验证： 无论算法设计多么巧妙，都需要通过严谨的实验来证明其有效性、鲁棒性和可扩展性。充分的消融实验、与 SOTA 方法的对比、在多个数据集上的评估，是必不可少的。
清晰的论证逻辑与表达： 一篇优秀的论文，不仅要有好的思想，还需要清晰、有条理地组织内容，让评审者能够准确理解其贡献和价值。
潜在的应用价值或影响力： 尽管 AAAI 是学术会议，但具有实际应用前景或能激发后续研究的工作，同样具有重要的价值。
四、 投稿与审稿过程的挑战
AAAI 2022 的录用结果，也是对投稿和审稿流程的一次考验。
审稿的挑战： 随着论文数量的激增，如何保证审稿的质量和效率，是一个持续的挑战。优秀的审稿人资源稀缺，如何在有限的时间内对大量论文进行公平、专业的评审，直接影响了会议的学术水平。
投稿的策略： 研究者需要更精准地把握投稿方向，选择与会议契合度高、研究成果具有足够新颖性和深度的问题。同时，精炼的论文写作和充分的实验准备，也至关重要。
“内卷”现象： 在激烈的竞争下，一些研究者可能会陷入对“论文发表数量”的过度追求，而忽略了研究本身的深度和质量。AAAI 2022 的录用结果，也提醒我们要回归研究的本质。
五、 对个人研究与未来的启示
AAAI 2022 的录用结果，对于我们这些人工智能的研究者而言，具有重要的启示意义：
明确研究方向： 关注会议收录的论文类型，可以帮助我们了解当前最活跃的研究方向，从而调整或明确自己的研究路径。
学习前沿技术： 仔细研读被录用的论文，学习新的算法、模型和实验方法，是提升自身研究能力的重要途径。
把握学术趋势： 通过分析 AAAI 2022 的录用论文，我们可以洞察 AI 领域未来的发展趋势，从而做出更有前瞻性的研究决策。
提升论文质量： 学习成功论文的写作风格、实验设计和论证方式，可以帮助我们今后投稿时取得更好的结果。
总结
AAAI 2022 的录用结果，是人工智能领域一年一度的学术盛宴，它既是对当前研究成果的集中展示，也是对未来发展方向的有力引领。看待和评价这一结果，需要我们不仅关注录用率的高低，更要深入分析其背后所反映的研究热点、技术趋势和学术要求。对于每一个投身于 AI 研究的人来说，这既是挑战，更是机遇。通过对 AAAI 2022 录用结果的细致解读，我们可以从中汲取养分，不断进步，为人工智能的蓬勃发展贡献自己的力量。
网友意见
半夜感冒鼻塞睡不着，从spc的角度给大家一些信息和分析吧。
首先，今年程序上肯定存在一些问题，尤其是放榜DDL后一天才出结果且出结果之前并没有任何的官方通知延迟放榜这件事非常的魔幻。更魔幻的是录取率从之前邮件里建议的25%直接锐减到了15%。不得不怀疑延迟放榜是不是因为哪个大佬觉得录取率太高了临时决定降低录取率，然后下面的人不得不临时砍掉一些文章。如果是这样的话大概也能部分解释为什么结果存在一定的波动性 (有些好的文章反而被拒绝了)。
此外，部分领域 (CV，NLP)似乎存在控分的问题。这个现象其实在之前AI的会中也是普遍存在的，只是可能今年由于录取率一下锐减到15%导致这个现象看起来更为明显了。当然，这种控分合不合理就真的仁者见仁智者见智。一方面来说，这些领域的稿子相对分数较高且数量较大，主办方为了权衡各个领域稿子的比例拒绝掉了这些领域大部分的文章也有一些合理性; 另一方面，这些领域肯定也是AI的子领域，那原则上是不是也不应该区别对待？
当然，AI会议审稿的专业性也一直被人诟病。一方面，AI包含的研究主题实在太多，因此投稿数量爆炸，不少不够资深的人被抓进审稿人的队伍; 另一方面，不同方向的投稿和资深的审稿人的数量存在巨大差异，很多时候真的很难匹配到足够资深的审稿人。因此针对CV和NLP等部分领域来说，最好的解决办法可能是把稿子投进领域对应的专业会议，以降低遇到不合适审稿人的几率。
另外，rebuttal前后的分数很多时候其实并不能代表什么。一方面，有的审稿人的打分是基于我对你当前投稿的评价，你解决了我的问题我提分。而有的审稿人是基于我对你解决完我问题的预期，你如果没解决好问题我就降分; 另一方面，很多审稿人没有写post rebuttal comments的习惯，尽管spc一催再催。有的审稿人参与了讨论并且改变了他的主意，但他并没有把改变后的分数更新到comment中。当然，也不排除有的审稿人意见信息量一般，直接划水不参与讨论也不改分，这种情况下，spc除了给他打差评外也真的没有任何办法。
再聊聊meta review的问题。首先，meta review是spc写的，但是spc却无法直接决定一篇文章究竟是否被录用 (尽管spc可以写他的推荐分数)。因此，确实有可能出现meta review好评但是最后却被拒绝的情况。尤其是那些在bd附近的稿子更有可能遇到这个问题。(我推荐ba的一篇论文最后就被拒绝了); 此外，meta review里面的优缺点分析其实也是可以直接忽略掉的。事实上，spc基本上都是基于他的推荐意见来从各个审稿人那里摘抄优缺点。如果决定让你过，就多抄一些优点，决定不让你过，就多抄一些缺点。因此，很可能meta review中写的缺点有的真的不一定恰当或者在rebuttal中已经被解决过了; 当然，少数情况下也确实存在全是正分但是最后被spc拒绝掉的例子。例如，spc发现审稿人都不够专业但他自己足够专业的情况下，决定自己作为紧急审稿人参与审稿和讨论，最终决定拒绝也是很有可能的。毕竟，这类文章大部分都在bd附近(6655，6555之类的)，审稿人参与讨论的意愿不高，也懒得和spc提出不同意见。当然，在这种情况下spc一般会给AC写confidential comment，来报告这件事。最终的结果会由AC给出 (但基本上就按照spc意见来了)。
最后，中稿这件事确实需要天时地利人和。被拒并不一定意味着工作本身不行，从comments中吸取有用的意见对文章进行改进，抓紧投下一个会/期刊才是王道。祝大家的稿子都能被审稿人温柔以待，paper多多，有投必中~
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