IJCAI/AAAI 的真实水平到底如何？

IJCAI 和 AAAI 是人工智能（AI）领域最负盛名、历史最悠久的两个顶级国际会议。要评估它们的“真实水平”，我们需要从多个维度来深入分析。

总的来说，IJCAI 和 AAAI 代表了人工智能研究的最高水平，是该领域研究人员展示最新成果、交流思想、建立合作的重要平台。它们是研究的“风向标”和“晴雨表”，论文的录取率极低，能够被这两个会议录用的论文，往往代表了该领域最前沿、最有创新性、最扎实的研究成果。

以下将从不同方面进行详细阐述：



1. 历史悠久与声望卓著

IJCAI (International Joint Conference on Artificial Intelligence): 始于 1969 年，是人工智能领域历史最悠久的会议之一。它最初由多个AI研究组织联合发起，旨在促进全球AI研究的交流。其悠久的历史本身就赋予了它极高的声望和学术影响力。
AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence Conference): 始于 1980 年（最初是AAAI National Conference），后来发展为AAAI Conference on Artificial Intelligence，成为AI领域最核心的会议之一。AAAI 作为一个独立的专业学会，其年会自然成为展示学会最高水平的平台。

这意味着什么？ 这两个会议经历了几十年的发展，积累了深厚的学术积淀，吸引了全球最顶尖的研究机构和学者。它们被认为是衡量一个研究机构或个人在AI领域实力和水平的重要标尺。



2. 学术质量与同行评审

极低的录取率 (Low Acceptance Rate): 这是衡量一个会议水平最直观的指标。IJCAI 和 AAAI 的论文录取率通常在 15% 25% 之间（有时甚至更低，尤其是在竞争激烈的子领域）。这意味着大量的优秀研究成果会被拒稿，只有最顶尖、最具创新性的研究才能获得录用。
严格的同行评审 (Rigorous Peer Review): 论文通常会经过 34 名或更多领域内顶尖专家的评审。评审过程非常严格，不仅关注研究方法的正确性、实验结果的可靠性，更强调研究的创新性、理论贡献、实际意义和对现有知识的拓展。评审意见往往非常详尽和尖锐，需要作者进行深入的修改和回应。
顶级研究成果的集中体现: 许多在AI领域具有里程碑意义的算法、模型和理论，都是首次在 IJCAI 或 AAAI 上发布的。例如，早期的知识表示、推理、搜索算法，近年来的机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的突破性研究，很多都是从这两个会议崭露头角的。

这意味着什么？ 在 IJCAI/AAAI 上发表论文，是对研究者能力和研究成果质量的极高认可。它证明了你的工作经受住了同行中最严苛的考验，并被认为是对AI知识体系有价值的贡献。



3. 覆盖范围与影响力

广泛的AI子领域: IJCAI 和 AAAI 覆盖了人工智能的几乎所有主要研究方向，包括但不限于：
机器学习 (Machine Learning)
深度学习 (Deep Learning)
自然语言处理 (Natural Language Processing NLP)
计算机视觉 (Computer Vision)
机器人学 (Robotics)
知识表示与推理 (Knowledge Representation and Reasoning KR)
规划与调度 (Planning and Scheduling)
搜索 (Search)
多智能体系统 (MultiAgent Systems)
博弈论与决策理论 (Game Theory and Decision Theory)
计算智能 (Computational Intelligence)
人机交互 (HumanComputer Interaction HCI)
AI伦理与安全 (AI Ethics and Safety)
AI在特定领域的应用 (e.g., Healthcare, Finance, Education)
全球影响力: 这两个会议吸引了来自世界各地的顶尖研究人员，包括学术界和工业界。许多科技巨头（如 Google, Microsoft, Meta, IBM 等）都会派出研究团队参加，发布他们的最新研究成果，并吸引优秀人才。
学术界的“标准”: 对于学术界的研究人员，能在 IJCAI/AAAI 发表论文，往往是职业发展的重要里程碑，也是申请研究经费、晋升职称的重要依据。对于学生而言，能在这些会议上发表论文，是进入顶尖研究实验室或找到优秀博士后职位的敲门砖。

这意味着什么？ 无论你的研究方向是哪个AI子领域，只要你的研究足够前沿和扎实，都有可能在 IJCAI/AAAI 上找到你的位置，并与该领域的顶尖同行进行交流。



4. 与其他顶尖会议的比较

在人工智能领域，除了 IJCAI 和 AAAI，还有一些其他非常顶级的会议，它们在特定子领域的影响力可能更大。例如：

NIPS/NeurIPS (Neural Information Processing Systems): 专注于机器学习和计算神经科学，近年来因其在深度学习领域的巨大影响力而声名鹊起。
ICML (International Conference on Machine Learning): 另一个机器学习领域的顶级会议，与 NeurIPS 并驾齐驱。
CVPR/ICCV/ECCV: 计算机视觉领域的顶级会议。
ACL/EMNLP/NAACL: 自然语言处理领域的顶级会议。

IJCAI 和 AAAI 的特点在于其“综合性”和“历史悠久”。 它们不像 NeurIPS/ICML 那样高度聚焦于机器学习本身，也不像 CVPR/ACL 那样聚焦于特定应用领域。IJCAI 和 AAAI 更像是人工智能的“总揽”，能够容纳和展示更广泛的 AI 研究。

IJCAI 和 AAAI 的论文质量通常与 NeurIPS、ICML 的机器学习论文相当，与 CVPR、ACL 的特定领域论文也具有同等的学术价值。 实际上，许多研究人员会在不同领域的顶级会议上发表论文，以覆盖更广泛的 AI 研究。

举个例子： 一篇关于新型深度学习算法在计算机视觉任务上取得突破性进展的论文，既可能被 NeurIPS/ICML 录用，也可能被 CVPR 录用，同时也很有可能被 IJCAI/AAAI 录用（如果它同时具备AI基础研究的亮点，或者其方法论有普适性）。



5. 工业界与学术界的桥梁

工业界参与度高: 许多工业界的顶尖研究机构（如 Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research 等）都积极参与 IJCAI 和 AAAI。他们不仅发表研究成果，也派遣研究员担任审稿人、程序委员会成员（PC members）和领域主席（Area Chairs）。
吸引人才: 会议期间，经常有招聘宣讲会、交流活动，成为工业界吸引学术界顶尖人才的重要渠道。同时，学生和研究人员也能通过会议了解工业界的研究趋势和就业机会。

这意味着什么？ IJCAI 和 AAAI 是了解当前AI研究的“最新动态”和“未来趋势”的绝佳场所，无论你是在学术界还是工业界，都能从中获益。



总结：IJCAI/AAAI 的真实水平

1. 是AI领域的“旗舰”会议： 它们代表了人工智能研究的最高水平和最前沿进展。
2. 学术门槛极高： 论文录取率低，评审严格，只有最扎实、最具创新性的研究才能被录用。
3. 覆盖面广： 涵盖了人工智能的所有核心领域，是理解整个AI领域发展的重要窗口。
4. 影响力巨大： 在学术界和工业界都享有极高的声誉和影响力，是研究者展示成果、建立声望、合作交流的关键平台。
5. 与同级别会议并列： 在各自擅长的领域（如机器学习、NLP、CV等），其论文质量可以与同领域的顶级会议（如 NeurIPS, ICML, ACL, CVPR 等）相媲美，但 IJCAI/AAAI 更侧重于AI的综合性和基础性研究。

因此，如果你的研究工作能够被 IJCAI 或 AAAI 录用，这绝对是对你研究能力和研究成果质量的最高肯定之一，也意味着你的工作已经达到了国际顶尖水平。它们是人工智能研究领域的“黄金标准”之一。

本领域多年从业简单回答下。

实事求是、客观的讲，这两个会仍然是，并且估计仍将持续是AI领域的顶会。这两个会在2009年以前，中国本土的学者能发表的都是凤毛麟角。那时候IJCAI还是两年一届，个人感觉当时IJCAI比AAAI更难。

AI是个很大的领域，包括智能体与多智能体、问题求解、搜索、规划、决策、感知通讯、不确定性、还有现在如火如荼的 机器学习。

必须说明这两个会议都是AI的旗舰会议。所谓旗舰，意味着领域很大很多，涵盖以上各个分野。这也是目前部分人认为这两个会被水掉的重要原因。

在2010年之后，神经网络深度学习的爆发，以及最近三五年强化学习的爆发，带动了一大票学者进入（新入或转行）AI领域。确切的说是进入AI的学习及其应用领域，主要包括CV、NLP、DM。再加上人口大国AI的崛起，所以IJCAI和AAAI会议投稿，主要是学习领域的论文投稿暴增，导致了其他答主所阐述的 被水掉 的问题。然而其实CV、NLP、DM这些领域研究者更应该关注自己分野的小领域顶会来证明自己，例如CVPR、ICCV、ICML、ACL等。

但是必须注意，对于AI的其他领域，也就是那些传统AI老牌子困难问题，比如问题求解、规划、搜索、约束问题等，极少收到国人关注。在IJCAI和AAAI的会场看一下，很有意思。ML、CV、NLP的分会场，全都是黑头发的听众。多智能体领域的会场观众，有一半黑头发的人，一半其他颜色头发的人。而问题求解、搜索、规划的分会场鲜少见到黑头发的人，让人恍若隔世回到十年前IJCAI和AAAI会场的感觉。

说白了，还是很多人赶热点，钻漏洞发顶会显得被水掉了。但是那些AI传统困难领域的大牛和坚定的研究者们，一直都在IJCAI和AAAI，也不可能离开这两个会。同时那些长期坚持在机器学习及相关领域的高水平研究者们，也在转向NIPS、ICML、CVPR、ACL等更专业分野的顶会。

并不是吐槽CV和NLP等。一些领域在短期内收到大部分人关注在某种意义上是件好事，至少可以集中火力把这些领域做强，甚至可以带动整个AI领域的发展。但是诸多涉科研未深，甚至不知这两个会议来历和历史沿袭的“高技能新手”不负责任的吐槽这两个会，这还是反映了当下时代，科研中急躁、急功近利和投机这些不好的情绪。