10月23日消息，人工智能研究领域的顶级会议NeurIPS（神经信息处理系统大会）近日在官方网站上发布了2020年接收论文的名单。由阿里安全图灵实验室与中科院计算所等科研单位联合完成的论文《启发式领域适应》（HeuRistic domain adaptation）成功入选。
NeurIPS作为国际公认的顶级会议，代表了当今机器学习和人工智能领域的最高水平，主要关注人工智能和自然神经信息处理，具有广泛的国际影响力。今年，第33届NeurIPS会议创纪录地接收并审阅了来自全球的9454篇论文，涵盖算法、深度学习、应用、强化学习与规划、神经科学和认知科学等主题，最终仅有1900篇论文被录用，录用率为20.09%，创下历史最低纪录。
阿里研究团队的《启发式领域适应》论文旨在解决机器学习模型在不同领域应用时所面临的挑战。研究者们通过将经典思路结合领域适应问题，解决了在数据不足情况下的模型训练问题，从而实现了将人工智能从已知数据中学习到的知识迁移至未知场景。例如，该技术能够将电商场景中的识别模型直接应用于直播场景。
论文的第一作者、阿里安全图灵实验室实习算法工程师崔书豪举例说明，直播场景与电商场景存在显著差异，直播中不仅有主播，还常常有桌椅等复杂背景，这些因素影响了电商场景下的搜索识别技术在直播中的应用效果。为此，研究团队建立了启发式领域适应的基础架构，并通过相似性、独立性和终止点等角度进行约束，使得算法模型在相同计算量下达到最佳效果。
目前，该研究成果主要应用于内容安全识别，如直播或动漫场景中的涉黄内容检测。
阿里安全图灵实验室的高级安全专家华棠表示：“AI技术在不同场景中可能有相似的任务目标，但如何将AI在某一场景中学习到的知识有效应用于其他场景，是‘领域适应’所要解决的重要问题。随着人们对能够实现领域适应的AI的需求不断增加，诸如在安全领域的暴恐识别和不良场景鉴定等应用也愈发重要。”
