赢咖4顶级学术会议 AAAI 2020 （第34届 AAAI）已在美国纽约开幕，会议从2月7日到2月12日持续6天。
本次的AAAI大会投稿量创下了8800多份的纪录。其中7737篇被审查，接受1591篇论文，录取率为20.6%。相比2019年，今年AAAI录取率同比上升27%，投稿量同比增长13.6%。
在正会之前，AAAI 组委会悄然提前在官方手册中公布了AAAI 2020的获奖情况，其中：
学者 Ulrich Junker 教授获得经典论文奖；
华盛顿大学艾伦赢咖4研究所的Keisuke Sakaguchi等人获得最佳论文奖；
最佳论文提名奖由Riken AIP、奥克兰大学的Vidal Alcazar等人获得；
最佳学生论文奖的获得者是分别来自南洋理工大学、清华大学、香港大学的Xiaohui Bei等人；
最佳学生论文提名奖由马萨诸塞大学阿默斯特分校、Adobe Research的Yash Chandak等人获得。
此外还有三篇蓝天创新奖，雷锋网 AI科技评论在下面为大家一一介绍。
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一、经典论文奖
2020年AAAI经典论文奖被授予发表在2004年第十九届 AAAI （在美国加州圣何塞举行）上的被认为最具影响力的论文，如下：
论文：QUICKXPLAIN: Preferred Explanations and Relaxations for Over-Constrained Problems
获奖理由：针对过约束问题开发了一个可用于形式化和有效计算的有影响力的方法，是用户用来解释故障的首选方法。
摘要：过约束问题包括造成故障的指数级冲突问题和修复一致性的指数级松弛问题。然而，交互赢咖4平台的用户希望获得故障解释和松弛能够涵盖最重要的约束。
为了满足这一需求，作者基于用户在约束之间的偏好，定义了偏好的解释和松弛，并且通过使用适用于任意CP、SAT或DL解算器的泛化方法来计算解释和松弛。作者通过分而治之的策略极大地对基本方法进行了加速，因而为例如在很多配置应用中使用的基础工业约束编程工具的解释能力，提供了技术基础。
二、最佳论文奖
AAAI-20的最佳论文奖由程序委员会共同主席 Vincent Conitzer 和沙飞 (Fei Sha）共同颁发。今年共有4篇论文入选此重磅奖项，最终分别有1篇论文获得最佳论文及提名、最佳学生论文及提名。
1、最佳论文奖
论文：WinoGrande: An Adversarial Winograd Schema Challenge at Scale
论文地址：http://arxiv.org/abs/1907.10641
The Winograd Schema Challenge (WSC) 是一个人类常识推理的基准，其本身包含由273个专家设计的问题，这些问题无法用选择偏好或者单词关联的统计模型解决。
最近的一些神经语言模型方面的工作已经在WSC以及相关的基准测试中达到了90%的准确率。但是这些模型是否稳健？是否高估了机器常识的真实能力？
为了研究此类问题，作者引入了WinoGrande测试集，一个包含44000个问题的大规模数据集。受最初的WSC设计的启发，为了提高数据集的效率，进行了调整。
数据集调整的关键步骤包括：1.精心设计的众包问题；2.使用AFLITE 算法减少系统偏差，该算法可以将自然语言转化为机器可以处理的向量。
