"AI 科技评论：揭秘 AAAI 2019 四篇杰作，如何革新强化学习与推荐系统？"
在即将到来的美国夏威夷举办的第33届人工智能学术会议AAAI 2019（1月27日至2月1日），其中正会内容从1月29日开始，AAAI 组委会已经公布了几个论文奖奖项的获奖情况。雷锋网 AI 科技评论深入挖掘这四篇获奖论文，让我们一起探索它们是如何改变我们的生活和工作方式。
首先，我们来看第一篇获奖论文《How to Combine Tree-Search Methods in Reinforcement Learning》（如何把树搜索方法结合进强化学习中）。这一研究挑战了传统的前瞻策略方法，在实证研究中展现出了卓越表现，但作者们发现这种做法并没有一般化的收缩性，也无法保证收敛。为了解决这个问题，他们提出了一个名为「多步贪婪持续性」的想法，并在树搜索阶段和值估计阶段都注入噪声的情况下提供了收敛速率结果。这一改进显著提高了算法的效果。
接下来，我们要讨论的是第二篇获奖论文《Solving Imperfect-Information Games via Discounted Regret Minimization》（通过折扣后悔最小化解决非完全信息博弈）。这项研究提出了一种新的CFR变体，该变体通过多种不同的方式给较早迭代中的后悔值打上折扣，并且使用了非标准后的悔最小化优化器。在多种设定下，这些改进都可以让方法的表现得到大幅度提高，甚至超越了之前最优秀的基准模型CFR+。
第三个获奖论文是《Zero Shot Learning for Code Education: Rubric Sampling with Deep Learning Inference》（用于编程学习的零样本学习：通过深度学习界面进行提示采样）。这一研究提出了一种人参与其中的人工指示采样方法，用来处理早期「无样本学习」问题。这一方法不仅能为第一批学生提供高质量、接近人类级别可信度的反馈，而且能够适应不同的作业数据集，对于未来有更多基于不同作业学生数据可用的场景也能发挥更好的效果。
最后，我们还要关注第四篇获奖论文《Learning to Teach in Cooperative Multiagent Reinforcement Learning》（在多智能体合作强化学习中学习如何教学）。这一研究首次为多智能体环境中的智慧智能体提出了一般框架和算法，以点对点教学形式帮助协调合作。该算法被证明可以显著地加快团队整体性能和知识获取速度，同时还能够适应各种复杂情境。
此外，还有一篇经典论文获得荣誉提名，《Content-Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations》（内容加速合作式筛选带来更好的推荐），这是2002年AAAI的一则重要成果，该文展示了一种推荐系统中基于内容与合作式过滤补充的手段，预示着未来的推荐技术可能更加精准有效。此事将由该文一作者Prem Melville亲自分享演讲。
这些突破性的成果不仅提升了解决复杂问题能力，更显示出人工智能领域不断向前发展之势，为科技界增添了一抹希望光芒。请继续关注雷锋网 AI 科技评论，将有更多关于 AAII 2019 会议最新动态报道。
