速途網(wǎng)5月25日訊（報道：喬志斌）今日，國際機器學習頂會KDD 2020公布了論文入選結果，阿里巴巴18篇論文入選，是近幾年KDD會議論文入選數(shù)量最多的科技公司之一。據(jù)介紹，18篇論文中，涵蓋阿里巴巴在認知智能、曝光偏差、圖表示學習等前沿AI領域的研究突破。

KDD是機器學習領域的頂級國際學術會議，由ACM創(chuàng)辦于1995 年，其對論文接收非常嚴格，接收率僅為15%左右，收錄的論文代表了學術界和工業(yè)界的研究方向。KDD官方顯示，今年入選論文僅有317篇。

此次阿里巴巴入選的18篇論文中，認知智能再次成為核心主題，有6篇論文為該方向的研究成果，并全面涵蓋了認知智能的三個層次，包括跨領域知識圖譜（底料），圖神經(jīng)網(wǎng)絡（推理工具），用戶交互（圖文、短視頻理解）。

其中，《Disentangled Self-Supervision in Sequential Recommenders》一文中，阿里巴巴提出了一種讓機器更懂人類的方法，可實現(xiàn)長遠預測。該論文提出預測人類行為的訓練思路，融合解糾纏表征的技術和自監(jiān)督對比學習技術，突破了目前主流推薦算法依賴于過往數(shù)據(jù)做預測而無法進行精準、長遠推理的局限。

達摩院2020十大科技趨勢曾提到，人工智能正在從感知智能到認知智能演進，而關鍵突破口就是跨過深度學習去做研究。阿里巴巴資深算法專家楊紅霞表示，“深度學習模型下的智能機器只能夠照章辦事，缺乏靈活性，認知智能的研究是解決這一困境的必然途徑，它可以從認知心理學、腦科學及人類社會歷史中汲取靈感，并結合跨領域知識圖譜、因果推理、持續(xù)學習等技術，幫助機器具備理解和運用知識。”

據(jù)介紹，KDD 2020將于2020年8月23日至27日于美國加州圣迭戈市舉行。