对人工智能研究领域前沿方向的跟踪是提高科研能力和制定科研战略的关键。本文通过图文并茂的方式介绍了IJCAI 2024的研究热点，帮助读者了解和跟踪人工智能的前沿研究方向。本推文的作者是黄星宇，审校为邱雪和许东舟。

1 会议介绍

IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence，即国际人工智能联合会议）是人工智能领域最具影响力的国际学术会议之一。IJCAI 与 AAAI和 NeurIPS并列，是发表人工智能领域前沿研究的重要平台。从1969年开始，IJCAI每两年举办一次，直到2015年起，又改为每年举办一次。IJCAI被中国计算机学会评定为A类学术会议（CCF-A）。IJCAI有时还会和其他地区性的人工智能会议（xxCAI）一起召开，如PRICAI （环太平洋国际人工智能会议），ECAI （欧洲人工智能会议）等。会议涵盖了人工智能的各个分支和主题，例如机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人学、知识表示与推理、多智能体等。

会议官网：https://ijcai24.org/

2 录用分析

第33届国际人工智能联合会议（IJCAI 2024）于8月3日至9日在韩国济州岛举行。今年的投稿数量达到了 5651 篇，现场参会人数接近三千人，其中中国人约有一千人。今年除了计算机视觉、机器学习两大主题，还新增了AI, Arts, and Creativity、AI for Social Good和Human-Centred AI三个主题领域，分别是艺术跟AI相结合、用AI来解决社会方面的挑战和以人为中心的AI。2015-2024年，IJCAI的录用情况如图1所示。

图1 2015-2024年IJCAI录用情况

1. 投稿量分析

总体来看，投稿量在过去十年中显著增加，从2015年的1996篇增长到2024年的5651篇，显示了AI研究的日益活跃和广泛关注。尤其是在2015-2018年期间，投稿量快速增长，之后尽管有一些波动，但整体呈现上升趋势，2024年达到了新的高峰。这种增长趋势表明了AI领域的研究热度持续上升以及研究者数量的增加。

2. 接收量分析

接收量的变化相对较为平稳，虽然总体上也有所增长，但增幅远小于投稿量的增幅。这表明，尽管投稿数量在增加，会议对稿件的筛选标准和质量要求仍然保持严格。特别是在2019年和2024年，接收量达到850篇和791篇，这可能反映了特定年份研究热点的爆发和一些重要领域的突破。

3. 录用率分析

录用率呈现出明显的下降趋势，从2015年的约28.7%下降到2024年的约14%。这种下降趋势表明，尽管越来越多的研究者投稿，但竞争变得更加激烈，会议对论文的创新性和学术贡献的要求也在提高。近年来，随着人工智能技术的迅速发展，研究的多样性和深度增加，会议对高质量、前沿研究的需求进一步凸显。

3 热点分析

由录用的5651篇论文列表中的高频主题词生成的词云图如图2所示。

图2 由IJCAI 2024论文列表高频词生成的词云

在图2中，“learning”以201次的出现频率占据了绝对的主导地位。这一高频出现频率体现了机器学习（Machine Learning）在当前人工智能研究中的核心地位。机器学习作为人工智能的一个重要分支，通过数据学习和自我优化，已被广泛应用于各类AI任务中。下面结合“learning”关键词与其他高频关键词，详细分析此次会议的研究热点及其在人工智能领域的重要性。

1. 学习算法的核心地位

“learning”是本次词云图中出现频率最高的关键词，达到了201次，显示了机器学习方法在当前AI研究中的重要性。从传统的监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning），到如今热门的自监督学习（Self-Supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning, RL），各类学习算法的研究仍然是主流方向。研究者们关注的不仅是如何提升模型的学习能力，还在于如何让模型更高效、更稳定，适应更多的应用场景。

2. 生成模型与语言模型

与“learning”密切相关的还有“language”（40次）和“model”（38次）等关键词，这显示了语言模型（Language Models）在自然语言处理（NLP）中的重要性。生成模型，如GPT-4，在文本生成、对话系统、翻译等任务中取得了巨大成功，推动了AI技术的应用和发展。研究人员持续改进语言模型的架构和算法，以提高其在多种任务中的表现。

3. 图神经网络与数据处理

“graph”这个词出现了63次，凸显了图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在当前研究中的重要性。图神经网络广泛应用于社交网络分析、化学分子结构预测、知识图谱等领域。随着图数据的复杂性和多样性的增加，研究者们专注于开发更高效的图算法和模型来处理这些数据。结合“data”（30次）关键词的高频出现，这表明数据的高效处理和分析依然是人工智能领域的研究重心。研究人员不仅关注如何更好地管理和利用大规模数据，还在探索如何提升数据在不同模型中的表现力。

4. 计算机视觉与目标检测

“detection”（48次）、“image”（38次）等关键词的高频出现反映了目标检测和图像处理在计算机视觉领域的研究热度。目标检测技术在无人驾驶、医疗诊断、安防监控等领域中发挥着重要作用。与之相关的技术，如图像分割（segmentation）和图像识别（recognition），也是本次会议中的热门话题，强调了如何在不同的视觉任务中提升模型的准确性和鲁棒性。

5. 优化与高效计算

关键词“optimization”（20次）和“efficient”（40次）显示了优化方法和高效计算的研究价值。随着AI模型规模的不断增大，研究人员正在努力开发新的优化算法，提升模型的训练效率和推理速度。高效计算不仅在大数据处理和模型训练中具有重要意义，还能在实际应用中降低成本，提升响应速度。

6. 强化学习与决策智能体

“reinforcement”（38次）和“policy”（19次）作为关键词的频繁出现，表明强化学习在当前研究中的重要地位。强化学习在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域有着广泛的应用前景。研究人员正在探索如何通过更加稳定和高效的强化学习算法来提高智能体在复杂环境中的适应能力和决策能力。

7. 多模态学习与智能体研究

“multimodal”（16次）和“agent”（20次）的高频出现突出了多模态学习和智能体研究的关注度。多模态学习技术通过整合不同类型的数据（如文本、图像、音频等）来提高模型的理解能力和表现。智能体研究则关注自主学习和决策，在智能助手、自动驾驶、游戏AI等领域具有广泛的应用。

8. 生成对抗网络与扩散模型

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）和扩散模型（Diffusion Models）是生成模型中的两大重要类别。GANs通过生成器和判别器的博弈训练，已在图像生成、图像修复等任务中取得了突出成绩。扩散模型则因其在生成高质量图像方面的优势而迅速崛起，尤其在文生成像和视频生成等任务中显示了巨大潜力。词云图中“diffusion”出现了22次，这表明扩散模型的研究热度不减。

9. Transformer架构及其变种

Transformer架构的广泛应用是近年来AI研究的一大亮点。尽管已有诸多改进版本，如BERT、GPT等，但Transformer依然是自然语言处理和计算机视觉领域的主流架构。本次词云中“transformer”出现了30次，这反映了研究人员对这一架构在不同任务中的表现和优化的持续关注。

从词云图的分析可以看出，人工智能领域的研究热点依然围绕着机器学习的核心展开，涵盖了生成模型、图神经网络、优化技术、强化学习、多模态学习和智能体等方向。这些研究不仅推动了AI技术的发展，还不断拓展其在实际场景中的应用。未来，随着技术的进一步演进，我们可以期待看到更多创新的模型和算法出现在各类AI任务中。

4 获奖论文

表1总结了IJCAI 2024的杰出论文和三个IJCAI常驻奖项，研究方向涵盖了机器学习、强化学习、优化、自然语言处理、公平性等多个领域。

表1 IJCAI 2024获奖文章

论文链接：

1 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4824251

2 https://iris.uniroma1.it/handle/11573/1717146

3 https://www.ijcai.org/proceedings/2024/0787.pdf

4 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370219300013

5 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0004370293900349

6 https://www.jair.org/index.php/jair/article/view/12125

上述的热门研究方向是根据IJCAI 2024的会议论文进行归纳和分析得到的，希望本篇内容能够为读者跟踪人工智能的研究热点提供一些有价值的参考。