NIPS 2017. Личные впечатления и итоги

[old_ufo]

Вступление потерялось, так что сразу к делу.

1. Первое и, возможно, главное впечатление и пища для размышлений - симпозиум Kinds of intelligence. Глава ДипМайнда, нейроученые, специалисты по детскому мозгу и робототехнике, каждый со своей точкой зрения. Еще раз подчеркну запомнившиеся мысли:
   • Долгое детство необходимо для высокого интеллекта. Важно пробовать глупые и разные варианты и иметь возможность совершить ошибку.
   • Важна структура.
   • Стратегия и спокойствие важнее сиюминутных материальных вещей.
   • Контекст важнее жестких правил.
   • Идеи важнее, чем математика, по крайней мере для меня.
2. me_geneva  сказала, что "Раньше я не понимала, насколько Украина отсутствует на ML-карте мира". И да, и нет. Она отсутствовала в 2015м. В 2017 "отправила разведчиков". Теперь мы можем совершить прорыв - если тот десяток, что приехал на НИПС в этом году впечатлились достаточно, чтобы что-то делать и заражать других. Что важно: многие поняли, что это вполне посильная задача, просто люди за нее не брались по тем или иным причинам. Конечно, "догнать и перегнать Карнеги-Мелон" - нереально. Но можно обеспечить экспоненциальный рост на пару лет, к третьему году, остановившись на каком-нибудь достойном плато на уровне десятка-другого публикаций в год. Надеюсь, у нас получится.
3. Интересное в следующем году, если не случится внезапных прорывов, будет не в computer vision и не в machine learning, оно будет на стыке областей: медицине + ML, физике + ML, гуманитарных науках + ML.
4. arXiv сильно поубавил смысла "ездить на конференцию за статьями в своей сфере". Зачем, если ты и так прочитал вот это всё еще полгода назад?
5. Ездить в одиночку и ездить группой - совсем разные режимы. В первом есть время подумать, подвести итоги, помолчать. Во втором - рассаживать семена, обмениваться опытом, мнением или просто беседовать. Спасибо за беседы. Надо будет отправлять статьи на две конференции: топ-и-релевантную типа NIPS/CVPR, куда ездить компанией и новую-или-боковую типа "Deep Learning в области свиноводства" для медитаций.