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作為當前炙手可熱的研究領域，人工智能的發展可以用“日新月異”來形容。與此相對應的是，盡管目前已經有著諸多人工智能相關的學術會議，但這些學術會議或許過于大而全和不能很好體現出這一領域的最新研究發展趨勢，因而一些細分領域的學者們開始“自立門戶”，當中的代表如國際表征學習會議（International Conference on Learning Representations，ICLR），盡管才剛剛舉辦5年，已經成為深度學習領域的頂級會議（參見雷鋒網此前文章：《才辦了五年的 ICLR，為何被譽為“深度學習的頂級會議”？》）而在11月13日到15日期間，在山景城舉辦的CoRL會議，和ICLR一樣，有望成為機器人與機器學習領域的下一個頂級會議。
CoRL的全程為Conference on Robot Learning（機器人學習大會），顧名思義，這是一個以機器人和機器學習為主題的學術會議，而雷鋒網也注意到，近期的頂級機器人大會如IROS上，機器人與人工智能兩個社區正在打破之前互不往來的格局，不僅越來越多機器人領域的學者在將機器學習應用到自己的研究中，一些人工智能領域的知名學者如李飛飛團隊也開始涉足機器人領域的研究，兩個社區之間的交流越來越密切，CoRL的誕生可謂是正逢其時。
在CoRL官網，組委會這樣描述舉辦CoRL的緣由：
CoRL是一個新的以機器人學和機器學習為主題的年度國際會議。 第一次會議將于2017年11月13日至15日在加利福尼亞州山景城舉行，旨在匯聚約250名從事機器人學和機器學習領域的最優秀的研究者參會。
機器人技術，自主感知和控制領域正在經歷一場機器學習革命，現在正是時候提供一個將機器學習的基本進展與機器人應用和理論的實證研究相結合的場所。 我們誠邀各位優秀學者將自己的研究論文提交給CoLR 2017大會，接受的論文將通過JMLR Workshop會和會議論文集進行發表，并將在大會上以海報或口頭報告形式展示。 我們的目標是使CoRL成為機器人（機器）學習研究的首選大會。
大會的組織者包括來自UC Berkrley、Google、Microsoft、CMU、MIT、ETH、Deepmind等知名院校和知名企業的研究者和從業者，同時CoRL大會的舉辦還得到了機器人國際機構“三巨頭”之一的國際機器人研究基金會（IFRR）和機器學習領域最好的期刊之一JMLR（Journal of Machine Learning Research）的支持，有了學術大牛和知名機構的背書，這也使得該會議的門票在上線不久即告售罄。
不僅如此，雷鋒網還發現，CoRL與當前正火的ICLR有著諸多類似之處：
1）都是以人工智能傳統領域中新突破口為主題的會議
無論ICLR還是CoRL，所研究的均為人工智能領域中的細分創新點：ICLR的主題是表征學習，表征學習對于機器學習以及包括視覺、語音、音頻及 NLP 領域起著至關重要的作用，但在已有的幾大頂會中，IJCAI和AAAI大而全、CVPR、ICCV專注計算機視覺、NIPS和ICML兩個會關注機器學習，但前者偏向計算神經科學、后者標準嚴格，對學術功底要求較高，這也是ICLR所說的“目前還缺乏一個場所，能夠讓學者們交流分享該領域所關心的話題”的原因；而在機器人領域幾大頂會中，ICRA偏向自動化應用，IROS注重前沿研究，但涉及范圍廣泛，RSS偏重于機器人技術、算法和系統，對于處于機器人與機器學習的交叉領域的研究者來說，也需要一個全新的會議來展示和交流自己的研究成果。
2）相似的會議議程安排，均關注機器學習
會議議程來看，ICLR和CoRL基本相似，3天的議程，會前會后不安排Tutorial和Workshop，6個Keynote Speaker平均安排在三天的上下午，每個Keynote后2-3個Oral論文宣講進入Coffee time，連論文宣講的時間都是一模一樣的20分鐘；
再看名字，如果剔除沒有實際意義的“International”和“Conference”，剩下的分別就是“Learning Represenation”和“Robot Learning”，Learning占了很重要的地位，而兩個會的參會者也會相互“串場”，如CoRL的大會主席之一的Sergey Levine就在ICLR 2016上做過Keynote，而CoRL也邀請了ICLR主席之一的Yann Lecun來做機器學習的演講，這種相互交流和借鑒或許也正是兩個會在形式上如此相近的原因吧。
3）均有重磅發起人加持
ICLR背后的發起人是“深度學習黑手黨”，深度學習三巨頭中的Lecun和Bengio常任大會主席；而CoRL大會主席由UC Berkeley知名機器人學者Ken Goldberg、UC Berkeley學術新星Sergey Levine、Google首席科學家、Google Brain團隊Director Vincent Vanhoucke擔任，均是能引領最新前沿研究的重磅人物；
除了以上相似之處，相比起5年前的ICLR，CoRL的起點更高，原計劃250人的會議迅速爆滿，最終有350人注冊參會，還有不少在Waitlist中的希望參會者；而ICLR起步之時可能由于規模較小，是和AISTATS 2013（第 16 屆國際人工智能及統計會議）一同合辦的，從第一屆邀請的嘉賓來看，CoRL也比ICLR更勝一籌。
如果讀者想了解CoRL的更多信息，可以訪問大會官網（http://www.robot-learning.org/home）進行進一步了解。
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