打脸!联名抵制Nature机器智能子刊的教授成了首刊文章的一作

栏目: 数据库 · 发布时间: 5年前

内容简介:自《Nature》宣布要在《Nature》宣布其子刊《Machine Intelligence》(NMI)将会收费后,诸多著名的机器学习研究者签了一份机器之心查证发现:情况属实,该学者的名字同时出现在了两个本应互相矛盾的位置。

自《Nature》宣布要 上线子刊 后,许多学者联名抵制,直到近期 Yoshua Bengio 还在发抵制声明,然而,NMI 首刊上却出现了当初抵制的学者……

在《Nature》宣布其子刊《Machine Intelligence》(NMI)将会收费后,诸多著名的机器学习研究者签了一份 请愿书 来抵制该子刊。然而,有人发现,上周发布的 NMI 首刊上,研究论文《Learnability can be undecidable》的一作赫然就在当初的请愿名单内。这可真是啪啪打脸啊!

机器之心查证发现:情况属实,该学者的名字同时出现在了两个本应互相矛盾的位置。

打脸!联名抵制Nature机器智能子刊的教授成了首刊文章的一作

抵制 NMI 期刊声明的签署页。

打脸!联名抵制Nature机器智能子刊的教授成了首刊文章的一作

NMI 首刊论文《Learnability can be undecidable》展示页。

  • 签署抵制请愿名单:https://openaccess.engineering.oregonstate.edu/signatures

  • 论文地址:https://www.nature.com/articles/s42256-018-0002-3

学术大牛抵制

其实在早几天《Nature》正式上线机器智能子刊后,Yoshua Bengio 这个月 10 号再次呼吁抵制这一期刊,当时也有很多研究者加入抵制的队列内。如下所示为 Bengio 声明的全文:

打脸!联名抵制Nature机器智能子刊的教授成了首刊文章的一作

Bengio 的抵制声明主要分为三部分,首先他明确表示目前开放和开源的机器学习社区是该领域取得众多成果的重要原因。目前机器学习社区已经为论文和研究工作的发布提供了免费的平台,且公众也能免费获取,那么为什么要打破这一「传统」呢?

Bengio 表明目前 Jeff Dean、Yann LeCun 和 Ian Goodfellow 等领军研究者都已加入抵制行列中,他们不会为发表研究工作付费,也不希望读者订阅它们还需要另一笔费用。最后,他再一次引用了数千人签名过的抵制声明:「在机器学习研究的未来,我们认为封闭式访问或付费出版不会有什么帮助,并且将新期刊作为机器学习社区研究的发布平台是一个倒退步骤。」

尽管去年以及最近很多研究者都在抵制声明上签了名,但没想到打脸来得如此之快。

吃瓜

事件爆出之后,Reddit 上也引起了吃瓜群众的一番讨论。很多人都对 Ben-David 的做法感到不解,大部分人还是想要抵制 NMI,少数网友则从理性的角度来看待 NMI 对 AI 社区的可能影响:

作者在想什么

网友 timseverien:

也许 Ben-David 只是想获取更多的读者。也许他只是改变了主意。也许他虽然更喜欢开放,但也能接收封闭的形式。

虽然我个人不会在签署请愿书后再给 NMI 提交论文,但可能并不是每个人都会这么想。

网友 schmook 表示:

他当然可以自行改变主意。但在公开支持不这样做的立场之后,他至少应该再公开声明他改变了主意之后再发表吧。

网友 BeatLeJuce:

从 NPG 的角度来看,我认为没有理由让 NMI 开放。他们肯定会从期刊中获利,而从知名度考虑 NMI 的确比 JMLR 更有优势。我猜这是该期刊首次公布时社区强烈抗议的主要原因之一。

就这篇具体论文而言:我同意,作者拥有改变主意的全部权利。但如果社区中的大牛都决定这么做,未免会令人担忧,所以我想来这儿了解大家的想法。现在第一个问题来了:在开放获取与封闭式期刊中,我们选择哪一边?

论文还是不错的

网友 woodpropagation:

我对此也感到很惊讶,但我认为还不算很糟糕。因为这篇论文主要是关于 EMX 和可学习性方面一些最新成果的概括和再陈述。这篇论文的所有技术内容都可以在 arxiv 上找到(能以更好地方式呈现,因为考虑到 NMI 的『格式』和受众,这篇论文似乎被严重简化了。)

我甚至怀疑,NMI 可能会沦为一个哗众取宠的会议,不可能会像 NeurIPS 那样受到重视。虽然我很喜欢 Shai 的研究,但这篇 NMI 论文更像是一篇美化的博客,目的是让外行更容易了解其 EMX。

NPG的想法和AI社区的想法

网友 latent_vector 表示:

自然出版集团(NPG)过去曾因为其封闭性和订阅模式受到批评。但同时不可置疑的是《Nature》和其子刊都在各自的子领域中被认为是最富盛名的期刊。如果 NMI 最终也成为 ML 中的权威杂志,我也不会感到惊讶,所以看到其他人试图尽早进入并获得论文出版并不奇怪。尤其是,因为 ML 可以从更熟悉期刊出版模式的领域和 NPG 更具影响力的领域中获得越来越多的跨学科进展。

此外,不论好坏,NMI 的出现仍然是一个大事件,即使是在更加重视会议论文集的机器学习/计算机科学领域。NMI 也支持发布预印本。老实说,这解决了我很多的担忧。如果我不能阅读 NMI 的论文,通常情况下我可以选择阅读 arXiv 上的预印本,其和最终发表的版本也差不多。天啊,很多人甚至是在期刊发布后还更新预印本。

网友 BeatLeJuce 回应:

我绝对赞同在《Nature》上发表论文。这是一个更大的舞台,能让你接触更多的读者,也是对你论文的认可,是一种荣耀。但是,NMI 不等于《Nature》,我们机器学习社区有权利决定是否希望它创办成功。这也是抵制 NMI 的目的,所以大牛如此快地改变主意也让我很难过。NMI 有望成为机器学习领域最负盛名的期刊,而我个人希望我们整个社区能够阻止它的发生。作为封闭式期刊,它不该因为其知名度而像免费开放的期刊那样获得大众的青睐。

关于跨学科合作的观点,在 NMI 期刊发刊的编者按中也曾表示:上线该子刊的目的是融合不同的领域,并在人工智能、机器人技术、认知科学和机器学习等领域开展新的合作。考虑到 AI 社区的去中心化特征,围绕 AI 开发和使用的伦理道德问题也将变得越发重要。期刊最初将重点放在三个主题上:算法和硬件的工程和研究,具体领域的应用(例如物理、生物和医疗等),以及 AI 的社会影响。从这项声明中可以看到,《Nature》似乎是希望 NMI 成为 AI 研究社区的补充力量,但大家真的会买账吗?

有意思的是,Hacker News 上还有网友玩笑般地总结了 Ben-David 的「心路历程」:

  • 第一步:签署《Nature》抵制声明;

  • 第二步:让这份声明火起来,这样就少了很多人提交论文给《Nature》;

  • 第三步:提交论文给《Nature》,由于竞争对手少,被接收。

面对这样的总结,小编只想问一句:秀儿,是你吗?

参考链接:

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ag9tre/d_people_publishing_in_nature_mi_after_signing/

https://news.ycombinator.com/item?id=18858724


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