5月25日，国际机器学习顶会KDD 2020公布了论文入选结果，阿里巴巴18篇论文入选，是近几年KDD会议论文入选数量最多的科技公司之一。据介绍，18篇论文中，涵盖阿里巴巴在认知智能、曝光偏差、图表示学习等前沿AI领域的研究突破。
KDD是机器学习领域的顶级国际学术会议，由ACM创办于1995 年，其对论文接收非常严格，接收率仅为15%左右，收录的论文代表了学术界和工业界的研究方向。KDD官方显示，今年入选论文仅有317篇。
此次阿里巴巴入选的18篇论文中，认知智能再次成为核心主题，有6篇论文为该方向的研究成果，并全面涵盖了认知智能的三个层次，包括跨领域知识图谱（底料），图神经网络（推理工具），用户交互（图文、短视频理解）。
其中，《Disentangled Self-Supervision in Sequential Recommenders》一文中，阿里巴巴提出了一种让机器更懂人类的方法，可实现长远预测。该论文提出预测人类行为的训练思路，融合解纠缠表征的技术和自监督对比学习技术，突破了目前主流推荐算法依赖于过往数据做预测而无法进行精准、长远推理的局限。
达摩院2020十大科技趋势曾提到，人工智能正在从感知智能到认知智能演进，而关键突破口就是跨过深度学习去做研究。阿里巴巴资深算法专家杨红霞表示，”深度学习模型下的智能机器只能够照章办事，缺乏灵活性，认知智能的研究是解决这一困境的必然途径，它可以从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，帮助机器具备理解和运用知识。”
据介绍，KDD 2020将于2020年8月23日至27日于美国加州圣迭戈市举行。
