AI 竞赛和基准测试：实际问题，提案，拨款，赞助商，奖励，传播，宣传
内容提要
本文综述人工智能竞赛生态，涵盖竞赛平台与独立托管方式，探讨赛后跟进、目标受众与成果转化，倡导以挑战赛促进社区参与、可复现基准和跨学科开放创新，并回顾机器学习重要竞赛，涉及AI伦理与公平性指南、多样性包容性挑战、本科竞赛教学、医学图像竞赛获胜经验及AI监管政策研究。
延伸解读
竞赛生态的多样性与独立托管
文章指出人工智能竞赛生态包括多种平台、大量年度竞赛以及专门网站，同时探讨了促进挑战独立托管的替代方法。这意味着组织者并非只能依赖单一平台，可根据需求选择托管方式。独立托管可能带来更大的控制权和灵活性，但也需自行解决技术支持和推广等问题。读者可关注不同托管模式的利弊，以便在举办或参与竞赛时做出合适选择。
赛后跟进与长期基准转化
文章强调赛后跟进活动包括识别目标受众、列举挑战输出及收集方法，并提供后续活动论文模板，还建议将挑战转化为长期有效的基准。这表明竞赛的价值不止于排名，更在于成果的沉淀和复用。通过系统化的跟进，挑战可以持续推动领域发展，形成可复现的基准。组织者应重视赛后环节，将短期竞赛转化为长期社区资源。
挑战赛作为社区创新引擎
文章提出挑战赛能协调社区参与复杂大规模数据分析，建立性能基准，并促进跨学科开放创新。通过社区实验和集众智，挑战赛可加速将数据转化为知识或可执行信息，应对健康、气候变化等社会问题。因此，挑战赛不仅是技术比拼，更是产生持久社会和研究贡献的工具。读者可从中理解竞赛在推动开放科学和协作创新中的战略作用。
医学图像竞赛的获胜经验与局限
基于对IEEE ISBI2021和MICCAI2021的80个比赛分析，成功算法常采用多任务学习、多阶段管道，强调数据增强和预处理；获胜团队多具有医学图像分析博士学位和多年经验，注重将评价指标融入设计并分析失败案例。但仅11%的算法完全解决领域问题，说明竞赛成绩与实际临床落地仍有差距。这提示参与者需平衡竞赛优化与真实问题解决。
Q&A
人工智能竞赛的生态系统包括哪些主要组成部分？
人工智能竞赛的生态系统包括每年举办大量竞赛的各种平台，以及专门致力于单一竞赛的众多专业网站。此外，还存在促进这些挑战独立托管的替代方法。
举办AI挑战赛对科学研究和社区有什么好处？
挑战赛能创造性地利用科学研究和算法开发社区作为创新轴心，通过关键评估、社区实验和集众智等方式，促进发展新的数据驱动、可复现且经过充分基准测试的算法解决方案。它还能建立性能基准，促进跨学科开放创新，创建协作社区，解决健康研究、气候变化和社会公正等重要问题，并加速将复杂数据转化为知识或可执行信息。
AI挑战赛的后续活动通常包括哪些内容？
后续活动包括识别不同类型活动的目标受众、列举挑战的各种输出及其收集方法，并提供典型后续活动论文的模板，包括可能的图表以及如何将挑战转化为长期有效基准的建议。
在医学图像竞赛中获胜的团队通常具备哪些特征？
根据对IEEE ISBI2021和MICCAI2021的80个比赛的统计分析，获胜团队常常具有医学图像分析的博士学位、五年的经验和四年的深度学习经验。他们注重将评价指标反映到方法设计中，并侧重于分析并处理失败案例。常用的成功算法包括多任务学习和/或多阶段管道，强调数据增强、图像预处理、数据管理和后处理。但只有11%的算法完全解决了领域问题。
人工智能伦理与公平性方面有哪些实用指南？
文章提到，有研究总结和评估了追求人工智能系统公正性的各种方法和技术，提出了定义、衡量和预防人工智能偏见的实用指南，并针对评估人工智能系统偏见的一些简单但常见方法提出了更为复杂和有效的替代方案。此外，还提供了共同的语言来解决领域内普遍存在的争议和混乱，描述了涉及人工智能公正性的各种权衡，并提供了实用建议来平衡这些权衡。
人工智能中的多样性和包容性面临哪些挑战？有哪些解决方案？
一项系统回顾研究挖掘了与人工智能中的多样性和包容性相关的挑战和解决方案，结果包括55个关于多样性和包容性的独特挑战和33个解决方案，以及24个关于使用人工智能来增强这些实践的独特挑战和23个解决方案。这些发现有助于研究人员和从业者更好地理解问题，并在未来的人工智能系统中融入这些原则。
