互動式線上科學期刊Distill上線，Ian Goodfellow表示「學ML就找它」

如今，機器學習的發展正如火如荼，每天都有眾多最新研究論文在線上發表。論文不僅承擔了分享研究成果的責任，同時，也表達了科學家們對事物的不同理解。

雷鋒網了解到，為了更好地讓機器學習領域的科學家們分享研究成果，探討最新進展， OpenAI,、DeepMind和 YC Research等多個機構機構於昨日聯合發布了一個互動式科學期刊網站Distill，該網站主要有發表期刊學報、為優秀著作發放 Distill prize獎金以及提供交互性論文寫作工具這三個功能。

Distill有何特色？

• 採用先進的網路技術

Distill使用了先進的網路技術。人們可以利用Distill，創建互動式圖表和用戶界面，直觀地展現研究思路。

一個解釋神經圖靈機的交互圖，Olah & Carter, 2016

在過去幾年裡，已經有多個研究工作用此方法呈現，使得論文表現力大大提升，呈現方法例如：

• 可探索的解釋說明（Explorable Explanations）：

http://explorableexplanations.com/；

• 瀏覽器中的深度學習 ConvNetJS：

  http://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/；

• 機器學習可視化介紹：

  http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/；

• 藉助媒體進行再思考的方法：

  http://worrydream.com/MediaForThinkingTheUnthinkable/；

等等。

用於 t-SNE 降維的 interactive playground 動圖，幫助讀者直觀理解技術及其應用

機器學習領域有大量的會議和期刊雜誌，但卻沒有一個能統一出版研究人員成果的地方。這一方面是由於人們之前對這一問題缺少關注，一方面是因為傳統出版方式無法呈現出互動式、可視化的論文。

有了Distill，許多重要研究成果就能以更好地方式呈現，而它們的作者也將能進入學術支持體系。

• 為優質成果提供獎金

DeepMind為Distill年度獎的特約贊助商， 該獎勵旨在表彰機器學習領域表達最佳、呈現的概念最具創新力的研究成果，以幫助研究人員提高創新思維和多元化思維。

而且，DeepMind的研究人員Shakir Mohame也將擔任指導委員會的成員。

組織構成

作為一個獨立組織，Distill的成員主要有：

• 編輯：

  Shan Carter 和ChrisOlah（谷歌大腦）

• 指導委員會成員：

  Yoshua Bengio (蒙特利爾大學)

  Mike Bostock (d3創建人)

  Amanda Cox (紐約時報)

  Ian Goodfellow (谷歌大腦)

  Andrej Karpathy (OpenAI)

  Shakir Mohamed (DeepMind)

  Michael Nielsen (Y Combinator研究院)

  Fernanda Viegas (谷歌大腦)

學界反應熱烈

雷鋒網了解到，該平台一經發布，研究者們紛紛在推特上表示，Distill對於發展機器學習大有裨益。

以下是幾位大牛的推文，讀者可以感受一下學界圈對Distill的一般評價。

• Ian Goodfellow在推特上稱：「想學機器學習嗎？來關注distillpub。」

• 前不久，李飛飛在谷歌雲計算大會上講到AI民主化戰略（詳細報道可見雷鋒網報道《李飛飛：從四個方面讓AI民主化》）；她在推特上表示，Distill也是實現一個「AI民主化的好辦法」。

• 斯坦福大學兼職教授Reza zadeh在推特上說道，看到機器學習在谷歌發布的Distill上能有這麼清楚地解釋，真的很開心。

• 谷歌AI研究員François Chollet在推文中稱，能夠解釋和利用現代用戶界面，真是很贊的創舉。

• 人類遺傳學和認知功能實驗室研究員Guillaume Dumas 在推文中表示，用Distill展示論文非常簡潔。

Distill如此受大牛們的青睞，不知arXiv等傳統論文網站是否也會借鑒這一思路，創造出更多表達力更強、互動性更高的論文展示方式？