<div dir="ltr"><div>Dear Juergen,</div><div>Your service is appreciated but what you are doing is risky.</div><div>I predict that a large number of them, if not all, are "rising stars" of protocol flaws.</div><div>Please read why:</div><div>------------------------------<br>Message: 2<br>Date: Thu, 10 Mar 2022 17:21:37 -0500<br>From: Juyang Weng <<a href="mailto:juyang.weng@gmail.com" target="_blank">juyang.weng@gmail.com</a>><br>To: Post Connectionists <<a href="mailto:connectionists@mailman.srv.cs.cmu.edu" target="_blank">connectionists@mailman.srv.cs.cmu.edu</a>><br>Subject: Connectionists: A challenge to Post-Selections in Deep<br>        Learning<br>Message-ID:<br>        <CAJmX=<a href="mailto:6Bx139Ux0iA5PwvEEPzjyXiUcU%2BWQAcUSO9oOQiSCnkxA@mail.gmail.com" target="_blank">6Bx139Ux0iA5PwvEEPzjyXiUcU+WQAcUSO9oOQiSCnkxA@mail.gmail.com</a>><br>Content-Type: text/plain; charset="utf-8"<br><br>Through a review of AI papers published in Nature since 2015, this report<br>discusses the technical flaws called Post-Selection in the charged papers.<br>This report suggests the appropriate protocol, explains reasons for the<br>protocol, why what the papers have done is inappropriate and therefore<br>yields misleading results. The charges below are applicable to whole<br>systems and system components, and in all learning modes, including<br>supervised, reinforcement, and swarm learning modes, since the concepts<br>about training sets, validation sets, and test sets all apply. A<br>reinforcement-learning algorithm includes not only a handcrafted form of<br>task-specific, desired answers but also values of all answers, desired and<br>undesired. A supervised learning method typically does not provide values<br>for intermediate steps (e.g., hidden features), but in contrast, a<br>reinforcement learning mode must provide values for intermediate steps<br>using a greedy search (e.g., time discount). Casting dice is the key<br>protocol flaw that owes a due transparency about all losers (e.g., how good<br>they are). A commercial product is impractical if it requires every<br>customer to cast dice and almost all trained ?lives? must cause accidents<br>and be punished by deaths except the luckiest ?life?. All the losers and<br>the luckiest are unethically determined by so called ?unseen? (in fact<br>should be called ?first seen?) test sets but the human programmer saw all<br>the scores before he decided who are losers and who is the luckiest. Such a<br>deep learning methodology gives no product credibility.<br><br><a href="http://www.cse.msu.edu/~weng/research/2021-06-28-Report-to-Nature-specific-PSUTS.pdf" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.cse.msu.edu/%7eweng/research/2021-06-28-Report-to-Nature-specific-PSUTS.pdf</a><br><br></div>---- <div>Date: Fri, 11 Mar 2022 04:57:02 +0000<br>From: Schmidhuber Juergen <<a href="mailto:juergen@idsia.ch" target="_blank">juergen@idsia.ch</a>><br>To: "<a href="mailto:connectionists@cs.cmu.edu" target="_blank">connectionists@cs.cmu.edu</a>" <<a href="mailto:connectionists@cs.cmu.edu" target="_blank">connectionists@cs.cmu.edu</a>><br>Subject: Connectionists: Rising Stars in AI Symposium at KAUST<br>Message-ID: <<a href="mailto:A95E83F0-0E51-451F-B532-BF0FB9DF0CCD@supsi.ch" target="_blank">A95E83F0-0E51-451F-B532-BF0FB9DF0CCD@supsi.ch</a>><br>Content-Type: text/plain; charset="utf-8"<br><br>The AI Initiative at KAUST is hosting the inaugural "Rising Stars in AI Symposium" at KAUST from March 13-15. This event is geared towards young researchers (including Ph.D. students, PostDocs and young faculty), who have recently published promising work at leading AI venues. There will be dozens of brief in-person presentations about papers recently accepted at major AI conferences such as NeurIPS, CVPR, EMNLP, ACL, ICML, ICLR, etc. All speakers will start with an intro for non-AI experts.<br><br>To view the complete program and for more event details, please visit the symposium website:<br><br><a href="https://cemse.kaust.edu.sa/ai/aii-symp-2022" rel="noreferrer" target="_blank">https://cemse.kaust.edu.sa/ai/aii-symp-2022</a><br><br>The symposium will be limited to in-person attendance. So, if you are interested in joining the event, please register here:<br><br><a href="https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfNnc3N9sGJwkRfePzsZakQSkunhxRadnecGSOd1m7-F7At-A/viewform?hl=en" rel="noreferrer" target="_blank">https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfNnc3N9sGJwkRfePzsZakQSkunhxRadnecGSOd1m7-F7At-A/viewform?hl=en</a><br><br>We will try our best to accommodate those who register to attend in person.<br><br>J?rgen Schmidhuber<br>Director, AI Initiative, KAUST<br><a href="https://people.idsia.ch/~juergen/kaust-2021.html" rel="noreferrer" target="_blank">https://people.idsia.ch/~juergen/kaust-2021.html</a><br><a href="https://people.idsia.ch/~juergen/kaust-2021-hiring.html" rel="noreferrer" target="_blank">https://people.idsia.ch/~juergen/kaust-2021-hiring.html</a><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr">Juyang (John) Weng<br></div></div></div></div>