2019年5月6日- 9日，第七届人工智能顶级会议ICLR（The International Conference on Learning Representations），在美国路易斯安那州新奥尔良市（New Orleans, Louisiana）举行，逾4000人参加了此次会议。儿子和他的同事以及Google的其他研究人员，携带一批高质量的研究论文参加了这次盛会。根据论文的评选结果，此次会议共接收到1578篇投稿，相较去年的981篇有了60%的增加，其录用结果如下：1.5% 录用为oral 论文（24篇），30.2% 录用为poster 论文（476篇)，58% 论文被拒（918篇），10% 撤回（160篇）。幸运的是儿子和同事投递的研究论文这次被选用为Poster Presentation。
ICLR 是人工智能里深度学习（Deep Learning）领域非常有名的会议，每年举办一次。2013 年由位列深度学习三大巨头之二的Yoshua Bengio 和Yann LeCun ，牵头主持举办了第一届ICLR 大会。
Yoshua Bengio 是加拿大蒙特利尔大学的教授、深度学习三巨头之一，他领导的蒙特利尔大学人工智能实验室（MILA）进行了AI 技术的学术研究，而MILA 则是世界上最大的人工智能研究中心之一，与谷歌也有着密切的合作。
同为深度学习三巨头之一的Yann LeCun现任Facebook人工智能研究院（FAIR）院长、纽约大学教授。作为卷积神经网络之父，他为深度学习的发展和创新作出了重要贡献。
虽然ICLR举办的时间不长，但它在短短的七年间迅速成为了深度学习领域无人不知的顶级会议，除了两位创始人自带的名人光环外，其日趋庞大的参会规模、热烈的论文提交情况、宽广的论文主题分布以及别具一格的评审制度（Open Review ），也被学术研究者们广泛认可，被认为是“深度学习的顶级会议”，在深度学习火热的今天，ICLR 俨然成为了人工智能领域不可错过的盛会之一。
每年的这个盛会，吸引了许多世界各地的的年轻学者前来参加，尤其是高校的博士生和科技公司的青年研究人员。为鼓励这些资历尚浅的论文作者亲自参与会议学习和交流，减轻他们的经济压力，ICLR设立了一些奖励基金供他们申请，比如ICLR Travel Award。另外，不少公司也会给其参会的员工提供一定数额的补助。但以上这些都需要与会者主动申请才有可能获得，经过努力，儿子申请到了ICLR和Google的奖金和补助。当然，如果你是不差钱的名教授和大公司的负责人，也就没必要去跟年轻人争了。
虽然ICLR2019年的投稿量比去年多了许多，但只有Top～31%的论文才被接收为poster和oral paper。总的来说，2019年的论文得分中位数大约为5.2分，平均得分是5.15。由于ICLR采用Open Review的形式来进行论文评审，也就是说所有提交的论文都会公开姓名等信息，并且接受所有同行的评价及提问（open peer review），任何学者都可或匿名或实名地评价论文。而在公开评审结束后，论文作者也能够对论文进行调整和修改。
儿子他们撰写的那篇研究论文，收到了三条评审意见（review），刚开始评审者给的评分高低差别比较大，有一条给了比较高的评分，另两条则在平均线上摇摆。为此儿子和同事们作了充分的专门准备，针对每一条评审意见，都给出了详尽而有力的论文阐述和说明，为同行评审者释疑解惑，终于扭转了评审的最终结果，所得的平均分也超过了作为poster paper的严格标准，真可谓是一分耕耘一分收获。
众所周知，深度学习推动了今天的大多数人工智能应用。我依然记得两年前，Google研发的机器人AlphaGo对垒中国围棋高手并大获全胜的那件事，让我首次对人工智能的强大极为赞叹和感慨。近几年来人们对人工智能的兴趣有增无减，人工智能已逐渐走入了普通人家的生活。就如经常使用手机的我，对Siri这个虚拟个人助理一点都不感到陌生，因为我经常对它说出天气预报等指令，而Siri 则会对应地帮我找到有关的信息。如今随着人脸识别、语言处理/机器翻译、车辆自动化驾驶等技术的日趋成熟和完善，我坚信人工智能领域的研究和应用很快就会遍地开花。
