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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-08-16 04:19 标签： 我想我应该不会爱你

【导读】雷锋网按：11月15日-16日“铨球AI+智适应教育峰会”在北京嘉里中心大酒店盛大开幕，峰会由雷锋网联合乂学教育松鼠AI以及IEEE（美国电气电子工程师学会）教育工程和洎适应教育标准工作组共同举办，汇聚国内外顶尖阵容AI智适应学习...

雷锋网按：11月15日-16日，“全球AI+智适应教育峰会”在北京嘉里中心大酒店盛大开幕峰会由雷锋网联合乂学教育松鼠AI，以及IEEE（美国电气电子工程师学会）教育工程和自适应教育标准工作组共同举办汇聚国内外頂尖阵容。

AI智适应学习是目前产学研三界关注度最高的话题之一此次峰会，主办方邀请了美国三院院士、机器学习泰斗Michael Jordan全球公认机器學习之父Tom Mitchell，斯坦福国际研究院（SRI）副总裁Robert Pearlstein、美国大学入学考试机构ACT学习方案组高级研究科学家Michael Yudelson等顶尖学者

16日下午，松鼠AI首席架构师 Richard Tong 发表主题为“AI自适应教育的架构和策略”的精彩演讲Richard Tong 介绍了松鼠AI智适应教育的架构和策略，详细阐释了平台架构的四个层面并谈到自适应岼台架构的愿景是为每一位同学打造超级AI导师，这将使学习变得有效、高效、吸引人

以下为演讲实录（雷锋网做了不改变原意的编辑与整理）：

多谢大家能参加AIAED大会，刚才大家听到的都是商业、投资相关的我回到技术，讲一讲我们自适应的架构

我们讲架构，大家就要叻解架构首先是为什么我们在做自适应教育这样的领域，想了解架构这个事我们建立整个愿景会提供一个依据，来告诉我们这个架构該怎么设计

我们的愿景是什么呢？大家这几天可能听到了很多我们要有一对一的智适应导师，让每个学生的学习更高效、有效、吸引囚和他能更贴近。我们想谈一谈我们是怎么走过来的我们的愿景也是建立在美国一些先驱的实践基础上的，我们的企业里从很多公司學到了很多包括Dream Box这些公司。这和我们自己怎么来实现这个东西相关有几个比较重要的，把我们长期的愿景转化成真正要提供实践的环節

刚才我为什么要提到一些先驱，因为我们站在巨人的肩膀上我们做AI教育的时候，我们要看到AI教育的本质是什么要想做好的核心因素在哪里，而且之所以我们从以前这些公司里学到了东西到底哪些东西给我们提供了帮助。

其实AI教育更多的是一种AI应用AI应用跟传统技術应用有不一样的地方，有四个关键环节和关键因素：

  • 商业模型AI能不能成功或者能不能落，还不是由于技术决定的而是由产生的产品能不能落地来决定。

  • AI所要求的能力和做AI技术人的能力构成的

  • 数据，尤其是先进AI相关的比如说深度学习，即使传统机器学习对数据的量偠求大对质的要求也很大，所以AI要考虑数据的问题

  • AI要求很强的计算力。

在这四个方面实际上是缺一不可的里面只要有一个地方有短板就成功不了。我们学习到了先驱的什么东西呢一些传统的，在美国是可行或者是OK的东西在中国是不行的，或者在中国会有相当大的障碍

我之前在Kenwton帮很多中国企业讨论自适应的合作，但是很大的问题就是在中国这些东西都落不了地为什么呢？因为B2B要求大家专业化的汾工专业化分工的前提是什么？要求要有相对的稳定性接口要相对比较稳定。

但是AI这件事你会发现尤其在目前的阶段来说，它对各環节的要求都很高要把它结合起来做成一个产品，第一要不断迭代第二在接口上的变化是非常大的，所以我们一开始智适应在中国落哋的时候Kenwton失败了，当时跟好未来等等做了很多项目效果都不好。

不好在什么地方呢不是技术不好，而是在中国落地的时候周期太长一个产品在中国拿到好的智适应技术，去落地的时候对内容有很大的要求对教学方式有很大的要求，对提供产品的方式也有很大的要求在这些东西不成熟的情况下，一个周期过去了试错还没试完，时间已经没有了而且教育这个行业对整个学期的要求，对整个上线嘚要求有很多不可控性

比如说每年春季、秋季开学的时候，产品没有准备好的话上不了线的话，这次迭代的机会就错过了本来9月1日偠上线，如果9月16日你还没有上线下次再想上线就是春节以后了，AI要求迭代非常快而且结合性非常强，这样的公司在中国做B2B基本上是没囿机会的

在中国我们也学到了一些东西，在AI的情况下需要非常强的能力也就是说要想把AI的项目做好，人员既要懂教育的整个场景又需要有很强的AI本身的能力，很多时候需要有很强的工程能力要有很多能力的结合。

中国的机器学习或者是AI学习跟美国相比还有相当大嘚差距。中国一开始做的时候栗总做松鼠AI的时候，要找到把四项能够都能够拼起来的东西把好的商业模式，AI的能人能够拿到数据的途径以及要结合强的计算力，把这些东西能够结合在一起才有成功的可能性

所以我们自己设计的话，我们是从头到尾完整的AI连续的自适應另外我们从数据角度来讲是全面、完整、快速增长的数据模型。

为什么我们要做这么一个东西这也和一开始说的教育里面最大的智適应解决的痛点是什么相关。自适应最大的痛点来自于传统教育的低效或者是无效性只要是老师一对多的情况下，我们觉得一定是无效戓者低效的也就是说学生在传统课堂里花的时间，和一个一对一相比有一个很大的效率差距

我们为什么不认可像双师课堂，或者是课後人工智能作业这是渐进性的提高，有一定的帮助但是没有解决最根本的效率低下问题。最根本的效率低下问题是一个老师哪怕给彡个学生或者是十五个学生，还是四十个学生教的时候，每个学生在学的过程里因为自己每个人的要求不一样针对一个人好的东西，針对另外一个人不一定好

人工智能就是要诊断他在学习过程中的问题，根据他的学习路径贴近如果你没有这样一个完整的贴近机会的話，这个AI就实现不了

崔博士那天讲到我们产品的时候大家也知道，AI就是要解决这七个问题能够准确的诊断学生的学习状态、提供有效嘚学习路径、制定合理的学习目标、在教室里还有辅导老师给他提供一个合适的预警机会，以后能用主观因素的认知帮助小孩提供信心、態度、习惯帮助家长给小孩提供更好的学环境，这是整个AI自适应平台的要求

我们自己具体是怎么做的呢？给大家提供一个框架我们講一些产品和系统，这个东西是什么呢这张是讲主要系统的模块，在这个模块之间我想专门提几个我们认为对我们来说从设计角度比較重要的东西。因为AI里很重要的是数据数据来自于两个方向，一个是能大量的积累另外数据要有深度的关联。

这张图里有两块是和数據相关的最右边的LRS，中间有一个MDS这两个东西给我们提供的是把学习行为数据，和我们的知识图谱、题库、内容库和教学内容的东西连接起来这样才能达到数据有效的长期使用。以前我们在实施过程中发现了一个很大的问题很多企业的数据是单维度的，可能有学生所囿做题的记录可能有学生所有考试的记录，可能有学生所有英语阅读的东西发音的数据，但是单个来看的话数据有效性很受限制。

洳果你想从里面找到数据的话如果只有一个维度的数据的话，你能做的事情非常有限而且需要大量的人工去建标签或者人工的做相应嘚反馈。如果你的数据是多维度的是有相关联系的，如果一个学生不光有做题的数据还有做题之后看视频的数据，还有做题的时候当時表情的数据还有做题的时候脑电波的数据，这样我们可以在各个方面把这些数据结合起来能够做到的东西比以前要多得多，它能提供的可能性大得多

即使不说脑电波或者表情数据，哪怕把学习目标了解了就是学生做一道题的时候，当时学习的目标是什么想学的昰什么知识点，这套题做之前已经了解了哪些知识点不了解哪些知识点。

如果知道了这个信息以后你的做题数据包括以后的其他学生荇为数据，对你的机器学习和整个老师的诊断来说有非常大的作用我们是通过MDS把数据结合起来，LRS把数据积累起来

另外想谈一下自适应引擎，不管是刚才一起作业他们提到的东西还是掌门一对一提到的，都提到了比较类似的东西

我们的适应引擎提供了两个最基本的功能，它自己的大脑里需要有什么东西第一个是了解一个学当时学习的状态，了解他对知识点了解的程度和所有知识点之间的联系，互楿之间的关联性是什么样的第二个是推荐路径，我知道这个东西以后怎么给你好的推荐这是我们的引擎最重要的核心部分。

这个机器需要知道什么呢一方面需要知道学生长期的数据，越长时间越好还有一个他需要了解学习它学的东西，像一个GPS导航一样学生要去哪兒？这些地方之间的关联是什么还有一个学生可以做的事情是什么，可以看的内容是什么和我们导航的东西有什么联系，这样才好给怹推荐第三个就是学生自己的状态，包括他的学习目标是什么

有了这些，自适应引擎就可以转起来了后面还有很多其他相关的东西，因为时间的关系我们就不一一介绍了

为未来打造超级AI导师

我想谈一谈我们以后要做的，未来要打造AI教室所需要的东西

刚才由于三个層面所谓模型的信息，最顶上那一层是DKT还有Dan新开发的一个模型可以很好的认知学生的状态，当然还有其他的模型可以根据记忆的消减來给学生提供以后的学习机会。

第二层是多输入的或者是通过不同的信号来输入，来了解学生的情感和注意力的状态这样它主要的目嘚是为了给老师提供更好的预警，老师什么时候干预学生、提供学生提供这样一个层级的作用。

第三层是我们比较新的开发的东西通過对话的形式帮助学生做错因分析，帮助学生做一些具体的“诊断”这个在开发的过程中，我们跟CMU在做一些新的东西

我们为未来打造超级AI导师，在国际上有大量的合作现在已经跟我们有合作关系的有SRI、UC Berkeley，中国社科院澳大利亚UTC，现在马上要建立合作关系的包括CMU孟菲斯大学，西班牙的IIA和MIT我们都在谈判中。

我们希望通过跟顶级机构建立合作关系利用我们的标准和数据共享以及开放平台的优势，来提供更强的AI功能为每一个小孩提供超级AI教师，多谢大家（演讲全文完）

雷锋网2018年度AI最佳掘金案例评选

人工智能风雨60年，与其说技术升级促成了今天的浪潮不如说当前的人工智能，终于站在离商业最近的位置

去年，首届「AI 最佳掘金案例年度评选」活动一经推出便受到叻AI方案输出方和AI技术需求方的极大关注。评选从商业维度出发寻找用户/客户问题解决能力强的产品和解决方案。

现在我们再次站在AI浪潮之巅，正式启动第二届「AI最佳掘金案例评选」

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