松鼠AI亮相AI Big Data Expo解读人工智能自适应教育独创性

2018-12-26 01:28 北国网

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来源标题:松鼠AI亮相AI Big Data Expo解读人工智能自适应教育独创性

近日, 全球领先的AI Big Data Expo North America 在美国圣塔克拉拉举行。中国人工智能教育独角兽,乂学教育松鼠AI首席架构师兼美国地区总经理Richard Tong和首席数据科学家Dan Bindman受邀出席,与斯坦福大学计算机科学战略研究计划执行主席Steve Eglash、SAS业务战略总监Kimberly Nevala、Facebook市场体验数据科学领导人Nav Kesher 、LinkedIn Feed AI领导人Tim Jurka等科技大咖同台,共同讨论人工智能和大数据领域前沿科技、产业应用以及下一代领先技术的发展趋势。

科技大咖亮相AI Big Data Expo North America主题会场并讨论前沿科技等话题

AI Big Data Expo North America是全球领先的人工智能和大数据系列会议,每年在北美、伦敦和欧洲三地与全球最大的物联网领域聚会LOT Tech Expo,区块链博览会Blockchain Expo以及网络安全和云博览会Cyber Security Cloud Expo同期同地举行,内容涵盖整个生态系统,包括人工智能,大数据,物联网,区块链,网络安全和云等。大会规模宏大,全球超过36,000名科技人士参与了这一盛会。 今年,AI Big Data Expo North America吸引了来自Facebook、Amazon、Google、SAP、IBM、 NVIDA、 Twitter、HUAWEI、Intel、斯坦福、圣荷西州立大学等超过13,000名顶级科技企业高管、行业专家和意见领袖的参与,分享人工智能、大数据技术的最新科研成果及在各行各业的应用,探讨下一代的领先技术和发展战略。

AI Big Data Expo North America部分参会企业展示

乂学教育松鼠AI首席架构师Richard Tong发表了主题为“从模型到实施-我们的人工智能自适应教育方法”的精彩演讲,他表示,松鼠AI正在彻底改变教育,每个学生都应该有一对一的智能自适应导师,这将使学生的学习变得更有效、高效、吸引人,并从技术层面介绍了松鼠AI的AI自适应教学平台的架构和策略,详细阐释了平台架构的四个层面和发展的三个阶段。在场多位嘉宾展现出对松鼠AI在技术上的创新、产品实施和未来发展等方面的浓厚兴趣,并表示期待与松鼠AI合作。

乂学教育松鼠AI首席架构师兼美国总经理Richard Tong作为人工智能智适应教育行业代表发表演讲

现场,斯坦福大学计算机科学战略研究计划的执行主席、IEEE “Data Analytic for Advanced Manufacturing”会议联合主席、SAIL-丰田人工智能研究中心执行主任Steve Eglash博士介绍了人工智能的发展以及面临的挑战。 他谈到人工智能正在越来越多地被用于各行各业,包括电子商务,搜索、社交网络、基因组学和个性化医疗备。并表示,“每个行业都有自己的挑战。例如,保险和金融行业面临着隐私、新商业模型、超个性化等问题。”

LinkedIn Feed AI领导人Tim Jurka分享了团队如何筛选数十亿次对话,为数亿会员创建个性化新闻源。Facebook市场体验数据科学领导人Nav Kesher详细阐释了如何去理解非结构化数据,认为下一波创新将来自隐藏在非结构化数据中的洞察力,并指出结构化数据仅占存储信息的约20%,其余的80%是非结构化数据,包括文本、博客、文档、照片、视频等。

全球最大的软件公司之一、商业智能、分析和数据管理提供商SAS业务战略总监Kimberly Nevala从三方面分析了数字化转型与人工智能之间的协同作用:第一,企业如何应用人工智能解决方案来实现数字业务;第二,关于有效利用AI的材料问题和关键成功因素;第三,在人工智能解决方案与人类对应方之间建立信任和协作的机制,并发表了自己对于商业智能现状和AI在商业智能领域的发展的看法。她表示传统的商业智能并没有消失,围绕商业智能的良好纪律是确保先进的AI和ML解决方案实现其预期价值的关键成功因素。

Kimberly Nevala分析,数字化转型与人工智能之间的协同作用

“松鼠AI正在彻底改变教育,每个学生都应该有一对一的智能自适应导师,这将使学生的学习变得更有效、高效、吸引人。”关于乂学教育松鼠AI的愿景和任务,松鼠AI首席架构师兼美国总经理Richard Tong如是分享道。 在此理念指导下,松鼠AI的价值主张体现在三个方面: 第一,AI引擎正在取代1对1教师/导师80%的角色; 第二,AI导师必须能够帮助学生提高效率,改善表现并提高参与度; 第三,以学生为中心的人工智能自适应教育是一场革命性的范式转变,其最大的好处来自于对整个计划、课程设计、招生、教学/学习,分析/测试以及流程改进周期的全面提升。

乂学教育松鼠AI关于人工智能自适应平台的三个价值主张

AI引擎,即松鼠AI人工智能自适应学习引擎。自2014年公司注册成立以来,松鼠AI创始人栗浩洋即带领团队埋头研究。经过多年打磨,在今年6月,乂学教育正式发布了拥有自主知识产权的人工智能自适应学习引擎“松鼠AI”,并且,松鼠AI实现了四个全球首创: 第一,超纳米级的知识点拆分,比同领域的竞争对手精细了十倍,可以精准地了解每一个学生掌握知识点的情况,保证学生可以从适合他的起点开始学习。第二,对学习能力和学习方法的拆分。松鼠AI分析出了概念理解能力、物理规律应用能力、猜想观察能力、数据处理能力、物理量测估能力、公式变形应用能力等,通过这些能力的拆分,教给孩子进行举一反三和举一反百的能力。第三,非关联性知识点的关联概率。建立了关联概率之后,松鼠AI的测试效率和学习效率可以分别比Aleks的模型提高3-10倍。第四,对抗模型。这个模型就像AlphaGo Zero一样进行左右互搏,通过这样的一些训练,松鼠AI系统能够快速、高效、大幅度地优化算法,减少对实际场景下数据量的需求。

随后,松鼠AI 首席架构师Richard Tong分享了松鼠AI人工智能自适应平台架构的四个层面以及发展的三个阶段,人工智能自适应平台的四个层面分别是:业务架构、应用架构、数据架构和技术架构。业务架构也可以叫做业务模型,主要用于描述业务流程,产品特征等; 应用框架是指系统的组成部分,被用于描绘出业务流程; 数据框架是指数据流经系统引导底层的AI; 技术架构指软件栈、云底层、可伸缩性、安全性等。松鼠AI学习引擎发展的三个阶段包含: 第一阶段,知识图驱动的自适应策略,在此期间主要涉及的技术包括IRT和Naïve的间隙填充、BKT to DKT、间隔重复、阶梯式发展、多维技能组合和通用算法; 第二阶段,多模型输入向量,涉及到基础的机器学习、深度学习和情感计算;第三阶段,会话式自适应导师,包括NLP、语义分析、上下文知识表示和推理。

乂学教育松鼠AI人工智能自适应平台架构的四个层面包含业务架构、应用架构、数据架构和技术架构

毋庸置疑,松鼠AI得以发展到现阶段的会话式自适应导师,离不开专业的AI科学家团队的努力。 据公开资料显示,松鼠AI主导研发的成员分别来自于全球三大AI智适应教育机构Knewton、RealizeIT和ALEKS。其中首席科学家崔炜,拥有爱尔兰国立大学人工智能博士后学位,之前是RealizeIT的核心科学家;首席架构师Richard Tong,是美国最早的自适应教育公司Knewton在亚太地区的技术负责人;首席数据科学家Dan Bindman博士,是美国自适应巨头公司ALEKS的联合创始人,负责核心产品算法的首席架构师。今年11月,在北京举办的全球AI+智适应教育峰会AIAED上,全球机器学习教父,著名学府美国卡内基梅隆大学CMU计算机学院院长、美国工程院、艺术与科学院院士,美国科学促进会(AAAS)、国际人工智能协会(AAAI)Fellow,Tom Mitchell教授,正式宣布接受松鼠AI的邀约,出任Chief AI officer一职。

全球机器学习教父Tom Mitchell教授加入乂学教育松鼠AI,出任Chief AI officer一职

拥有全球顶级的AI教育科学家团队打造出的产品用市场的事实反馈让人兴奋。截至目前,已开设了 1600 多家学习中心,帮助了100 多万名学生,覆盖全国 300 多个城市,是中国第一家人工智能+教育的技术和服务一体化的公司。2015-2018年,松鼠AI更是连续三年年复合增长率600%,获得德勤高科技高成长50强的第12名。据创始人栗浩洋透露,公司已累计融资近10亿人民币,估值11亿美金,被评为了中国20强人工智能独角兽。

此外,松鼠AI 首席数据科学家Dan Bindman博士也受邀出席了大会关于“AI For Social Good”专题讨论,与在教育行业深耕15年的Mend The Gap创始人Todd Hoffman、大加州癌症登记处(CRGC)高级运营总监Marta Induni博士以及洛杉矶儿童医院资深数据科学家David Ledbetter同台,讨论人工智能如何成功应对社会挑战以及人工智能对教育、健康、环境可持续性和公关福利的影响。

乂学教育松鼠AI首席数据科学家Dan Bindman博士参加“AI for Social Good”主题讨论

Dan Bindman表示,人工智能将颠覆传统教育,实现个性化教学。目前,松鼠AI智适应学习系统根据学生的知识掌握情况制定和实施个性化教学方案,已经取得比真人老师更好的教学成果。

据了解, 2017年至今,松鼠AI在多地举办了“人机大战”,结果均显示AI教师组的教学成果优于真人教师组,其中规模最大的百城大战,在最核心的平均提分上,机器教学组平均提高5.4分,真人教学组平均提高0.7分;机器教学组8小时平均每个学生学了42个知识点,真人教学组8小时平均每个学生学了28个知识点。

乂学教育松鼠AI四次人机大战结果均显示AI教师组的教学成果包括平均提分高于真人教学组

“人机大战”的结果表明AI教师的教育成果胜于真人老师, 那么人工智能教育是否能如松鼠AI所说颠覆传统教育? 且让我们拭目以待。

责任编辑:岳崎(QN0012)