未来需要突破的是对人的深刻理解:搜狐AI峰会大咖谈教育与未来

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  文|搜狐科技

  11月26日,由搜狐科技主办的“2019搜狐科技AI峰会”在北京举行,为广大读者解读AI前沿新技术,探索行业新趋势。

  在下午的教育分论坛的圆桌论坛,科大讯飞北京研究院副院长付瑞吉、松鼠AI联合创始人兼首席科学家崔炜、51Talk联合创始人兼技术副总裁贾彩建和华为云EI服务产品解决方案总经理张松作为嘉宾参与了讨论,他们分别讨论了AI在教育领域的应用、在线教育与数据采集、以及AI在教育领域的用户画像和在线教育的趋势与未来的话题。

  搜狐科技整理部分现场精彩对谈以飨读者,以下为教育论坛部分讨论。

  谈AI在教育领域的应用

  付瑞吉:除了K12之外还有幼教,现在有些应用比如智能玩具、知识类的互动和问答,帮助孩子培养学习的兴趣,了解他们想要关注的知识,就是通过有趣的互动形式寓教于乐。刚才讲到成人教育以及高等教育,我们可以发挥成人教育的特点,比如可以在更多的时间在线学习,数据更多可以在线分析,比如MOOC以及移动端的学习,可以更好地跟踪用户、了解用户、发挥所谓的个性化学习的服务。

  崔炜:其实AI的应用不只是停留在幼教和K12,也包括兴趣爱好、职业教育、高等教育等等,在国外已经非常成熟了,比如CEC下面就有几百家标准教育院校,他们的学生在课堂上只做一些Presentation,这些学习都是在线完成,甚至在家里或者在宿舍里就可以把知识完成。然后在课堂上讨论和交流,国内还有AI帮助高考填志愿,就是通过兴趣爱好看一看哪些才是最好的,还有通过AI教学生弹钢琴等。

  贾彩建:AI之所以能够用在教育领域,因为这些场景对于语言学习来说,就是在某个特定场景下要做频繁的输入和输出,AI能够在这些场景发挥作用。所以首先会应用在这个方面。其它的还有很多领域。AI能够起到的作用更多在教的环节,只要能够传授知识的都可以这样应用。除了K12和语言之外,如果能够把汽车的模型模拟出来,直接看到内部结构的话也是一种进步,但是完全抛开K12领域,也是使用AI技术。

  张松:如果把整个教育体系看作人、知识和场景的关系,人工智能在这三个要素当中都有特别多可以应用的空间。刚才几位教育行业的从业者想的很多场景,都是从不同角度把人工智能的技术应用在知识本身或者教材本身,怎样帮助老师、学生更加智能化,怎样帮助场地、教室、校园更智能化。

  按照这个空间来讲,现在人工智能已经在教学的方方面面应用。除了这个维度,站在华为公司的角度,我们本身还兼顾着一个职能,就是希望把人工智能这项技术本身作为一个知识和技能,带到整个学术界或者企业界,所以AI教育和知识,华为公司已经和很多教育机构,包括大学在办各种各样的学术培训班,包括各种各样的赋能大赛,这也是变相在做人工智能的教育。

  谈在线教育与数据采集

  张松:站在研究人工智能数据的角度,学术界可以分为两个维度:一个是感知层面,就是视觉和声音,这一类的数据的采集和收集目前的技术手段基本上是够用和成熟的,带来的问题就是现在教育当中使用这些数据很容易产生一些隐私的问题,或者是生物特征使用的问题。除了感知层面的数据,还有就是认知层面的数据,其实就是教育过程当中引用的知识。我们在做教育探索的过程当中,我们认为最难解的一个部分就是认知层面数据的采集,这要比感知层面更困难的,所以目前我们有去研发类似于知识图谱的平台以及流水线工具,希望把认知层面的数据也就是提供更好的工具给到我们的生态伙伴,能够让认知层面的数据集成和结构化做得更顺畅。

  贾彩建:数据采集方面在线上是比线下更有优势一些,我们采集到学员课前有没有做预习,预习的情况怎么样,课中开口时长、说话语速、答题情况,再就是课后,只要涉及到平台的都可以采集得到,这是在线教育和线下教育相比在采集方面更加便利的地方。

  我们自己也有一个非常困难的地方,语言的教育怎么才能通过数据描述效果?刚才提到开口时长太单一了,不能完全描述一个人的英语水平到底怎么样,这也是我们遇到的困难。我们正在想办法解决,怎么通过数据化的模型描述一个人的语言能力到底怎么样,按照这种方法学习的话,未来六个月语言能力能够达到什么水平,要是给家长这个预期的话,家长肯定是对孩子的学习有信心的。

  崔炜:人工智能本身严重依赖于数据信息,不仅仅是量大,更重要的是有效性,高质量的帮助才能对人工智能产生很大的帮助,所以我们需要考虑采集全量的数据,更重要的是数据精细化的程度,能够采集到学习之前、学习之后或者学习过程当中的数据,不同的数据应用的人工智能算法产生的效果是完全不一样的,更重要的是数据的有效性也是标准化的,这样才能更加有效地去被使用。

  付瑞吉:讯飞主要是面向K12的教学,我们也有很多产生已经渗透到了主流教学当中,我们智慧课堂的产品可以记录老师授课过程当中的授课数据,然后跟学生进行互动的数据,我们还有课后的作业,通过电子化的手段收集上来,学校当中日常的考试都是通过网阅平台,能够把各方面的数据收集起来,现在我们面临更多的是如何利用这些数据发挥它的价值。

  谈AI、老师、学生以及用户

  崔炜:过去一段时间我们最痛苦的事情就是算法应用起来有多复杂、系统应用起来有多困难,所以最难的就是和老师打交道。我们要做人工智能教育产品的时候一定要把老师的东西过滤出来,因为人工智能就是集大成者,必须要把几百几千名优秀老师的经验进行评估,这样才能成为高质量、更好的人工智能的老师,所以双方其实非常理解,产品更加有教学效果,能够提升学习效率。央视曾经播出过一个节目,我们去到一个偏远山区,一所小学几年以内换了七八名老师,有了一些经验之后就去城里,学生的水平相比城里的学生其实是相对比较弱的。我们帮助他们用了这个系统两个月,不是让学生直接学习某些知识点,学习两个月以后再和城里的这些学生比较,部分超过了城里六年级的学生水平,所以还是一加一的效果大于二。

  贾彩建:可能还是要分阶段来看,现阶段AI具有的能力更多的是教师驱动,因为AI技术目前发展的程度也有受到限制,可以做到发现学生的不足,能够实现学生的个性化,包括知识点哪里薄弱等等,但是在解决问题的层面可能去教一个逻辑性强的,比如数学或者物理都是带有思维的,但是可以做一些重复性、辅助的、提升效率的事情。教育的话教是一方面,更多的是育的部分,就是对人的品格的培养,所以现阶段更多的是依靠教师驱动,未来的话随着AI技术的发展,相信中间就是双轮驱动,最后技术一定会占据更大的主导。

  张松:几年之前我们提人工智能的应用范式都是算力、数据和行业,我们发现一个显著的问题:没有场景的代入。光是依靠算法人员的开发,或者是在实验室当中做各种各样超越人类水平的算法,其实距离真正的人工智能最后一公里的落地还差很远。这是华为公司在过去很多实际项目落地的过程当中发现的需要补充或者升级的范式,就是一定要把我们的场景、行业知识以及环境因素带入这个体系,能够让这个因素完成最后一公里的闭环,这句话本身的含义就是这个意思,但是放在今天来讲,所有做人工智能的企业都在应用这样的逻辑来做这样的尝试。

  我们跟生态伙伴在做教育领域的探索,越来越发现教育领域是跟我们做的其它2B领域显著不同的,因为里面要反复和人接触,也就是说体系当中必不可少的就是一个人的数据维度体系。所有这些场景和应用最后的本质就是要提升知识的转化率,知识相对这个体系是高维的,带有很强的语义信息的认知体系,这和刚才提到的感知层面的数据体系之间怎样比较好地衔接,就是把感知的数据和认知的数据真正打通,这样才能比较好地让知识进入人的大脑当中。现在除了再去做基础算法的支撑,教育领域更关注的是怎样提供一些更好的平台和工具,能够把认知层面的数据更高效地解构化出来,然后找到更好的工具把认知层的推演逻辑和知识形成一个闭环。

  贾彩建:下沉市场的用户画像最大的不同在于,三四五线城市的用户基础是更低的,课堂上的表现就是不敢去跟外教说话。这一点和一二线城市相比我们观察到的最大不同。基础薄弱,小朋友没有接触过外教,在线教育的认知也更差一些,所以导致家长给的真实反馈就是我们的小孩不敢去上课。所以我们在产品上就做了一个改变,所有的课件全部变成不同的课件,小孩不会觉得在和老师交互,一旦不会说的话就会很困惑。课件区域也有很多好玩的东西、好玩的游戏,能够让孩子一边学习一边跟着老师的进度往前走,图片上的指令或者交互能够帮助小孩更好地理解意思,这一点是用户的画像不同我们所做出的改变。

  谈在线教育的趋势与未来

  付瑞吉:AI+教育已经发展了几年时间,现在的发展趋势就是从原来的单点教学辅助的手段向全流程的数据挖掘以及对未来的因材施教方向发展,比如智能评卷就是单点辅助的老师,到了现在各家都在做自适应学习、自适应推荐,通过大数据的挖掘发现学生的薄弱点,帮助推荐适合学生学习的资料,能够更快地提升学习效率,可以看到这样一些变化。

  崔炜:今年这个市场应该说大家越来越成熟,也更加熟练了,就是把人工智能和大数据技术应用落地到教育行业领域,按照历史来看教育和医疗是两个比较传统的行业,而且整个移动互联网当中也是最后被攻克的领域,所以具有很大的提升和发展的空间,虽然也有很多难点,但是现在来看落地应用已经逐步成熟。过去可以看到单纯地录制一个视频就是把线下的课堂放到线上,不会带来太好的学习效果,这样的产品已经逐渐淘汰和消失。现在不光考虑顶尖技术的效果,更重要的是考虑到教学的效果,这样的产品才能越来越受到欢迎,只有带来更好的人工智能教育效果的产品才是好产品。

  贾彩建:国内开始有音视频的领域都是十年多一点的时间,其中大部分是把线下教育搬到了线上,只是形式上做了改变,从时间和空间上是非常好的,体验和效果两方面是未来AI或者技术能够发挥作用的地方。现在我们所做的技术和应用都是冲着线上教育的体验,怎么才能超过线下,甚至是对线上数据的收集一定是比线下更便捷,而且对数据应用来说也是更有帮助的,这是今年和未来的趋势。

  张松:华为的视角是有两个趋势:越来越多的应用场景已经不再去看那些监管监控,更多的是回归到教育的本质,怎样去用AI技术并在这个过程当中带来快乐,把更多的知识融合在里面,这是比较明显的趋势,也代表着这个行业逐渐找对了一些价值点。我们看到越来越多的伙伴把他们的方向和精力投到了更高维度的认知层面的应用,我相信在这背后要做的工作非常庞大,价值也是非常大的。所有的教辅行为如果没有一个知识体系的支撑的话,很难把真正的价值带到上来,知识体系的构建、结构化和融入现在也是一个特别明显的趋势。

  付瑞吉:未来需要突破的是对人的深刻理解,以及如何应用所谓的教育学、心理学的方法,能够把知识内化到人脑当中,真正使学生学会,这一点还有很长的路需要走。

  崔炜:我们可以联想到硅谷钢铁侠的脑机接口,一个芯片插入大脑,不过这个有点超现实了。从教育的角度来讲,希望解决最大的问题就是如何培养学生的创造力、想像力、思辨能力,也就是Critical Thinking,这些其实都是很有挑战性的问题,也就是真正的人工智能能够自动思考、培养出创造力和想像力的话,每个人的价值和潜力才会被无限发掘。

  贾彩建:基于我们自己的应用,包括针对在线教育语言领域的期待,我曾经想像过一种场景,相信未来几年一定会实现,就是语言教育的一种场景化。学习一门外语需要一定的场景去理解,现在是单纯地对着老师的视频去讲,以后能够首先把这个场景虚拟出来。我们要学习购物怎么做的话就要把商店的场景或者超市的场景虚拟到学生面前,一个老师带着我们去做不同的事情,或者就是真实的模拟演练,场景化就是对在线教育的一个质的突破。

  张松:华为的角度除了把新的科技带入合作伙伴,我个人的看法就是我们更想突破的是把5G带到教育产业,因为我们国家版图还有大量的边远地区是没有足够的教育资源,我们希望通过华为的5G以及AI能够在这个维度整体来给教育资源做出贡献。

  实际上,AI与各行各业的结合已经深入肌理,传统行业都在面临着前所未有的变革窗口期。借助AI实现企业的转型升级,已经从以往的锦上添花变成了如今迫在眉睫。AI将如何重塑行业,行业需求又如何倒逼AI技术的发展,成为了值得探讨的问题。

  大会上午的主论坛共分为“AI重点相关技术”与“AI重点场景应用”两大板块,除了邀请中国工程院院士邬贺铨、搜狗公司CEO王小川、三星电子中国研究院院长张代君为我们解读AI发展的最新进展外,还邀请了来自IoT、零售、自动驾驶、金融、医疗五个领域的知名大咖来分享AI与行业的结合。而下午的分论坛则更为聚焦,深入探究AI如何改造零售、教育这两个关乎国计民生的行业。

  本次峰会由天眼查提供独家数据支持,除本篇外,搜狐科技还针对此次大会进行了全方位的报道,敬请关注本次峰会专题!

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