乂學(xué)教育&朋友印象創(chuàng)始人：栗浩洋

在由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))和香港中文大學(xué)（深圳）聯(lián)合承辦的CCF-GAIR全球人工智能和機(jī)器人峰會(huì)的機(jī)器人專場(chǎng)上，乂學(xué)教育&朋友印象創(chuàng)始人栗浩洋也發(fā)表了其“用人工智能打造教學(xué)機(jī)器人提升十倍教育效率”的主題演講。

在演講中，栗浩洋介紹了其對(duì)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)和教育的看法。栗浩洋認(rèn)為，過(guò)去的學(xué)習(xí)為什么這么痛苦？因?yàn)闊o(wú)論是公立學(xué)校，還是其他教輔機(jī)構(gòu)都是無(wú)區(qū)別的對(duì)待所有學(xué)生和他們需要掌握的知識(shí)點(diǎn)。所以，乂學(xué)教育通過(guò)采用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來(lái)對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行納米級(jí)別的標(biāo)注，從而為學(xué)生提供一套真正適合的學(xué)習(xí)方案。

據(jù)栗浩洋介紹，乂學(xué)智適應(yīng)系統(tǒng)可為每一位學(xué)生建立適配的知識(shí)空間地圖，并跟隨學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程而不斷調(diào)整學(xué)習(xí)推薦路徑，從而真正實(shí)現(xiàn)“有教無(wú)類、教無(wú)定法和因材施教”。

同時(shí)，栗浩洋也指出，在解決前序很多問(wèn)題之后，如何不斷保持和提升學(xué)生的關(guān)注度也成了一個(gè)難題，這一過(guò)程需要不斷地優(yōu)化知識(shí)點(diǎn)來(lái)給學(xué)生獲得持續(xù)的成就感和興奮度，這也是智適應(yīng)系統(tǒng)需要解決的一個(gè)難題。

以下是栗浩洋本次演講實(shí)錄，雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾木庉嫛?/span>

栗浩洋：人工智能在中國(guó)剛剛火了一年，然而我們是在三年前開始做這個(gè)行業(yè)的。當(dāng)時(shí)，很多人質(zhì)疑我們，說(shuō)怎么選了一個(gè)這么不成熟的行業(yè)來(lái)做？事實(shí)上，直到今天人工智能仍然不成熟，真正能夠上路的人工智能又有多少？大家在大會(huì)上講的更多是愿景，但是我們是想真正把人工智能落地，并將其實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化使用。

如果談到商業(yè)使用，科大訊飛90%多的收入都和人工智能沒(méi)有關(guān)系。但是對(duì)我們做AI+教育的來(lái)說(shuō)，先從商業(yè)角度來(lái)看，乂學(xué)教育打造的教學(xué)機(jī)器人在第一年就有了上億的銷售額。而從社會(huì)角度上來(lái)說(shuō)，人工智能正在給這個(gè)社會(huì)帶來(lái)翻天覆地的變化。

為什么過(guò)去的學(xué)習(xí)這么痛苦？

為什么過(guò)去的學(xué)習(xí)這么痛苦？因?yàn)闊o(wú)論是公立學(xué)校，還是其他教輔機(jī)構(gòu)都是無(wú)區(qū)別的對(duì)待所有學(xué)生和他們需要掌握的知識(shí)點(diǎn)。但是，我們都清楚，課堂中每一個(gè)學(xué)生的起點(diǎn)不一樣。所以，我們希望借助人工智能的測(cè)試，將學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)掌握情況構(gòu)建成一張知識(shí)地圖。

乂學(xué)智適應(yīng)教育系統(tǒng)：精準(zhǔn)定位

乂學(xué)智適應(yīng)系統(tǒng)主要針對(duì)K-12領(lǐng)域的學(xué)生，首先開發(fā)了七、八、九年級(jí)三個(gè)年級(jí)，未來(lái)會(huì)覆蓋12個(gè)年級(jí)。不管對(duì)于學(xué)霸還是學(xué)渣都適用。通過(guò)AI算法的優(yōu)化，我們像基因檢測(cè)那樣精準(zhǔn)找到知識(shí)掌握的薄弱點(diǎn)，給學(xué)生推薦最適合他的知識(shí)點(diǎn)，通過(guò)這樣的學(xué)習(xí)，可以改變過(guò)去教育統(tǒng)一劃齊的狀態(tài)。

· 知識(shí)空間理論

乂學(xué)教育開始做效率提升的時(shí)候發(fā)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題，如果我們用非常粗糙的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行定位，定位出來(lái)的效果也不好，而當(dāng)我們將知識(shí)地圖的點(diǎn)標(biāo)的越小教育就越精準(zhǔn)。

比如，過(guò)去的個(gè)性化教育，如果檢測(cè)到學(xué)生對(duì)冠詞不了解，就機(jī)械地讓他學(xué)習(xí)5個(gè)小時(shí)，而乂學(xué)教育系統(tǒng)會(huì)告訴學(xué)生是不定冠詞的哪種用法不會(huì)，學(xué)生只需十幾分鐘就可以學(xué)完，學(xué)習(xí)效率更高。

· 個(gè)性化匹配

雖然知識(shí)點(diǎn)分拆可以解決精準(zhǔn)定位的問(wèn)題，但是這也直接造成知識(shí)點(diǎn)的標(biāo)注比之前多了幾十倍。過(guò)去的高考中考，知識(shí)點(diǎn)只會(huì)考到8%左右，但也需要測(cè)試10個(gè)小時(shí)以上。但當(dāng)我們有接近100倍知識(shí)點(diǎn)之后，測(cè)試的時(shí)間可能會(huì)長(zhǎng)達(dá)一千小時(shí)，這一數(shù)據(jù)沒(méi)有一個(gè)學(xué)生能承受得了。

那么，我們?nèi)绾稳プ觯渴聦?shí)上，通過(guò)精準(zhǔn)的知識(shí)地圖和信息論的方式，我們也在不斷地通過(guò)知識(shí)點(diǎn)之間的網(wǎng)狀關(guān)系、和每個(gè)知識(shí)點(diǎn)是否處在最大信息節(jié)點(diǎn)、盡量用最少的測(cè)試量通過(guò)算法來(lái)衡量學(xué)生每個(gè)知識(shí)點(diǎn)掌握的概率，而這個(gè)概率的精準(zhǔn)度需要我們通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)不斷地優(yōu)化。而且不同學(xué)生遇到同樣的知識(shí)點(diǎn)哪怕是都掌握的狀態(tài)，由于各種能力因素或者情緒因素等等都可能會(huì)因?yàn)椴煌脑虺鲥e(cuò)，這也是AI未來(lái)一定會(huì)超過(guò)特級(jí)教師的原因，因?yàn)闄C(jī)器對(duì)知識(shí)點(diǎn)、題目、錯(cuò)因等各種復(fù)雜狀態(tài)的的掌握能力是無(wú)限的。

我們當(dāng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在教育巨大的差距，在知識(shí)點(diǎn)偵測(cè)這一個(gè)簡(jiǎn)單事情上，就可以通過(guò)人工智能的方式給每個(gè)孩子提升10倍、20倍的效率。

· 教育測(cè)量學(xué)&認(rèn)知診斷理論

每一個(gè)孩子到底需要多長(zhǎng)時(shí)間才能學(xué)會(huì)這個(gè)知識(shí)點(diǎn)？我們根本一無(wú)所知。針對(duì)這一問(wèn)題，我們決定采用AI預(yù)測(cè)的方式，來(lái)給學(xué)生設(shè)置不同的學(xué)習(xí)路徑和步驟。然而，給每一個(gè)學(xué)生畫像，并不是簡(jiǎn)單的臉部特征，而是要記錄和偵測(cè)每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的狀態(tài)。乂學(xué)教育智適應(yīng)平臺(tái)通過(guò)人工智能專家和教育專家的結(jié)合，以及借助過(guò)去大量的試驗(yàn)，可以給學(xué)生提供越來(lái)越精準(zhǔn)的畫像匹配。

· 個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦

如何給一個(gè)學(xué)生做不同的個(gè)性化路線推薦？這是一個(gè)非常復(fù)雜的難題。比如，日本有一個(gè)白化病人被專家診斷后治療了一個(gè)月反而惡化生命垂危，IBM Waston卻判斷出這是一個(gè)罕見(jiàn)病的類型，應(yīng)該用不同的方案，幾個(gè)月后這個(gè)病人出現(xiàn)明顯好轉(zhuǎn)。事實(shí)上，乂學(xué)教育智適應(yīng)系統(tǒng)也一樣，平臺(tái)上的科學(xué)家也在不斷去研究和琢磨這個(gè)問(wèn)題。教育領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)不單單是算法而已、也不僅僅只是識(shí)別對(duì)和錯(cuò)，還牽扯到認(rèn)知學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)和各種場(chǎng)景復(fù)雜的交織，不是一個(gè)科學(xué)家可以解決的。

所以我們做個(gè)性化推薦的時(shí)候，針對(duì)每一個(gè)學(xué)生我們都做了一個(gè)全景信息的知識(shí)地圖，并都做了清晰的標(biāo)注，這種標(biāo)注的難度非常高，但是對(duì)未來(lái)進(jìn)行課題研究、學(xué)生畫像和課程推薦非常重要。

乂學(xué)智適應(yīng)系統(tǒng)會(huì)在學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程中不斷推薦最合適的教學(xué)和練習(xí)材料，隨時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和路徑，建立個(gè)性化學(xué)習(xí)檔案，不斷大量采集和分析學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。很快，系統(tǒng)甚至可以精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)程和期末的成績(jī)。

· 利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)，建立學(xué)生個(gè)人畫像

中國(guó)教育一直講三個(gè)詞，即有教無(wú)類、教無(wú)定法、因材施教，幾千年都沒(méi)有真正實(shí)現(xiàn)，而現(xiàn)在人工智能卻真正做到了。

我們通過(guò)學(xué)生的各種各樣的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來(lái)判斷，當(dāng)然這個(gè)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)又是一個(gè)問(wèn)題，到底用什么題測(cè)試知識(shí)點(diǎn)？我們公司自己專門為系統(tǒng)精編制作的題目測(cè)試精度很高，但市場(chǎng)上絕大多數(shù)的題都不行，因?yàn)楹w了多個(gè)知識(shí)點(diǎn)并且標(biāo)注錯(cuò)誤或者標(biāo)注不完全導(dǎo)致判斷錯(cuò)誤。還有些題學(xué)生不是因?yàn)橹R(shí)點(diǎn)不會(huì)，而是有意想不到的錯(cuò)因，我們有一道語(yǔ)文閱讀題CTO做錯(cuò)了，他的錯(cuò)誤原因是覺(jué)得這個(gè)題政治不正確，所以每一個(gè)學(xué)生的情況千差萬(wàn)別，我們?nèi)绾尉C合考慮到這個(gè)情況建立這些數(shù)據(jù)，同時(shí)不斷推給相對(duì)最優(yōu)的答案，這是每一個(gè)特級(jí)教師也不可能做到全量掌握和精準(zhǔn)匹配的。

如何保持和提升學(xué)生的專注度？

當(dāng)所有前序問(wèn)題都解決掉，如何提升學(xué)生的專注度也成為一大難題。很多時(shí)候大家都說(shuō)學(xué)霸永遠(yuǎn)學(xué)得好，學(xué)渣永遠(yuǎn)學(xué)不好，其實(shí)不是，學(xué)渣什么時(shí)候?qū)W得好？有成就感的時(shí)候。所以，在乂學(xué)教育的智適應(yīng)系統(tǒng)里，我們給學(xué)渣安排了正好適合他的能力的非常簡(jiǎn)單的題，當(dāng)他們突然發(fā)現(xiàn)自己百分之八十都能做對(duì)，自然而然就會(huì)收獲成就感。所以我們要不斷提升這個(gè)知識(shí)點(diǎn)的難度，讓他們持續(xù)獲得成就感的同時(shí)不斷成長(zhǎng)。

Alpha Go&在線教育的共同啟示

曾經(jīng)有人說(shuō)，今年的人機(jī)對(duì)弈，AlphaGo是故意算好贏面的概率，精準(zhǔn)地只贏了柯潔半目，這讓業(yè)界一陣顫栗。就像現(xiàn)在的智適應(yīng)平臺(tái)，也需要設(shè)置“懂得故意輸、懂得照顧學(xué)生”的程序。我們給學(xué)生的個(gè)性化的推薦，就像今日頭條給你的個(gè)性化新聞一樣，只不過(guò)教育推薦的難度和復(fù)雜度要高出很多。所以我們?cè)隍?qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候遇到很大的困難，因?yàn)锳I需要依賴大數(shù)據(jù)，但是有兩大領(lǐng)域都很難取得大數(shù)據(jù)——教育和醫(yī)療，所以在用算法和機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)這兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展也面臨很多困難。

李開復(fù)曾經(jīng)說(shuō)，中國(guó)的人工智能在未來(lái)可以超過(guò)美國(guó)。事實(shí)上，我們?cè)趶臍W美挖來(lái)教育領(lǐng)域最頂尖的科學(xué)家和跟人工智能最尖端的實(shí)驗(yàn)室SRI斯坦福研究中心一起合作之外，已經(jīng)投入大量人力物力財(cái)力在教育的獨(dú)特場(chǎng)景的落地應(yīng)用研究，并且自主研發(fā)出很多超越歐美同行的專利和know-how 。在教育AI＋的很多細(xì)分領(lǐng)域已經(jīng)是全球領(lǐng)先。

希望大家一起創(chuàng)造一個(gè)更加美好的未來(lái)。讓每個(gè)孩子的學(xué)習(xí)更有效、同時(shí)更輕松十倍！

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。