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松鼠AI首席架构师 Richard Tong:每个学生都应该得到一对一的智适应导师

2018-12-01 17:56

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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,汇聚国内外顶尖阵容。

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,全球公认机器学习之父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,并谈到自适应平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(公众号:雷锋网)做了不改变原意的编辑与整理):

松鼠AI的自适应架构

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,大家就要了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该怎么设计。

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、吸引人,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学到了很多,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节。

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应用跟传统技术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要求大,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要求大家专业化的分工,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,它对各环节的要求都很高,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地的时候,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,对整个上线的要求有很多不可控性。

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