创新工场吴卓浩:以人工智能实现有教无类与因材施教

2017-06-23 13:59:27发布   来源:多知网   作者:冯玮   0条评论

  相较于教育领域试水摸索,TMT中已有一些相对成熟的AI产品。

  那么,在科技圈中AI已有了哪些新应用?借此基础,当AI遇上在线教育,又可以擦出什么样的火花呢?在昨晚刚刚结束的多知网Open Talk活动中,创新工场AI工程院VP吴卓浩从产品角度,分享了他的观点。

  以下为吴老师分享内容,经多知网编辑整理。

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  大家好,我是吴卓浩,产品和设计出身,想分享下我对AI产品设计的思考。

  大家知道,AI在过去这些年里一直跌宕起伏。作为产品设计来说,我们首先需要清晰区分人工智能和人的思维方式究竟有怎样的不同。

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  首先从思维和行为方式看,人类擅长相对单线程的、跳跃性的思维,人工智能则擅长多线程并行的、直接的思维。比如我们寻找一个问题的解决方案,人会有很多发散性的思考,而人工智能则是列举各种可能性平推。

  在过去六十年里,人工智能只能做非常简单的事情,直到2015年、2016年,以AlphaGo为代表人工智能,开始逐步显现出重大突破。

  从感知方式和交互方式来看,人类与人工智能的区分也很大。比如人在开车的时候更多是靠视觉做感知,但人工智能自动驾驶的汽车,依靠各种传感器和网络连接,事实上可以获得比人多得多的感知。

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       有教无类与因材施教,AI可以做到

  今天说AI+教育,那首先要看看在未来世界,咱们人类还能够守住的阵地有哪些?

  我猜测有几个大类型:

  首先是服务型,人与人之间的接触、人与人之间的交流没有办法被机器取代;然后是创造类,至少在我们的有生之年,还不需要担心机器把创造性的工作取代;第三是非常专业的或者是综合性,或者是领导力的,这些需要任务本身以外的大量信息辅助决策,需要发散性、跳跃性的思维。

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  我想这些工作在可预见的将来是比较能够守住的,而教育就是要帮助人们成为擅长这些工作的人。那么随着人工智能的成长,它该如何辅助教育类产品和服务实现这个目标呢?

  谈到教育,大家很可能会想到咱们中国文化当中的两个精髓:有教无类跟因材施教。回顾我们所经历的教育,尤其是自己开始有了孩子,在选择学校、遇到老师的时候,其实特别担忧就是能不能遇到一个好老师。但反过来说,即便遇到了很好的老师,他能够真正针对每个孩子做相匹配的教育么?

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  事实上,老师因为工作压力、资源和能力的限制,无法真正做到对每个孩子有教无类和因材施教,但人工智能就给咱们带来这样的机会,能够为孩子量身定制。

  我有一个朋友做英语教育产品,他们最新的成果是基于以往的用户学习数据,开发了一个AI老师。当AI在教人类学生学英文的时候,完全根据这个学生的表现来定制学习内容。效果怎样呢?

  按照人类世界的评估方法,要达到一个相应等级的英语学习的效果,跟人类老师学习平均需要100个小时,但跟随AI老师学习,只要36个小时。

  为了实现这样的效果,引入人工智能时需要5个方面的基础:

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  第一,选定单一信息的领域,像教育现在离通用人工智能还差的远,我们需要在单一的领域中深挖。

  第二,需要专家,现在人工智能的创业者与十年前移动互联网的创业者有很大不同,那时经常是两三个好朋友聚到一块就做个APP。冷启动,赶上了风口或者好机遇,一夜之间火遍全国。今天做AI产品,得有专家才能做出来。

  第三和第四是讲数据,首先是自动标注数据。我们需要建立一个机制,让数据被标注为能够被机器学习的数据。整个标注过程可以人工标注,但是从本质来看,如果不能实现大规模自动标注数据,这个事情就没的做了。然后我们需要获得海量的数据供机器进行学习,去生成高质量的AI。

  第五,为了能够处理这样海量的数据,像NVIDIA、谷歌都开发出自己的GPU、TPU来实现超大量的数据计算。

  再从教育的数据来说,可从两个维度分析,第一维度是用户行为,即从用户行为的学、练、测产生不同类型的数据。但不同类型的产品,这三类不同的数据也是不一样的,比如通常我们所遇到的产品当中,学跟测常常是属于低频,而练的层面会有大量用户数据产生。

  另一个维度是如何获得数据,当然最好的情况是通过自有产品而获得,这就有最完全的掌控力。过去的变现模式上,最简单的是广告途径,我有流量就可以通过流量变现,或者有一些附加值,可以产生电商或服务类的产品推荐。但在今天又多了一种,数据本身就有巨大的价值,一方面是供自己来使用,另外一方面也存在售卖和合作的可能。

       影响教育产品设计的三个方面

  在AI+教育产品结合当中,会对产品设计本身带来一系列的变化。我从“设计基础、设计对象和设计方式”三个方面来分析。

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  在设计基础里面说三点:

  首先要运用人工智能的思维方式,本质来说,当这样去设计产品的时候,我们需要考虑的是每个用户都在产品中获得为他量身订作的产品、功能和服务。

  第二,我们需要发掘各种各样的使用情景,每个学生都独特的使用场景,每个学生的知识点和掌握程度不一样,那么此时如何发掘单人学习的使用场景和多人学习的使用场景,如何实现在现场的使用场景和远程的使用场景,这些全部都是不一样的。而不同情景的深入挖掘,也会为人工智能的产品、教育类的产品提供新的机会。

  第三,既是服务又是获取。我们是在提供产品和服务,但同时用户在使用产品过程中,所产生、积累下来的操作行为和学习结果,都会成为我们改进产品,甚至这个数据本身做更加深入的增值开发的重要途径。

  在设计方式上说三点:

  首先,因为人工智能可以借用远超人类所习惯的视觉和听觉,它也有更加丰富的可互动渠道,比如人的行为,动作样式以及一些非常简单的传感器,这些都会成为帮助人和机器之间做更加自然交互的通道。

  第二,在此基础之上,我们需要设计更加人性化的人机互动。不仅因为AI可以让机器以更接近人与人之间的方式进行互动,更因为随着AI时代的到来,人类对于人机交互的要求也会大幅提高。

  第三,因为有了这样丰富的互动通道、也需要采集更丰富的过程数据,AI产品往往不能只考虑屏幕里的软件设计,还要把硬件、服务、甚至空间都纳入进来,进行整合设计。

  比如,当全家人都在家的时候,每个人都在说话,怎样判断其中一个人说的话就是对机器的要求呢?所以说我们在做产品设计的时候不能只考虑软件,像硬件、服务和环境空间,都需要考虑在内。

  在设计对象上说三点:

  首先是以人为中心。过去我们主要“以任务为中心”,产品或者服务设计出来,是为了让人去完成一个特定的任务。比如在使用电脑的时代,我们比较主流的产品设计方法是把所有的产品功能罗列出来,你愿意用什么就用什么。当进入到移动互联网时代,整个屏幕变小了,主流的产品设计思路变成多一些引导,一屏之内要让用户做一件或者少数的几件事情,以此来更有效做交互。

  而在人工智能时代,人工智能完全可以根据用户自身情况、社交状态、环境周围的软件、硬件和其他人物情况等等,来精准地对用户的行为和需求做预判,以此提供更精准的产品和服务。

  第二,在建造AI的过程中,我们会获取大量的数据,充分利用这些数据将会显著提高产品和服务的设计效果,更会发现很多新的机会。

  第三,提升产品,需要人工智能要与人共成长。随着用户的使用越多,AI产品会变得越好、越智能,所以产品设计的时候,可拓展、可成长的框架就会显得尤其重要。

  在AI产品设计来看,其实是通过AI产品的设计才能真正实现技术和用户之间的桥梁,人工智能的应用并不会自然而然为用户带来直接显而易见、容易接受的好处,因此我们需要优秀的人工智能产品设计。

  目前数据工程师、人工智能科学家和工程师都非常稀缺。同样,AI产品的设计师、产品经理,也将会成为接下来非常稀缺,大家重点争抢的资源。

  在过去这几年,创新工场投资了很多大家耳熟能详、在行业里面做的不错的人工智能的公司,其中有一些就是教育领域的公司,比如Vipkid,盒子鱼英语,七天网络,学吧课堂,Wonder Workshop等。

  这些企业有一个共同的特征,在业务开始之初,他们并不是冲着AI来的,但他们业务本身能够有效地获取大量的用户数据,所以在这一波AI的风潮到来的时候,他们手上有很多有价值的,可以发掘的东西,才有机会得到很好的结果。

  那么,如果你们现在已经在创业或者说正在创业的路上,一方面仔细思考,在你们的产品和服务当中,是不是有机会能够快速地产生积累大量的数据;另外一方面,有没有机会能够尽快把这些积累下来的数据,真正变成对企业、用户的实实在在价值。

  在所有的行业应用当中,金融特别适合做人工智能应用,因为它本质上绝大部分全是数据,天然结构化,天然可以被高效地利用。

  但教育本身也存在这样的机会,虽然说它有大量的线下行为,但随着一代年轻人成长起来,对于孩子教育理念和让孩子接受数字化的工具,都让AI+教育存在可能。另外教育市场是所有的家长最愿意投入资金的,只要你有好的产品和服务,很容易能够产生变现机会的。

  这些就是我的分享,谢谢今天有机会和大家一块做交流。

  Q&A

  问:当孩子做题时,在线下老师可以通过学生反应知道他在哪个点上有问题,但在线上,很多时候孩子提交了正确答案,但是因为没有人给他提供适配他的学习思维,也许孩子还是没有掌握,这个服务我们后期做AI的时候,怎么样提升?

  答:做人工智能产品的时候,软件不能解决所有的问题,软件和软件相配合的产品、服务,甚至空间环境,这些都特别特别需要被纳入在整个AI产品设计的范畴之内。

  一方面像刚才所说的,有很多东西就是发生在线下,我们怎么样捕捉它、怎么获取它显得尤为重要,另外一方面,在特定领域中机器不可能完全取代人,那么如何让人在过程当中有参与,被记录?我们现在也有一些方向上的尝试,比如通过动态影像捕获和识别的方式,实时判断这个人的行为。(多知网 冯玮)