AI+教育:梦想照进现实

GES观点碰撞:AI+教育,到底还有多远

2019-11-26 00:02:33发布     来源:多知网     作者:木詹  

  多知网11月26日消息,在GES2019未来教育大会上,好未来教育集团技术体系副总裁李非、网易有道首席执行官周枫、流利说联合创始人兼首席技术官胡哲人、好未来教育集团AI工程院负责人杨松帆、掌门教育联合创始人吴佳峻以“AI+教育:梦想照进现实”为主题,就AI+教育的实践以及人工智能在教育行业落地的应用和未来发展等话题展开了讨论。

  核心观点:

  1.很多产品体验的突破,来自于对教学内容和技术整合深刻的理解。

  2.一定要去考虑的问题是,新方法,是否能够带来非常大的效率的提升。

  3.教育行业现在最大的一个挑战其实永远是消费者的需求。我觉得从这个上面来看,教育和医疗很像,消费者对于一个新鲜东西的接受程度和欢迎程度速度没有那么快。

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  以下为现场实录:

  主持人(李非)今天请到了4位教育科技企业的嘉宾和我们一起来探讨AI+教育的实践,包括我们对行业分工的一些思考,以及人工智能在教育行业落地应用和未来发展的一个分享。感谢各位参加我们下午的圆桌论坛,跟大家做一个分享。

  我的第一个问题是关于各企业在教育AI行业的一些实践。马上到年底了,大家回顾这一年,有什么重大的进展和突破?先请周枫谈一谈网易有道在教育市场的细分领域里,选择了AI硬件的细分赛道。特别是在今年,词典笔新的产品取得了比较好的口碑。我们想听一听你为什么要选择AI硬件这个赛道,以及今年有什么突出的进展、体会?

  周枫:从公司的历史和基因角度来讲,网易和有道一直是技术导向的公司。所以,我们在人工智能的技术方面做得时间比较长。有道从最早做翻译的系统开始,2008年做了国内第一个机器翻译系统,到2017年升级成基于人工智能的NMT神经网络的翻译系统。

  所以,我们今年做硬件教育相关的产品,也是从这个技术的路线一直继承下来。我们在翻译方面,做到中文及其它语言的翻译是全球第一的水平,用户量现在在中国市场、印度市场、印尼市场都是最大。

  直接的一个想法是,怎么样帮到我们学习者。我们发现翻译虽然做得很好,很多中国学生去学校的时候,是不能带手机的。所以,学英语的时候,需要查字典,需要翻译,没有手机,就做不了。而通过我们的翻译机这样的产品,包括我们今年的爆款有道词典笔可以帮到他,特别是有道词典笔这个产品,对着阅读的材料划一下,可以查字典和翻译,不需要访问网络,也是离线的AI技术带来的好处。

  所以,我们总体是基于用户的需求来落地AI技术的思路。事实证明虽然硬件项目做起来特别苦,我们这个词典笔项目做了整整两年,在这个过程中,团队反复过来跟我说:“老板这个翻译质量实在做不上去了,只能做到准确率80%。”我说:“不可能,你回去重新改。”最后我们做到超过95%的识别准确率,才使得这个产品真的变得特别好用,做到京东上翻译类硬件销量第一。我觉得这带给我个人的体会是,硬件产品虽然很苦,但还是有它的好处,学习类的硬件是学生和家长都特别欢迎的,把AI用好要花很多功夫,但最后是值得的,这是我最大的体会。

  主持人:流利说教育AI给我最深的印象是自适应学习,包括懂你英语这个产品,也有很好的代表性。能不能请哲人总给我们分享一下,流利说在教育AI行业发展的一些底层逻辑,包括在今年有什么突出的进展?

  胡哲人:相对来说,流利说在学科类或者学习方面比较专注,我们主要在英语学习这块。我们企业差不多有7年,有大量的经验积累,包括英语的语音识别、评测、音素音节级别等等。这一块我们通过过去7年(准确说是6年半)时间,C端产品上线,积累了巨量的用户英语数据,随着我们现在产品的拓展,实现全年龄段(从小孩子到成年人)覆盖。

  基于这些数据,在过去一年里,我们不论是在打分算法,还是在一些个性化自适应上,都有比较大的突破。因为我们主要做C端,产品可能有一些在场用到了。我们最新的地道发音2.0,从用户需求出发,因为中国用户总体来说非常在乎发音的,希望发音能够比较好。我们也针对这个做了地道发音2.0,即融合了过去几年语音识别音素级别,也引入了机器识别多模态对口形的识别,在原来地道发音1.0的基础上,有很大的提升。而且这款产品目前全量上线几个月以后,数据非常不错,当然本身的技术和产品体验还需要打磨。总的而言我们认为在发音环节上,可能是真的能够做到完全的AI老师能解决。当然这是在英语学习里非常专项的事情。

  在个性化和自适应这块,我们在系统课上,一直有一个在线测的产品达尔文英语,这是一个Fullyadapted的个性化推题。在英语学习者每个里程碑之间,完全根据学习者本身的学习能力,以及类似的学习者大概的成长路径去做个性化学习。

  所以,大家也看得到,在过去一年时间里,我们整体利用AI技术能够上线的产品,真正大量用户都在用。总的来说,从这一点我们跟有道还是挺像的,我们也的确对产品和技术,跟我们的创始人理工背景有关,对产品和技术非常执着。我们也认为很多产品体验的突破,来自于对教学内容和技术整合深刻的理解。我们可能在过去六年半对技术的理解,在过去三年多对教研内容的理解,我们懂你英语系统课只推出了3年,也通过这3年对整个教育内容有一个更深刻的理解。在这个基础上,相信往前看我们会推出更多的在练习、教学过程以及评测方面比较有特色的产品。

  主持人:松帆是我的同事,好未来AI工程院的负责人。我们看到基于AI课开发平台WISROOM,包括刚才赵主任提到的新一代国家人工智能开放创新平台,这是AI的很多工作。在你看来,你研发的工作重点和主线是什么?今年这一年你有哪些收获?

  杨松帆:我在这个场合里面发言,还是比较忐忑的。因为自己的场子嘛,更多希望客人们多多发言。好未来开始做人工智能,我觉得到现在取得了一个大的里程碑(科技部新一代人工智能开放平台),依托好未来建设基于智慧教育的事情,这件事情有两个方面的意义:

  第一,对于我们过去一些探索的认可吧。

  第二,对于未来基于好未来这个平台,再往前走需要承担更大的使命,不管是行业,还是推动国家在教育行业产业持续投入以及进步,这可能是沉甸甸的担子吧。

  好未来做AI这件事情上,面临的局面会复杂一点点。因为我们自己从赋能自己的业务开始,我们业务的复杂度很高(包含线上、线下、大班、小班、一对一)教育全链条,从这个层面来讲,我们是会去选择到底做什么样的事情。

  除了教育各个环节里,我们如何去赋能,不管是课前、课后、作业、老师的管理一些环节之外,我们可能最专注的事情是课程环节的升级或者授课环节的升级。

  沿着这个思路,好未来在线下课堂里的升级,我们花了最多的时间和精力。所以,在这个层面我们确实也取得了智能课堂WISROOM解决方案的最终落地。目前除了我们自己内部的教学场景,我们的教室里使用的WISROOM智能课堂来授课,跟学生互动。我们发现要服务整个行业,在非常多的城市里服务更多的老师和学生的时候,非常有挑战。

  所以,持续去做类似AI的赋能,目前可能超过150个城市上千家机构已经使用了我们的智能教室,我觉得还是一个开始,还需要有更大的突破吧。

  主持人:我关注到掌门教育AI主要集中在标准化和个性化的线上教育产品。下面我想请佳峻总跟大家分享一下,你们教育AI的理念和今年有哪些比较大的进展?

  吴佳峻:我们将AI融入到学生的链条当中,这是跟我们教学场景比较契合。最早围绕个性化去做文章,因为以前我们对于个性化的理解,一个老师跟一个学生,本身就个性化了。其实你发现当样本变多的时候,这个事情是不可控的。我们会通过技术去了解学生的情况,用技术给学生推课件。比如说两个学生上同一节课,课件都是不一样的,包括作业怎么推、学习路径、学习规划,这都是我们将来通过AI去实现,可以辅助老师去达到一个通过老师的个人经验和AI技术,可以达到个性化教学的理念。

  我觉得最主要还是围绕刚才您说的个性化、标准化去做。今年我们最主要在数据,因为我们有很多的数据,还要把模型不断训练更好一点,在调准的阶段。我觉得可能未来的效果会更加好一点。

  主持人:下面进入到第二个话题。刚才王总也提到了,整个教育行业是一个非常大、也是一个非常传统的行业,教育市场也是一个不断被细分的市场。其实大家在教育行业有一个共识,需要整个教育行业的进步,特别用科技推动整个教育行业的进步,其实需要全行业的共同努力的,现在大家很多的都在谈我们下一步怎么跟多的进行分工合作和全链条的整合。

  我想请各位谈一谈我们身为教育企业对这个教育AI在分工合作的方面有什么看法和观点跟大家分享。

  还是请周枫,因为你做硬件,他们三个人可能做的东西更类似一点,你可能说的压力会小一点。

  周枫:我觉得整个人工智能跟教育的结合,现在的状态不同人有不同的看法,我觉得现在还是渐至佳境的状态,如果说几年前刚开始的时候大家有对于AI和教育结合的比较简单化的想法,比如认为有了自适应学习,整个问题就解决了,后来证明不是有一两个点就能做到。

  包括刚刚赵主任也讲了,整个是一个非常宽广的领域,需要做很多事情,后来业界里大家的做法就是每家根据自己业务的现实情况,会去聚焦做不同的事情。

  我们除了硬件之外我们也关注怎么把我们的在线课的产品和AI有更好的结合,我们做了有道的智能笔帮助学生做自动数字化练习的过程,能做自动的评分。

  刚才也提到像伯克利的Gres Gop这样的,我们也做类似样的能力,也都落地了,现在有几万支笔在学生的手上,这个时候我觉得行业内互相的开放和整合是非常重要的。

  好未来的开放平台做的非常好,在有道我们也有教育有道智云,智慧的智,云端的云,这样的开放平台。

  我相信这个就是一个非常好的,把大家的能力开放出来,因为不是每家企业都有能力去开发所有的人工智能相关的能力。

  像有道智云,在作业端我们是比较强的,比如在题目的处理方面,公式的识别这些我们都是国内做得最好。扫描下来的题目,每道题可以自动的切分等等。所以我觉得开放的技术能力的API层面和SDK层面的整合是一方面。我觉得这个是行业内更多合作的非常好的手段。

  主持人:佳峻是不是可以继续跟我分享一下你对分工合作的一些想法?

  吴佳峻:可以,像我们的很多AI其实都是,因为是基于我们自己的平台的。因为都我们自己开发的。所以很多的都是我们自己研发的。

  但是的我们也会有很多合作的,比如很多硬件的部分,像一些成本比较高的,我们都会寻求一些合作,我觉得这个其实还是比较开放的。

  其实我觉得毕竟我们有些领域不是我们专门去做,所以说其实我觉得他们专做的话,他们技术的这种水平会更高一点。

  我们其实会有很多的数据或者很多现实的应用,我们可能会偏应用型,所以我觉得这两者结合起来会更好一点。

  我觉得包括我们在合作的时候我们也会经常去互相沟通,因为我们这边也会很多的及时反馈,会告诉他应该怎么去做一些改善会用的更好一点。所以我觉得这种合作方式还是蛮好的。

  主持人:哲人你有什么观点?

  胡哲人:我们企业相对比较年轻,跟好未来、有道比,所以我们在开放平台这一块目前没有特别,但是其实我们公司相对来说还是Open的。比如,我们其实跟好未来合作过。

  另外,我觉得教育本质对内容这件事情还是很重要的。我觉得教育离不开好的内容,所以在内容这一块,其实我们一直是非常开放的心态。除了我们自己会做一些擅长的端到端的和底层技术整合较好的内容外,我们也跟一些很好的内容方合作,共同给学习者提供多样化的选择,而且我刚刚也听到其它论坛的发言,整个教育生态里的角色分工越来越细,不论是技术提供方还是内容提供方,还是教师培训等等。

  我相信只有大家一起齐心协力,才能把整个生态做得更好,最终受益的是所有人,并且国家才能培养更好的人才,才能有更大的竞争力。所以,我觉得这一点上是相对比较开放的。我们知道自己比较强的地方,也知道我们还不够强的地方,所以是怀着比较开放的心态。

  主持人:刚刚几位伙伴都分享了他们对开放和共享的一些看法,其实我觉得松帆的压力应该是蛮大的,因为这个开放平台的建设和下一步整合行业的力量,我觉得谈谈你的看法。

  杨松帆:关于分工这个话题,我个人想从两个视角来阐述一下。第一个视角就是站在整个行业。我认为人工智能时代机器和教师这两者角色的分工是我们需要去探讨的,因为我们面临的不光是我们的培训学校、私立学校,还包括广大的公立学校。

  所以,在这个层面,我希望能够做一些尝试、实践,探讨到底在人工智能时代,人类和机器应该怎么样去分工协作。如果不这样的话,技术本没有好坏,但是人在使用它的时候,可能会产生一些教育伦理上面的一些问题,我觉得这是第一个层面,是需要站在行业和国家层面做一些探讨。

  好未来作为开放平台的建设方,或者是主要推动方,我可能会从几个层面去探讨“开放”。

  第一,我们直观的把服务内部业务的沉淀下来的技术,通过AI能力的开放,服务整个行业。

  第二,我们希望能够有更多的技术开发者和高效的科研方能够进入到这个平台上面来,所以我们会在数据脱敏的情况下,能够给到公开数据的发布,因为我之前是在高校当老师,比较需要说明的一点,是不是能够有机构把大量的数据在脱敏的情况下,能够给到我们,让我们也参与一下。

  我们的角色现在倒过来之后,我还是希望能够推动这个发生,这两点是探讨的比较多的。

  第三,AI基础设施的开放,就是好未来在做AI的时候,我们搭载了非常多的底层的设施,比如说数据的标注平台、AI模型的训练平台、数据流转管理的平台,这样的一些平台我觉得能够降低AI从业者,想要参与教育行业的一些门槛,我认为这也是非常重要的一点。

  第四,AI标准的一些开放,这个可能需要和国家科技部、教育部一起来共建。

  最后我希望能够把我们的一些教育的场景,都能够开放出来,目前大家看起来是有教育的技术,但是教育的技术如何真的能够在用户这个层面产生价值?可能还是需要在产品和业务侧,能够有一些思考。

  因为,好未来教学的场景还是比较复杂,业态也比较复杂,我觉得要服务整个行业是没法做到的,我们需要把某一些场景开放出来,能够让更多教育的企业、初创企业,包括一些成熟的企业能跟我们一起共建教学的环节,这是我从5个层面表达一下开放、分工、合作的一些见解。

  主持人:非常感谢各位的分享,在我看来,教育科技、教育人工智能,在这种快速发展的情况,在大家都在大力投入这样的情况下,我觉得竞争会带来这个行业的进步,同时我觉得开放和合作同样也能带来这个行业的进步,我希望在座的各位共同努力,推动进步。

  大家现在在研发的工作中,觉得人工智能在教育行业应用最大的困难或者挑战是什么?同时各位是不是可以给大家描绘一个未来5-10年,在迈过了当前的困难以后,各位对教育人工智能的展望是什么?

  周枫:在我的位置,往往是大家拿到项目来找我,然后要钱,说白了就是要钱要人,基本公司内部CEO干的事儿就是分钱分人,其实在我这个角度,我觉得人工智能型的项目,因为我们的AI实验室、产品团队同时也在跑很多项目,我觉得最大的困难是你做的人工智能型的项目是不是真的能够给教育带来巨大的效率提升。

  然后,巨大的定义我觉得是10:1,而不是1.5:1、1.3:1,因为人工智能这个东西,还是需要大量的数据、算法、投入才会落地。往往落地时的问题就是,如果你带来的回报不够,就会出现雷声大雨点小的情况。

  其实,前几年很多人工智能的项目,最后成功的那些,比如说语音类的项目也是流利说的专长,总体来说挺成功的,但是还是也一些项目大家会发现,做了半天之后能够带来一点改进,最后效果不好,所以我觉得任何做人工智能和教育结合的企业也好,公司内部团队也好,一定要去考虑的问题是,新方法,是否能够带来非常大的效率提升。

  这是我对我们团队的要求,说未来理想的状况是什么,我觉得还是非常好的一个状况,比如说教育产业整个领域,应该说我们面临着一个巨大的机会,这样的一个需要大量的人力,对社会对国家至关重要这样的领域,如果真的能大幅度提高效率的话。

  我不知道大家了解过中国有多少老师,肯定我们不是要替代老师,这个也是业内之前聊过很多的这个问题,一定是帮助老师,能够帮助他们提升效率。中国中小学老师要在作业上花三个小时时间,如果你真的能够帮他们把这个时间节省到10分钟、20分钟,花更多的时间在学生身上,一定是非常好的事情,这个应该是愿景。

  胡哲人:我认为现在肯定都是有机会,教育行业现在最大的一个挑战其实永远是消费者的需求。我觉得从这个上面来看,教育和医疗很像,消费者对于一个新鲜东西的接受程度和欢迎程度速度没有那么快当然我们也经历过融资、经历过上市,所以跟很多人聊,挑战在什么地方呢?

  举一个简单的例子,大家通过滴滴、快的大战,已经能接受一个业余的司机给你开车了。但你很难接受一个业余的医生给你开刀,甚至于说一个业余的老师吧。所以,这一点我觉得是最大的挑战,不是说技术不那么好,或者在一些特定的领域,比如说纠正发音这个特定的特点。

  但是,消费者对一些东西的理解和接受程度,却需要时间,我觉得需要全行业和其它很多因素,也是做消费者企业的一个挑战吧。

  展望5-10年,其实我们自己在这个行业,认为技术的确是能在其中起到很大作用。当然我说的技术不光只是技术,技术+好的内容,最终形成一个产品,能够在未来一段时间起到非常大的作用。

  不光是中国,即使在很多国家,教育师资的力量永远都是不平衡的。比如说在中国,很多的偏远地区英语老师本身就不合格,因为很多地方,特别是一些做公益的老师,一个老师在山村里可能教三门课,你很难指望说他三门课都教得很好,而且往往英文是他们最薄弱的。你面对这些情况的时候会发现,一个很好的技术驱动的产品,在很大程度上去替代相当一部分英语老师的功能,我觉得从0分做到60分、70分、80分都没有问题。可能一二线城市需求不一样,更多孩子要求是从95分变成99分,甚至100分的要求。在这件事情上,我也认同刚才说的,老师还是一个非常重要的环节,尤其是优秀的师资。

  但很不幸,优秀的师资目前是不平衡发展的,这是我们面对的现实。我们作为一个企业,不论从商业侧还是从公益侧,能帮助解决这个问题,真的让一个好的内容,能够让更多人去学习到,我觉得这一点是我们作为一个教育企业非常有使命感的一点吧。

  杨松帆:我可能有两个版本。

  版本1(一句话版本):如何去协调既要仰望星空,又要脚踏实地。这件事情做教育的伙伴可能都会有一个梦想,我们都希望看到规模化的因材施教。但是,真的如何达到那一步,路径非常难画的,所以如何能画清楚这个路径是最挑战的事情。

  版本2(长一点的版本):我觉得5-10年,我希望能够有一个行业的平台。这个行业平台能够做两件事。

  第一件事:更加了解学生。

  第二件事:更能激发老师的创造力。

  了解学生是指我们能够在学生学习的全场景、全链条里,都能够知道他的学习行为和路径,对他了解了之后,我们把这样的信息提供给老师,即便不给老师任何培训,老师拿到这样的信息之后,也能做出非常多的事情,这是家里可能条件不太好的学生,在这个班里是不是应该对他多照顾一点点,可能老师自己就有一个判断了。

  我觉得把这样的平台给到老师之后,能够有一些辅助的工具或者是辅助的一些系统,让老师产生创造力。因为我们认为,如果老师不能被替代,如何能够把那么多上千万的老师价值发挥出来,或者更大化,这一件事情从供给侧的角度来看,可能是当前巨大的瓶颈吧。

  我觉得两点都非常重要。

  第一,更了解学生。

  第二,更激发老师。

  吴佳峻:对于我们来讲,我觉得决策是最难的,因为我们有太多的人工智能的技术了,市面上有很多,我们再去选择要不要用的时候,还是蛮纠结的。因为你不知道到底对学习的效果会不会有很大的促进作用,这是未知的。还有一些你没有想到的弊端,因为学生端可能有时候会走一些捷径吧,会不会有一些弊端是你考虑不到的,有一些负面效果,我觉得决策蛮难的。关于决策,我们也经常讨论很久,才会做这个决定。

  我觉得这个点如何去清楚判断哪个技术最适合我们的场景,适合我们的学生学习,适合老师的教学,这是最难的。

  对于未来几年,因为以前我们可能一直都是说通过技术去提效,未来是不是在教学内容方面有一些变革。因为我们现在看到教研内容更多是书本,或者是视频,未来是不是有更多一些VR或者全息投影的东西,让学生更直接接触到教学内容。他会对这个东西感兴趣,会真正快乐学习。我们现在快乐学习可能都是通过一些情感建立,或者说你激发他的成就感,还比较难一点。

  假如说教学内容本身对这个东西感兴趣,能让他快乐学习,他自己有这种动力去学,我们未来可能会在教学内容方面多考虑一些,怎么去进一步升级。

  主持人:感谢4位的分享。时间过得飞快。从我的角度来讲,我们很多话题还意犹未尽,有很多话题值得我们再去仔细思考、讨论,包括后续我们怎么再努力推动和改进。

  从今天这个分享里看到了坚持和情怀,包括我们对未来的信心。所以,我希望通过今天的圆桌论坛,把我们通过科技推动教育进步的信心,也传递给参加我们今天分论坛的所有伙伴,我们希望在未来科技能带给教育一个更加光明的未来,谢谢各位参加我们今天的论坛,我们明年再见!

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