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九个小时作出决定,跨越10000公里,67岁的机器学习教父“跳槽”中国_高鹰生殖中心

来源: 新华社
15:53:08

这绝对不是我干的九个小时作出决定,跨越10000公里,67岁的机器学习教父“跳槽”中国

德玛西亚杯

    最初的题目:9小时做决定,横跨10000公里,67岁的机器学习教父“跳槽”中国松鼠人工智能创始人李浩阳(左)

    原名:9小时决策,跨度10000公里,67岁的机器学习教父“跳槽”中国

    松鼠AI的创始人李浩阳(左)与汤姆·米切尔教授签订了合同。

    网络教育泡沫持续三年,融资总额近50亿,网络教育未能改变人工智能人才。

    AI教育的火花已经开始引发燎原之火。让我们来看看最近在屏幕刷新教育领域发生的两件事:第一件事是幼儿园版人工智能课程的引入;第二件事是机器学习教父跳槽加入一家成立4年的中国初创公司。

    11月16日,机器学习的教父、人工智能领域的著名科学家汤姆·米切尔教授正式宣布,他加入了松鼠人工智能公司,一家在中国刚刚起步的教育公司,担任人工智能的首席科学家。这个圈子里有一个很大的惊喜。米切尔教授有多好?

    米切尔长期从事机器学习、认知神经科学等研究。世界上最经典、应用最广泛的机器学习教材来自于他自己。在全球机器学习领域,米切尔教授被公认为该行业的“教父”,是机器学习领域的第一人。

    这还不够-米切尔还担任卡内基梅隆大学(CMU)计算机科学学院的院长,该学院是全球人工智能顶尖大学(他的前任安德鲁·摩尔,是刚刚来谷歌接替李飞飞飞来担任AI校长的人)。1997年,他共同创办了CMU的自动学习和探索中心、世界各大学第一个机器学习系和第一个提供机器学习博士课程的机构。从1997到2016,米切尔是系主任。

    1997年出版的《机械学习》是人工智能领域最经典的教材之一。

    米切尔对机器学习、人工智能和认知神经科学的发展作出了巨大的贡献。该书共有130多部专著,在世界顶尖学术期刊《科学》和《自然》上广泛发表。他最经典的杰作《机器学习:人工智能方法》被广泛用作通用教科书,并被称作《工业圣经》。

    由于米切尔在工业上的杰出贡献,他还担任了美国人工智能促进协会(AAAI)的主席,AAAI和美国科学促进协会的成员。2007年,他获得了AAAI杰出服务奖,2010年被选入国家工程学院,并于2016年被选入艺术与科学学院。

    这个神秘的中国公司,松鼠AI,是由职业教育推出的一个新的K12辅导品牌。哲学教育成立于2014年,主要业务是K12领域的智能个性化咨询。它主要通过结合算法和汉语学习条件来开发一个学习引擎,为每个学生的智力提供一个独特的学习路径。到今年6月,松鼠AI已经筹集了近10亿元,价值超过11亿美元,并进入了独角兽行列。

    钛媒体独家获悉,在加入松鼠AI之前,米切尔教授拒绝了数千亿美元巨型公司提供的成为首席科学家和董事会成员的机会,并最终选择了中国公司。教授到底为什么?为什么一家刚刚成为独角兽的中国公司能够赢得与谷歌、Facebook、微软和IBM等顶尖科学家同等的认可?

    人才流动是行业的风向标。当整个互联网产业面临交通拐点的时候,人工智能激活的教育是否将成为TMD之外的下一个爆炸性增长产业?

    67岁的米切尔是否会加入一家成立4年的中国人工智能教育和创业公司,作为多年后回顾这个行业的里程碑?教育产业的真正革命即将到来

    “我一直对教育领域感兴趣。我编写过教材,一直认为教育是我职业生涯的重要部分。最近,我开始关注人工智能在教育中的应用,因为现在时机已经成熟。

    这句话背后,有着深刻的含义。人工智能在教育中应用的成熟,可能意味着这个自古以来的传统产业也将进入数字快车道。从历史上看,所有数字化产业——音乐、媒体、零售、通信、交通——无疑将迎来一个震撼世界的变化和爆炸性的增长。这些挑战和机遇是顶尖人才的最大吸引力。

    在全球范围内,教育行业只有一个中心痛点,没有一个是缺乏高质量的教师资源。

    为什么优秀教师如此稀少?松鼠人工智能公司的首席执行官周伟在钛媒体T-EDGE峰会上分享了一个现实:例如,在上海杨浦区,数百万人中只有一位初中英语教师。因为他需要20或30年的经验来不断积累,这样的教师资源我们无法获得。”

    事实上,不仅是高素质的教师是稀缺的。根据教育部今年8月发布的《2017年全国教育发展统计公报》,义务教育阶段学校218900所,学生33137800人,学生145万人,全职教师94936000人。而且不到千分之一的顶尖教师,这种巨大的差距使得确保基础教学质量成为一项艰巨的任务,更不用说能够最大化儿童学习效率的个性化问题了。

    正是这个瓶颈使得互联网和移动互联网技术给教育带来了一些变化,但在其他领域却没有实现巨大的变化和影响。它不仅提高了获取教育资源的便利性,而且没有大大提高教育与学习的效率,更谈不上解决教育问题。深层次问题。

    换句话说,在过去,互联网和移动互联网仅仅解决了教育行业中的“太贵”的问题,包括视频录制教育或移动应用教育。所谓录音只是把离线教育转移到网上,降低了成本,但也暴露出新的问题:第一,完成率很低;第二,互动性差;学生在学习过程中遇到的问题得不到解决和帮助;自主性很强,学习时间得不到保证,学习效率得不到保证。无明显改善。

    以前流行的在线“一对一”教育,虽然带来了个性化的学习,但是这种对教师的依赖模式很强,好的教师资源总是有限的,他们的精力是有限的,当学生人数急剧增加时,高质量的教师所占比例就很高。她的教学将受到严重的稀释,教学的整体质量。教师数量难以维持,维持甚至争夺高素质教师资源需要巨额的成本支出。事实上,无论是在线还是离线,都不可能找到最好的老师。这就是为什么数以千万计的学校建筑仍然很受欢迎。

    高素质教师资源存在的核心制约正是教育产业没有垄断巨头的原因。即使像新东方一样强大,前景广阔,但其市场份额在过去20年中仍然不高,不能反映规模效应。此外,好的教师主要集中于一线和二线城市。在接下来的三、四、五线城市中很难找到好的老师,更难扩大。

    从理论上讲,基于人工智能的自适应教育可以从根本上解决这一问题。

    智能自适应学习的概念源于“自适应学习”,诞生于人工智能时代,自上世纪70年代开始流行。脑科学简言之,它主要使用计算机算法来调节与学习者的交互,并提供定制的资源和学习活动以满足每个学习者的独特需求。

    早期,由于计算机的普及和人工智能算法的成熟,这种学习模式并没有得到广泛的应用。随着人工智能的普及,在中国,粉丝们更愿意将其解释为“智能自适应学习”,或者说是人工智能时代自适应学习的升级。

    钛媒体观察到,近两年来,中国几乎所有强大的教育机构,50多个都提出了“人工智能”的发展目标。“人工智能教育”能做什么?场景一个接一个清晰。目前,已有数以亿计的家长经历过智能评估、照片搜索、智能调度、表情识别、语音识别等。

    这些方法在整个K12工业中仍然非常有限。根据伊利提供的数据,中国教育市场总规模为3万亿元,K12课外咨询市场总规模为6000亿元,其中新东方和声只占2%。这样,K12课外咨询业就具有了巨大的发展空间,迫切需要新的革命性的教学方法。

    智能自适应学习系统的革命性特征在于,它更像一个“决策人工智能”,并且被认为是一个完全有可能颠覆现有教育模式的新系统。

    在传统的非自适应学习模式下,由于学生学习路径、认知过程和绩效反馈等数据无法大规模地跟踪、存储和分析,很难实现个性化的学习模式。智能自适应学习系统由人工智能和封闭的全过程数据组成,可以完全模拟最优教师对学习内容推荐和路径推荐做出合理的决策。就像今天的头条新闻使用读者阅读过程中的数据来分析用户肖像并提出数千条建议,而不是依靠编辑的选择来推荐读者。人工智能智能适应系统也改变了以往以教师为中心的在线和离线教学模式,并成为千百年来首次基于学生智能实现的学生用户肖像。真正成为主角的主角!

    “教师在教学过程中做出了许多决定。我们的研究和开发任务是模拟教师可能做出的所有决策,并最终通过计算机收集学生数据来作出决策。米切尔告诉Titanium Media,教师经常需要选择最好的方法来提高教学质量。他需要快速理解不同层次的学生应该学习不同的知识,不同个性的学生目前最需要的帮助是什么,下一步应该采取什么行动。

    松鼠人工智能为米切尔展示了人工智能技术登陆教育方案的成功模式。系统首先根据一定的数据模型对学生进行测试。这些数据将根据其中一个模型跟踪他们的学习进度,然后推荐更适合他们学习的知识点和测试问题。该平台将根据学生的学习情况不断调整和迭代其学习速度和方法。

    “全过程智能适应”是他们关注的领域。在米切尔看来,这是一种非常强大的学习方式。如果系统推荐的内容适合学生以便他们能够学会掌握,那么经常受到鼓励的学生将会有更高的理解。他们正在学习的另一个方向也是智力适应在学习中的应用:学生如何在学习过程中设定动态的学习目标?90分和60分的孩子的学习目标应该完全不同。他们也是60分的孩子。不同目标儿童的学习能力也不同。因此,学习路径应该不断调整,以达到准确有效的目的。

    到目前为止,解决问题和考试仍然是衡量教育成绩的唯一方法。在中国,“应试教育”长期指导着K12学习,适应性学习具有天然的基因和欣欣向荣的土壤。这种教育模式的最大优势在于它能够定位每个学生的知识漏洞。

    在“考试”的情况下,这种变化已经开始。中国K12教育的接力棒——高考和高考,一直在努力创新。在美国,自适应测试的应用更为深入。

    例如,在今年11月的Titanium Media的文章中,雅思开始推广计算机基础考试。今年8月,中国内地首次雅思计算机考试在广州举行。美国高考也开始大力推行“计算机基础考试”模式。2018年,美国高考(NMET)在国际考试场地实施了计算机自适应测试(CAT)模式,并在“高考”最重要的考试中得到了大规模的成熟应用。

    “计算机适应性考试”作为一种非常流行的考试形式,它根据每个学生的不同情况设置不同的试题。每个考生在同一个测试场景中设置不同的试卷和不同的试题。在考试过程中,将根据考生对上述问题的回答来确定问题的顺序和内容,计算机将根据考生的情况调整下一个问题。

    CAT考试中的每一个问题都有相应的标注困难。假设考生正在参加考试,并且提交了系统给出的第一个问题的错误答案,系统会自动检测出错误的结果,程序认为该问题的难度系统对于学生的成绩水平来说相对较高,然后第二题适当降低难度系数,自动与学生匹配。相应水平的问题。

    松鼠爱创始人李浩洋

    智能适应教育的最大特点不仅在于实现个性化学习,还在于“因材施教”的规模。高素质教师的大规模复制,使得基于人工智能的智能适应性教育模式有可能在商业中实现大规模盈利。

    李浩阳告诉Titanium媒体,人工智能智能适应系统的毛利率为70-80%,未来可达90%,教师成本的比例将越来越低。在操作层面上,成本较低,例如不需要对教师团队的员工进行管理,这是人工智能智能适应商业模式的优势。

    在资本市场,今年9月底,“教育人工智能”敲开美国资本市场大门的流动性理论认为,2018年上半年,美国资本市场的收入为2.3亿元。流利度是一个自行开发的英语口语和书面语自动评估引擎。它的现金产品是基于定制的AI互动课程“了解你的英语”的流利应用程序。

    上市当天,流利的CEO王毅在接受Titanium Media和其他在线采访时表示,流利的单位经济模式对于所有教育企业来说都是最好的,因为不需要支付教师工资。Fluency表示,毛利率为76%左右,这是由于人工智能取代教师的商业模式。

    米切尔认为,中国在促进人工智能产业发展方面具有独特的优势。无论是数据规模、数据集成,还是中国政府对产业的支持,都比西方国家更有利于建立大数据。

    同时,松鼠人工智能在教育领域的人才储备、战略判断和行业布局方面具有较强的竞争力。在米切尔加入之前,松鼠人工智能还引进了一些在人工智能适应性教育领域也取得了巨大成就的高端人才,如Reazeit的崔伟博士、Knewton前亚太区技术总监、ALKS的联合创始人、首席数据科学家丹·宾德曼·f.美国和欧洲。大陆顶级人工智能专家。

    据Titanium Media介绍,米切尔是松鼠人工智能的第一位负责人,他将带领一个由10多名人工智能科学家、数百名人工智能应用工程师和技术团队组成的团队进行人工智能在智能领域的基础研究和应用。NT适应教育及相关产品。

    “我认为机器学习和人工智能将成为智能自适应学习的驱动技术。主要驱动点包括学习目的、学习数据类型、多任务处理学习理论、无监督学习和强化学习。米切尔说。重新定义教育与学习

    随着人工智能在教育行业的到来,所有的教学活动都将迅速数字化。在这个过程中形成的海量数据将不可避免地经过对算法的不断分析和优化,重构出行业的底层逻辑,带来巨大的变化和影响,并突破我们对教育理解的界限。

    例如,由ALEKS创建的知识地图概念也是个性化教育的重要基础。通过知识地图,我们可以使用1/10的问题来确定每个孩子将拥有哪些知识点,哪些知识点不会。因为我们传统的高考只能考80或60个孩子,但是五个80个孩子,他们的知识点各不相同。

    在此基础上,松鼠人工智能提出了通过误差重构知识地图的思想。“错误原因”的概念是:如果孩子没有掌握某一知识点,就不一定是知识点的问题,而是可能存在其他错误的原因,比如问题根的语义理解问题,或者简单的省略问题,他实际上掌握了这一点。我们的知识点,所以如果我们不把它全部拿走。事实上,他已经掌握了错误的原因,或者只给孩子培训知识点,这是浪费时间。同时,他自己真正错误的原因还没有解决,将来遇到类似问题时还会犯错误。

    松鼠ai用“错误的原因”重建了ALEKS的知识地图。虽然计算量大大增加,但确实提高了精度。

    当米切尔教授最终被说服加入时,李浩阳和美国的教授谈了九个小时。

    李浩洋如何向教授解释松鼠AI产品?事实上,我们的知识分裂的粒度比我们在美国的竞争对手,如Knewton和ALEKS,大10倍。”

li hao yang ru he xiang jiao shou jie shi song shu AI chan pin? shi shi shang, wo men de zhi shi fen lie de li du bi wo men zai mei guo de jing zheng dui shou, ru Knewton he ALEKS, da 10 bei."

    当米切尔第一次听到这个消息时,他非常惊讶,并问如何进行如此微妙的分手。分裂后比较实验的效果是什么?

    事实上,正如上面提到的,智力适应性学习早在美国就开始了,而且仅仅几年之后才真正在中国为公众所知。但很显然,在实际的着陆场景中,中国的初创企业已经领先。

    Cui Wei,一位以前认识的IT和现任首席科学家,告诉钛媒体,与国外领先的适应性公司相比,虽然他们做了大量的工作已经很长时间,积累了大量的数据,而现有的产品模式相对完善,对于中国来说,Advand智力适应研究的本土化年龄更为明显。因为中国的学习强度和考试内容的难度都高于其他国家,而且考试的科目也一样。此外,中国浩瀚,教科书的遍历也很大。

    以李浩洋为例,对于酉二次方程,将ALEKS分解为13个知识点,而松鼠AI组分为107个知识点;初中英语听力知识点分为8000个以上。中国可能更需要纳米和超纳米分辨率。”李浩阳说,在英语学习中,中美学生面临着不同的问题。他们不懂连续朗读、爆破音和固定搭配的用法。中国学生也很难区分口语和书面语,他们需要比欧美学生更精致的知识点。

    中国学生的成长环境与美国学生截然不同,社会文化环境也影响着他们对学习的理解。由于家庭问题,一些学生可能没有经历过像飞机和银行这样的场景。因此,中国学生可能不熟悉许多英语场景和新知识,所以他们需要专门的培训。

    不仅如此,在考虑教育的最终目标时,我们不应最大限度地获取书本知识,在考试中取得高分,还应注意学生的能力,包括他的思想和方法,以及创造力和想象力。松鼠人工智能突破了欧美同伴知识点学习的局限性,开始培养儿童的学习能力、学习观念和学习方法。

    在能力、思维和学习方法的划分上,松鼠AI团队的原则是“三课原则”:第一节可以定义,第二节可以测量,第三节可以传授。只有明确界定学习能力,然后测量每个学生的学习能力水平,才能传授和保证学生掌握学习能力,以及人的综合能力和情商能力。

    “当我年轻的时候,我不太善于交际,因为我的情商很低。说你好会觉得脸红,不知道怎么开始。”李浩阳告诉Titanium媒体,他后来重新思考并试图将情商分解为30多种能力,如观察能力、语言表达能力、发现对方感兴趣的话题的能力、判断对方心理的能力,甚至自我解决能力。受到不公平待遇。

    例如,当和别人聊天时,你如何判断对方是否真的对你的内容感兴趣,还是有礼貌、不便打扰?如果是前者,证明你的表达是有效的。相反,它不仅是一种表达上的失败,而且容易引起反对。

    李浩阳认为,如果对方根本不想听,而你还在喋喋不休,那就证明情商是令人担忧的。所以,在开始的时候,我们应该学会观察,发现他人的微表情之间的差异,然后尝试去发现他人感兴趣的话题。

    在这种思维方式下,很难测量情商的能力,也可以提炼成“你看见别人的眼睛一分钟两到三次”这样的细小颗粒,来观察接受者的情绪变化。

    “就像一个士兵的战斗能力可以分解为射击能力、移动射击能力、俯卧撑、重载跑步和攀登等。此后,可以进行综合培训,以完成任务的目标培训,从一般到细分,从细分到综合培训。”李浩扬说。

    米切尔对这个假设感到震惊。那时我还想到了情商。我们的许多学生是计算机专业的学生,我很担心他们的情商问题,所以我也研究了这个问题。栗子法不打算更具操作性,并且可以获得明显的结果。

    在谈到研发的时候,李浩洋教授分享了他的研究成果。他指出,通过扫描大脑热点,大脑看到不同的单词和思考不同的内容,热点范围是不同的。李浩阳还说,松鼠人工智能还通过脑电波测量学生,看看他们的注意力在学习过程中是集中还是分散。

    从来没有人像现在这样仔细、大胆地解构过人类的行为和思想。未来的学习和教育将以崭新的面貌出现在我们面前。

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关键词:鲁豫有约 刘谦,李晓波 诺贝尔,芙兰达 赛维伦责任编辑:密安开密
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