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                               -- 传习邦 --
  • AI+教育,梦想离照进现实还有多久?
    好未来
    2019-11-27 
    消费者对一些东西的理解和接受都需要时间。这需要全行业和很多因素去投入。

    11月25日,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,好未来教育集团AI工程院负责人杨松帆,科技部新一代人工智能发展研究中心赵志耘,网易有道首席执行官周枫,罗兰贝格大中华区合伙人、数字化业务负责人王欣,流利说联合创始人兼首席技术官胡哲人,掌门教育联合创始人吴佳俊进行了一次探索“AI+教育”前景的对话。

    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,以及人工智能在教育行业落地应用和未来发展的分享,下面有请4位嘉宾周枫、胡哲人、杨松帆、吴佳峻一一上台,欢迎各位!

    回顾这一年,关于各位所在的企业,在教育AI行业的实践有什么重大的进展和突破?首先先请周枫谈一谈,网易有道在教育市场的细分领域里,选择了AI硬件这个细分赛道。特别是在今年,新的产品词典笔取得了比较好的口碑。为什么要选择AI硬件这个赛道?今年有什么突出的进展、体会?

    周枫:从网易有道的历史和基因角度来讲,一直是技术导向的。所以,我们在人工智能的技术方面研发时间比较长。从最早做翻译的系统开始,2008年有道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,有道今年去做硬件教育相关的产品,也是继承了这样的技术路线。在翻译方面,做到从中文到其它语言的翻译都全球第一的水平,在中国市场、印度市场、印尼市场,用户量都是最大。

    怎么样帮到用户?我们的翻译产品虽然做得很好,可很多中国学生上学时,是不能带手机的。所以,当学英语的时候,需要查字典、需要翻译,通过翻译机、有道词典笔就可以替代手机。有道词典笔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。

    基于用户的需求,有道来落地AI技术,事实证明,虽然硬件项目做起来特别苦,词典笔项目做了整整两年,团队反复过来跟我说,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,才使得这个产品在京东上翻译类硬件销量第一。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。

    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。能不能请哲人给我们分享一下,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:流利说在学科类或者英语学习上比较专注,大量的经验主要积累在英语的语音识别,包括评测、音素、音节等等。通过过去7年(准确说6年半)时间,C端产品上线,累计了巨量的用户英语数据,随着产品的拓展,实现了全年龄段的覆盖(从小孩子到成年人)。

    在过去一年里,不论打分算法,还是在一些个性化自适应上,流利说都有比较大的突破。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,这其实不是全世界都有这个需求,但中国用户特别在乎。从用户需求出发,流利说推出“地道发音2.0”,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,在地道发音1.0的基础上,有很大的提升。这款产品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,总体而言,在发音环节上,可能是真的能够做到完全的AI老师。

    在个性化和自适应上,一直有一个在线测的产品“达尔文英语”,这是一个Fully   adapted的个性化推题,英语学习者每一个里程碑之间,完全根据学习者本身的学习能力,以及类似的学习者的成长路径去做个性化学习。

    流利说跟有道还是挺像的,对产品和技术非常执着,这跟流利说的创始人是理工男有关。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的深刻理解。

    主持人:松帆是我的同事,好未来AI工程院的负责人。刚刚在赵主任和王总的报告里面,你已经被提到很多次了。我们看到基于AI课开发平台,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,这方面围绕AI做了很多工作。在你看来,你研发的工作重点和主线是什么?今年你有哪些收获?

    杨松帆:今年好未来在人工智能领域取得了里程碑式的进展。(科技部批准依托好未来建设智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台。)

    这有两个方面的意义:

    第一,对好未来过去在教育科技创新领域的一些探索的认可。

    第二,基于这个平台,好未来需要承担更大的责任,不管是促进国家在教育行业持续投入,还是推动教育行业的进步进步上。这都是沉甸甸的担子。

    好未来业务的复杂度很高。(包含线上、线下、大班、小班、一对一等教育全链条)因此,好未来做AI需要有所选择。那么,好未来该如何去赋能教育的各个环节?不管是课前、课后,还是教学管理等环节,好未来最专注的是授课环节的升级。

    因此,好未来在线下课堂里的升级,花了较多的时间和精力,并最终实现了WISROOM智能教室解决方案的落地。目前,除了要在好未来内部教学场景中应用WISROOM智能教室来授课、跟学生互动,更要服务整个行业,在更多的城市里服务更多的老师和学生。这非常有挑战性。好未来将持续去做类似的AI赋能。目前已有超过150个城市、上千家机构使用好未来的智能教室。这只是一个开始,还需要有更大的突破。

    主持人:我关注到掌门的教育AI主要集中在标准化和个性化的线上教育产品,那你们的教育AI的理念是什么,今年有哪些比较大的进展?

    吴佳峻:掌门教育将AI融入到学生的链条当中,跟教学场景比较契合。最早,是围绕个性化去做文章,以前我们对于个性化的理解是,一个老师对一个学生。其实当样本变多的时候,这个事情是不可控的。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、学习路径、学习规划,将来都能通过AI去实现,通过老师的个人经验和AI技术,达到个性化教学的理念。最主要还是围绕个性化、标准化去做。今年的突破最主要是在数据上,把模型不断训练得更好一点,目前还在调准的阶段,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,教育行业是非常大、非常传统的行业,也是不断在被细分的行业。其实大家有一个共识:用科技推动教育的进步,是需要全行业共同努力的。大家都在谈下一步该怎么更多的进行分工合作和全链条的整合。

    我想请各位谈一谈,身为教育企业的相关负责人,对教育AI在分工合作的方面有什么看法和观点。

    先请周枫谈谈这个话题。

    周枫:人工智能跟教育的结合,不同的人有不同的看法,现在是渐至佳境的状态。几年前,大家对于AI和教育结合的想法,比较简单化。比如认为有了自适应学习,整个问题就解决了,后来证明不是靠一两个点就能做到的。

    赵主任也讲了,这是一个非常宽广的领域,需要做很多事情,业界里大家的做法就是,每家根据自己的业务现实,去聚焦不同的事情。

    除了硬件之外,有道也关注怎么更好地结合在线课的产品和AI,如有道的智能笔,在帮助学生做自动数字化练习的过程,也能自动的评分。

    像伯克利的Gres Gop这样的,有道也做类似的能力,都落地了。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得非常好,有道也有“有道智云”这样的开放平台。但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。

    在作业端,有道是比较强的,比如在题目的处理方面、公式的识别方面,扫描下来的题目,有道可以把它做切分,对每道题自动的切分等等。在API层面和SDK层面的整合,开放的技术能力是一方面,也是行业内更多合作的好手段。

    吴佳峻:我们的很多AI是基于自有平台的,但也会有很多合作的,比如很多硬件的部分,或者成本比较高的,都会寻求一些合作。

    其实有很多的数据或者很多现实的应用,我们可能会偏应用型。

    胡哲人:我们企业相对比较年轻,跟好未来和有道比,我们在开放平台这一块目前没有特别的进展,我们公司相对来说还是持比较开放态度的。

    教育的本质是内容。教育离不开好的内容,所以在内容这一块,其实我们一直是持着非常开放的心态,会跟一些内容方合作,共同给中国的学习者提供多样化的选择。因为教育行业的角色分工越来越细分,不论是技术提供方还是内容提供方,只有大家一起齐心协力,才能够更好的把整个生态,或者是教育做得更好,最终受益的是所有人。

    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。我觉得松帆的压力应该蛮大的,尤其是在国家开放创新平台的建设和下一步整合行业的力量上。

    杨松帆:关于分工这个话题,我从两个视角来阐述:第一个视角,从行业角度出发,我们需要探讨人工智能时代机器和教师的角色分工。第二个视角,从国家层面出发,我们需要探讨科技发展过程中带来的教育伦理问题。

    作为开放平台的建设方,或者说是主要推动方,我可能会从以下几个层面去探讨好未来的“开放”。第一,好未来希望将过往沉淀积累下来的一些技术成果,以开放平台的形式来服务整个行业。第二,好未来希望能够有更多的技术开发者和高校的科研方进入到平台上。

    关于全链条整合,有两个方面问题。一方面,在数据脱敏的情况下,好未来是否能够开放一些可公开的数据。另一方面,在数据脱敏的情况下,是不是有机构愿意与其他合作对象共享数据。

    行业需要有更多的开放。

    首先是,AI基础设施的开放。好未来在做教育开放平台时,搭载了非常多的底层设施,如数据的标注平台、AI模型的训练平台、数据流转管理的平台等,这些平台能够降低AI从业者进入教育行业的门槛。这样的底层设施非常重要。

    其次是,AI标准的开放,这可能需要和国家科技部、教育部等一起来共建。

    最后是,教育场景的开放,让教育科技真的能够在用户层面产生价值。可能还是需要大家在产品和业务侧有更多的思考。

    好未来教学的场景比较复杂,业态也比较复杂。未来,不管是好未来还是更多行业伙伴都可以需把一些有价值的场景和需求分享出来,让更多的教育企业参与进来,共建教育的未来。

    主持人:非常感谢各位的分享。在我看来,教育科技、教育人工智能正在快速发展,在大家都大力投入的情况下,竞争会带来行业的进步,开放和合作同样也能带来行业的进步,我希望在座的各位共同努力,推动教育进步。

    在研发的工作中,大家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?我们不仅讲现在的困难,各位是不是可以给大家描绘未来5-10年,迈过了当前的困难以后,各位对教育人工智能未来的展望是什么?

    周枫:目前最大的困难,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。公司CEO干的事儿就是分钱、分人。我们的AI实验室、产品团队同时也在跑很多项目,最大的困难是人工智能型的项目是否真的能够给教育带来巨大的效率提升。

    然后,“巨大”一般定义是10:1,而不是1.5:1、1.3:1,因为人工智能往往需要大量的数据、算法、投入,才能落地,落地的时候,往往它的问题就是,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,大家会发现,做了半天之后能够带来一点改进,但最后效果并不好。所以,无论是做人工智能和教育结合的企业,还是公司内部团队,一定要考虑的问题是,新的方法能否带来非常大的效率提升?

    未来状况还是非常好的,我们面临着巨大的机会。我们不是要替代老师,而是帮助老师,帮助老师提升效率。中国中小学老师要在作业上花三个小时,如果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。这是我们的愿景。

    胡哲人:现在的教育行业非常特别,最大的一个挑战永远是消费者的需求。从这方面来看,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、快的竞争,已经能够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。我觉得,这一点是最大的挑战。不是说技术不那么好,而是在一些特定的领域,比如说纠正发音,消费者对一些东西的理解和接受都需要时间。这需要全行业和很多因素去投入。

    展望5-10年,不光只是技术,从技术+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。

    即使在欧美一些发达国家,教育师资的力量都是不平衡的。在中国,很多偏远地区更是缺乏优质教育资源。面对这些情况,一个技术驱动的产品,在很大程度上去替代相当一部分英语老师的功能,从0分做到60分、70分甚至80分都没有问题。

    一二线城市需求不一样。在那,家长对更多孩子的要求,是从95分变成99分,甚至100分。在这件事情上,老师还是一个非常、非常重要的环节。但很不幸的是,优秀的师资资源确实发展不平衡。这是我们面对的现实,也是我们作为企业,不论从商业侧还是从公益侧,都需要去解决的问题,即更多的人学习到好的内容。这是作为一个教育企业,非常有使命感的一点。

    杨松帆:我可能有两个版本。

    版本1:一句话版本。如何去协同?既要仰望星空,又要脚踏实地。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地因材施教。但是,如何真正到达那一步,路径是非常难画的。如何能画清楚这个路径,是最具挑战的事情。

    版本2:长一点的版本。未来5-10年,我希望能够基于行业的平台能够做成两件事。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,指的是能够在学生学习的全场景、全链条里,知道他的学习行为和路径。了解学生之后,把这样的信息提供给老师。即便不给老师做任何培训,他们也能做非常多的事情。比如是否该多照顾下家庭条件可能较困难的学生?老师自己就能够有所判断。

    基于这样的平台,老师能够使用一些辅助的工具或系统,从而激发老师更多的创造力。如果老师不能被替代,我们就要思考如何才能发挥出成千上万老师的价值,或者更大化地发挥出他们的价值。从供给侧的角度来看,这可能是当前巨大的瓶颈。

    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:决策是最难的,因为我们有太多的人工智能技术,当选择要不要用的时候,还是蛮纠结的。因为你不知道,这技术到底对于学习的效果会不会有很大的促进作用,是否还有一些你没有想到的弊端。

    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、适合老师的教学?这是最难的。

    对于未来几年,以前我们一直都是说通过技术去提效,未来是不是在教学内容方面能有一些变革?现在教研内容更多是书本,或者说是视频,未来是不是有更多VR或者全息投影,让学生能更直接接触到教学内容,让学生感兴趣、真正快乐学习。因为现在的快乐学习可能都是通过情感来建立的,或者说激发他的成就感。因此,这还是比较难的。

    假如说教学内容本身,能让学生感兴趣,能让他快乐地学习,能让他自己有动力去学,我们未来可能会在教学内容方面多考虑一些,去做进一步升级。

    主持人:感谢4位的分享。时间过得飞快,已经到了环节结束的时间。从我的角度讲,很多话题还意犹未尽,值得我们再去仔细思考、讨论,包括后续我们怎么持续努力用科技推动行业的进步。我们希望,科技能给教育带来更加光明的未来。谢谢!


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