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圆满落幕!“全球AI+智适应教育峰会”亮点与干货集锦

本文作者:王刚 2018-11-18 17:50 专题:2018全球AI+智适应教育峰会
导语:这次AIAED全球AI+智适应峰会是一场在全球教育技术峰会中,参加的AI领域教授级别最高、人数最多的峰会

圆满落幕!“全球AI+智适应教育峰会”亮点与干货集锦

雷锋网消息,11月15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,我们邀请到了全球机器学习教父、全球AI排名第一的CMU卡耐基梅隆大学计算机学院院长Tom Mitchell教授,美国三院院士、阿里达摩院首席AI科学家Michael Jordan,IEEE自适应教育标准工作组主席Avron Barr、美国知名智适应教育公司ALEKS前主席、现任首席产品官Wilmot Almpros等顶尖学者;新东方、好未来、松鼠AI、ALEKS 、一起教育科技、掌门一对一、作业盒子、Ruangguru等等国内外最具影响力的AI智适应教育公司共聚北京,共同探讨AI智适应热点话题。

这次AIAED全球AI+智适应峰会是一场在全球教育技术峰会中,参加的AI领域教授级别最高、人数最多的峰会;全球第一个峰会爆满之后仍有1000多个观众没有座位临时加开大会场,每位主讲嘉宾需要两个会场讲两遍;AIAED在今年4月11日第一次召来,半年后举办第二届,并且人数达到三千人次;包含淡马锡、General Atlantic、中金资本、歌斐资产、鼎辉、凯雷在内的一百余家总计数千亿规模的风投参加。

大会首日精彩

在大会首日主论坛上,美国三院院士/机器学习泰斗Michael Jordan、乂学教育-松鼠AI创始人栗浩洋、ALEKS前主席/现任首席产品官Wilmot Lampros带来了精彩的主题演讲,探讨了人工智能发展前沿、人工智能与教育的方法论和前景。

机器学习泰斗Michael Jordan :或许该对 AI 教学进行一些思考

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Jordan谈到,发展AI并不是要复制人的智能,而是要建立一个新的智能系统,这种系统不是要取代人类而是要让我们以一种新的方式变得更加智慧。目前,AI的发展还面临着很多的挑战:多决策的误差控制、创造市场的系统、可以解释他们决策的系统、找到原因并且进行因果推理等。

在发展AI时,现在大家更在意AI如何去模仿人类,对经济方面有所忽略,把不同的元素、机构联系起来,通过这样的互动才能有更好的结果。人工智能=数据+算法+市场。在市场环境下,最好的服务被提供出来,市场设计可以消灭很多猜测的工作。

Jordan给出了一种可行的方案:建立一个市场。利用数据为音乐家提供参考信息,让他们知道他们的听众在哪里,音乐家就可以在有听众的地方演出获得经济回报,一个市场就产生了。目前美国企业United Masters正致力于此。

乂学教育-松鼠AI创始人栗浩洋:AI绝对不会取代老师,但是不会应用AI的老师一定会被历史所淘汰

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栗浩洋认为,乂学教育松鼠AI具备超纳米级知识点拆分体系,就好像高清电视,可以能够更加清晰精准地看出出学生的知识结构哪里掌握了和哪里还没有掌握。松鼠AI系统的推荐算法就像今日头条的算法一样,给每个孩子推荐最适合他的水平的学习内容,不会太难也不会太简单。

栗浩洋也谈到,几百年前学生只学文言文,现在则要学天文地理政治历史物理化学等十个学科,未来通过AI教育提升十倍效率,孩子会比现在聪明十倍。过去,一个国家只有几十个精英,现在各行各业几十万个精英,而未来通过AI,能培养出几亿个精英。最后他谈到:AI会代替老师吗?绝对不会,但是不会运用AI的老师注定会被历史所淘汰。

ALEKS前主席/现任首席产品官 Wilmot Lamps:AI+教育的核心基础理论上知识空间+自适应+人工智能算法

ALEKS前主席、现任首席产品官Wilmot Lamps指出,AI+教育的核心基础理论上知识空间+自适应+人工智能算法。知识空间理论是组合学中的一种结构,描述了域或“主题”中可能的知识状态;自适应则是一种人工智能方法,能为学生提供多样化的灵活学习方案。另外,自适应能提供更多主题做到更精细。     

圆满落幕!“全球AI+智适应教育峰会”亮点与干货集锦

在接下来的智慧教育论坛中,乂学教育AI首席科学家崔炜博士、北师大智慧学习研究院副院长李艳燕、华中师大国家数字化学习工程技术研究中心教授余新国进行了深度对话。他们认为经过了几十年的时间,机器已经模仿人类实现了计算和推理能力,但是目前还没办法像人一样创造新的知识。在教育领域,教育是教与学结合的过程,不仅是传授知识,更是育人。

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ASU-GSV Suzee Han:2017年对教育和AI说一个转折年,它向世界释放一个信号,人工智能已经来临

ASU-GSV的总参谋长Suzee Han女士认为,未来的教育可以和将来的技术相结合,这方面可以想像一下Netflix和亚马逊,他们开发的咨询技术以及诊断性的技术可以让我们更个性化的学习,也就是说每个人未来都将拥有更个性化的导师。而AI是一种新型的电力,像现在我们需要电力一样,以后需要AI。现在对AI方面的风投在2017年有非常大的增长,可以预见的是,到2030年会有15.7万亿美元将由AI来驱动。这个数值跟中国的经济体量一样,比美国仅仅小一点点。

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Avron Barr:详解“IEEE标准制定”全过程

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Avron是IEEE学习技术标准委员会现任主席,负责学生、教师使用的教育产品标准方面的制定。他认为,标准解决了市场问题,比如互通性、质量、供应链和关联性;可以促进扩展,消除摩擦,降低成本,确保安全性。在过去18个月,IEEE学习技术标准委员会就开启了6个新的标准活动。Avron还透露,IEEE会跟很多委员会合作制定标准,会花很多时间找到最佳的标准,再把它提出来。整个IEEE委员会的会员制,就是让所有会员在发布标准之前可以审核自己的标准,这样可以避免冲突、错误,以及避免标准的限制性。

Robby Robson:IEEE ICICLE重点关注“学习工程”

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IEEE委员会委员、前IEEE学习技术标准委员会主席Robby Robson谈到,今天“学习工程”的概念是来自于EDUCAUSE这样的美国团体,他们也是致力于教育科技的发展,而且会有很多游说活动以及研究活动,而今天的学习工程中,工程师的作用不可忽视。在新一轮的教育和培训改革浪潮中,医疗、教育行业的公司都发挥了非常重要的作用。ICICLE协会目前已在非洲、拉丁美洲布局,正往亚洲拓展,而中国是他很看重的市场。

Arthur Greaser:精品系统分享数据会有快速的发展

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孟菲斯大学心理系和智能系统研究所教授Arthur Graesser在与Avron Barr、Robby Robson、 Richard Tong等人的对话环节,重点讲到,数据是人工智能中的非常重要的部分,它变得特别特别地重要,很多公司在创造、产生、储存、分析数据方面投入了很多的资本和资金。精品系统或者精英系统,一开始的范围都比较小,如果分享数据的话,就能够有快速的发展。而孟菲斯大学、MIT、斯坦福、卡耐基梅隆大学等也是创造了不同的方式对数据进行分享。

IEEE自适应教学系统行业标准中国工作组成立;松鼠AI首席架构师Richard Tong被任命为中国区负责人

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松鼠 AI 首席架构师、Knewton前亚太区技术负责人 Richard Tong和Avron Barr、Robby Robson共同按手印启动。松鼠AI首席架构师Richard Tong被任命为中国区负责人。Richard Tong表示,“关于2247.X的标准是今年开始制定的,也是从DOD以及其他军用领域发展而来,是一个比较宽泛的人工智能的框架,也是一个引子。建立这个中国工程组,就是希望把国际合作的精神发扬光大,能够让更多的学界、行业界都参与进来。

Michael Yudelson:AI能给自适应学习过程带来很大帮助

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美国大学入学考试 ACT高级研究科学家 Michael Yudelson 博士的演讲题目是“教育当中的自适应推荐”。他认为,适应并不一定是很智能的东西,但是适应是每个人都需要的,而AI能给这个过程带来很大的帮助。

新东方AI研究院院长瞿炜:AI要在教育场景落地必须克服20个挑战 

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瞿炜博士认为,通用AI已经走向瓶颈,场景AI将迎来新的蓬勃发展。AI+教育并不一定就是通用AI技术直接嫁接到教育领域,像出现了很多产品级的应用一样,更多的AI+教育将会是对整个教育科技的重构。很多数据都已经准备好,大数据、云计算等,但在AI+教育领域必将出现一个新的大脑,也必将会出现新的操作系统,这种操作系统可能是在云,也可能在端,因为所有的AI系统肯定是一个软硬结合的系统。

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随后,百度教育总经理张高、先声教育秦龙与虎嗅创始人李珉进行了一场对话,主要围绕AI+教育的瓶颈与如何赋能等问题。他们表示,未来都将是以开放的合作方式向教育企业提供技术支持。她们谈到,教育的本质是认知的提升,而教育的场景除了学校和培训机构外,无处不在的学习才是更大的场景,为此一些SaaS平台也竞相涌现。AI+教育趋势下,教育会回归老师,老师将成为更好的老师。

大会次日精彩

全球机器学习教父Mitchell:机器学习和AI将成为智适应学习的驱动式技术

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全球公认机器学习教父、CMU计算机学院院长Tom Mitchell在16日上午做了开场演讲。他觉得,教育是老师、学生和电脑三者间的互动,AI智适应经过10年的发展和成熟,机器学习和人工智能将成为智适应学习的驱动式技术。当我们需要个性化的、基于每个学生的教学战略时,机器应该学习什么?除了环境式的数据,还有身体的传感数据、监测大脑的数据以及算法。监督式学习、多任务处理学习、增强学习都是很有意思的尝试,尤其是增强学习沉淀下来的抽样方法、算法选择、数据选择,对于发展AI + 教育而言是个宝藏,会从根本上改变教育形态。

机器学习 + 教育的探索方面,对学生的情绪识别是关键技术,其一旦实现,老师可以根据系统每秒钟的反馈,找出哪一名学生需要被指导。此外,一个很有意思的研究方向是探索新的教学互动方式,即考虑让学生充当老师的角色来教导模拟学生,过程中会引入教学督导的角色。Tom Mitchell发现,只有AI技术发展到一定程度,我们才能实现这种教学。

Tom Mitchell教授与松鼠AI签约,成为松鼠AI首席人工智能科学家

乂学教育-松鼠AI创始人栗浩洋上台宣布了一项重大消息:Tom Mitchell教授在现场与松鼠AI签约,成为松鼠AI首席人工智能科学家。Tom Mitchell教授表示,这个决定也是他个人对松鼠AI的AI技术水平的高度、和对教育理解的深度的认可,以及对核心团队希望通过AI彻底改变教育产业、造福所有孩子的愿景的共鸣。作为和Facebook首席科学家Yann LeCun 、谷歌云AI/ML首席科学家前/CMU计算机院长Andre Moore比肩的全球人工智能泰斗级人物,Tom  Mitchell 教授的加入使松鼠AI成为中国第一个收获全球最高级别AI专家的人工智能独角兽。

圆满落幕!“全球AI+智适应教育峰会”亮点与干货集锦

栗浩洋谈到:“我们第一次与Tom Mitchell教授见面是在伦敦的全球人工智能教育大会AIED,松鼠AI有论文获得大会入选并且受邀作晚宴致辞。大会上,我们的首席科学家崔炜博士与Tom Mitchell针对AI在教育领域的应用进行了深入探讨,给教授留下了深刻印象。后续几次沟通以后,我专程到CMU,和教授两个小时的约谈最后进行了九个小时,从技术到研发到教育的使命,最终让Mitchell教授下定了决心。”

乂学教育-松鼠AI联合创始人CEO周伟:AI将会成为教育界里面第六次浪潮

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乂学教育-松鼠AI联合创始人CEO周伟认为,随着教育+互联网、电脑普及、O2O、内容获客、真人1对1等五个浪潮的逝去,AI将会成为教育界里面第六次浪潮。他觉得,因为只有通过AI技术在教育领域里面的应用,我们才能够去避免前面五次浪潮里面的那些劣势,能够保证我们的教学质量在快速扩张的情况下,也不会被稀释,还能做到规模化的个性化教育,提供教学的产品时降低成本。

网易有道副总裁罗媛:有道在AI上的实体落地

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罗媛认为,教育是需要温度和态度的,所以有道在自己所有的教育理念的践行过程中,都遵循这样一个基本的原则。有道目前用户数成绩背后,AI起了非常大的作用,概括为数字化、网络化和智能化三个方面。人机交互能力上(尤其是低龄儿童产品设计),有道会分利用了人机交互课件,可以获得更多多元化的交互,让学习成为好玩的事情。未来,不光是传统的教育行业和政府机关会使用AI+教育技术支持,有技术实力的手机厂商也会接入这些技术。

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在随后的AI教育论坛上,孟菲斯大学教授/华中师范大学心理学院院长胡祥恩、SRI (斯坦福国际研究院)创新中心主任Claude Leglise、孟菲斯大学心理系和智能系统研究所教授Arthur Greaser、西班牙AI 研究院(IIIA)副院长/2017年IJCAI项目主席Carles Sierra教授等人进行了AI教育话题的探讨。他们认为,AI对学生的激励以及对学生的理解,会让学生变的非常自律,在这个过程中,老师可以作为一个更好的角色,能够帮助这些同学们组成各种有特色的小组。在这个过程中,还可以创造出平衡的团队。

Belva Devara:印尼的教育公司在加大AI的应用与投入

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印尼最大教育公司Ruangguru创始人Belva Devara在演讲中指出,Ruangguru现在服务一千万的学生,有超过2000名的老师,在跟90%的印度尼西亚省会和当地政府合作。但是在东南亚,AI的应用跟在中国的应用还是有一定差距。Ruangguru得到了国家层面的支持,因此他们会吸收更多好的先进经验,提升印尼的教育水平。

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在AI教育学术论坛上,乂学教育-松鼠AI高级数据和认知科学家 KP Thai、德国人工智能研究中主任Carsten Ullrich博士、乂学教育-松鼠AI数据科学家Dan Bindman教授、谷歌中国资深研究科学家王京涛博士等人展开了讨论。他们认为,人工智能引擎以及机器学习算法不断走向成熟,但高质量内容也是非常需要的,而目前他们获取高质量内容是非常困难的,因为造价非常昂贵。所以做好内容是接下来AI+教育的一个重点。

福布斯AI杂志出版人Will Thompson:AI帮助建立高效的个性化学习,甚至未来帮助学生获得批判性思维和创造性思维

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在下午场的AI教育及技术论坛上,福布斯AI杂志出版人Will Thompson首先登台演讲。他是一位媒体人,也是《福布斯AI》杂志负责人。他认为,30年前我们对教育的概念和现在对于教育的概念的理解非常不一样,教室不应该像工厂一样填鸭式的教学。由于AI,我们可以期待机器在未来完成更多的内容。现在人类需要全新的技能,需要批判性思维,需要创意性思维,需要有能力用更少的资源去做更多的事情。

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随后的论坛上,福布斯AI杂志出版人Will Thompson、 物灵科技 CEO /前微软研究院研究员、/MIT 《技术评论》全球35 位杰出科技创新家之一的顾嘉唯、印尼最大教育 Ruangguru 联合创始人 Iman Usman等人,围绕了人类如何克服对机器人的恐惧等问题进行了对话。

掌门1对1创始人张翼:无论是高效还是快乐都跟只能有关,人工智能任重道远

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张翼指出,掌门1对1这些年一直从事整个K12的学科辅导,覆盖一年级到十二年级的所有学科,对于这样非常复杂的产品来说,他们一直在思考如何把AI植入到教学里提高效果。现在做教育到底是在构建一个什么样的生态?他认为是:教育(对老师)和训练(对学生)。新一代人工智能发展之后,“教”和“育”、“训”和“练”第一次被解构,AI对教育最实际的赋能是赋予学生打开知识宝库的“钥匙”,AI的本质是个性化,最大的亮点是能够更快地帮学生找到学习过程的“正循环”

天图资本冯卫东:松鼠AI就是下一个风口,它大幅度的提高学生的效率

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作为投资人(天图资本管理合伙人),他认为AI革命是人类科技上最大的革命,而教育有着正走向异化的风险。他觉得,教育的军备竞赛会产生恶果,学生和老师都会苦不堪言,而以AI为代表的技术则会对教育的效率有十分巨大的提升,未来潜力不可限量。他指出,松鼠AI就是下一个风口,大幅度的提高学生端的效率,现在AI成熟起来,几乎在很多方面都完胜人类。

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AI教育投资人论坛上,松鼠AI合伙人Joleen Liang、新东方产业基金顾显灏、好未来集团副总裁蔡翔、泛大西洋投资张洋、作业盒子CEO刘夜进行了交流。他们认为,所有的AI本质上还是基于学习数据的积累和抓取为前提的。在当前的环境下,真正能够抓取到的学习场景和数据还是相对的有限,所以在入口端,未来AI会有很多的突破性的应用出现。

一起教育科技联合创始人肖盾:教育2.0时代,智能教育深入到学习的本质、教育的核心

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一起教育科技联合创始人肖盾分享的主题是“智能教育到底能做什么?”他觉得过去的这么多年,业界提出了很多科技和教育结合的想法和思路,包括用大数据、算法对课件做一些分析,但教育信息化到底可以改变什么?除了“多”和“快”,一起教育科技会在2.0的时代,进一步地去拓展“好”和“省”,会把内容、数据沉淀到他们的平台上,基于这些内容和数据,去做全新的知识图谱、教研体系等等。

Richard Tong:做好AI教育要从教育学、心理学、认知学到本地化,并且要有很强的AI科研能力

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松鼠AI首席架构师、Knewton前亚太区技术负责人Richard Tong觉得,AI教育更多的是一种AI应用,跟传统技术应用有不一样的地方有4个关键环节和关键因素,分别是商业模型、AI所要求的能力、数据和很强的计算力。做好AI教育要从教育学、心理学、认知学到本地化,并且要有很强的AI科研能力。

斯坦福SRI主任Claude Leglise:150年前的教育系统已经落后

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他首先介绍了SRI(斯坦福国际研究院创新中心)是由斯坦福大学在1946年创立的研究机构。他提到过去150年以来的公立教育是集中化的学习,但AI教育并不是用机器人把知识装进大脑,我们应该去思考一下,如何真正地去生产知识,要让学生真正地去掌握。而自适应的学习体系和学习系统就是良药。

比尔盖茨和梅琳达盖茨基金会Brandt Redd:详解数字孪生

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压轴演讲是作为比尔盖茨和梅琳达盖茨基金会教育高级技术官Brandt Redd来讲的。他觉得, 对于教育而言,要知道学生的年龄、性别和知识状态,数字孪生就可以了。使用这样孪生概念,我们可以复制学生的学习过程、学习体验。个性化学习和自适应学习在这方面有很多数据,当数据组合起来,就可以创造数字孪生。下一个技术会是什么?他希望行业一起继续关注。



雷锋网2018年度AI最佳掘金案例评选

人工智能风雨60年,与其说技术升级促成了今天的浪潮,不如说当前的人工智能,终于站在离商业最近的位置。

去年,首届「AI 最佳掘金案例年度评选」活动一经推出,便受到了AI方案输出方和AI技术需求方的极大关注。评选从商业维度出发,寻找用户/客户问题解决能力强的产品和解决方案。

现在,我们再次站在AI浪潮之巅,正式启动第二届「AI最佳掘金案例评选」。

在AI+教育领域我们一共设置了6个奖项,欢迎踊跃报名,报名地址:https://www.leiphone.com/special/custom/AITopTen2018.html

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