机器学习与脑科学双重加持 引领教育发展的下一个十年

作者: 查士加 2019-06-03 16:55:45

【51CTO.com原创稿件】作为时下热门的技术,人工智能在行业领域的应用逐渐铺开。近期,人工智能教育界的***盛会——第三届AIAED全球AI+智适应教育峰会,引起了记者的关注。

本届AIAED全球AI+智适应教育峰会由?V学教育-松鼠AI、IEEE教育工程和自适应教育标准工作组、中国自动化学会、新东方、好未来、36氪等共同举办,设有论文、学术、产业、商业、投资、政府及娱乐七大版块,吸引了众多国内外权威AI大咖及教育行业研究人员的共同参与,讨论机器学习和深度学习在教育领域的深度运用、教育数据挖掘、自然语言处理与语义剖析、多模态归纳学习行为剖析和情感核算、AI与学习工程的交互等关键技术,以及这些技术如何为学生提供个性化的教育,推动教育行业的创新发展。

机器学习与脑科学相结合 ***教育下一个十年

全球机器学习教父——CMU卡耐基梅隆大学计算机学院院长Tom Mitchell教授亲临现场并发表主题演讲,他在演讲中提到:早在30多年前,他就已经意识到了基于AI的个性化指导对于学生的成绩大有裨益;如今越来越多的AI个性化指导公司的崛起也切实地印证了这一观点;在过去的十年里,AI技术的发展突飞猛进并取得了一定的成就。综合这三点印证,未来的十年必将是AI影响教育的十年。

全球机器学习教父——CMU卡耐基梅隆大学计算机学院院长Tom Mitchell教授

提到智适应教育这个话题,首先想到的是教学系统,Tom Mitchell教授认为:智适应的意义就是要去了解学生目前的状态,不论是宏观还是微观层面,都要能够提供活动的选择,通过选择的方式了解学生的学习轨道,同时也能够基于不同领域、不同知识,了解学生的情感状态。他强调:机器学习应该在每个领域都有一个相应的功能,去了解学生现在的状态,我们不在需要把它永远地嵌入在模式当中,机器学习就能够发现这个功能是什么,我们可以用机器学习来不断的修改它,这是机器学习在智适应教育中的核心作用。与此同时,机器学习可以用于建设评测体系,发现***的教学政策,奖励与激励制度、强化学习和全部学习在智适应教育领域也将发挥关键作用。

期间,Tom Mitchell教授提到了卡耐基梅隆大学在脑科学领域***的实验研究,通过对人类面部表情和感情的实时追踪、监测,能够发现并记录这些面部表情的特点,然后更好地识别这些表情。他将人类的大脑分为两万多个不同的板块,每个板块比神经元粗很多,在这些板块里有五万多个神经元,不同板块会随着神经元的波动产生运动,通过扫描不同板块的运动变化能够分析大脑的认知水平,例如想的是沙发还是麦克风。他希望将这项实时感情监测技术应用于教育领域,与面部表情相结合。当然,目前这项技术还是一项比较初级的研究,Tom Mitchell教授认为未来十年它将会取得进一步发展。

松鼠AI智适应引擎与MCM系统***进展

?V学教育松鼠AI创始人栗浩洋在主题演讲中表示:在全球各地,美国、日本、韩国、澳大利亚、印度等国家,人工智能教育公司都在蓬勃兴起。但在中国,智适应教育才刚刚开始。通过人工智能智适应教育,能够及时了解每个学生所学习的真实数据,而这些数据既能帮助学生更好的了解自己,也能在智适应教育的发展中贡献一份力量。

?V学教育松鼠AI创始人栗浩洋

数据显示,?V学教育松鼠AI经过5年的时间和3年的产品投放,已有200万个学生注册,已经在中国20多个省、市、自治区,200多个城市,近1900多所学校中应用,并且保持每个月新增100多所学校的增速。值得一提的是,2019年***季度与2018年***季度同期相比,1k-2k美金的付费学生用户数增长了14倍,这是对松鼠AI及700余个教研专家、AI科学家、技术人员等给予的极大肯定。

松鼠AI智适应引擎架构

松鼠AI人工智能老师的引擎架构可以分为三个层次,左侧是本体层,包括学习地图、知识地图等内容;中间是算法层,是一系列推荐引擎,如学生用户画像引擎、目标管理引擎等;第三个层次是交互系统,目前主要以视频、题目、推荐以及简单的互动与人进行交互,未来松鼠AI希望能够发展更多的人机交互模式,让学生和机器之间的交互更加的顺畅。

?V学教育的超纳米级知识点拆分,对知识点拆分细腻颗粒程度超过了Knewton和ALEKS的5-10倍,如此细腻的拆分使得松鼠AI对学生知识点的诊断更加精准,便于制定更合理的学习计划,帮助学生提高学习成绩。

会上栗浩洋公布了今年松鼠AI用错因分析重构知识地图的***研究成果。假设学生掌握了全部知识点,但是仍会出现错误,于是松鼠AI总结了30%-40%的常见错因,通过整理每个答案回答错误的学生比例,深究学生的思维方式,从而帮助学生解决问题,指导学生不再重复犯类似的错误。

随后,栗浩洋biaosh松鼠AI 对MCM系统进行全面升级:一是学习思想,二是能力,三是方法。栗浩洋提到,在学习中需要学习思路、能力和方法,学习思路包括分类讨论思维、逆向思维、转化思维;学习能力包括辨析能力、观察能力、理解能力,以及获取有效信息的能力。通过对这些思维、能力、方法的拆分,让AI导师进行教学。AI老师教学的内容有“三可”原则:***是可定义、第二是可测量、第三是可传授,满足以上三点,才可以让AI老师进行教学。栗浩洋强调:“MCM系统能够做到对学生素质的培养,使之得到诸如极限思维、逆向思维等终生受益的能力。”

CMU与?V学教育松鼠AI联合实验室启动

会上,卡耐基梅隆大学与?V学教育松鼠AI联合实验室正式签约并启动,松鼠AI将投入1000万美金,加速推动AI教育发展。这是松鼠AI继与斯坦福研究院(SRI)、中科院成立联合实验室后的又一全球***人工智能教育实验室!此外,松鼠AI还聘请CMU计算机及心理学系教授Ken Koedinger为松鼠AI***学习科学家。

在媒体采访环节,记者详细了解了联合实验室的研究方向和具体目标。栗浩洋表示,联合实验室的研究主要围绕三个方向:

一是制定行业标准:这是一个高难度且庞大的复杂工程,也需要非常大的权威性。Tom Mitchell教授曾经撰写机器学习白皮书,白皮书也是双方合作的一个重要的环节。他表示,只有当标准和框架得到认可,才能像安卓系统或是ARM架构那样得到大范围的推广和应用,取得持续的发展。

二是研究全新的算法:当前的算法种类很多,例如贝叶斯、遗传算法等等,但***的算法是深度学习,深度学习的问题在于对数据的需求量太大,例如儿童学习认识猫只需要20张照片,不需要100万张,如何用全新的算法让每个用户更简单地使用系统,是一个研究方向。

三是成为松鼠AI全国各个实验室的中枢:松鼠AI与斯坦福研究院(SRI)、中科院成立的两大联合实验室、以及松鼠AI公司内部的实验室都将由Tom Mitchell教授领导,各实验室之间也将加强联动与合作。

未来5-10年,双方将共同探讨脑科学领域的***技术研究成果在教育领域应用的种种可能。

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机器学习 松鼠AI 脑科学 教育
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