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【GET2016】人工智能时代下,百度教育对教育智能化的探索

作者:吉吉 发布时间:

【GET2016】人工智能时代下,百度教育对教育智能化的探索

作者:吉吉 发布时间:

摘要:将赌注押在人工智能?

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芥末堆 吉吉 11 月 12 日报道

11 月 12 日,在以《创•见•新生态》为主题的 GET2016 教育科技大会上,百度教育事业部总经理张高分享了人工智能时代下,他对教育变革的认知和理解。他认为,教育人工智能是一个开放生态,这是未来的趋势和方向。

在张高看来,目前人工智能已给教育领域带来了深刻变革。但他认为,如果智能只是模拟学生通过考试对教育本身意义并不大,教育本身还是应该让学生得到提高,真正人工智能是在老师这端怎么样让更多老师服务更多的学生。

此外,他透露,人工智能在百度教育的布局分成三个部分:1、内容的数字化;2、学习的个性化;3、交互的拟人化。

以下是张高演讲实录:

百度教育事业部是百度在教育领域深根的独立的事业部,大家看到百度传课、百度文库都是我们旗下的产品,还有很多新的产品在不断地开发、演进。

目前整个百度教育事业部的产品线每天服务于三千多万的学习者,他们在平台上找他们需要的知识、学习他们所需要的课程,同时也和广大的教育生态建立了非常紧密的联系。

目前在我们这样的教育生态下面有几万家教育机构和学校共享他们的资源、他们的课程,并且和学生紧密的沟通。

人工智能在教育领域会带来深刻变革

我思考一个问题,我们做了那么多年,如果说哪个业务百度没有布局非常后悔,只选一件的话就是人工智能。我们百度教育是非常相信人工智能的,它在教育领域带来了深刻变革。

这个变革像五六年来移动互联网起来一样,当时PC互联网还是主流,但是移动互联网面临很多创新,很多人在观望或者不确信手机上是不是能够做很多事情,甚至很多做教育的同事那时候都怀疑,学生是不是能够在那么小的屏幕上、碎片化的环境中完成完整的学习体验,五年过去了这些答案是肯定的。我们看到越来越多学习者通过移动设备完成他们的完整的学习过程。

今天我们再往后看一点,人工智能像五六年前移动网络相对于PC互联网一样,它的变革已经不再是个概念,它的变革已经完整的到来。

这个变革第一是全品类的变革,不光教育类,在交通、医疗、移动生活中完整的介入了。第二个特点它是潜移默化的,可能不是颠覆式的改变,这也是非常有意思的一个方面。

PC互联网时代,连接了人和信息,通过互联网,信息触达非常方便。移动互联网时代,连接人和服务,除了信息之外,把在PC之外的交通、医疗、娱乐等,原来需要在线下做很多工作、打很多电话的事情,通过移动互联网一个小小的手机可以触手可及。通过这么多年互联网的发展,我们反思一下,给我们带来很多便利的同时也带来了很多的负担。

我们不断给予更强的工具、更多信息、更多服务,原来安安心心睡觉的时候,现在要看很多时间的手机,很多信息、服务不断累加,让我们变得非常强大也变得非常新。

在人工智能的时代非常有意思,人工智能强调的是人,我们想PC互联网、移动互联网很多强调的是技术、是产品。人工智能首先强调的是人,以人为本。所以我们真正考虑了人。每个用户需要什么,它能不能用更短的时间获取信息,更方便、便利地获取事物而不是给很多工具学很多东西。

首先以人为本,智能是帮助现有的产品、现有的服务、现有的信息用更智能的方式让人能够去工作、生活,去创新创业,这是人工智能最后的本质。

所以我们可以看到人工智能另外一个特点,人工智能往往对用户来说是做减法的,也许我们未来可以用更少的技术、更少的应用甚至我们感受不到的交互可以获取更多的服务、更精准的服务这是人工智能的特点。

同样我们相信人工智能在教育领域也会带来非常深刻的变革。

我们举了很多例子,比如日本国立信息学研究所,相当于中国的中科院,它在11年开始做了一个非常有意思的事情。

大家知道高考这件事情不光在中国有,在日本也有,它也是个应试教育,是全国的统考。当时信息学研究院想“能不能研究一个机器人,它模拟一个学生参加日本的高考,看它能考多少分,能不能考上大学。”

他们从11年开始做这个工作,连续做了三年都没有达到平均录取线,也就是说这个技术看起来没有那么容易,但是去年突破了,去年在日本的高考中取得511分的成绩,日本的高考成绩大概满分是950分,全国平均水平416分,可以看起来高考水平与中国还有所差距。但是一个标志性的是它通过了日本的录取线,按照他的成绩,80%的概率被400多家日本私立的大学或者比较好的全国性大学录取。

所以如果从一个学习者、学生的角度来讲,我们看到人工智能是完全有能力在某些知识领域能够去替代人或者超过人的。

另外一个是例子可能今天已经出现了三次了,清华大学的提过,初九也提到过,我又拿过来了想从另外一个角度解读一下,佐治亚理工学院的学生们可以用在线聊天的方式向助教 Jill Watson 提问,期末考试结束后,它被提名为优秀助教。但Jill 其实是一个基于 IBM Watson 超级计算机的在线人工智能程序,在这之前,大部分学生都没意识到和他们聊天的不是人类。

佐治亚理工学院做了模拟人真实场景里服务了5个月让大家感觉非常好,这样在教育领域也算是个事件。因为第一它可以真正替代老师做很多工作,另外更重要的标志事件是它给教育的人工智能做了非常精确的定位。比如,如果不能把智能复制给学生,只是模拟学生通过考试对教育本身意义并不大,教育本身还是应该让学生得到提高,真正人工智能是在老师这端怎么样让更多老师服务更多的学生,这是很重要的领域。

另外人工智能在机器模拟名师过程中最大的担心、最大的障碍来自于老师本身,老师非常担心如果机器人有了是不是不需要老师了?其实不是,佐治亚理工起了一个助教,现在我们看老师的状态,越是名师时间越有限,名师压力非常大。

我们设想一下如果每个名师都有一个机器人的助教,它能够帮他做基本的答疑服务,包括讲一些他讲了一百遍一千遍的知识,能够更多的启发式的教学、和学生的对话,甚至谈谈为了理想这方面,这样的配合是最好的配合,所以人工智能未来在模拟名师,我们并不认为它们能够在短时间内替代老师或者应该替代老师,最好的组合是一人一名师,每个老师都有一个助手,这是正确的解读。

百度教育在人工智能领域的布局

我们百度认识到这样的趋势,现在就开始做了很多的布局,人工智能在百度教育的布局分成三个部分:1、内容的数字化;2、学习的个性化;3、交互的拟人化。

下面我分别解读一下:

1、内容的数字化

如果我们认为百度的设想就是未来教育的智能化,它是个大脑,大脑最重要最基本的单元是什么?是神经元,神经元在教育里面就是内容。

首先我们认为教育过程中生产了大量的内容,无论是图象、视频、音频等等,内容是最重要的。这些内容怎么数字化、怎么聚集在一起?我们觉得所有内容都是有用的,但是如果这些内容仅仅放在那里很难成为教育大脑里能够助力的神经元,还要对这些内容进行处理。要识别哪些内容是好的,哪些内容更有结构化,他们之间的相关性,不同类型的哪些是关联的,能不能分析处理,知识的整理加工、提炼变成教育大脑非常重要的工作,就是我们现在讲的知识图谱,就是把它结构化、归一化,很多散的东西变得非常规整,这是不是最后能够让教育大脑处理的?

不是。神经元最重要的是互相之间的连接,我们怎么把这样的知识连接起来形成巨大的知识网络,而且它们是非常结构化的精准的,这就是我们经常讲的知识点。

我们对每个知识点的挖掘,每个知识点的不同角度是连在一起的,这样的过程我们认为是未来教育内容里非常重要的、最基本的工作,所以我们百度进行了大量的布局。

现在我们的网络每天都在扩大,每天有几十万学习资料不断加入,有几十万本书,几百年的课程不断往大脑里加入,用我们强大的云计算的能力、数据分析的能力,整个百度大脑数据化的过程是演进的,我们认为如果我们每天都在做工作,去筛选、规划,这个大脑会变的越来越强大。

我们在整个大脑的数据化、内容的数据化过程中不仅仅是把很多学习资料、很多内容、很多视频全部放到网上,更重要的工作是通过人工智能技术进行提炼抽取,通过相同的知识点把它们连接成为巨大的网络,并且能够每天学习不断的发展,这些对教育大脑是非常重要的工作。

再举一个例子,比如我们看到UI用户界面设计是非常火的,每天有几十万人下载资料学习,同时也看到几百家与UI设计相关的培训机构有各种各样的内容,他们每个内容都非常好,但是太多了,非常多也非常零散。

我们通过百度教育大脑做了一个拼图,教育机构贡献的是一部分,比如他们有的贡献在文字优化、有的贡献的是设计的原理,他们之间原来是分割的、松散的,通过百度大脑的提炼进行拼图式的组合形成很大的知识图谱,这个知识图谱每天还在优化、扩展。加上很多专家的领域变成一个非常丰富的、非常好的学习知识图谱,这样一个知识图谱如果指导学生的学习,他的效率将是非常高的。

所以我们觉得在百度,在教育智能化里面对内容的数字化的工作是非常重要的工作。

2、学习的个性化

另一方面我们认为智能化很重要的是学习的个性化。

刚才讲的是对内容的加工,对用户端精准的理解也是非常重要的方面。其中我们看到3000多万用户每天在上面学习,他们的需求是完全不一样的。

有的可能是搜索,在学习中、工作中需要得到帮助,找到课件,新的资源;有的用户是要考试或者是在学习一个课程的时候需要提升,所以他需要的深度就深得多;有的学生真的对数学、管理等某些领域非常感兴趣,他希望系统地学习。

对这样用户的洞察非常重要,如果我们不去洞察用户即使有再强大的知识库也只能做到千人一面,每个人是一样的。

如果洞察了每个用户的需求不一样,就能分析用户是什么行为、在这一点上是什么信息、他的兴趣是什么、下次来再给他推荐什么样的内容,包括是什么阶段,是初学者还是高级的需要提升的,整个对用户的画像和分层也是非常重要的工作。有了这样的工作再加上刚才讲的知识网络做精准的匹配,所以可以实现非常好的个性化学习。

个性化学习技术对未来整个教育和学习的过程是非常好的信心。

3、交互的拟人化

最后我们讲到在教育智能化里面很重要的就是交互的拟人化。

我们现在有很多产品,阅读、文库等有大量的产品,但是希望有更好的体验,我们模拟一个图书馆,上来之后什么都有,小学数学给你一千本书,要考试给你一万道题,就像一个图书馆。

对于学习者更多模拟是自学者,如果真的想自学或者花时间可以学到你想学习的东西,真的不幸的是,我们看到真正有自学能力自律性特别强的占5%,大部分人没有这种自律性,所以他为什么报班?更需要约束他。

所以在互联网上、网络上有没有更好的体验让他们能更好的学习呢?我们认为这就是模拟。

和名师对话,现在的产品不应该只是工具、是资料库。我们更多希望他有一个名师,一人一名师,他上来之后有老师跟他对话,这样的体验是未来教育非常重要的一个发展方向。

这个体验怎么构筑?首先需要大量的知识,各种各样的数字化的资料已经联系成了巨大的网络,同时要对用户每个环节精准的进行把握。

更重要的就是形成引导式的学习,真正好的学习是对话的过程,而不是单一的“你要什么我马上给你”,真正好的教育应该是老师不马上告诉你答案,他可能根据你的情况,给你一些提示,让你想一想启发一下,当你想起了再给你一些提示,再给你难度更高的东西。这样对话的过程是更好的教育。

这样的过程简单举一个例子,比如我们看到一个学生做了一个高考模拟题,可能是高中生,他的成绩不太好,应该是问一个老师“我觉得模拟题考了70分还应该有很大的空间,但是不知道从哪儿入手”,如果传统的方式,马上给你一堆更多的练习题。

我们设想一下好的设施会告诉他“我分析了一下你错题主要集中在三个方面,圆锥曲线、一元一次方程、不等数,这些方面是需要提高的,建议在这方面提升,我还有一些好的材料看一看。”学生一看这个不错,但是觉得三个太多了,能不能推荐哪个先入手呢?老师说“最近三角函数考的比较多,如果这方面掌握的话对你的能力提升还是有帮助的,就从三角函数开始,我有三角函数的知识针对你的个性化的东西”。学生觉得挺好的。

在学习过程中还可以用对话的方式,不是只给很多资料。从这样的过程,这种体验应该是学习者、学生和名师对话的过程,这样一个对话的过程未来可能变成很重要的体验,这个体验提升的空间非常大。

刚才很多同事讲到了,名师会在应试教育里告诉你吗?肯定不是。所以我们要学习名师学习的行为。高考状元怎么看这个问题、你的朋友怎么学习、他们能不能都加入这个过程?想象空间是巨大的,过程应该是这样的,未来得产品应该是一个工具,更多是希望它能够更好学习的和人对话的功能。

这三个方面构成了我们在教育的数字化、个性化、拟人的体验。

教育人工智能未来方向:开放生态

最后提到做教育都是有情怀的人,每个人除了做好产品、做好服务,应该用技术、人工智能的方式去给教育更多的温暖、情怀。

最后我们觉得教育人工智能是一个开放生态,是个趋势,是个方向。

任何一个公司无法做到整个生态的所有,还是采用开放的生态,未来会把内容化、数字化、学习、个性化、交互能力等很多能力开放出来,让我们的生态中有兴趣的合作伙伴都能来使用它,打造学校的大脑。

内容上有很多深层的知识和能力,包括知识图谱、画像技术、推荐的技术、语音识别技术,交互里做智能助教技术、名师对话引擎,有了这样的技术大家都可以在上面开发更加智能的、帮助老师更好教学的,帮助学生更好学习的平台。

所以非常希望未来和广大的在座的教育同行共同打造一个非常开放的智能的学习环境,共同拥抱人工智能教育的时代。

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    百年树人  758天前

    探索教育科技的新边疆,感动~

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