【WOTI】英語流利說林暉:AI在教育領域尚處初級階段
原創【51CTO.com原創稿件】由51CTO主辦的WOTI2017全球創新技術峰會將于2017年7月21日拉開帷幕。本次峰會將圍繞機器學習、人機交互和智+應用三個大主題展開,數十位專家級嘉賓將帶來多場精彩的技術內容分享。峰會前期,筆者采訪了本次大會的演講嘉賓英語流利說聯合創始人&***科學家林暉先生,就人工智能在教育領域的應用,深度學習在英語流利說產品的中的實踐等話題進行了深入的交流。
英語流利說聯合創始人&***科學家 林暉
AI在教育領域的應用還處于初級階段
自從去年的AlphaGo將專業圍棋手擊敗之后,人工智能已經人們最關注的熱門話題之一。人工智能是多種應用的結合體,比如語音識別、圖像識別、文本理解與內容生成等,這些技術可以根據行業特點有效適配結合,也就是領域內的人工智能應用。那么,作為在教育領域內應用人工智能的典型代表,英語流利說是如何應用人工智能的呢?英語流利說希望通過人工智能來解決用戶的那些問題?
林暉在采訪中向記者表示,無論是國內還是國外,從業者普遍對人工智能在教育領域的應用前景持樂觀態度。從長遠來看,AI 的應用會大幅降低教學成本,提高教學質量,并且有助于教育公平化,把高質量的教育帶到欠發達的地區。但這個過程需要一定的時間,目前大部分的AI在教育領域的應用還處于初級階段,甚至不少停留于“蹭熱點”而沒有實際使用 AI 技術。
對于人工智能的具體落地應用,林暉認為首先要確定用AI技術解決什么樣的問題。這個問題需要難度適當,對用戶來說實用。否則問題太難會導致投入大量的人力物力也不一定有產出,而不實用的話則不符合用戶的需求, “落地”的產品會僅僅停留于“炫技”階段而無法帶來商業價值。考慮到未來的教育應至少兼具高效和個性化兩個特點,英語流利說已經把自己打造為有To C成功產品、掌握領先技術、商業運營實現盈利的“三好老師”,真正給學員帶來了三倍的效率。未來流利說希望通過人工智能來解決教育低效和不公平的問題。
據林暉介紹,英語流利說成立于2012年,核心成員由來自普林斯頓、Google等的相關專家組成。上線4年多,公司將很多的人工智能技術落地于教育產品中,現在全球注冊用戶超過4500萬,已獲得三輪融資。目前英語流利說旗下的目前的兩大主力產品分別是“英語流利說”和“雅思流利說”,懂你英語是旗艦App英語流利說其中的付費內容,人工智能英語老師。
深度學習在智能教育中的應用
在即將舉行的WOTI峰會上,林暉將為大家帶來主題為《深度學習在智能教育中的應用》的演講,他向記者透露,當天的演講內容將結合英語流利說在過去4年的實踐,從問題定義、數據獲取、算法設計、模型優化等方面介紹如何將深度學習運用于語音識別、知識跟蹤、以及自然語言處理等領域。
“人工智能是一個很大的領域。近年來,很多的技術突破其實來自于深度學習方法:用更“深”的模型從大量的數據中學習如何完成任務。在智能教育中,可能用機器來完成的任務都是深度學習可以應用的地方。比如:作業的批改,教學內容的動態推薦。”林暉說。
目前,英語流利說在利用機器學習等相關職能技術打造會教英語的AI老師。林暉強調,深度學習技術不應是為了用而用,而是看對應的問題是否是通過深度學習這一技術來解決比較好,是否有需要深度學習所需要的大量數據。例如:為了讓AI老師能夠聽懂學生的英文,在這項語言學習者的語音識別任務中,英語流利說積累了大量的中國人說英語的語料庫,在此基礎上使用深度學習的技術打造了聽懂中國人說英語的語音識別引擎。再比如:在學生的知識跟蹤建模、語法糾錯的多項任務中,英語流利說都使用了LSTM 等深度學習的模型。在這些任務中,英語流利說一方面有海量的數據,另一方面任務的復雜程度都不是一般的淺層模型可以很好解決的,需要使用深度模型。
目前,流利說旗下產品注冊用戶總數已經超過4500萬。從2016年7月付費課程上線至今,付費用戶已經超過40萬,并且保持了良好的增長。林暉表示,之所以能夠取得如此優異的成績,原因在于以下三點:一是,在技術上,英語流利說將整個英語學習數字化,進而通過人工智能技術為用戶提供了更高效的學習。二是,立足于用戶需求,將教學內容持續迭代升級,為用戶提供***的,***現代語言習慣和表達的英語。三是,為全體用戶提供價值,為付費用戶提供進一步的增值。英語流利說產品中有大量的內容是免費的,這些免費的、優質的內容,在過去幾年為流利說帶來了良好的口碑。
采訪結束,林暉表示:“未來2年內,我們希望將自身打造成國際領先的人工智能+教育公司,成為***的教育科技集團。”
【講師簡介】
林暉,清華大學本科碩士,華盛頓大學博士,現任流利說聯合創始人、***科學家。曾任 Google 美國總部研究科學家。主要研究領域包括語音識別、自然語言處理、機器學習以及大數據挖掘。在這些領域的***刊物和國際會議上發表三十余篇論文,并擔任技術委員會成員(包括 ICML, NIPS, AISTATS, ACL, EMNLP, IEEE Signal Processing Letters, IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing)。擁有多項美國及中國專利。發明的基于次模優化的自動文章摘要技術已成為文章自動摘要的經典方法的之一,被該領域的研究人員廣泛引用。曾負責 Google 語音識別核心算法的研發,研發并上線了多語種語音識別系統,以及基于深度神經網絡的電話留言識別系統。
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