AI公开课:19.05.30 瞿炜-新东方AI研究院院长《做懂教育的AI:把未来带进现实》课堂笔记以及个人感悟
AI公开课:19.05.30 瞿炜-新东方AI研究院院长《做懂教育的AI:把未来带进现实》课堂笔记以及个人感悟
导读
瞿炜博士,先后毕业于北京理工大学 、中国科学院大学、美国伊利诺伊大学。曾就职于Motorola 、西门子(美国) 、中国安防技术有限公司研究院等。现任新东方教育科技集团AI研究院院长 。
瞿炜博士作为中科院引进人才,曾任模式识别国家重点实验室副教授。在医疗领域,领导开发了“西门子高可靠度视频分析系统AutoEDES”,成功大规模应用于心血管造影的辅助诊断和治疗。在安防领域,受聘担任国家公安部、中国安防协会专家委员会专家、国家标准委特聘专家。
问答环节
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雷鸣教授:最近投资教育比较多,教育行业与AI结合的动态以及动向。
羊东VC:学生要想创业,教育类的创业应该是第一个想到的选择,这是一个万亿级市场,最近好像,教育的工业化,降低成本。教育这件事本身是比较难做的,讲课风格或者思维习惯,很难用AI去学习的。
雷鸣教授:作为优秀的学者、管理者,从身边看到的事情,期望AI能够帮助人类做什么事比较有兴趣?
宫鹏院长:AI是未来,未来的技术如何改变教育,那几篇文章,其实有极大的颠覆性,建议大家去看看。现代社会教育,应该有一个深入的思考。base在哪里,实际上就是科学,将sensor 等make it together。关于知识获取过程,有两个方面,第一个是哪里有阳光就伸向哪里生长,缺点是风归来就是不成功的;真正的教育就是因材施教的教育,庄子说的,树长大的到没人能够砍它了。
雷鸣教授:科技加速越来越快,学到的知识也很多,也许等着用的时候,机器比人做的更好,有时候读了好几年,毕业就失业,这也是一个值得探讨的问题。对学生,要因材施教,其实这个idea非常好。尤其是河南的学生大省,学生只要能够学到知识就好,这是一个看得见的矛盾,期望AI在这个方向做的更好。我国教师占人口的比例不到1%,但是今天清华教室内,在座的各位学生,父辈及上辈有从事老师的多达占有20%左右,所以清华之所以为名校,貌似不公平,其实的确能看出,老师更能教育出好孩子。
瞿炜博士:技术来讲,要划分阶段,第一个阶段,比如节约老师的时间,除了教课还要处理微信群等,AI教育,赋能学生、赋能教师。
雷鸣教授:这是高度分散的,所以有机会,能改变这个教育行业。给学生的未来发展说点建议。
宫鹏院长:瞄准深刻的刻画个人的能力,越个性越共性,才会更好。
羊东VC:个人不太乐观,完全替代是不可能,辅助还是可以的,总结,针对软柿子去捏。
瞿炜博士:欢迎来新东方研究院,哈哈。当下技术还是不太成熟,但是,不只有现在,我们还有未来。
雷鸣教授:教育类的话,第一自己确实懂,第二是有需求,你要先了解这个需求是不是大,比如填志愿,但是这个需求是一次性的,总量不大,所以机会相对小;如果这件事,五年前能够做,你今天还去做,究竟是为什么,比如填志愿,所以创业找机会,也要多问为什么。创业大多数都是死在需求上了,都是伪需求。关于创业,当你觉得是机会的时候,一定要多想多想!值不值得去花那个精力和时间。
个评:雷鸣老师的话真的很有哲理,哈哈。科技加速越来越快,学到的知识也很多,也许等着用的时候,机器比人做的更好,有时候读了好几年,毕业就失业,这也是一个值得探讨的问题。还有关于这句话,“越个性越共性,才会更好。” 博主理解了好久才明白,你明白了嘛?
备注:以上对话环节的文本编辑,为博主总结,与原文稍微有异,请以原文录音为准。时间紧迫,如有错误,欢迎网友留言指出、探讨。
现场图片
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演讲PPT
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1、雷鸣教授PPT《AI领域以及应用场景》
多技术主导的应用场景
自动驾驶
- 硬件升级
- 物体检测
- 运动检测
- 智能控制
智能教育
- 批改作业
- 知识点图潜
- 个性化学习
- 课堂质量评估
未来对产业可能产生巨大影响的技术突破
- 视频信息的理解和处理
- 自然语言对话、语义理解和处理
- 强化学习
- 内容生成相关技术
- 小样木学习和迁移学习
未来AI应用在产业的发展
- 自动驾驶
- 智能医疗
- 个性化学习和智能教育
- 智能助理:比如音响。各大巨头都在投资音响助理,是因为通过这样的助理可以影响人类的消费,进而产生很大的消费市场,所以各大巨头百家争鸣,百花齐放。
- 游戏的互动娱乐
- 智能制造:工业对残次品检验,还有工业机器人等。其实有很多场景可以应用,但是不能臆想,要与实际结合,看看到底是不是痛点。
- 智能农业:如无人机对农田的病害虫识别,既提高质量又提高成本。
2、瞿炜院长PPT《做懂教育的AI:把未来带进现实》
Gartner:2018人工智能技术成熟度曲线
垂直领域AI平台必将涌现
- AI+汽车
- AI+教育
- AI+生活
教育科技必将重构:新东方全面拥抱变革,学生量够大,这,在世界上是没有的。
NAIR:四大使命
- 深入研究场景化Al基础理论和算法
- 促进AI技术在教育中的大规模应用
- 推进Al与其他教育 科技触合与商业 摸式创新
- 推动“Al+教育” 生态构建、 跨领域合作和 行业赋能
教育场景下的AI再学习
语音识别的挑战:
- 中英混合识别问题
- 公式、专有名词识别问题
- Chinglish语音识别问题
- 强噪声、强混响下的语音增强问题
- 多人混合下的声纹识别问题
人脸识别的挑战
- 超低分别率下的人脸识别问题
- 强畸变大角度下的人脸识别问题
- 遮挡下的人脸识别问题
知识图谱的挑战:教育几千年了,为什么没有一张清晰的知识地图?
AR/VR的挑战:实时可交互的AI老师。
机器学习的挑战
- 自动标注问题
- 小样本集训练问题
- 个性化学习问题
让AI在教育领域落地开花
以AI教学质量评价为突破口
构建线上线下融合的AI课堂感知平台
小n引擎:重新定义AI课堂,基于边缘计算,云端+边缘结合。
教育未来的展望