安妮 发自 香格里拉饭店
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
无AI&＃xff0c;不教育&＃xff0c;未来关键在开放。这是国内教育第一梯队玩家好未来最新明确的技术方向。
在2019好未来TI教育智能大会上&＃xff0c;一连串AI新动作被宣布&＃xff1a;
发布重新定义课堂的“WISROOM 2.0”智能教室、推出专为智能教学打造的AI终端“T-Box”、为传统教研添智慧的“教研云”、还正式发布了AI开放平台&＃xff0c;让包括教育培训机构、教育开发者、公立学校、内容供应商、科研机构在内的教育从业者都能用上好未来的AI能力和解决方案。
紧密的产品动作也能从其研发投入窥见一斑&＃xff0c;好未来教育集团总裁白云峰表示&＃xff0c;好未来有一支超过5000人的科研队伍&＃xff0c;投入研发经费10多亿元。
AI到底可以为教育行业带来多大能量&＃xff0c;为什么值得成立16年的教育赛道大玩家重金押注、不断加持&＃xff1f;又能为教育产业的上下游玩家带来哪些新机会&＃xff1f;
我们理一理教育领域头部玩家好未来背后的AI布局逻辑。
通用AI平台并非万能
摆在国内教育机构眼前的&＃xff0c;是不平衡的教育资源&＃xff0c;整个行业面临两个痛点&＃xff1a;
一方面&＃xff0c;受限于地区的不同与贫富的差异&＃xff0c;三四五线城市与一线城市的教育机会不同等。
二是&＃xff0c;如何在基础时间内让学生的学习效率更高&＃xff0c;素养培育更好。
白云峰认为&＃xff0c;技术的进步&＃xff0c;是解决教育普惠更好的方式。而科技的主力就是AI&＃xff1a;数据加上智能&＃xff0c;将教育一线的优质资源延伸到三四五线城市&＃xff0c;让教育从千篇一律到因材施教。
可数据和智能从哪来呢&＃xff1f;
当前&＃xff0c;国内BAT等大厂均开放了通用的AI解决方案平台。
但若直接拿到教育、教学产品中&＃xff0c;可能还不足以满足场景所需。
好未来CTO兼开放平台事业部总裁黄琰举了个小例子&＃xff1a;现在很多大会上都会出现的语音转文字技术&＃xff0c;拿到课堂场景中&＃xff0c;最后的准确率不足20%。
借助通用的解决方案&＃xff0c;让AI去听懂32&＃43;2Y&＃61;Z&＃xff0c;听懂硫化氢为臭鸡蛋的气味实在是太难了。
这个例子只是一个缩影&＃xff0c;能窥见教育场景的独特性&＃xff0c;无论是听、说、读、理解等底层能力&＃xff0c;未来都需要被重新定义。
到底谁能解决这些问题&＃xff1f;
解铃还须系铃人&＃xff0c;教育界的问题&＃xff0c;还得专门搞教育的公司来解决。
好未来出手了。
相较于其他教育机构&＃xff0c;好未来手握一个能构建这个平台的利器&＃xff1a;大量真实教学教研的积淀。
好未来AI首席科学家举了个例子。
在客服中心上线的检测功能最开始用的是通用模型&＃xff0c;精度60%以上&＃xff0c;但用真实数据迭代模型之后&＃xff0c;准确率达到了96.3%&＃xff0c;这个算法每天都在为好未来十万家客户服务质量做出保证。
当前&＃xff0c;训练一个好的AI模型&＃xff0c;很大程度受其训练数据的制约&＃xff0c;好未来自带数据&＃xff0c;相当于在一场AI&＃43;教育赛道的起跑线上&＃xff0c;自带了一种叫“数据”的buff。
AI开放平台
这种自带的优势体现了好未来对AI&＃43;教育的全面布局上&＃xff0c;对AI的投入&＃xff0c;重点落在了三个方面。
一是底层能力&＃xff0c;也就是AI的听、说、读和理解能力&＃xff0c;反应到技术层面就是语音识别、计算机视觉、语义理解等能力。
二是解决方案&＃xff0c;包括AI课堂守护系统、AI课程制作系统、教研云系统等&＃xff0c;它相当于用AI解决具体某个教学场景中&＃xff0c;听说读写怎么运用。
三是业务形态&＃xff0c;包括“AI外教课”乐外教和“AI数学”未来魔法校等独立完整的以AI为主的业务形态&＃xff0c;这也是AI实际落地中我们能够切身参与和感受的部分。
三者层层递进&＃xff0c;从概念到产品&＃xff0c;从底层技术到实际应用&＃xff0c;形成了好未来的AI研发闭环。
如此看来&＃xff0c;相比于传统互联网大厂在教育领域的布局&＃xff0c;好未来能通过自己的真实教学场景的数据&＃xff0c;配上本身积累的教育行业的教研及管理经验&＃xff0c;外加自研的配套软硬件产品&＃xff0c;串联起整个教学环节。
按照这样的逻辑&＃xff0c;这个刚刚宣布对行业开放的AI平台&＃xff0c;总共分被为四个层面&＃xff1a;数据层、AI硬件层、AI算法层以及AI解决方案层&＃xff08;标灰为不开放&＃xff09;。
细数下来&＃xff0c;这个AI开放平台总共将开放AI课堂方案、AI课堂守护系统、作业批改/批搜等3大行业解决方案&＃xff0c;语音技术、图像技术、NLP、视频理解等21项定制AI能力以及4大科研数据集。
所有开放的AI能力均在好未来体系内生长优化&＃xff0c;获得验证。
比如&＃xff0c;在学而思线下双师课堂中&＃xff0c;利用语音和文本理解技术&＃xff0c;批改学生的口述练习题&＃xff0c;使人效提升20%以上&＃xff0c;累计为教师节省时间超过5W小时。
在网校大班直播课上&＃xff0c;语音互动技术在课前、课中和课后等环节得到使用&＃xff0c;口语测评累积使用3亿次以上&＃xff0c;在暑假上课高峰期&＃xff0c;日均会有超过200万次的调用。
也就是说&＃xff0c;对于中小型培训机构来说&＃xff0c;借用这个平台的方案&＃xff0c;无需自己费力搭建工程师团队&＃xff0c;即可直接调用平台上的资源&＃xff0c;进行教学内容的定制化。
围绕AI开放平台&＃xff0c;好未来试图链接起包括教育培训机构、教育开发者、公立学校、内容供应商、科研机构在内的开放生态。
未来教育场景
这样一个开放平台的出现&＃xff0c;好未来前前后后下了不少工夫。
超过5000人的科研队伍&＃xff0c;研发经费10多亿元&＃xff1b;与清华大学、斯坦福大学等海内外高校成立人工智能联合实验室&＃xff1b;与北京师范大学达成脑科学、认知科学领域的合作。好未来在2017年成立AI Lab&＃xff0c;2018年成立硅谷研发部&＃xff0c;2019年成立教育行业首家博士后科研工作站。
在好未来搭建的这样一个AI&＃43;教育框架下&＃xff0c;学生学习的课堂和老师的备课与授课过程都和以前不一样了。
WISROOM2.0
首先&＃xff0c;未来的教室不一样了。
WISROOM 2.0智能教室解决方案&＃xff0c;就是想用AI带来规模化的因材施教。
无论是录播还是直播&＃xff0c;授课资源都来自云端&＃xff0c;但在本地也能完成数据的分析和互动。
通过教室内的摄像头&＃xff0c;系统可以捕捉到每个同学的面部表情、身体姿态、对新知识的反馈&＃xff0c;还能根据学生个性化反馈&＃xff0c;调整授课内容和节奏。
举个例子&＃xff0c;假设一个学生连续两节课没有参与互动&＃xff0c;且答题正确率&＃xff0c;做题时长等综合课堂反馈不高&＃xff0c;系统会怎么办&＃xff1f;
主动出击。
好未来WISROOM负责人介绍&＃xff0c;系统先是会提一个相对简单的问题&＃xff0c;AI算法可以保证这个学生会答对并给予表扬&＃xff0c;建立孩子学习的信心。二是给现场老师反馈学习报告&＃xff0c;让老师有针对性的关心和帮助学生。
就是这样&＃xff0c;WISROOM 2.0给大规模因材施教提供了基础。
过去一年&＃xff0c;共有500多间公办学校和民办机构的教室用上了这个系统。
在大会现场&＃xff0c;还推出了两个新计划。
一是AI天使计划&＃xff0c;校长和老师可以通过“AI天使计划”率先体验WISROOM的系统和课程&＃xff0c;让WISROOM可以借助老师们的意见“进化迭代”。
二是AI新课计划&＃xff0c;开放WISROOM内容研发工具&＃xff0c;并和三个教学研究工作室深度合作。这也意味着&＃xff0c;普通教育机构有机会借助WISROOM拥有自己的AI课程。
T-Box
同时&＃xff0c;为了让课堂有智能&＃xff0c;教室需要一个飞速运转的“大脑”。
智能教室是如何实现因材施教的&＃xff1f;想实现智能教室的本地学情实时分析与个性化互动&＃xff0c;需要一个名为T-Box的硬件支持。
就是这样一个方盒子&＃xff1a;
这是第一款专为智能教学打造的AI终端。任意教室部署之后&＃xff0c;都能拥有智能教室所需的所有AI能力&＃xff0c;包括骨骼点检测、表情识别、手势识别、语音识别、自动判题、语义分析等30多种AI能力。
智能教室&＃xff0c;盒子先行。
好未来透露&＃xff0c;T-Box应用了适应教学场景需求的专属AI芯片&＃xff0c;算力可达16 TFLOPs&＃xff0c;约等于300台iPhone XS的运算能力&＃xff0c;比英伟达RTX 2080 Ti运算力还强。
在这样的算力下&＃xff0c;T-Box可以同时识别800&＃43;人的动作&＃xff0c;同时实现200&＃43;人的表情与专注度。
教研云
最后&＃xff0c;教室变智能了&＃xff0c;教学的内容和备课的手段也需要随之智能化&＃xff0c;教研云应运而生。
教研是教育机构的核心竞争力&＃xff0c;教研云将好未来16年教学教研核心资源完全数字化、可视化、互动化&＃xff0c;AI的融入可为老师智能推荐不同的媒介素材&＃xff0c;帮助学生理解抽象的知识点&＃xff0c;省去老师积累资源的时间&＃xff0c;也让课堂更生动&＃xff0c;让学生更爱学习。
这些都是好未来已经通过AI的落地应用实现了的场景&＃xff0c;若再将眼光放远到十年甚至几十年后&＃xff0c;教育会是一番截然不同的场景。
黄琰表示&＃xff0c;目前这一代的主流AI技术&＃xff0c;特别适合做大数据分析和分类任务&＃xff0c;是匹配而非理解&＃xff1b;AI的下一个时代是大量的语义理解&＃xff0c;不需要海量数据&＃xff0c;AI能通过少量概念的定义自动推演出丰富的内容。
对于教育而言&＃xff0c;这个时代的来临&＃xff0c;也意味着对学生纯粹记忆方面的要求要小得多&＃xff0c;对需要去深入理解&＃xff0c;综合运用的能力要求越来越高&＃xff0c;更高级的跨领域、跨行业运用的要求和期望越来越高。这是黄琰眼中未来教育的一个大趋势。
那会是AI&＃43;教育的新时代。
场景公司的AI想象力
谈论AI产业化&＃xff0c;往往会涉及那个越来越被深入讨论的话题&＃xff1a;AI红利&＃xff0c;会被谁吃掉&＃xff1f;
对垒的两方&＃xff1a;一方是拿起AI技术之锤找钉子的公司&＃xff0c;另一方是拥有钉子场景造锤子的公司。
一方从技术到场景&＃xff0c;一方挟场景打磨技术。而最关键的是&＃xff0c;AI技术在其中发挥的作用&＃xff0c;一方面依赖于场景需求&＃xff0c;一方面依赖于场景数据。
具体到好未来&＃xff0c;不就是拥有场景、积累了大量“标注”数据的那一方吗&＃xff1f;正如黄琰所说&＃xff0c;知道问题在哪里&＃xff0c;解决问题才更有力。
而从当前好未来的发布来看&＃xff0c;或许外界只意识到其在教育场景和数据中的地位&＃xff0c;但低估了其技术打磨的能力。
现在好未来举起“新科教”的大旗&＃xff0c;用技术方案说话&＃xff0c;以产品落地示人&＃xff0c;何尝不是对场景和数据优势的证明&＃xff1f;
所以这个维度看&＃xff0c;好未来的AI&＃43;教育才迈出第一步。
没错&＃xff0c;AI落地之年&＃xff0c;就怕有场景的公司玩转技术。
你觉得呢&＃xff1f;
— 完 —
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