Lei Feng réseau par 15 Novembre 2018, à adapter au Sommet mondial Chi Education AI + tenue à Beijing. Sommet co-organisé par le réseau de Lei Feng Yi dans de l'éducation conjointe AI, ainsi que l'IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers) Projet d'éducation et le niveau d'éducation d'adaptation groupe de travail, a invité l'Académie de trois Etats-Unis, doyen apprentissage automatique Michael Jordan, SRI International ( vice-président du SRI) Robert Pearlstein, des programmes d'apprentissage groupe d'agences d'examen d'entrée ACT American University chercheur principal Michael Yudelson et d'autres grands savants, VIPKID, aide au travail, le réseau de la rivière Shanghai et d'autres célèbres fondateurs éducatifs des entreprises de démarrage et Knewton, Byju pour, Dreambox, Duolingo , ALEKS, AltSchool autres étrangers la plupart des entreprises influentes de l'IA Chili rencontrer le co-Pékin éducatif, pour discuter de sujets d'actualité AI Chi Adapt.
Ce qui a été présidée par le chef scientifique Yi dans l'éducation AI Cui Wei, vice-président de la sagesse et chercheur apprentissage à l'Université de Beijing Normal, Li Yanyan National Digital Learning Technology Engineering Research Center, professeur Central China Normal University sagesse de participation Yu Xinguo Education Forum, pour vous expliquer la formation actuelle AI dans la recherche universitaire, ainsi que l'IA et d'autres difficultés rencontrées dans la théorie éducative des problèmes d'application pratique.
Ce qui suit est une table ronde Record, Lei Feng réseau n'a pas changé l'intention de la finition et l'édition:
Cui Wei Modérateur: Bonjour tout le monde le matin, je suis très satisfait Forum Panel a tenu ici, nous sommes très honorés d'avoir les deux études AI, le domaine académique des experts et des professeurs, et nous travaillons ensemble pour explorer l'intelligence artificielle dans l'enseignement universitaire direction limite du processus de recherche et de l'application en cours rencontrées dans la pratique dans l'éducation de ces théories de difficultés d'intelligence artificielle, des difficultés et ainsi de suite, l'espoir d'avoir deux professeurs à nous pour répondre à des questions, donnez-nous formulons quelques directions.
Les deux professeurs sont nous Académie des Sciences de Chine, président du conseil d'administration d'une sagesse de l'éducation, je voudrais demander à deux professeurs de vues d'actions sur la sagesse de l'éducation, quelles sont les différences entre l'éducation et l'intelligence artificielle, l'éducation de la sagesse nous avons souvent mentionné, ou qu'ils comment il est défini?
Yu Xinguo: Avant de nous formation d'ingénieur, a beaucoup parlé de l'intelligence artificielle, l'intelligence artificielle est une simulation de la machine de l'intelligence humaine, quelques-unes des choses que les gens ont besoin de sagesse utiliser pour résoudre. À l'heure actuelle, nous avons l'intelligence en plusieurs niveaux, est de calculer la plus simple, en fait, est une sorte de calcul intelligente un raisonnement, la recherche. À l'heure actuelle viennent l'intelligence artificielle n'a pas en contact avec la race humaine pour créer de nouvelles théories, le nouveau système de théories, pour autant que je sais maintenant aucune intelligence artificielle ne peut résoudre ce problème.
Les quelques décennies précédentes, l'intelligence artificielle est à l'informatique de l'intelligence humaine imiter, ce qui a été résolu, mimique l'intelligence de raisonnement humain a également été pendant des décennies, y compris le processus d'apprentissage est également un processus de raisonnement, d'apprentissage avant le raisonnement humain. Cependant, l'apprentissage, la capacité de raisonnement est encore au stade intermédiaire, certains résolus, d'autres non résolus, nous disons qu'il est intelligent.
Si tel est les paroles de sagesse, cela veut dire des choses que je veux, mais pas nécessairement à faire. Par exemple, cette chose est très rentable, mais il ne pense pas que ça va faire mal d'autres gens, ce qui est une sorte de sagesse. AI est très forte, après que les étudiants voient une telle intelligence artificielle puissante, n'est pas apparaître, il est très petit, il y a un sentiment de peur dans mon cur, AI intimidation nos étudiants? Nous devons donc augmenter la sagesse, de sorte que l'intelligence artificielle pas si forte, mais aussi pour aider nos élèves à apprendre, c'est la sagesse de l'apprentissage.
Cui Wei Modérateur: Professeur Yu de l'éducation de l'intelligence artificielle est une définition plus technique, la sagesse de l'éducation, en plus de l'intelligence artificielle quelqu'un et de la température.
Li Yanyan: Mon arrière-plan est l'Académie chinoise des sciences, avec spécialisation en informatique. Avec dix ans d'expérience dans le Pékin Vue normale, de l'intelligence informatique, intelligent et perçoivent maintenant la sagesse des trois étapes à puce, avec de grandes données, cloud computing, la puissance de calcul nous a rendu très heureux, et la perception intelligente aspect est à travers le visage, la voix, et si la conduite intelligente, également à proximité de la satisfaction de la race humaine, et même dans une certaine mesure, la machine peut battre les humains.
Le troisième aspect est que nous travaillons maintenant ou dans l'avenir, est l'intelligence cognitive. Je suis maintenant l'équipe est en train de faire des travaux connexes sur la cartographie des connaissances, que ce soit le thème que l'espace de connaissances mentionnées dans les rapports, ou de châtaignier mentionné la connaissance totale nanométrique, à la fois dans la construction d'une masse énorme de carte de connaissances ou de connaissances cette fin pour nous de faire un service ou si elle raisonne, est le plus important aspect. l'intelligence cognitive est si important goulet d'étranglement, car elle implique un bâtiment à grande échelle, y compris la fiabilité professionnelle, exige beaucoup d'implication des experts en la matière, c'est l'avenir de l'intelligence artificielle.
Du point de vue de la sagesse de l'éducation, je vois le problème est plus sur l'apprentissage et l'enseignement. Avant de nous concentrer sur la technologie, a gagné beaucoup d'applications dans les domaines médicaux, financiers et autres, mais le secteur de l'éducation exige non seulement la technologie, mais aussi la loi sur l'éducation, que les étudiants à la fin comment apprendre, les styles d'apprentissage, cognitif caractéristiques comprennent une grande variété de intelligences multiples ont besoin de notre attention. Alors, quand il vient à la sagesse de l'éducation, nous nous soucions de l'enseignement du droit, y compris les lois fondamentales de l'apprentissage et les neurosciences cognitives humaines, principe cognitif.
En plus de la sagesse de l'ordinateur éducatif ou de la technologie de l'intelligence artificielle, mais aussi besoin de se concentrer sur d'autres disciplines, telles que les disciplines des neurosciences cognitives, y compris la psychologie, l'apprentissage des sciences, etc., pour intégrer les connaissances dans divers domaines, afin de vraiment résoudre ou répondre à notre enseignement besoins. Juste un simple précision technique, les problèmes de précision, mais tout avait été professeur de gens savent que l'apprentissage n'est pas un simple droit ou mal, mais il y a interaction, l'échange émotionnel, comment la sagesse de l'éducation, de l'espace physique au service, aux étudiants de développer des programmes d'adaptation, personnalisés, la nécessité de plus des principes d'enseignement ou des lois, ou des études humaines, afin de mieux soutenir, je crois comprendre, je vous remercie.
Cui Wei Modérateur: Merci, monsieur Lee, comprendre très clairement l'éducation de l'intelligence artificielle est divisé en trois étapes, et a parlé de la discipline cognitive, psychologie de l'éducation, etc. dans une large gamme de sagesse éducative. Je pense que du point de vue du professeur Lee est l'éducation de l'enseignement et l'apprentissage à l'intérieur séparé, « éduque » Celui-ci est plus intéressé par humanité, des soins humains, plus se fait par l'enseignant, et non par la technologie pour le faire.
Le professeur Lee a également mentionné que l'équipe actuelle de faire quelque chose, l'autre voudrait poser deux professeurs du point de vue de ce travail, une brève introduction sur la sagesse de l'éducation, la science et la technologie de l'éducation de l'intelligence artificielle ou de l'enseignement de certaines recherches de pointe internationale et la à partager avec vous ce que les deux professeurs nouvelle émission dans leur équipe il y a, je vous remercie.
Yu Xinguo: Permettez-moi de présenter mes propres recherches, relativement peu à dire de grandes choses. Je suis revenu cinq ans, avant de revenir pour faire le travail d'analyse vidéo, processus aléatoire en retour, je pensais, comment combiner mon expérience, je voulais faire quelque chose avec l'éducation vidéo combinée.
Après plusieurs années de réflexion et de combiner, faire quelques morceaux de quoi que ce soit? L'éducation est non seulement un problème de l'intelligence artificielle, ainsi que les questions de l'éducation, l'éducation est non seulement la connaissance, mais aussi d'éduquer les gens, le savoir est seulement une partie de celui-ci. Donc, pour créer un environnement intelligent et un outil intelligent qui permet aux étudiants et l'intelligence de jeu, à faire, peut-être plus de manière ludique, est-il intelligent pour contrôler cette eux-mêmes, plutôt que intelligent pour contrôler, si nous faisons l'environnement intelligent, robots d'éducation système de réponse intelligente dans l'éducation de base du robot.
Les étudiants dans le processus d'apprentissage, de la maternelle à l'école jusqu'à la tâche est de faire le titre, mais le titre est pas si facile parfois, en particulier les parents tutorat étudiant, même si les parents sont d'anciens intimidateur l'école, à cause de beaucoup de travail de connaissances peut nous oublions, nous voulions un système de résolution de problèmes automatisé. Dans ce sens, il a été des décennies de recherche, avant que de nombreux mathématiciens font, plus une partie du raisonnement, lorsque le domaine de l'intelligence artificielle dans les années 1970, le plus populaire est le système de raisonnement. Depuis mon arrière-plan dans l'analyse des médias, donc nous utilisons des méthodes multimédias d'analyse, principalement pour résoudre le problème de la compréhension du sujet.
Nous avons récemment proposé certaines méthodes ont des progrès considérables, une grande partie du sujet est la compréhension. Bien sûr, maintenant la profondeur de l'apprentissage des méthodes de l'intelligence artificielle est très puissant, l'apprentissage en profondeur sont la pensée complexe à résoudre la question de comprendre la profondeur de l'apprentissage à faire, pour résoudre les possibilités infinies que nous pensez probablement.
Dans la direction générale du domaine de l'éducation internationale, nous avons également Centre national de recherches en génie pour l'éducation et le Laboratoire national d'ingénierie pour les grandes données, la tendance est maintenant à utiliser les données importantes à l'éducation à l'étude. Comme plusieurs experts disent, est d'apprendre à analyser le processus d'apprentissage. En grande analyse des données, ces algorithmes sont maintenant très forte, peut essentiellement analyser les données, et maintenant la partie la plus difficile est de savoir comment recueillir les données, comment décrire l'état du processus d'éducation, les élèves apprennent les connaissances, ce les étudiants de connaissances mieux pour apprendre à analyser ce type d'orientation les élèves peuvent apprendre les connaissances par le biais de grands points de données de plus grands efforts plutôt que des connaissances peu d'efforts, le modèle de données est en quelque sorte la façon dont nous On ne sait pas, on ne comprend pas uniforme.
Nous utilisons toujours des questionnaires, et d'autres méthodes de test traditionnelles, dans la plupart des cas, mais ne porte pas la façon dont le processus d'apprentissage existant, avec le savoir technologique sans interférence que les élèves apprennent quelque chose, et maintenant il est tout à fait une chose difficile. Au cours de notre examen est en fait pas très pur, test de connaissances très absolue, parce que notre propre est d'enseigner ces choses. Ces aspects devraient utiliser un goulot d'étranglement que nous avons rencontré lors de l'analyse des données de grandes, c'est mon expérience.
Cui Wei Modérateur: Merci, professeur Yu, professeur Yu fait référence à la normalisation des choses, très critiques, la mesure éducative, capacité de mesure. Cette rencontre est très honoré que nous avons invité comité IEEE, il y a aussi l'architecte en chef de l'un des membres du comité spécial aura la part pertinente.
Li Yanyan: Nous sommes maintenant dans l'éducation nationale Internet et le Laboratoire national d'ingénierie intelligente, qui est la seule unité d'intégration technique et pédagogique. Nous croyons que l'application de la technologie de l'intelligence artificielle dans l'éducation dans cette question, peut être simplement divisé en cinq domaines:
Le premier est l'environnement, peut être un espace physique, il peut être un logiciel, qui est environnement bâti, peut utiliser la technologie pour créer un espace d'apprentissage.
Le deuxième est d'appuyer l'apprentissage, comme l'analyse d'apprentissage, le processus de la façon de recueillir les données des élèves, y compris les données dérivées pour les étudiants dynamiques pour faire le portrait précis de l'utilisateur, ce qui est beaucoup d'apprendre à faire le service d'une base importante. Comme les clients mentionnés rapport, nous ne savons pas les lacunes d'apprentissage des élèves ou des faiblesses où nous ne pouvons pas fournir une bonne solution, il se concentre sur l'analyse du portrait et aux utilisateurs de construire de l'étudiant.
Le troisième est du point de vue d'un enseignant, tant d'étudiants face, en ligne et hors ligne peuvent avoir un assistant intelligent. le développement du système éducatif intelligent pendant des décennies, mais l'effet a été mauvais, influencé par de nombreux facteurs, confinés aux petites disciplines, telles que l'algèbre, l'Université Carnegie Mellon ont assistant cognitive. Mais parce que le développement mature de l'intelligence artificielle et de grandes données, maintenant qu'il ya eu quelques avancées, y compris avant d'assister à la Conférence de Londres sur l'intelligence artificielle dans l'éducation, certains experts à part, nous sommes en train de faire en ce qui concerne les aides-enseignants et compagnons et d'autres percée intellectuelle.
Le quatrième est l'évaluation, l'évaluation devrait être le dernier à apprendre tout ce que nous pouvons dans la perspective des individus et des groupes donnent aux étudiants une évaluation complète, ce groupe comprend la classe, le grade, la région ou le pays même. Peut-on aider les technologies connexes efforts d'évaluation à plusieurs niveaux, il est très important.
La cinquième est la gestion de l'éducation, l'intelligence artificielle peut faire pour soutenir notre évaluation scientifique et objective.
Donc, ces cinq domaines est plus inquiétant pour moi-même, je maintenant principalement dans deux directions:
D'abord, nous donnons quelques étudiants un service précis de connaissances personnalisé. Nous avons une carte de connaissances, et maintenant je dirige l'équipe pour faire un travail plus intéressant, nous construisons la poésie ancienne avec la carte du savoir, toujours fait référence à son marronnier d'enfance juste vieux de poésie de mauvaise école, mauvaise récitent, nous avons donc mis en place un la plate-forme de renseignement, de fournir non seulement la recherche sémantique, la visualisation, et nous enseigne à travers le jeu, sont intéressés à apprendre la poésie ancienne. Tous les enfants aiment jouer à des jeux, nous pouvons à travers le jeu pour promouvoir leur étude ancienne de la poésie, nous avons également une carte des connaissances applets développés sont invités à utiliser.
La seconde est d'apprendre l'analyse, cette année je demande juste à la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine, basée sur un étudiant en ligne est évalué et analysé les grandes quantités de données et de fournir des modèles. En fin de compte quel genre de données que nous recueillons? Analyser ce que les élèves? Connaissances ou de compétences? Si le savoir est ce que la connaissance? Compétences comprennent des modèles mentaux, la structure cognitive et ainsi de suite, afin de fournir une meilleure rétroaction et un soutien aux enseignants, je vous remercie.
Cui Wei Modérateur: Merci, monsieur Lee, le professeur Lee chaque montant de la part de l'information est très grande, très logique. Juste deux professeurs ont partagé l'enseignement universitaire de recherche en intelligence artificielle, les choses universitaires ont encore à la commercialisation, cela aide supplémentaire aux étudiants, les étudiants même avec profit des familles. Parce que les deux professeurs travaillent à l'étranger aussi, je voudrais parler des deux professeurs sont, par exemple, étranger Que faire une meilleure recherche de pointe emploi, ou quel meilleur modèle, la théorie a quelque chose pour tout le monde à faire un partage Merci.
Li Yanyan: 2016 - 2017 j'été chercheur invité à l'Université Carnegie Mellon, dont les robots laboratoire et laboratoire d'intelligence artificielle, je suis allé. Mon mentor est linguistique informatique, je trouve que tout le monde se concentre sur l'interaction homme-ordinateur. processus d'apprentissage interactif n'est pas une transmission à canal unique, les aspects de l'interaction homme-ordinateur, nous espérons fournir un moyen plus efficace pour nous aider à apprendre. Le second est un robot, pas d'exclure un robot grand, nous ne pouvons pas soutenir notre robot de soutien pédagogique, les enfants font des échanges par compagnon amusant, les enseignants ne peuvent pas transmettre ces façons faire des activités très intéressantes.
Yu Xinguo: Je suis resté à Singapour depuis de nombreuses années, ils ont utilisé l'Internet des objets dans la technologie plus tôt enseignement pour répondre aux devoirs des élèves, d'interagir avec l'enseignant dans le cas. Maintenant étudier plus, a déclaré le professeur Li est juste quelques petites choses. Le premier est un environnement intelligent, parce que dans l'Internet ou dans un petit espace d'apprentissage, les activités des élèves dans le processus d'apprentissage de la pensée, l'environnement est limité, la portée des activités est très faible, c'est un mauvais endroit. Maintenant, nous voulons créer un environnement intelligent dans lequel il apprend non seulement, mais aussi dans l'espace naturel à l'esprit et le corps est mieux, c'est une étude. L'autre est de savoir comment prendre soin de personnalisé, nous avons besoin de comprendre les différents styles d'apprentissage de chaque élève de manière plus efficace, le degré de difficulté de la connaissance assortie, il peut être très difficile.
Cui Wei Modérateur: Merci, deux professeurs, nous savons que le pays attache une grande importance à l'intelligence artificielle, ainsi que l'application et le développement de l'intelligence artificielle, l'intelligence artificielle aimerait poser deux professeurs de l'éducation, l'éducation de la sagesse en quelques mots, a exprimé certains des choix ou vue, je vous remercie.
Yu Xinguo: l'éducation de la sagesse AI ou de l'éducation ont un très grand espace, Li a dit toujours que quelques caractéristiques de l'éducation de l'intelligence artificielle, tout ce que je suis d'accord. L'intelligence artificielle est devenue un super professeur, professeur super intelligent, plus la transformation est l'éducation plus convivial et intelligent, peut aider beaucoup de gens, complètement subvertir l'éducation actuelle, du point de vue de l'industrie ce qui est très prometteur.
Li Yanyan: Laissez-nous travailler ensemble pour embrasser cette ère de croissance intelligente, pour se préparer à l'évolution future de l'éducation, je vous remercie.
Cui Wei Modérateur: Merci beaucoup à partager le professeur Yu Professeur Hu Li.
Rapport: Table ronde Présentation des clients
chercheur apprentissage de la sagesse Université de Beijing vice-président normal: Li Yanyan
Li Yanyan, Université normale de Beijing, Beijing Normal University, est actuellement professeur de la Faculté d'éducation, tuteur de doctorat, Université Normale de Beijing, apprendre la sagesse Institut de recherche, directeur adjoint de la municipalité de Beijing Laboratoire clé de la technologie de l'éducation, le professeur Li Yanyan en tête dans l'éducation VAPEUR, et pour les écoles et les universités une large gamme d'applications pratiques. Il a présidé la Fondation nationale des sciences naturelles et de sciences sociales de Chine, et Pékin éducation municipale questions de planification clés de STEAM, publié plus de 80 articles dans les revues de base et des conférences internationales à la maison et à l'étranger, a remporté le titre d'instructeur exceptionnel décerné par le ministère de l'Association chinoise pour la science Vulgarisation, en Juin 2008 rapport d'ouverture à la Conférence internationale sur l'éducation sur l'intelligence artificielle à Londres, le professeur Li Yanyan en tant que chercheur invité à visiter l'Université Carnegie Mellon, a servi en tant que rédacteur exécutif et comité de rédaction de plusieurs revues internationales, a été président de l'Assemblée internationale.
Technologie nationale d'ingénierie d'apprentissage numérique Centre de recherche, professeur Central China Normal University: Yu Xinguo
Yu Xinguo, directeur adjoint de la technologie nationale d'ingénierie d'apprentissage numérique Centre de recherche, China Central Normal University, le professeur, les chercheurs Chutian, tuteur de doctorat, est depuis longtemps engagé dans la recherche en matière d'analyse vidéo, vision par ordinateur, l'interaction homme-ordinateur, la technologie multimédia, l'accès aux résultats de recherche nationaux largement cité des experts extérieurs, dont l'un a été cité 160 fois, a publié des articles dans des revues et conférences internationales autorité reconnue sur plus de 80 articles, dont le premier auteur du papier autant que 40 articles ont été obtenus 7 brevets nationaux, deux brevets nationaux. Il a servi en tant que réviseur de plusieurs magazine international de revues de renom. En même temps, le professeur Yu était à Singapour pour travailler, étudier 10 années supplémentaires de fonds du projet des cinq dernières années, le traitement plus de 5 millions $, la direction de la recherche principale d'analyse reconnaissance d'image, l'éducation et l'interaction homme-ordinateur, les systèmes éducatifs intelligents, dans le sens de la technologie multimédia, etc. la recherche.
