15 novembre "Sommet mondial Education AI + Chi adapter" Kerry Center Hôtel à Pékin grande ouverture du sommet par le Lei Feng Net Yi de l'éducation AI, ainsi que l'IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engineers) Projet d'éducation et le niveau d'éducation d'adaptation co-parrainé par le groupe de travail, a l'équipe ensemble haut à la maison et à l'étranger.
AI Chi adapter l'apprentissage et la recherche est l'un des trois royaumes plus haut degré de sujet de préoccupation. Le sommet, les organisateurs ont invité l'Académie des hôpitaux américains, la machine doyen d'apprentissage Michael Jordan, reconnus dans le monde entier comme le père de Tom Mitchell de l'apprentissage machine, (SRI) SRI International Vice-président Robert Pearlstein, organisme principal du groupe de solutions d'apprentissage entrée ACT Examen de l'Université des États-Unis chercheur Michael Yudelson et d'autres grands savants.
Sur la photo: Président de New Oriental Research Institute, le Dr Qu Wei, AI
Dans l'après-midi, le principal forum de l'Assemblée générale, Président de New Oriental AI Institut de recherche sur le Dr Qu Wei a prononcé un discours merveilleux. Dr Qu Wei possède une vaste expérience de près de 20 années de recherche dans le domaine de l'intelligence artificielle, a fait l'expérience de travail chez Siemens. New Oriental comme la première société chinoise de l'éducation aux États-Unis figurant dans le monde a plus de 20 millions d'étudiants utilisent leur plate-forme. Le Dr Wei est Zhai la parole la dernière pensée dans le domaine de l'ère AI New Oriental.
Le Dr Wei Zhai estime que la tendance générale a été un goulot d'étranglement AI, AI va inaugurer une nouvelle scène pour se développer. Pour l'éducation AI +, en dépit d'un énorme marché potentiel, mais encore nous sommes confrontés à de nombreux défis, comme la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale, la reconnaissance de caractères et d'analyse vidéo. New Oriental Institute Bien que l'IA vient de mettre en place, mais « ouvert » dans la stratégie globale et à l'alliance N-Brain ancré dans les données, la scène, le niveau des ressources pour faire une plus grande collaboration avec l'industrie, le milieu universitaire.
La plupart des discours de Zhai Wei original, Lei Feng réseau n'a pas changé l'intention de l'édition et de finition.
En tant que vétéran de près de 20 ans de contact avec AI, AI ne s'y attendait pas devenir une industrie, ou même dans environ 2016, quand, AlphaGo familier au public, AI presque de façon exponentielle pour devenir une industrie, tous sociétés Internet adoptent AI, toutes les industries sont de plus en plus de toucher AI.
Mais New Oriental est très calme, professeur Yu (Lei Feng réseau Note: Michael Yu) très calme et ne pas se presser, pour tout le monde de se sentir ce qui est nouveau dans l'Est ne? En fait, nous avons fait l'IA, chaque BU a été appliquée AI, mais nous pensons calmement sur l'éducation + AI à la fin comment faire? Quel est le meilleur moment pour embrasser AI?
AI vient l'hiver, mais le printemps est pas loin
En fait, AI après deux ans de chaud, l'hiver est arrivé, comme l'hiver à l'extérieur de Pékin est venu à la même chose.
La reconnaissance vocale est déjà très mature, mais l'apprentissage de la machine, la PNL, ces technologies de vision par ordinateur (ce qui représente la plus grande partie importante de la branche AI) est déjà passé son apogée. étude approfondie, par exemple, quelques années après des applications à grande échelle, en fait, un nombre croissant de chercheurs ont constaté qu'il a atteint un goulot d'étranglement. Nous avons constaté que l'IA est pas comme vraiment penser que notre peuple de substitution.
La Chine a un appel fixe « l'hiver arrive, le printemps peut être loin derrière? » AI hiver est venu, ce que son prochain printemps est-il? En fait, beaucoup de gens de l'industrie AI connaissent est la scène de l'IA.
Général de la grippe aviaire au cours des deux dernières années pour obtenir une grande popularité, acceptable pour le public, de nombreuses entreprises de démarrage proliféré augmentent, obtenir beaucoup d'investissements dans les deux dernières années, nous avons ressenti, encore plus vite que le financement la vitesse de l'Internet il y a quelques années.
Cependant, il est l'hiver arrive, parce que beaucoup d'entreprises AI et aucune réalisation commerciale, quand ils ont débarqué la découverte, la liquidité est si difficile. Surtout dans le domaine de la table des matières. Pourquoi est-ce?
En fait, en raison de la combinaison de l'IA et de l'industrie très, très difficile, il est pas si facile. Nous voyons donc le développement de l'intelligence artificielle générique deviendra une tendance, mais la scène en collaboration avec le domaine de l'industrie AI et AI aura des possibilités infinies.
l'éducation AI + sera la reconstruction de l'ensemble de la technologie éducative
AI voiture + a formé une plate-forme verticale, Baidu Apollo, Waymo de Google ont eu une telle plate-forme, AI + d'inspirer une vie de Facebook, l'éducation AI + ce qui se passe? Nous attendons avec impatience. En pensant à l'éducation en profondeur AI + est à ce sujet, cela aussi est nouveau.
Nous croyons que l'éducation est pas nécessairement la technologie AI + AI greffé directement au domaine général de l'éducation, car il y a eu de nombreuses applications au niveau de la production comme AI + plus d'éducation sera la reconstruction de l'ensemble de la technologie éducative. De nombreuses données sont prêtes, telles que les grandes données, le cloud computing, mais apparaissent dans un nouveau cerveau AI + le domaine de l'éducation, Appelons les études du cerveau, sera également l'émergence de nouveaux systèmes d'exploitation, ce système d'exploitation peut-être dans le nuage, il peut à la fin, parce que tous les systèmes d'IA est certainement une combinaison de systèmes matériels et logiciels.
la plate-forme d'apprentissage personnalisé aura poussé comme des champignons à émerger
la plate-forme d'apprentissage personnalisé sera poussé comme des champignons à émerger. Nous pensons qu'il doit être ouvert, pourquoi? Parce que trop difficile l'apprentissage personnalisé, il est difficile de parvenir à une entreprise. Parce que tant de pays, tant de gens, différents âges, différentes disciplines, le problème pour la communauté de recherche, solution presque pas unique, il ne peut pas être fait par une entreprise.
New Oriental Institute aux étapes de base AI « AI + nouvelle stratégie Oriental Education », nous pouvons nous concentrer sur l'application spécifique de l'éducation du cerveau.
Ce chiffre en fait, la plupart des champs peuvent être utilisés pour représenter cette figure, mais les huit domaines qui nous intéressent, beaucoup d'amis ici aurait été vu à plusieurs reprises, non seulement dans le domaine de l'éducation, plus préoccupés qu'ils ce qui est différent sur cette éducation, pas seulement ces huit mots. Alors je profite de cette occasion pour présenter les 20 défis que notre attention.
"AI + éducation" 20 défi
défi de la reconnaissance vocale: Anglo chinois, identification nom propre difficile, fort bruit
moteur de reconnaissance vocale commun effectivement appliqué à l'éducation dans ce scénario, quand, en fait, ne sont pas aussi efficaces dans de nombreux scénarios, tels que des nouvelles générales, en fait, beaucoup de notre moteur de nuage, que ce soit Google, entendre mouche, Baidu peut faire personnes à proximité ou au-delà du niveau humain, plus de 97% est pas un problème, 99% est réalisable dans une scène particulière. Mais cette éducation dans la scène suivante, mais a constaté qu'il n'y avait pas d'effet. Par exemple, nous avons appliqué au problème de reconnaissance hybride sino-britannique, beaucoup de nouveaux cours Oriental à prendre dans la culture et l'éducation sont en anglais, donc quand vous voyez la forme d'onde lors du passage entre la Chine et la Grande-Bretagne est presque fondu ensemble, cela représente un défi pour la reconnaissance vocale question.
En plus d'entrer dans le domaine de l'éducation, en fait, la scène est très, très fragmenté. Division de l'enseignement que vous allez, vous trouverez il y a beaucoup dans les formules de physique et de la chimie et des termes à chacun des moteurs existants en anglais, nous avons trouvé que le taux de reconnaissance d'origine dans le scénario actuel baissera à 70% à propos. Il y a beaucoup d'amis sur le point de visage, quand le peuple chinois à apprendre l'anglais, nous prononçons (en particulier la prononciation des enfants), que nous appelons « Chinglish », en anglais, avec moteur de reconnaissance du moteur chinois est pas efficace, donc nous pensons que c'est un troisième moteur.
Il classe sous notre ligne est fort bruit, forte réverbération des problèmes de voix, pour résoudre ce problème très difficile. raison Amazon Echo peut l'appliquer sur une grande échelle, en fait, la clé est de résoudre le problème d'un projet, qui est, problème de la reconnaissance vocale, lorsque l'application de reconnaissance vocale à la scène suivante de l'éducation, une telle amélioration de la parole des problèmes d'ingénierie doit faire face à Oui, sinon nous fondamentalement difficile à réaliser de véritables scénarios de reconnaissance vocale hors ligne.
Sheng-wen également à identifier les problèmes dans mixtes multi-joueurs, que ce soit la scène de l'éducation en ligne ou hors ligne, en particulier dans de nombreux cas, souvent il y aura plus d'enfants en même temps de répondre à une question, plus d'un enfant en même temps pour discuter d'un problème, dans ce cas, faire la reconnaissance de la parole, nous avons dû faire face comment mettre cette voix des questions distinctes, qui sont très difficiles.
Défis de reconnaissance des visages: ultra-basse résolution, distorsion d'angle élevé, le blocage
Dans la reconnaissance faciale, qui est la spéculation la plus chaude côté IA, mais au moment d'entrer dans la scène d'éducation beaucoup d'entreprise de reconnaissance faciale était parti. Presque tout le monde, nous pouvons voir dans toutes les entreprises nationales et étrangères face à la plupart des bovins à coopérer. Ces trois sont des problèmes très réels que nous avons cités.
Le premier est le problème de la reconnaissance faciale par la résolution ultra-bas, cette carte est la scène réelle classe juste à côté de la ligne, d'utiliser une simple caméra de surveillance en essayant de couvrir l'ensemble de la classe, vous constaterez que le problème se pose lorsque vous pouvez voir la première ligne de l'étudiant, vous ne pouvez pas voir les élèves le plus éloigné ligne, vous essayez de regarder les deux côtés de l'enfant, doit utiliser un objectif grand angle, qui a conduit à une grande distorsion , de sorte que le scénario de l'éducation est très, très réel, des questions difficiles comme une reconnaissance faciale normale, comme pour vous donner un coup de tasse simple. problème de reconnaissance de visage sous l'angle de distorsion est apparu.
Les enfants sont très actifs, ce qui est l'essence même de l'éducation, ce qui a conduit à la reconnaissance est pas statique mais en attente honnêtement pour vous d'identifier comment votre cas dans une situation dynamique, un grand abri plutôt que de reconnaître ne peuvent être atteints visages humains dans le cas d'occlusion partielle? Ceci est un problème qui doit être résolu, pas résolu comment identifier les expressions du visage, toujours au courant de la façon dont les enfants sont en train de faire, de sorte qu'il est facile, l'idéal est beau, en fait, la réalité est très maigre.
La reconnaissance de caractères défi: formules de physique et de chimie, la reconnaissance de l'écriture manuscrite est difficile
Entrez le domaine de la reconnaissance de caractères, le problème que nous rencontrons est le nombre de formules physiques et chimiques, des graphiques, des problèmes de reconnaissance d'image, ainsi que notamment problème de reconnaissance de l'écriture manuscrite, qui est que nous devons résoudre.
défi PNL: plusieurs séries de dialogue est difficile à réaliser, il y a des limites de marquage intelligentes
Il défis de la PNL (traitement du langage naturel), le plus classique est les nombreux tours de dialogue, les nombreux tours de dialogue ne sont pas le robot de service à la clientèle au sens ordinaire, nous espérons que même un Q enseignant suppléant, doit être basée sur le contenu. Lorsque le contenu sur le terrain, les séries d'échanges verbaux plus difficiles, prétend être en mesure de faire vingt-sept mots de dialogue sont très, très difficile, je ne pense pas qu'une telle chose puisse se produire dans l'année ou deux, mais peut-être que nous pouvons résoudre trois, cinq, sept.
classe Question extraction automatique en ligne et hors ligne, New Oriental est beaucoup d'entreprises d'éducation peut tout simplement besoin, nous avons tant de la salle de classe, tant d'enseignants, des moyens comment utiliser AI pour extraire automatiquement le contenu de la classe est d'aborder l'intégration de l'enseignement est très important des moyens.
Dans l'essai anglais marquage marquage intelligent, en fait, déjà un produit mature, mais nous avons trouvé la pratique correcte de réaliser dans le vrai sens, il est nécessaire d'entrer le niveau sémantique, il est très, très difficile.
Analyse vidéo défi: le cas de la ligne est trop complexe
En fait, de nombreuses entreprises sont également des efforts dans ce sens. Notre processus d'enseignement complet comprend à la fois une analyse de l'enseignant, mais aussi l'analyse des élèves. Pour les enseignants, nous espérons que l'ensemble de son processus d'évaluation de l'enseignement pour les étudiants, nous espérons que pour son analyse micro-expression. Mais dans le scénario actuel, en ligne plus simple, en particulier dans l'enseignement de l'anglais, parce que nous sommes presque en face de lui, un coup de tasse, mais la situation à la ligne trop compliquée.
carte défis: le manque de connaissances de carte de haute précision
Nous avons failli ne pas vu d'une carte de disciplines de haute précision basées sur la connaissance. Lorsque le champ AI dans sans pilote, carte de haute précision est devenue une option inévitable, mais nous parlons d'une demi-journée d'éducation AI +, il est difficile de voir une carte basée sur la connaissance du sujet, donc c'est un travail très très basique .
AR · VR remet en question: les enseignants synthétiques AI doivent Interact
La semaine dernière la chose la plus chaude Xinhua Nouvelles Agence et un chien de recherche pour faire ensemble le point d'ancrage d'Amnesty International. technique d'ancrage est simple, car il est à sens unique, mais quand on parle de cette chose dans le domaine de l'éducation lorsque le temps est un défi, parce que le professeur d'Amnesty International est non seulement une façon de parler, mais a besoin d'interaction.
Machine Learning Défi: annotation automatique scène difficile fragmentée, difficile personnalisé
problème d'étiquetage automatique. Tous les AI sont marqués impliqués, parce que nous sommes maintenant exposés à la grande majorité des supervisés. Comment faire l'annotation automatique AI, une petite quantité de données ne sont pas le problème, mais comme New Oriental a une masse de ces entreprises à faire une telle chose, nous avons constaté que le marquage automatique est un problème que nous devons relever.
scène de l'éducation est si fragmenté et complexe. En fait, spécifique au temps dans chaque petite scène, nous avons constaté que le niveau de formation du problème de petit échantillon est si important, cette conférence a un thème qui est l'apprentissage adaptatif, vous trouverez la mise au point à tous les enfants, alors qu'en fait il les données de l'échantillon est pas beaucoup, en particulier dans la phase de démarrage à froid.
des problèmes d'apprentissage personnalisé. Il se peut que nous n'ouvrons contourner le problème, depuis le début du temps n'est pas possible pour tous les enfants d'avoir un modèle de raisonnement, un modèle de la façon de personnaliser le corps d'un enfant est un problème difficile.
New Oriental est une stratégie ouverte: à N-Brain Union le point de départ, toutes les données ouvertes, des scénarios, des ressources
Ce top 20 questions chacun si difficile, il a fait, et peut-être en mesure de devenir une grande entreprise, peut avoir un impact énorme sur l'industrie au moins. Nous faisons face à ce 20, peut-être plus de 20, la nouvelle Oriental comment faire? Notre pensée est très simple, il est ouvert.
New Oriental prêt à mettre les données sur, la scène sur les ressources, parce que nous savons que nous avons commencé en retard, nous ne pouvons aller encore dans tous ces domaines, le New Oriental chercheur AI ne peut pas à lui seul avec tant d'entreprises PK, afin que nous puissions faire est « ouvert ».
Nous avons mis en place la N-Brain Alliance il y a deux semaines. « N », qui représente les premiers types N de la scène éducative, représente aussi le N possible, mais représente aussi le modèle N. N dans l'ensemble des nombres naturels représentent en fait le concept infini représente aussi la force, représente également un atome d'azote représente la proportion de l'atmosphère 78%, et nous espérons que cette forme, l'énergie et vous tous amis coopération et travailler ensemble pour AI + Education cette question.
À l'heure actuelle, nous avons l'Université de l'Illinois et les États-Unis, cette coopération top institutions de recherche IA Institut des sciences automatisation de la Chine, Université Normale de Beijing et nous avons aussi des domaines tels l'éducation au niveau supérieur à l'Université Stanford, psychologie, sciences cognitives, la science du cerveau institutions de recherche, ainsi que GSV: la coopération (Lei Feng réseau Remarque entreprise mondiale d'investissement de la Silicon Valley) et d'autres personnes, nous unissons le pouvoir du capital, ainsi que Tencent, Netease telles sociétés Internet, et même beaucoup d'entreprises de démarrage, nous sommes la coopération, de plus en plus d'entreprises se joindre à notre Union. De nouvelles données orientales peuvent contribuer jusqu'à, nous sommes également prêts à contribuer toutes les scènes sur, nous sommes également prêts à fournir des ressources à.
New Oriental Institute de l'IA est non seulement une étude des institutions (Lei Feng réseau Note: Fondée en Juillet 2018), nous voulons aussi être un pont, les ressources internes et les connexions externes toutes les ressources ensemble pour « AI + éducation » C'est quelque chose bien, notre but est de ne pas nouvelle propre usage oriental, mais d'être ouvert à toutes les institutions et toutes les écoles publiques.
