【讲师简介】
AI在教导范畴的应用还处于初级阶段
【51CTO.com原创稿件】由51CTO主办的WOTI2017全球立异技巧峰会将于2017年7月21日拉开帷幕。本次峰会将环绕机械进修、人机交互和智+应用三个大年夜主题展开,数十位专家级嘉宾将带来多场出色的技巧内容分享。峰会前期,笔者查访了本次大年夜会的演讲嘉宾英语流畅说结合开创人&首席科学家林晖师长教师,就人工智能在教导范畴的应用,深度进修在英语流畅说产品的中的实践等话题进行了深刻的交换。
英语流畅说结合开创人&首席科学家 林晖
自负年夜客岁的AlphaGo将专业围棋手击败之后,人工智能已经人们最存眷的热点话题之一。人工智能是多种应用的结合体,比如语音辨认、图像辨认、文本懂得与内容生成等,这些技巧可以根据行业特点有效适配结合,也就是范畴内的人工智能应用。那么,作为在教导范畴内应用人工智能的典范代表,英语流畅说是若何应用人工智能的呢?英语流畅说欲望经由过程人工智能来解决用户的那些问题?
林晖在查访中向记者表示,无论是国内照样国外,大年夜颐魅者广泛对人工智能在教导范畴的应用前景持乐不雅立场。大年夜长远来看,AI 的应用会大年夜幅降低教授教化成本,进步教授教化质量,并且有助于教导公平化,把高质量的教导带到欠蓬勃的地区。但这个过程须要必定的时光,今朝大年夜部分的AI在教导范畴的应用还处于初级阶段,甚至不少逗留于“蹭热点”而没有实际应用 AI 技巧。
对于人工智能的具体落地应用,林晖认为起重要肯定用AI技巧解决什么样的问题。这个问题须要难度恰当,对用户来说实用。不然问题太难会导致投入大年夜量的人力物力也不必定有产出,而不实用的话则不相符用户的需求, “落地”的产品会仅仅逗留于“炫技”阶段而无法带来贸易价值。推敲到将来的教导应至少兼具高效和个性化两个特点,英语流畅说已经把本身打造为有To C成功产品、控制领先技巧、商业袈渌营实现盈利的“三好师长教师”,真正给学员带来了三倍的效力。将来流畅说欲望经由过程人工智能来解决教导低效和不公平的问题。
据林晖介绍,英语流畅说成立于2012年,核心成员由来自普林斯顿、Google等的相干专家构成。上线4年多,公司将很多的人工智能技巧落地于教导产品中,如今全球注册用户跨越4500万,已获得三轮融资。今朝英语流畅说旗下的今朝的两大年夜主力产品分别是“英语流畅说”和“雅思流畅说”,懂你英语是旗舰App英语流畅说个中的付费内容,人工智能英语师长教师。
深度进修在智能教导中的应用
期近将举办的WOTI峰会上,林晖将为大年夜家带来主题为《深度进修在智能教导中的应用》的演讲,他向记者泄漏,当天的演讲内容将结合英语流畅说袈溱以前4年的实践,大年夜问题定义、数据获取、算法设计、模型优化等方面介绍若何精深度进修应用于语音辨认、常识跟踪、以及天然说话处理等范畴。
“人工智能是一个很大年夜的范畴。近年来,很多的技巧冲破其实来自于深度进修办法:用更“深”的模型大年夜大年夜量的数据中进修若何完成义务。在智能教导中,可能用机械来完成的义务都是深度进修可以应用的处所。比如:功课的批改,教授教化内容的动态推荐。”林晖说。
今朝,英语流畅说袈溱应用机械进修等相干本能机能技巧打造会教英语的AI师长教师。林晖强调,深度进修技巧不该是为了用而用,而是看对应的问题是否是经由过程深度进修这一技巧来解决比较好,是否有须要深度进修所须要的大年夜量数据。例如:为了让AI师长教师可以或许听懂学生的英文,在这项说话进修者的语音辨认义务中,英语流畅说积聚了大年夜量的中国人说英语的语料库,在此基本上应用深度进修的技巧打造了听懂中国人说英语的语音辨认引擎。再比如:在学生的常识跟踪建模、语法纠错的多项义务中,英语流畅说都应用了LSTM 等深度进修的模型。在这些义务中,英语流畅说一方面有海量的数据,另一方面义务的复杂程度都不是一般的浅层模许可以很好解决的,须要应用深度模型。
查访停止,林晖表示:“将来2年内,我们欲望将自身打造成国际领先的人工智能+教导公司,成为世界领先的教导科技集团。”
今朝,流畅说旗下产品注册用户总数已经跨越4500万。大年夜2016年7月付费课程上线至今,付费用户已经跨越40万,并且保持了优胜的增长。林晖表示,之所以可以或许取得如斯优良的成就,原因在于以下三点:一是,在技巧上,英语流畅说将全部英语进修数字化,进而经由过程人工智能技巧为用户供给了更高效的进修。二是,容身于用户需求,将教授教化内容持续迭代进级,为用户供给最新的,最相符现代说话习惯和表达的英语。三是,为全部用户供给价值,为付费用户供给进一步的增值。英语流畅说产品中有大年夜量的内容是免费的,这些免费的、优质的内容,在以前几年为流畅说带来了优胜的口碑。
林晖,清华大年夜学本科硕士,华盛顿大年夜学博士,现任流畅说结合开创人、首席科学家。曾任 Google 美国总部研究科学家。重要研究范畴包含语音辨认、天然说话处理、机械进修以及大年夜数据发掘。在这些范畴的顶尖刊物和国际会议上揭橥三十余篇论文,并担负技巧委员会成员(包含 ICML, NIPS, AISTATS, ACL, EMNLP, IEEE Signal Processing Letters, IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing)。拥有多项美国及中国专利。创造的基于次模优化的主动文┞仿摘要技巧已成为文┞仿主动摘要的经典办法的之一,被该范畴的研究人员广泛引用。曾负责 Google 语音辨认核默算法的研发,研发并上线了多语种语音辨认体系,以及基于深度神经收集的德律风留言辨认体系。
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