人工智能距离干掉老师有多远？

2017-03-10 | 来源: 新经济100人微信号 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

　　英语流利说一开始的数据冷启动是花钱找来成百上千个美国人朗读，搜集数据，训练模型。当时模型还比较简陋，对背景噪声特别敏感，旁边有人说话、走动，就会影响分数。

　　在林晖看来，很多在线教育公司的自适应技术，还停留在简单的基于知识点标签推荐相关题目——如果用户在某个知识点上做错了题，就不断推荐类似的题进行练习。林晖不希望按照传统的知识图谱给数据打标签，监督机器学习。给知识点打标签需要耗费大量的人力和时间，并且加入新的内容就必须进行新一轮的打标签动作。

　　

　　▲英语流利说联合创始人兼首席科学家

　　林晖知识图谱就是题目和知识点的关联，通过图谱将内容与内容关联起来。林晖认为，人工智能可以反推出知识图谱，一开始人工智能的预测能力很差，因为没有任何标签，它什么都不知道，但是不断涌进数据，神经网络可以不断学习，跳过知识图谱，建立内容与内容的联系。

　　机器学习如果能获得大量有标签的数据的话，效果最好。但是，大多数场景里，不一定能获得标签。打标签费时费力，这也是为什么半监督、无监督、自学习、对抗网络是人工智能的技术趋势。

　　在英语流利说早期，打分系统一开始是人为调整算法，从懂你英语研发开始，改为自适应。在这个自适应系统里，有一位学生身份的AI，有一位老师身份的AI，通过类似对抗的方式，不断演练教学过程。

　　在2016年11月发布的App「雅思流利说」上，这家公司应用了口语评测技术。算法按发音、语法、词汇量和语用（流利度）四个维度给用户的雅思口语模拟考试打分，然后向用户指出错误在哪里，怎么改进。但目前机器还不能像真正的老师一样向用户提问。这正是英语流利说未来的目标。

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　　老师是教育生产资料的核心，优质老师是稀缺的。

　　从理论上来讲，通过互联网，一位优质的老师能够同时面对无限数量的学生教学，但是仅限于单向的传播。针对每位学生的学习进度调整教学方案、批改作业，老师能够承受的学生数量有限。

　　只做线下老师和学生的连接，在线教育公司的规模扩张会受制于优质老师的数量。

　　互联网改造行业，第一阶段是消除信息不对称；第二阶段是产品化，将很多简单重复性劳动用自助服务来取代；第三阶段，将是人工智能和大数据为基础的个性化交互。

　　在英语流利说团队看来，不久的将来，人工智能会给教育行业带来很多激动人心，甚至出人意料的新变化。

　　