人工智能|暗物智能CEO林倞：五层认知架构，重塑多模态人机互动产业化｜CCF-GAIR 2020( 四 )
在平台研发和设计过程中 ， 我们也一直在探索怎么把认知人工智能及多模态人工交互技术应用于具体的产业实践中 。 针对这个问题 ， 我们公司选择的赛道是教育 ， 特别是自适应、个性化的陪伴型教育 。 通过广泛的调研和分析 ， 我们对教育行业有以下几点的总结：
第一 ， 教育对真正的强交互人工智能提出了很大的挑战 ， 教育行业的核心是能够像老师一样教育和辅导学生 ， 帮助老师提高教学效率和协助提高学生的学习兴趣和效能 ， 这需要依托于高自然度强交互的AI能力 。 对此 ， 我们研发学龄前儿童个性化、自适应的陪伴式学习 ， 该产品已经在美国落地了 ， 就是陪小孩学习英语和数学的桌面机器人；
第二 ， 教育对高度智能化认知推理智能提出了很大挑战 ， 针对中小学生的自动化讲题、辅导和批改可以更大程度降低老师和家长的工作负担 ， 对提升学生学习积极性也有很大帮助 。 对此 ， 我们研发集讲题、附到和批改为一体的学习服务平台 ， 通过构建中小学知识体系 ， 并基于该知识体系研发类脑推理系统 ， 实现全自动、标准化、自适应地题目批改和讲解；
第三 ， 现在的线上教育行业发展非常快 ， 如何针对多模态音视频信息 ， 有效分析老师和学生教学情况 ， 形成对教情学情的分析 ， 对规范化和促进线上教学 ， 至关重要 。 为此 ， 我们研发AI互动在线教育平台 ， 该平台融合多模态AI技术 ， 打造全方位、跨平台的AI可视化教学分析系统 。
接下来我们详细阐述 ， 如何把我们的人工智能操作系统和编程语言应用到上述教育行业几个垂直化的产业实践：
我们第一款产品是谙心学伴 ， 如图12 ， 这是一款家庭陪伴教育终端 ， 这款产品目前在美国亚马逊卖了数万套 ， 是美国排名第一的电子类教育产品 ， 该产品用到丰富的多模态分析算法 ， 包括人脸识别、人脸表情/属性分析、道具/卡片识别、以及语音识别等 ， 其中和核心模块和软件也通过与企业合作的形式逐步在国内市场展开销售 。 我们在产品开发和体验过程中看到 ， 人工智能操作系统并不是针对单点AI算法非常高的识别率 ， 例如 ， 对道具的识别做到99.0%或99.5%实际上没有太明显的区别 ， 关键是以任务为导向 ， 智能化地调度各个AI算法 ， 把用户体验做到极致 。 为了切实推进产品化落地 ， 我们也投入了很多成本做非核心AI能力的产品 ， 包括原创生产很多动画内容 ， 以及设计很多认知启发、思维引导的体验 。 这是我们的第一个例子 ， 通过人机交互的方式改善幼儿语言学、启蒙学的教学 。
本文插图
图12. DMAI谙心学伴 ， 家庭陪伴教育终端
我们公司第二款产品是针对中小学教育市场 ， 集解题、讲题、辅导、批改为一体的学习服务平台 。 为此 ， 我们首先对中小学教育知识体系进行结构化建模 ， 其次 ， 我们研究教学过程的理解和描述 ， 并设计类脑运算的系统 ， 做到在不依赖于题库的情况下自动化推理其解题过程 。 围绕教学任务 ， 我们还研究中英文和公式的识别和结构化解析、语音识别理解以及针对高自然度语音合成等智能算法 。 其次 ， 该平台还支持智能讲题 ， 通过动画提示、语音/文字引导等多种方式 ， 协助学生梳理其解析思路和逻辑 。 最后 ， 该平台在一些易错点和难点上实现个性化讲解和附到 ， 即根据学生的掌握情况 ， 自适应选择解题和讲题过程 ， 实现自适应教学 。 基于强交互AI的自动化解析和讲题 ， 可以降低老师和家长的工作负担 ， 以及弥补优质师资缺失的问题 ， 是AI进入教育产业的核心价值 。
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图13. DMAI集解题、讲题、辅导、批改为一体的学习服务平台
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