潮水轉(zhuǎn)關(guān),并非毫無(wú)征兆。

不知道AI落地趨勢(shì)變化是否已讓你感知?2018年下半年開(kāi)始,技術(shù)先發(fā)正在被產(chǎn)品、場(chǎng)景為王替代。

之前,打造通用AI技術(shù)公司風(fēng)頭無(wú)兩。如今,垂直化場(chǎng)景公司拿起AI武器,數(shù)據(jù)和場(chǎng)景加速轉(zhuǎn)換為勢(shì)能。

今天要講的是一樁在線(xiàn)教育領(lǐng)域的AI變革。

一起作業(yè) → 一起教育科技

一起教育科技,之前更為大眾知的是一起作業(yè),一家主打K12進(jìn)校的教育公司,提供的是互聯(lián)網(wǎng)在線(xiàn)作業(yè)和練習(xí)系統(tǒng)。

從2018年起,升級(jí)更名,以一起教育科技行世。

名頭更大,意味著想得更大、做得更多,更多科技賦能產(chǎn)業(yè)。

而這個(gè)科技,最核心的就是AI,唯有AI,才能實(shí)現(xiàn)他們智能化教育的目標(biāo)。

實(shí)際上,在E輪2.5億美元融資之前,他們就已于2017年年末組建了AI團(tuán)隊(duì),并從微信團(tuán)隊(duì)挖來(lái)負(fù)責(zé)人。

即便“一起”搞AI算不上早,但也并非沒(méi)有優(yōu)勢(shì)。

歷經(jīng)7年創(chuàng)業(yè),用戶(hù)規(guī)模7900萬(wàn),K12領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資源更是壁壘深厚。

這不,牛刀初試便鋒芒外露。

去年下半年,他們對(duì)外推出一款A(yù)I口語(yǔ)評(píng)測(cè)引擎,用于K12領(lǐng)域口語(yǔ)測(cè)評(píng)打分。

之前,行業(yè)內(nèi)有技術(shù)領(lǐng)域出發(fā)的先發(fā)產(chǎn)品,涵蓋訊飛、思必馳、云知聲和騰訊等玩家。

但一起這個(gè)引擎,一出手便展現(xiàn)場(chǎng)景公司威力——在橫向?qū)Ρ戎?擊敗所有同類(lèi)項(xiàng)。

How?

亮結(jié)果

一起教育科技展示了由業(yè)內(nèi)教育專(zhuān)家組織的評(píng)測(cè)結(jié)果。

評(píng)測(cè)涉及兩個(gè)方面,分別是句子層面和單詞層面,核心指標(biāo)是分?jǐn)?shù)分布和分差分布。

分?jǐn)?shù)分布指的是口語(yǔ)評(píng)測(cè)引擎為樣本打分的情況。分差分布代表的是引擎打分與人類(lèi)專(zhuān)家打分的差。

在分?jǐn)?shù)分布上,一起教育科技的引擎在單詞和句子上的打分,與其他各家更趨近人類(lèi)專(zhuān)家的水平。

分差分布上,一起教育科技自研的引擎表現(xiàn)也很亮眼。

在單詞層面,分差在0~1之間的概率近70%。句子層面上,分差在0~1之間的概率達(dá)到80%,比排在其后的競(jìng)品高出10個(gè)百分點(diǎn)。

一起教育科技透露,整個(gè)評(píng)測(cè)過(guò)程實(shí)際也是“人機(jī)大戰(zhàn)”:

首先是從數(shù)據(jù)庫(kù)中隨即抽取1000個(gè)語(yǔ)音樣本,有詞,有短語(yǔ),也有句子。其次邀請(qǐng)兩位人類(lèi)專(zhuān)家雙盲交叉評(píng)分(8分制),并力爭(zhēng)一致性在90%以上。同時(shí)進(jìn)行的還有各家AI對(duì)該評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)的打分。最后比較AI給分和人類(lèi)專(zhuān)家給分的分差——分差越小,AI引擎越好。

于是有了這份結(jié)果。

為什么要這樣測(cè)?

一起教育科技方面解釋,一方面是基于K12教學(xué)大綱進(jìn)行考察,要涵蓋音素準(zhǔn)確率、內(nèi)容完整度、流利度、重音、 韻律(語(yǔ)調(diào),停頓)等。

另一方面符合國(guó)人學(xué)英語(yǔ)的習(xí)慣,如果AI引擎直接按照標(biāo)準(zhǔn)國(guó)際口語(yǔ)打造,最后就會(huì)與人類(lèi)專(zhuān)家打分出入很大——國(guó)情和語(yǔ)言環(huán)境所限,AI評(píng)測(cè)首要問(wèn)題是“聽(tīng)懂”,才能精確打分。

這實(shí)際上并非輕而易舉。

達(dá)成如此結(jié)果,背后不僅有一支類(lèi)似教AlphaGo下棋的圍棋國(guó)手們,也有一支50多人規(guī)模的AI作戰(zhàn)團(tuán),且整個(gè)打造過(guò)程歷時(shí)2年之久。

為什么這么久?

模型打造挑戰(zhàn)

口語(yǔ)測(cè)評(píng)與語(yǔ)音識(shí)別等一般的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題不同,是一個(gè)主觀性的問(wèn)題,需要考慮到評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn),以及評(píng)分的一致性。

這對(duì)于模型的穩(wěn)定性提出了更高的要求。尤其是在作業(yè)和考試場(chǎng)景,對(duì)打分的準(zhǔn)確率要求更高。

種種因素決定,自研口語(yǔ)測(cè)評(píng)引擎,并不能簡(jiǎn)單地將通用聲學(xué)模型搬來(lái)套用,而是要針對(duì)具體場(chǎng)景構(gòu)建模型。

相對(duì)于其他各家來(lái)說(shuō),一起教育科技的口語(yǔ)測(cè)評(píng)引擎,不論是在模型上、標(biāo)準(zhǔn)上,還是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上,都更加專(zhuān)注于K12教育場(chǎng)景。

口語(yǔ)測(cè)評(píng)的任務(wù)中,語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字,引擎是事先知道的,其關(guān)鍵任務(wù)就是給用戶(hù)的語(yǔ)音做一個(gè)精確的評(píng)價(jià)。

通常情況,語(yǔ)音識(shí)別的聲學(xué)模型,都是基于音素(phoneme)來(lái)構(gòu)建的。

但進(jìn)行口語(yǔ)測(cè)評(píng),對(duì)用戶(hù)的發(fā)音要求比較高,如果單獨(dú)看某些音素(清輔音),并不能準(zhǔn)確給出評(píng)估。

一起教育科技的解決方案是,構(gòu)建基于音素和音節(jié)(syllable)的聲學(xué)模型,對(duì)于無(wú)法單獨(dú)評(píng)估的因素,將其置于音節(jié)之中,結(jié)合場(chǎng)景給出評(píng)估。

在評(píng)估發(fā)音準(zhǔn)確度方面,業(yè)界通常采用的是GOP(Goodness of Pronunciation)算法。

這一算法的核心,是計(jì)算用戶(hù)發(fā)出的語(yǔ)音與系統(tǒng)已知文字對(duì)應(yīng)的可能性?？赡苄栽礁?發(fā)音就越準(zhǔn)確。

這個(gè)可能性,就是系統(tǒng)已知發(fā)音和未知發(fā)音的似然比(likelihood ratio)。

似然比的計(jì)算,通常基于聲學(xué)模型。大部分成熟的聲學(xué)模型,使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常都是都是英語(yǔ)為母語(yǔ)的人的錄音。

對(duì)于發(fā)音水平較好的學(xué)生,GOP算法能夠給出一個(gè)相對(duì)準(zhǔn)確的評(píng)估。

但對(duì)于發(fā)音較差、中式英語(yǔ)痕跡很重的學(xué)生,其似然比區(qū)分度很低,這個(gè)算法就很難奏效。

對(duì)于這個(gè)問(wèn)題,一起教育科技采用兩個(gè)解決辦法。

首先是訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù),來(lái)自于自己收集的作業(yè)數(shù)據(jù),經(jīng)由教研團(tuán)隊(duì)仔細(xì)標(biāo)注。目前,一起教育科技已經(jīng)積累了萬(wàn)小時(shí)級(jí)別的口語(yǔ)數(shù)據(jù)集。

其次是評(píng)分標(biāo)準(zhǔn),只是將GOP算法作為其中的一個(gè)維度。在構(gòu)建評(píng)分決策樹(shù)中,集成了更多其他符合K12教學(xué)場(chǎng)景的特征。

比如長(zhǎng)元音和短元音應(yīng)該怎么去分析、音素錯(cuò)誤的位置對(duì)評(píng)分產(chǎn)生什么樣的影響,等等。

這些特征,由教研團(tuán)隊(duì)從教學(xué)大綱和口考標(biāo)準(zhǔn)中提煉而出,既符合教學(xué)目標(biāo),技術(shù)上也有可行性。

評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)更加細(xì)化,也減少了模型訓(xùn)練時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的需求。目前,口語(yǔ)測(cè)評(píng)引擎已經(jīng)融入到了一起教育科技的產(chǎn)品之中。

一起教育科技介紹稱(chēng),引擎每天承接的請(qǐng)求量達(dá)到億級(jí),用戶(hù)對(duì)于引擎打分不準(zhǔn)的建議率在萬(wàn)分之幾的水平。

將AI融入“血液”

不過(guò),這只是序幕而已。

一起教育科技的壯志雄心,不止于口語(yǔ)測(cè)評(píng)。2017年,“一起”從微信模式識(shí)別中心挖來(lái)饒豐組建AI團(tuán)隊(duì),當(dāng)時(shí)就有短中長(zhǎng)規(guī)劃。

第一步,先從語(yǔ)音是識(shí)別入手,解決英語(yǔ)學(xué)科測(cè)評(píng)打分的老師痛點(diǎn)。

第二步,圍繞圖像領(lǐng)域展開(kāi),推出口算拍照等產(chǎn)品,且對(duì)數(shù)學(xué)試題中的“邏輯”能有清晰理解。

此外,還有推薦引擎機(jī)制,通過(guò)智能化推薦方式,實(shí)現(xiàn)千人千面、因材施教,讓學(xué)生在測(cè)試中不斷完善短板。

目前,一起教育科技已經(jīng)組建起一只能打好用的AI團(tuán)隊(duì)。

未來(lái)目標(biāo)是能夠打造完美AI助教,讓AI真正實(shí)現(xiàn)賦能教育。

優(yōu)勢(shì)也很明顯,在“一起”,教育場(chǎng)景能不斷給AI模型反饋,而AI則能第一時(shí)間落地作用于教育,循環(huán)往復(fù),生生不息。

當(dāng)然,對(duì)于一起教育科技來(lái)說(shuō),AI只是“科技”的一部分。

去年第四季度,他們從奇虎360挖來(lái)前搜索事業(yè)部總經(jīng)理?xiàng)羁祿?dān)任技術(shù)總負(fù)責(zé)人,負(fù)責(zé)將公司進(jìn)一步科技化,打造K12智能教育平臺(tái)。

楊康

這位前360的No.53號(hào)員工,擁有十多年的研發(fā)及業(yè)務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)。

他說(shuō),一起教育科技,教育在前科技在后,“一起”的核心著力始終是教育,但科技會(huì)是最佳手段,能夠幫助教育不斷提升效率降低成本。

除了AI團(tuán)隊(duì),一起教育科技還有大數(shù)據(jù)等團(tuán)隊(duì),希望把7年深耕教育獲得的數(shù)據(jù)更好歸因、分類(lèi),然后更好使用。

在楊康看來(lái),目前教育最大問(wèn)題并不是內(nèi)容匱乏,而是很難給每個(gè)孩子找到適合自己情況的學(xué)習(xí)方式與思維方式。

AI與大數(shù)據(jù)的結(jié)合,能夠很好地解決這個(gè)問(wèn)題,這能夠?yàn)槊總€(gè)學(xué)生打造一個(gè)“私人助教”,而非“大班制教學(xué)”走馬觀花式學(xué)習(xí)。

在他們內(nèi)部,首先是數(shù)據(jù)帶動(dòng)信息化,其次是AI等模型引擎作用其中,最后以智能化產(chǎn)品發(fā)揮更大價(jià)值。

毫無(wú)疑問(wèn),這也會(huì)是整個(gè)教育行業(yè)的趨勢(shì)。

這個(gè)趨勢(shì)已經(jīng)開(kāi)始,這個(gè)趨勢(shì)不會(huì)停止。

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