按:11月15日至16日，全球人工智能适应环境教育峰会在北京嘉里中心酒店隆重开幕，峰会由领导教育松鼠人工智能和IEEE(美国电子工程师学会)教育工程和适应教育标准工作组合举行，汇集了国内外顶尖阵容。AI智适应环境自学是目前产学研三界关注度最低的话题之一。
本次峰会，主办方邀请了美国三院院士、机械学习泰斗MichaelJordan，世界上机械学习的父亲Tom的Mitchell、斯坦福国际研究院(SRI)副社长RobertPearlstein、美国高考机构ACT自学方案组高级研究科学家Michaelyudelson等顶尖学者。16日下午，松鼠AI首席架构师RichardTong首次公开发表了以AI适应教育的架构和战略为主题的精彩演说。RichardTong解释了松鼠AI智能适应环境教育的结构和战略，详细阐述了平台结构的四个层次，谈到适应平台结构的愿景是为所有学生创造超AI领导人，使自学有效、高效、更有人。以下是演说国史(实现了不改变意图的编辑和整理):松鼠AI的自适应结构，谢谢你参加AIAED大会。
刚才听说的是商业、投资，我回到技术上，谈谈我们适应的结构。我们谈论结构，首先要理解结构的原因我们在适应教育等领域，想理解结构，我们创造整个愿景没有根据，告诉我们这个结构应该怎么设计。我们的愿景是什么？大家这几天可能听到了很多。我们需要一对一的智能适应环境领导，使每个学生的自学更加高效、有效、有人，更加适合他。
我们想谈谈我们是怎么来的。我们的愿景也是基于美国先驱的实践，我们的企业从很多公司教了很多，Dreambox等公司。这与我们自己如何构建这个有关，有几个最重要的事情，把我们多年的愿景变成确实要取得实践的一环。
刚才我为什么要提一些先锋，因为我们站在巨人的肩膀上。当我们进行人工智能教育时，我们必须看到人工智能教育的本质是什么，我们想做好的核心因素在哪里，我们从以前的公司教了什么，我们得到了什么样的帮助。然而，人工智能教育更好的应用是人工智能。人工智能应用于地方，有四个重要环节和重要因素:商业模型。
人工智能能能否顺利或堕落不是由于技术要求，而是由于产品能否落地。人工智能拒绝的能力和人工智能技术人员的能力包括在内。数据，特别是与先进的设备AI有关，例如深入自学，即使传统的机器学习对数据的量拒绝大，对质量的拒绝也相当大，因此AI必须考虑数据的问题。
AI拒绝强大的计算力。这四个方面实质上是必不可少的，其中只要有一个地方有短板就不能顺利。
我们自学到了先锋什么？一些传统的东西在美国是不现实的或OK的，在中国是勇敢的，或者在中国没有相当大的障碍。我以前在Kenwton的上司很多中国企业讨论了适应性的合作，相当大的问题是在中国这些东西不能堕落。为什么呢？B2B拒绝大家专业化分工，那么专业化分工的前提是什么？拒绝需要比较稳定性，模块需要比较稳定。但是，AI这件事你找不到。
特别是在现在的阶段，对各个阶段的拒绝都很高，必须把它融合起来制作产品。第一，大幅度递送，第二，模块的变化非常大，我们最初智能适应环境在中国落地时，Kenwton结束，当时和未来一起做了很多项目，效果很差。哪里不好呢？不是技术差，而是在中国落地的时候周期太宽，有的产品在中国获得了很好的智适应环境技术，落地的时候对内容有相当大的拒绝，对教育方式有相当大的拒绝，对获得产品的方式也有相当大的拒绝。
在这些东西不成熟的时候，一个周期过去了，试错还没有结束，时间已经没有了。此外，教育行业对整个学期的拒绝对整个在线拒绝有很多不可控性。
例如，每年春天、秋天入学的时候，如果产品没有准备好的话，如果不能上线的话，这次回来的机会就会错过。本来是9月1日在线的，但是如果9月16日还没有在线的话，下次想在线的是春节后，AI拒绝提交非常慢，融合性非常强，这样的公司在中国做B2B几乎没有机会。在中国，我们也教了一些东西。
在人工智能的情况下，我们必须有很强的能力，也就是说，如果我们想做好人工智能的项目，我们不仅要了解整个教育场景，还要有很强的人工智能本身的能力。大多数情况下，我们必须有很强的工程能力融合。中国的机器学习和AI自学与美国相比有很大差距。
中国最初实现的时候，栗子总是实现松鼠AI的时候，寻找必须把四个需要拼写在一起的东西。一个好的商业模式，一个人工智能的人，需要一个获得数据的方法和一个强大的计算能力的结合，这些东西需要结合起来才能顺利进行。因此，如果我们自己设计，我们将是从头到尾的原始人工智能倒数的自适应。此外，从数据的角度来看，我们是一个全面、原始和快速增长的数据模型。
为什么我们要做这样的事？这也与最初说的教育中仅次于的智适应环境解决问题的痛点有关。适应仅次于的痛点来自传统教育的陈旧和违宪性，如果老师一对多，我们一定是违宪和陈旧。也就是说，学生在传统教室花费的时间与一对一相比有相当大的效率差距。我们为什么不接受双师教室和课后人工智能作业，这是渐进的提高，有一定的协助，但是没有解决问题的最明显的效率下降问题。
最明显的效率低下的问题是，一个老师给三个学生，十五个学生，四十个学生，教的时候，每个学生在学习的过程中自己的拒绝都不同，所以对一个好的东西，对另一个不一定好。人工智能是临床他自学过程中的问题，根据他的自学路径适应。
如果你没有这样原始机会，这个AI就不能构筑。崔博士当天谈到我们的产品时，人工智能就是解决这七个问题，需要准确的临床学生自学状态，获得有效的自学路径，制定合理的自学目标，教室里指导老师没有获得合适的警告机会，今后可以通过主观因素的理解帮助孩子获得信心、态度、习惯，帮助家长获得更好的学习环境我们自己明确是怎么做到的。给大家一个框架，谈谈产品和系统。
这是什么？这是一个关于主要系统的模块。在这个模块之间，我想指出我们从设计的角度来看最重要的东西。AI中最重要的是数据，数据来自两个方向，一个可以大量积累，另一个数据需要深刻的关联。
这张图有两张与数据有关，最右侧的LRS，中间有一个MDS，这两个是自学不道德的数据，与我们的科学知识图谱、问题库、内容库和教育内容相连，可以超过数据有效的多年使用。之前我们在执行的过程中找到了一个相当大的问题，很多企业的数据都是单维的，可能会有学生所有的做题记录，可能会有学生所有的考试记录，可能会有学生所有的英语阅读者的东西，可能会有发音的数据，但是单一来看，数据的有效性是有限的。如果你想从中找到数据，如果只有一个维度的数据，你能做的事情非常有限，而且需要大量的人工打开标签和人工制作合适的系统。
如果你的数据是多维的，有关系的话，学生不仅有问题的数据，还有问题后看录像的数据，问题时看表情的数据，问题时看脑电波的数据，我们可以在各个方面融合这些数据即使不说脑电波和表情数据，即使理解了自学的目标，学生成为问题时，自学的目标是什么，想学的是什么，这个问题已经理解了什么，不理解什么。告诉这个信息后，你的问题数据包括今后其他学生的不道德数据，对你的机器学习和老师的临床非常大，我们通过MDS融合数据，LRS积累数据。
此外，我想谈谈自适应引擎，无论是刚才一起工作的，还是领导一对一提到的，都提到了类似的。我们的适应环境发动机获得了两个最基本的功能，它自己的脑海里必须有什么，第一个是了解一个学习当时自学的状态，了解他对知识点的理解程度，与所有知识点的联系，相互之间的关联性是什么样的。第二种就是推荐路径，我告诉你这个东西以后怎么给你好的推荐，这是我们发动机最重要的核心部分。
这台机器要告诉你什么？另一方面，要告诉学生多年的数据，时间越长越好。另一方面，他必须理解自己学习的东西，就像GPS导航系统一样，学生要去哪里？这些地方的关联是什么？另一个学生能做的是什么，能看到的内容是什么，和我们的导航系统有什么联系，最好向他推荐。第三是学生自己的状态，包括他的自学目标。
有了这些，自适应引擎就可以合并了。后面还有很多其他相关的东西。因为时间的关系我们不一一说明。
为了未来创造超人工智能领导人，我想谈谈我们今后要做的事情，将来创造人工智能教室所需要的东西。刚才，由于三个层次的所谓模型信息，顶层是DKT和Dan新开发的模型，可以很好地理解学生的状态，当然还有其他模型，可以根据记忆的消失给学生今后的自学机会。第二层是多输出，或者用不同的信号输出，理解学生的感情和注意力状态，其主要目的是给老师更好的警告，老师什么时候介入学生，取得学生，取得这样的水平。第三层是我们比较新开发的东西，通过对话的形式帮助学生分析错误的原因，帮助学生实现明确的临床，在开发过程中，我们和CMU实现了新的东西。
我们为未来创造了超AI领导人，在国际上有很多合作，现在已经和我们有合作关系的是SRI、UCUBerkeley、中国社会科学院、澳大利亚UTC，现在马上创造合作关系的是CMU、孟菲斯大学、西班牙的IIA和MIT，我们正在谈判中。我们希望通过与一流机构建立合作关系，利用我们的标准和数据共享和开放平台的优势，获得更强的AI功能，为每个孩子获得超AI教师，非常感谢。
(演说全文结束)(公共编号:)2018年度AI最佳挖掘案例票选人工智能风雨60年，与其说技术升级促进了今天的浪潮，不如说现在的人工智能，另一个车站在离商业最近的位置。去年，第一次AI最佳挖掘金案例年度票选活动将在未来上市，之后受到AI方案输出者和AI技术需求者的关注。票选从商业维度到达，寻找用户/客户问题解决问题能力强的产品和解决方案。目前，我们再次站在AI浪潮的顶端，每月开始第二次AI最佳挖掘案例选票。
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