乂学教育-松鼠AI，亮相全球最大规模AI峰会

2019年6月12日至13日，作为全球最大规模的AI盛会- 人工智能峰会（The AI Summit）在英国伦敦召开。人工智能峰会作为2019年伦敦科技周（London Tech Week）的焦点，本届峰会已迈向第四个年头，超过两千人参会，五百多位来自各行业的AI科技佼佼者轮番登台发表精彩演讲。2019年，利用科技加速商业转型的企业会得到重点关注，作为峰会主题展之一的TechXLR8（欧洲最大规模科技展会）吸睛无数，与此同时，物联网、云端、量子计算等主题的五个全球主要科技活动主题展今年仍是热度有增无减。

中国人工智能教育独角兽企业乂学教育-松鼠AI也受邀出席本次峰会，松鼠AI凭借着在“AI+教育”领域的国际领先地位与声誉，合伙人梁静在会议现场发表演讲，介绍乂学教育-松鼠AI发展经验和品牌成功历程。梁静作为本次峰会五百位受邀演讲嘉宾之一，亦与诸多行业知名科技领袖同台，分享AI与企业场景落地应用经验。如罗尔斯・罗伊斯集团R²数据实验室总监Caroline Gorski，英特尔人工智能产品部副总裁兼首席运营官Remi S. El-Ouazzane，美国知名私立研究型大学东北大学校长Joseph Aoun博士，谷歌首席决策科学家Cassie Kozyrkov，戴森全球数据服务总监Ryan Den Rooijen。

乂学教育-松鼠AI合伙人梁静发表演讲

松鼠AI是国内智适应教育的领军者，松鼠AI的智适应学习系统可以挖掘学生学习数据，通过AI无穷算力和智能化分析规划学习路径，利用学生的指数图谱数据进行个性化教育辅导。

松鼠AI通过纳米级的知识点拆分，通过AI精准分析诊断，判断出学生的程度，进行定位和针对性教学，做到错因重构知识地图以及找到非关联性知识点 ，将教育变成一个可定义、可量化、可传授的一门科学。

作为整个亚太地区第一家人工智能自适应教育品牌，松鼠AI在AI+教育的道路上，已经取得了可喜的成果，研发成果包括完整自主知识产权、以高级算法为核心的智适应学习引擎，松鼠AI智适应学习系统模拟特级教师，可比传统教育效率提升5到10倍。在国内进行的多次人机大战中，松鼠AI教学组8小时平均每个学生学习42个知识点，完胜真人教学组8小时平均每个学生的28个知识点。在技术优势上，松鼠AI拥有MCM能力值训练、错因重构知识地图、超纳米级知识点拆分、非关联性知识点的关联概率、MIBA等多个全球首创AI应用技术，先后在AIED、AERA、IJCAI、KDD、ICML等全球顶级AI或教育学术会议上论文获奖或受邀演讲，在国际上大放异彩，向世界展示中国人工智能在教育领域的科技成果。

梁静在演讲中谈到，近年来，整个教育行业已经涌现了一批聚焦语音识别、图像识别、自然语言处理、大数据分析、知识图谱、AI自适应学习等方向的教育公司。梁静认为：“AI颠覆传统教育，最核心的还是要从根本改变教学的本质，从教学授课的内容、到教授知识的精准度、再到学习过程的实时监控评估，为学生提供个性化的优质教育。”

“人工智能技术，特别是人工智能自适应技术，可以使新一代教师更有效地对学生进行教学，提高教育产业的效率。”

从孩子学习上的痛点入手，乂学教育-松鼠AI创新性地将人工智能技术运用到了教育领域。梁静谈到，用AI赋能行业，给中国孩子们带来全新学习模式，松鼠AI主要解决了行业的两大痛点。

一是为学生提供精准的个性化教育方案。

中国的教育体系是以班级教学制和班主任负责制的模式来管理和教育学生的，这一模式致使老师只能顾及到班级大多数孩子的水平，导致特别优秀的孩子“吃不饱”、成绩相对落后的孩子“吃不了”的问题，长此以往，落后的孩子的学习成绩便会越来越差。但基于人工智能去打造一个以学生个体为核心的学习体系，便可以针对每个孩子的学习速度为他定制学习方案，可以对孩子精准画像，通过知识图谱加信息论对孩子做全面判断。

二是通过人工智能可以进一步识别学生的情绪变化，培养孩子的能力、思想与方法。

对于学生而言，学习能力的培养异常重要。一方面，乂学教育-松鼠AI可以把一个孩子的思想，能力和方法通过算法精准勾勒出来，同时给他提供解决方案。另一方面，松鼠AI直接建立了可定义、可测量、可传授的学习能力模型。利用松鼠AI智适应学习系统，后进生也可以学习到优秀学生的学习方法和技巧，包括直觉判断能力、三分理论法等等，从而真正掌握受益终生的学习能力。

四年时间，松鼠AI已经累积学生数据近200万，在全国30多个省市自治区、直辖市签署了近2000家学习中心。2018年松鼠AI总部加上全国学校的收入将近10亿元，三年复合增长率500%。在伦敦人工智能峰会上，松鼠AI作为中国AI+教育的代表企业，通过实际成果向全世界展现中国AI+教育的力量，也让更多人了解AI赋能教育能带来的红利。

英国政府数字化、文化、媒体和体育大臣杰里米・赖特阁下（Jeremy Wright）发表的人工智能峰会欢迎辞通过历史投射当代科技。他提到，人工智能峰会是伦敦科技周的亮点之一，而峰会一词实际上是温斯顿・丘吉尔在20世纪50年代创造的，尽管当时这位首相并不知道人工智能在现如今能得到如此广泛的应用，但是他于1941年成立中央统计局已然是人工智能的先驱之举。当初“确保各部门之间统计信息的一致性”的理念，恰恰满足了数据越是复杂繁冗时，其能带来的益处也愈多。Jeremy介绍称，英国的数字经济正在以AI等新技术为动力，而英国作为欧洲领先的科技中心，其创造的十亿级别的科技企业数量超过欧洲其他任何国家。2018年，英国的人工智能投资额度达到十亿英镑，超过德国、法国、荷兰、瑞典和瑞士的总和。他重点探讨英国政府官方如何引导引导新兴技术的社会效益以及如何防止人工智能未来可能会危及社会的不利应用。英国的工业战略将人工智能和数据确定为产业四大挑战之一，凭借着世界领先大学的学术力量、良好的融资渠道和可信赖的公共机构，如NHS，英国有信心在未来几年成为开发人工智能的领袖之一。同时，英国在生物医学、法律、金融、研究和网络安全领域拥有众多组织，通过在其运营、产品和服务中应用人工智能，Jeremy称这些组织亦会随之变得强大。去年推出的人工智能部门计划也正是来自集合包括政府、工业界和学术界共十亿英镑的贡献支持。另外，人工智能职业相关技能也是英国政府关注的重点。英国政府已经提供全方位的技能包，从终身数字技能培训到数字技能合作，再到学校改进的计算机科学课程。英国另有投资8400万英镑，在由英国领先的技术专家领导的新国家计算机教育中心，为教师提供教授下一代人才所需的学科知识和支持。 六月时，英国总理宣布将投资1350万英镑用于新的转换课程，以培养专业人工智能和数据技能。 该计划将在英格兰各大学提供另外2,500个名额，并将赞助多达1,000个名额，以改善未来AI工作人员的多样性和代表性。他总结道，人工智能是使得经济更健康、更公平的驱动力，同时也是我们在这个数字时代必须追求的目标。

罗尔斯・罗伊斯集团（Rolls Royce）R²数据实验室总监Caroline Gorski发表题为“建立数字优先业务”演讲。她向与会者介绍，罗尔斯・罗伊斯在建立数字优先业务中已经做出了不少努力：从最初将数字化学习学院开放给所有罗尔斯・罗伊斯员工开始，十九门独特的课程设计，随后将其发展成数字化先锋（Digital Pioneer)关系网，七十名员工也成为最早的先锋成员，学院以及课程也在R²数据实验室上线运行，数字化的培训也见证了超过5,500名全球员工累计38,000学时的完整学习旅程。Caroline继续道，这种教育培训模式背后实际上是一个简单的技术框架，罗尔斯・罗伊斯面向各种不同类型、拥有不同知技能、以及不同专业领域经验的学员，提供各类不同的学习资源以满足其“各取所需”。也正是这样的概念，罗尔斯・罗伊斯不仅能最大化地利用好市场中已有的学习资源，也能为自家员工提供“独家”的量身定制学习材料。在其数字化元素中，学习人口从所有到许多再到部分呈现倒三角递减趋势，而学习完成度则正是在这样的基础上呈现正三角增长走势。根据学习完成度来划分，面向所有学习人口的是，基础和初级课程，被称为“学习大使”（Ambassadors）;多数学习人口面向的是初级和进阶课程，“学习先锋”（Pioneers）;而只有极少数的学员会最终走到倒三角的底部，完成专家级别，成为“实践者”（Practitioners），并最终进入行业协会。由学习培训展开，Caroline另分享罗尔斯・罗伊斯在产业AI中的突破三要素：一、创造价值，例如在EHM中的端分析和自动航运；二、提升生产力，例如VR为基础的训练，核电站锅炉中的计算机视觉检测运用；三、知识量的增加，比如制造生产量提高和服务。另外，罗尔斯・罗伊斯通过三个渠道教授数字化：激励，学习和协作，2020年，罗尔斯・罗伊斯企业每个人都能意识到并参与数字化学院，以社区为主导的自助服务学习和内容开发作为常态，数字化思维和数据创新专业知识作为核心技能也将随之嵌入。

英特尔人工智能产品部副总裁兼首席运营官Remi S. El-Ouazzane演讲主题则是“如何发挥人工智能的潜力”。他的建议简单明了：首要增加人工智能的成功率

要思考周全，并且了解自身企业的生态系统，同时政策和方案需要安全透明。在自然语言处理的案例中，Remi以科大讯飞作为客户举例：科大讯飞的需求是随着与日俱增的客流量，更快的服务也要保证。但是英特尔面对挑战在于如何开发利用以云为基础的环境但同时能保证其在进入新市场时维持灵动。英特尔给出的方案是利用最先进的CPU升级保证加速，并且同时能够处理企业级别的应用。如此的解决方案也保证了更优质客户体验以及更佳的总体拥有成本（TCO）。在安全方面，英特尔和微软同时都在努力以开源一举推动同态加密。

东北大学校长Joseph Aoun博士的“人工智能在高等教育中的作用”，Joseph博士已经在过去几年看到人工智能在英国、美国、加拿大等对于经济发展的推动，但这些经济背后的推动也正来源于政府的系统性支持，如果没有政府作为中流砥柱，那么底层也将缺少例如人工智能技术为决策者提供信息。高等教育是对于例如人工智能等等新科技的有效的试金石，如果通过教育，通过人工智能能够成就社会进步的同时保有人类于社会中的体面尊严，那么这也就体现了人工智能在高等教育中的价值。

Cassie Kozyrkov作为谷歌首席决策科学家，则分享谷歌“人类表现背后的自动化”。她开门见山地说，“人类的故事便是一个关于自动化的故事。”她认为，人类发明自动化器械等等，包括现如今的人工智能，出发点均在于将事情完成得更好。例如机器学习，这些自动化系统或者是人工智能，幕后劳动开发的总是人。那么不论是谁在做出主观选择，我们都应该清楚地认识到这一点，以便在我们考虑这些系统以及生产它们时能够做到这一点并且规避偏见。她强调，现如今，不仅科幻小说类的修辞会分散人性责任，从领导者设定目标一直到分析师和决策者检查以及工程师提供的数据集，这些测试与运行都需要由统计人员和可靠的工程师建造按照安全规则完成。她总结，人类应该以史为镜，理智从经验中学习自身，并共同审慎地打造未来人工智能，而不是冒昧地追求推进。

戴森全球数据服务总监Ryan Den Rooijen的演讲重在讨论如何将客户时刻考虑在开发中，“客户在心，发明有数——戴森利用AI的经验之谈”。他认为，戴森通过三大要素定义合适且恰当的人工智能：在考虑到人的需求前提下，同时利用数据和算法补全以人为本的需求，三大要素缺一不可。例如，大名鼎鼎的戴森吸尘器，就有利用AI算法来检测吸尘表面，从而达到更精准的产品效果。

2020年人工智能峰会将在英国伦敦于六月十日至十一日举办。