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  • 從人工智能賦能教育行業,揭示出AI產業落地關鍵

    自1955年“人工智能”一詞首次亮相后,人類就開始了研究人工智能技術的長跑。
     

    在經歷多代人的探索后,取得了一些成績:從能聽懂人話的機器人、到沒有營業員的無人商店,亦或者是沒有駕駛員的無人車,人工智能正在不斷刷新著各行各業的原本生態。
     

    前不久,在廣州的一個小區里,一些居民看到了很多輛極富科技感的車輛在小區的路面上行進,如果仔細一看,這些車是沒有司機駕駛的,但卻能行進的很穩、同時避讓行人,一時間引起眾人好奇。
     

    hachi auto的無人通勤車


    據鋅財經了解,這是一款名叫hachi auto的無人通勤車,研發定位是為了解決居民小區、校區或者工業園區的通勤問題。隨著近些年這樣的應用被越來越多的落地,人們也在思考如何將人工智能技術與傳統行業及業務進行更深層次的、實質性的融合。
     

    而在這其中,人工智能在教育行業場景化落地或許可以成為一個突破口。
     

    根據科技部新一代人工智能發展研究中心聯合羅蘭貝格管理咨詢公司發布《智能教育創新應用發展報告》顯示,2014年至2016年是智能教育行業熱度最高的三年,三年間新成立43家智能教育公司,占2011~2018年智能教育公司成立數量總和的56%。
     

    在人工智能教育行業并成功應用落地的過程中,很多人看到了AI在其他行業場景化落地的可能性。
     

    那么,在落地的過程中,需要突破哪些關鍵點;在落地時是否會與區塊鏈、超級計算等新技術發生沖突;在未來,人工智能還會在哪些行業帶來挑戰和機會?
     

    在本月鋅財經內容科技主題月分享活動上,鋅財經邀請了北京貝貝龍科技發展有限公司創始人郭景皓對上述問題進行解答。
     

    北京貝貝龍科技發展有限公司是AI技術標準服務商,以行業應用為核心,通過AI能力,用標準化的技術為企業全生命周期AI應用創新賦能,實現產業大規模提效和向前的應用創新。
     

    北京貝貝龍科技發展有限公司創始人郭景皓
     

    鋅財經:談到人工智能技術,很多人關注的焦點必定是如何落地,那在落地過程中需要突破哪些關鍵?
     

    郭景皓:根據億歐發布的《2018中國人工智能商業落地研究報告》可以看到,目前不是所有的人工智能產品或服務都實現了商業價值轉換,找到應用場景,再做產品或服務,是人工智能產業當前商業落地的關鍵。

    這其中,應用是以場景為基礎,從交互開始,形成數據、情緒等特征通過與人、環境的結合,催化算法的迭代、進階,促使場景下“Know-how”科學分析、推演,從而形成AI與人的聯結融合,實現應用再造。

    通過AI在不同行業落地的經驗,發現“交互-催化-融合”的人工智能落地的定律,三者之間相輔相成,相互作用,驅動AI改變生活。

    鋅財經:人工智能落地應用定律,能否舉個例子解釋一下?
     

    郭景皓:那就用教育場景來舉個例子
     

    現在,幼兒園一個班級,少則15-20人,多則30-40人,一個老師要同時教授這些孩子,很難做到因材施教,尤其是性格養成最為重要的0-6歲的階段。
     

    人工智能在教學場景下


    那么,在AI的技術支撐下,可在機器人、VR等智慧終端構建多維多層交互方式,比如溝通互動、陪伴學習、一起玩耍、引導思考,在交互中對每個孩子形成個性化的記錄、分析,結合基礎教學內容形成個性化的學習引導、性格養成體系等。
     

    同時幫助家長和學校了解每個孩子的真實情況,對孩子認知能力、社交能力等,有極大的促進作用。

    鋅財經:據了解,目前在教育行業,AI的標簽下萌生了不少新興的企業和商業形態,比如教育機器人、AI在線教學等,怎么看待這類商業的發展?
     

    郭景皓:現在教育場景下,滲透了很多AI技術驅動的商業,比如拍照檢查作業,AI學外語,各類考試題庫等,這些雖然在不同程度上解放了老師和家長,但從長遠來看,教育是個復雜的集成體系,就說15-20年后,看一個人受教育的影響,不只看他學習成績,更多還是看一個人的綜合能力。
     

    未來,教育不只是教授知識,同時還會結合思維、心態、身體和性格等方面施教。由于不同類型、不同能力水平的學生的學習表現是極為復雜的。因此,教學內容融合AI,形成定制化的應用服務生態必然成為一種趨勢。

    鋅財經:除了教育行業之外,目前人工智能還在哪些行業中落地或者將要落地,會以怎樣的具體場景落地?
     

    郭景皓:舉一個文化場景的例子。
     

    以前,參觀展館通過指南或地圖引導參觀,有時需要租個語音講解,對不了解的內容還要隨時上網查詢。而在AI賦能之后,展館AI設備就會識別參展人,并按興趣方向提供導覽服務。
     

    人工智能在博物館場景下的應用


    同時,在參展的過程中可隨時檢索展品介紹及關聯信息;在導覽結束后,AI系統可記錄此次參觀數據,待下次參觀相關展館時,終端設備會自動識別參展人,并按之前記錄的數據,為參展人推薦此展館中的相關內容。這種應用方式,目前是完全可以實現的。

    鋅財經:人工智能與區塊鏈、超級計算等技術在應用落地的過程中會不會有沖突?
     

    郭景皓:人工智能是各種能量的集合,而技術只是其中的一個閉環,比如物聯網、區塊鏈、超級計算、腦科學等。
     

    目前人工智能領域大多是單一模塊的技術,只是單純的組合在應用場景上而已。改變這種現狀就需要從需求端推動技術到應用的融合再造。
     

    還是以展館的場景來舉例,通過對其AI智能化改造,首先展品通過區塊鏈技術解決安全和最底層的信息關聯,當參觀者看到一個展品時,就能了解到這個展品的來源、巡展和相關評價等信息;同時通過大數據的輔助,可以了解到這類展品受歡迎程度和參訪數據。
     

    所以,技術應用還是要在場景下完成,每個技術都有它不同的價值,沒有絕對的應用序列,最終還是要看場景下的核心需求是什么。

    鋅財經:現在很多行業中都會有相關的標準,那么目前人工智能這個領域中有相關的標準嗎?
     

    郭景皓:近年來,人工智能受到學術和產業領域的廣泛關注,世界各國都非常重視人工智能的相關研究和應用,陸續出臺人工智能相關戰略和政策,以期推動人工智能技術和產業發展。
     

    但人工智能涉及眾多領域,雖然某些領域已具備標準化基礎,但這些分散的標準化并不足以完全支撐整個人工智能領域。
     

    目前,在國家人工智能標準化組織的統籌規劃下,正在以“基礎統領,應用牽引”為原則,推動建立人工智能的體系。

    鋅財經:從十多年前,就有不少公司嘗試人工智能技術,比如,alphago連贏圍棋冠軍,現在在文章撰寫方面也有了進展,比如今日頭條和北大一起開發的機器人Xiaomingbot,這些是否能代表人工智能技術已經被掌握?
     

    郭景皓:雖然人工智能在圍棋上打敗了人類,但就人工智能產業本身來說,依然存在瓶頸,比如技術成本過高、技術轉化人才不足等。
     

    AlphaGo與柯潔圍棋對戰


    如何結合場景應用創造新的價值,精準地實現商業落地,是人工智能發展所面臨的重要問題。解決問題的關鍵是聚集核心人才,與業務相融合,讓產品技術理解業務,融合業務解決痛點。

    鋅財經:隨著人工智能的發展,在未來,還會在哪些行業中帶來挑戰和機會?
     

    郭景皓:利用先進的技術與人的感官、甚至神經系統進行連通,讓人工智能成為身體的一部分,這種在電影里出現的場景正在慢慢變成現實,由此人類對人工智能的感知、認知也會發生前所未有的變化。
     

    人工智能會以不可預測的方式顛覆現有的產業和應用。但可以明確的是,在人工智能應用的推動下,行業的邊界會越來越模糊,企業需要站在未來用戶交互、感受的層面規劃、設計產品服務,借助AI的力量催化新的應用場景。
     

    重要的是“交互-催化-融合”的定律也正在發生,未來,各個場景下將產生不同形式的融合,跨行業、為需求產生的融合。這個定律將引導我們發現更多的落地機會和空間。
     

    目前,在教育、文化、醫療等方面AI即將帶來的顛覆已經可見,但對AI重塑行業的預測仍然是不足的。畢竟,人們需要考慮的不應該是“人工智能將給我們帶來什么未來”,而是“用人工智能技術為人類創造什么樣的未來”。

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