Yohan Lee, ředitel strategie v Riiid Labs – série rozhovorů

Yohan Lee je hlavním strategickým ředitelem společnosti Riiid Labs, předního poskytovatele řešení plně ověřené a datově řízené technologie umělé inteligence. Spolupracují s globálními lídry v oblasti vzdělávání, školení dovedností a technologií, aby vytvořili lepší studijní zkušenosti. Používají umělou inteligenci, aby pomohla studentům realizovat jejich cíle tím nejrychlejším a nejefektivnějším způsobem.

Co vás zpočátku přitahovalo k AI?

Riiidovo zaměření. Riiid udělal správné kroky, které by udělala seriózní společnost s velkým potenciálem. Každý krok byl rozumný a inspirativní. U své umělé inteligence začala společnost rozumně s metodami kolaborativního filtrování, poté své algoritmy pravidelně vylepšovala až na nejmodernější modely Transformer s vlastním jedinečným vývojem. Společnost neustále publikovala promyšlené články, které ukazovaly zaměření, zkoumání a představivost. Aplikace společnosti úspěšně převáděla uživatele a monetizovala, což naznačovalo silné přijetí na trhu. Podnikání se rozšiřovalo z B2C na B2B s dalšími testovacími přípravnými nástroji a aplikací Realtor. Poté zveřejnila největší soubor dat o vzdělávání, aby iniciovala větší inovace s cílem vytvořit komunitu AIEd (EdNet). To vše jsou kroky zaměřené společnosti, která dělala správné kroky, které obvykle dělá pouze velká společnost. A konečně, jejich veřejně viditelná kola financování byla silným odrazem investičního potenciálu toho, jak rychle se tato společnost mohla stát jednorožcem.

Ve své předchozí roli jste byl vedoucím strojové inteligence a zdravotních dat ve společnosti Google Brain. Na jakých projektech jste pracoval?

Vedl jsem Product Deployment: což je způsob, jak navrhovat, konstruovat, měřit a testovat systémy pro skutečné studie důkazů. Kombinace pokročilé konstrukce testovacího zařízení, výzkumné strategie a pokročilého návrhu a implementace systémů. Nejsem inženýr, ale již řadu let jsem certifikovaným profesionálním cloudovým architektem na více cloudech. Bylo to tedy přirozené, zejména s mnoha požadavky na bezpečnost informací a soukromí pro PHI a zranitelné skupiny obyvatel (zejména děti).

Mnohokrát dochází k nesouladu technické připravenosti mezi partnery a technologickými giganty na dosažení rozsahu. Tam jezdím s váhou. Vytváření technické infrastruktury s vlastní montáží navržené pro motory ML tak, aby stálo 1/10 ceny a dosáhlo masivního paralelního výpočtu při latenci a nákladech.

Zpřístupnění predikčních algoritmů našim partnerům jako AIaaS bylo vzrušující.

Od srpna 2020 jste viceprezidentem pro strategii v Riiid Labs, mohl byste vysvětlit, co přesně Riiid Labs je?

Riiid Labs je globálním lídrem v řešení AI pro vzdělávání. Riiid Labs je globální pobočka své mateřské společnosti Riiid a byla založena v Silicon Valley, aby navázala na úspěch společnosti Riiid v Asii a rozšířila své podnikání po USA, Jižní Americe, na Středním východě a dále. Skládáme se z výzkumníků AI, datových vědců, inženýrů a rozvoje podnikání a spolupracujeme s partnery v různých vertikálách, abychom přehodnotili tradiční způsoby učení prostřednictvím rozšíření kompetence Riiid AI. Ať už se jedná o personalizovanou mobilní aplikaci pro přípravu testů na přijímací zkoušku na vysokou školu v Jižní Americe nebo modul lektora AI pro školení pojišťovacích agentů ve velkém korejském konglomerátu, nabízíme zákazníkům B2C/B2B/B2G naši patentovanou technologii v AI, která analyzuje uživatelské údaje o chování při učení, předpovídá další volby odpovědí a doporučí personalizovanou učební cestu, která nakonec maximalizuje učební potenciál. Již jsme uvedli na trh několik produktů včetně Santa, mobilní aplikace pro přípravu testu na oblíbenou zkoušku z angličtiny, Test of English for International Communication (TOEIC), kterou používají více než dva miliony studentů v korejštině a Japonsku. Vydali jsme také přípravnou aplikaci GMAT v Koreji na základě partnerství s Kaplanem a přípravnou aplikaci ACT v Egyptě, Turecku, Spojených arabských emirátech, Jordánsku a Saúdské Arábii ve spolupráci s ConnecME. Riiid nyní jedná se širokou škálou zákazníků ze soukromého i veřejného sektoru o implementaci našeho řešení AI pro hodnocení vzdělávání, učení a školení.

Jak jsou nástroje AI krokem vpřed v demokratizaci vzdělávání?

Podle UN, ještě před koronavirovou krizí projekce ukazovaly, že více než 200 milionů dětí nebude chodit do školy a pouze 60 procent mladých lidí by v roce 2030 dokončilo vyšší sekundární vzdělání. Polovina dětí z rozvojového světa opustila vzdělání bez jakékoli příslušné kvalifikace pracoviště. „Jedna velikost pro všechny“ přístupy ke vzdělávání a vysoce sázkové standardizované testy založené na testech nesplnily očekávanou roli vzdělávání pro růst talentovaných občanů společnosti.

V rozvinutých ekonomikách, jako je Korea a USA, mají bohaté komunity mnohem větší školní rozpočty než chudší komunity. Bohatší rodiče následně investují do soukromého doučování, soukromého poradenství na vysoké škole, přípravy na zkoušky, soukromého atletického koučování a mimoškolních studijních zkušeností v oblasti umění a kultury, což prohlubuje propast mezi jejich dětmi a všemi ostatními. To znamená, že studenti v méně bohatých komunitách mají často méně zkušené učitele, horší přístup k technologiím, omezený přístup k internetu ve škole i doma a nemusí dostávat žádné rady ohledně přihlášky na vysokou školu. V USA je u dítěte narozeného v bohaté rodině 10x pravděpodobnější, že dokončí vysokoškolské vzdělání, než u dítěte narozeného v chudé rodině. A i když máte akademické schopnosti konstantní, je mnohem pravděpodobnější, že bohatší dítě půjde na vysokou školu a dokončí titul. To má také důsledky pro ekonomický růst. Když jsou talenty a potenciál ve společnosti široce distribuovány, ale příležitost není, trh práce a ekonomika nemohou efektivně sladit talent se zaměstnáním, což zpomaluje inovace a ohrožuje národní produktivitu a hospodářský růst.

Na základě významných dat dokáže umělá inteligence posoudit a porozumět úrovni znalostí každého studenta a jedinečnému chování při učení a poskytnout personalizovaný obsah načasovaný tak, aby pomohl studentům dosáhnout každého vzdělávacího cíle. Umělá inteligence je věčně trpělivá a může každému věnovat stejnou, ale individualizovanou pozornost za zlomek ceny osobních učitelů. Je možné, že každý student s připojením k internetu a chytrým telefonem se bude moci zúčastnit poutavé, personalizované výuky bez ohledu na to, kde žije. Umělá inteligence může také pomoci učitelům přizpůsobit učební zkušenosti svých studentů, zkrátit čas, který musí učitelé strávit opakujícími se úkoly, a přeměnit tento čas tak, aby poskytoval individuální pozornost a personalizované výukové zdroje dostupné každému studentovi 24 hodin denně, 7 dní v týdnu, bez ohledu na to, zda je škola otevřená nebo ne.

Mohl byste pohovořit o vizi, která stojí za vůbec první globální výzvou pro vzdělávání v oblasti umělé inteligence (AIEd)?

Svět potřebuje nové paradigma ve vzdělávání, aby překonal současnou krizi ve vzdělávání. Výuková řešení založená na umělé inteligenci, s nimiž studenti interagují online, mohou všem poskytnout stejnou, ale individualizovanou pozornost za zlomek ceny osobních lektorů, ať už se používají pro nezávislé učení nebo jsou začleněny do vzdělávacích zkušeností vedených učitelem. Opravdu věříme naší vizi ve vzdělávání AI a jsme si jisti, že dokážeme změnit vzdělávání a zlepšit životy studentů. Ale víme, že této vize nemůžeme dosáhnout sami. Potřebujeme větší komunitu umělé inteligence a vzdělávací odvětví, aby přijali naše nápady a zapojili se také. Minulý rok společnost Riiid veřejně vydala EdNet, rozsáhlý hierarchický soubor dat různých studentských aktivit shromážděných z výukového systému AI společnosti Riiid. Obsahuje data z více než 131 milionů interakcí s více než 780 tisíci studenty z reálného světa. Je to největší mezi datovými soubory o AI, které byly dosud zveřejněny. Chceme, aby nejlepší mozky v oboru využívaly tato data k nalezení inovativních řešení, která by pomohla řešit globální výzvy ve vzdělávání. Společnost Riiid proto zahájila svou úvodní výzvu AIEd Challenge, globální výzvu k vytvoření a vyhodnocení algoritmů pro sledování znalostí pomocí EdNet. Věříme, že spojením sil můžeme dosáhnout většího dopadu a dále urychlit trend směrem ke vzdělávání s umělou inteligencí. Pro vedení a inspiraci pro ostatní je nezbytné jít příkladem.

Jaké byly některé výsledky z AIED?

Soutěž probíhala od 6. října 2020 do 8. ledna 2021 prostřednictvím platformy Google Kaggle, online komunity datových vědců a praktiků strojového učení.

• O celkovou cenu 100,000 3,395 $ se soutěže zúčastnilo 90 2020 týmů z XNUMX zemí, což je maximum ze všech soutěží o algoritmy Kaggle pro rok XNUMX pořádaných podnikatelským subjektem.
• Zúčastnilo se 52 z 270 Kaggleových velmistrů, což je nejvyšší podíl u Kaggleových soutěžících na základě minulých výkonů. Pro srovnání, soutěží v roce 2020 se průměrně zúčastnilo pouze 25 velmistrů.
• Prostřednictvím této výzvy bylo předloženo 64,678 XNUMX různých a kreativních modelů sledování znalostí.
• Týmy z Koreje, Japonska a Španělska obsadily první tři místa a získaly 50,000 30,000 USD, 10,000 2021 USD a XNUMX XNUMX USD. Tři nejlepší týmy představily své modely na workshopu AAAI-XNUMX o vzdělávání AI: Představte si vzdělávání po COVID s AI, který pořádali a organizovali výzkumníci z Riiid.
• Všechna vítězná řešení využívala Transformers, model založený na pozornosti, který byl poprvé představen s využitím ve strojovém překladu [AAYN] (Vaswani et al) a přijatý výzkumníky z Riiid. To ukazuje, že hodnota Transformers je zcela jasná, inovativní způsoby, jak je Kagglerové používali, byly akademicky i prakticky zajímavé. Jednalo se o kreativní aplikace Transformers, které naši výzkumníci neočekávali. Byli jsme tak povzbuzeni, že poskytnutí tohoto druhu platformy by mohlo podpořit tak rozmanité experimentální přístupy ve vzdělávání AI. Věříme, že to povede k rozvoji použitelné technologie jako rozšíření tohoto pevného základu pro výzkum.

Jak může AI nejlépe urychlit personalizované učení?

Stručně řečeno, technologie AI, založená na algoritmech hlubokého učení, analyzuje uživatelská data a obsah a předpovídá skóre a chování. Na základě těchto poznatků AI doporučuje personalizované studijní plány v reálném čase.

A základní technologie umělé inteligence Riiid to dělají: 1) sledování znalostí, 2) predikce skóre, 3) personalizované doporučení.

1. Sledování znalostí: Trasování znalostí je jedním ze základních úkolů v oblasti AI-Education. Rozlišování toho, co studenti vědí a co nevědí v určitém okamžiku, poskytuje základní linii pro sestavení optimální vzdělávací cesty. A model je schopen předpovědět správnost studenta pro všechny nevyřešené otázky. Náš model sledování znalostí založený na hlubokém učení inspirovaný Google Transformerem předpovídá, zda student odpoví správně nebo ne na otázku s nejvyšší přesností.
2. Model predikce skóre: Model Score Prediction předpovídá úroveň úspěchu studenta během procesu učení. Náš model předpovídá skóre studenta s ± 5% střední chybou predikce, kterou lze obecně vyjádřit jako 95% přesnost. Hodnocení poskytuje zpětnou vazbu o stavu znalostí studenta, což umožňuje úpravy učení v reálném čase. A umožňuje studentům rozpoznat jejich pokrok a úspěch, což podporuje sebehodnocení a praxi.
3. Systém doporučení: Na základě modelů sledování znalostí a predikce skóre poskytujeme studentům položky potřebné pro co největší zlepšení. Navrhování systému doporučení není vždy přímočaré a vyžaduje hodně zvážení a zkoumání, aby bylo možné pochopit, co je pro studenta nejlepší. Riiid se vyvinul Doporučení pro efektivní standardizovanou přípravu na zkoušku (RCES), model umělé inteligence, který doporučuje otázky, které nejen maximalizují očekávané skóre, ale také zajišťují, že probíhá učení. Vyhýbá se cíli pouze pokusit se zvýšit skóre testů bez skutečného učení tím, že odráží dopad získávání nových znalostí z řešení nesprávně zodpovězených otázek.

Mohl byste probrat aplikace Riiid Santa a co by uživatelé měli očekávat?

Riiid nabízí Santa, mobilní aplikaci pro přípravu testu na oblíbenou zkoušku z angličtiny, Test of English for International Communication (TOEIC). Aplikace obsahuje vlastní technologii AI společnosti Riiid, která analyzuje uživatelská data a obsah, předpovídá skóre a chování a doporučuje personalizované studijní plány v reálném čase, aby uživatelům pomohla optimalizovat jejich vzdělávací potenciál. Aplikaci používaly více než dva miliony studentů (2.5 milionu) v Koreji a Japonsku a dosáhla čísla 1 v prodejích mezi vzdělávacími aplikacemi v Japonsku a Koreji. Na základě uživatelských dat za rok se průměrné skóre zvýšilo o 165 bodů z možných 990 bodů po pouhých 20 hodinách studia.

Je ještě něco, o co byste se chtěli podělit o Riiid nebo Riiid Labs?

S pouhými šesti lety za sebou jsme pouze poškrábali povrch neomezených vyhlídek ve vzdělávání AI. Viděli jsme, jak můžeme změnit způsob, jakým lidé přijímají takzvané tradiční přístupy k učení pro standardizované testy. Viděli jsme ale také možnost smysluplnějšího měření schopností studenta. A skutečně věříme, že jsme nejlépe vybaveni k vedení této revoluce.

Jsme přesvědčeni, že pouze pochopením studentova každodenního chování a cesty při učení můžeme posoudit skutečný potenciál studenta a podle toho optimalizovat jeho studijní zkušenosti. To dříve nebylo možné. Ale s umělou inteligencí můžeme analyzovat aktuální úroveň studentů a okamžitě přizpůsobit výuku tak, aby vyhovovala individuálním potřebám. Můžeme je neustále motivovat a sledovat jejich pokroky. Každému studentovi můžeme umožnit růst jeho vlastním způsobem, svým vlastním tempem, které současný systém neustojí. S tímto přístupem můžeme skutečně odemknout vlastní vzdělávací potenciál.

Naše vize se realizuje pouze pomocí testovacích a přípravných služeb, ale jsme na začátku něčeho velkého. Sumativní hodnocení, které hodnotí žáky prostřednictvím jednorázových testů, není nejlepším nástrojem hodnocení a efektivního učení. A navíc je nyní fyzicky neplatný kvůli Covid19 a viděli jsme obrovské potřeby trhu v účinných a praktických nástrojích formativního hodnocení. Proto Riiid nyní pracuje na „modelu měření schopností“ založeném na hlubokém učení a nezávislém na doméně s názvem „Riiid-Score“. Jsme přesvědčeni, že proměníme jádro vzdělávání podporou formativního učení, které odkazuje na proces neustálé optimalizace výuky a učení. Věříme, že jde o základní krok ke vzdělávání, který může uvolnit potenciál každého jednotlivce.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, by měli navštívit Riiid Labs.