Yohan Lee, Chief Strategy Officer at Riiid Labs – Rozhovorová série

Yohan Lee je Chief Strategy Officer ve společnosti Riiid Labs, která je předním poskytovatelem plně ověřených a datově řízených technologií umělé inteligence. Spolupracují s globálními lídry ve vzdělávání, školení a technologiích, aby vytvořili lepší učební zkušenosti. Používají umělou inteligenci, aby pomohli studentům dosáhnout svých cílů nejrychleji a nejefektivněji.

Co vás最初 přitáhlo k umělé inteligenci?

Riiidova zaměření. Riiid udělal správné kroky, které by udělala vážná společnost s velkým potenciálem. Každý krok byl rozumný a inspirující. Pro svou umělou inteligenci společnost začala rozumně s metodami colaborativního filtrování, poté pravidelně zlepšovala své algoritmy až po státemodely Transformer s vlastními unikátními evolucemi. Společnost publikovala myšlenkovité články, které ukazovaly zaměření,探索 a představivost. Aplikace společnosti převáděla uživatele a monetizovala úspěšně, což ukazovalo silnou přijetí na trhu. Obchod se rozšiřoval z B2C na B2B rozměr s dalšími testovacími nástroji a aplikací Realtor. Poté zveřejnila největší vzdělávací dataset, aby iniciovala větší inovace a vytvořila komunitu AIEd (EdNet). Tyto jsou všechny kroky zaměřené společnosti, která dělá správné kroky, které obvykle dělají velké společnosti. Nakonec, jejich veřejně viditelné fáze financování byly silným odrazem investičního potenciálu, jak rychle tato společnost mohla stát se jednorožcem.

V předchozí roli jste byl vedoucím Machine Intelligence a Health Data Science Leader ve společnosti Google (GOOGL ) Brain, na kterých projektech jste pracoval?

Vedal jsem Product Deployment: to je, jak navrhnout, postavit, měřit, testovací postele pro reálné důkazy. Kombinace pokročilé konstrukce testovacích postelí, výzkumné strategie a pokročilého designu a implementace. Nejsem inženýr, ale jsem certifikovaným profesionálním cloud architektem na více cloudech již několik let. Bylo to tedy přirozené, zejména s mnoha požadavky na informační bezpečnost a soukromí pro PHI a zranitelné populace (zejména děti).

Mnohokrát existuje technická nesoulad mezi partnery a technologickými giganty, aby dosáhli měřítka. To je místo, kde řídím měřítko. Vytvořil jsem samo-skládací technologickou infrastrukturu navrženou pro ML motory, aby stála 1/10 ceny a dosáhla masivního paralelního výpočtu na latenci a náklady.

Učinil jsem předpovědní algoritmy dostupné našim partnerům jako AIaaS, což bylo vzrušující.

Od srpna 2020 jste Vice President of Strategy at Riiid Labs, můžete vysvětlit, co je Riiid Labs přesně?

Riiid Labs je globálním lídrem v řešeních umělé inteligence pro vzdělávání. Riiid Labs je globální odnoží mateřské společnosti Riiid a byla založena v Silicon Valley, aby navázala na úspěch Riiid v Asii a rozšířila své podnikání po celém USA, Jižní Americe, Středním východě a dalších zemích. Skládáme se z výzkumníků umělé inteligence, datových vědců, inženýrů a obchodních vývojářů a pracujeme s partnery v různých vertikálách, abychom přehodnotili tradiční způsoby učení rozšířením AI kompetencí Riiid. Bez ohledu na to, zda se jedná o personalizovanou mobilní aplikaci pro přípravu na zkoušky pro vysokoškolské přijímací zkoušky v Jižní Americe nebo o modul AI tutora pro školení pojišťovacích agentů u velkého konglomerátu v Koreji, nabízíme zákazníkům B2C/B2B/B2G naší proprietární technologií umělé inteligence, která analyzuje data o chování uživatelů a doporučuje personalizované učební cesty, aby maximalizovala potenciál učení. Už jsme spustili několik produktů, včetně Santa, mobilní aplikace pro přípravu na zkoušky pro populární zkoušku anglické jazykové způsobilosti, Test of English for International Communication (TOEIC), která byla použita více než dvěma miliony studentů v Koreji a Japonsku. Také jsme vydali aplikaci GMAT prep v Koreji na základě partnerství s Kaplanem a aplikaci ACT prep v Egyptě, Turecku, UAE, Jordánsku a Saúdské Arábii na základě partnerství s ConnecME. Riiid nyní jedná s širokým spektrem zákazníků z veřejného a soukromého sektoru, aby implementoval naše řešení umělé inteligence pro vzdělávací hodnocení, učení a školení.

Jak mohou nástroje umělé inteligence být krokem vpřed v demokratizaci vzdělávání?

Podle OSN, dokonce před koronavirovou krizí, ukazovaly projekce, že více než 200 milionů dětí bude mimo školu, a pouze 60 procent mladých lidí dokončí vyšší sekundární vzdělávání v roce 2030. Půlka dětí ve vyvíjejícím se světě opustila vzdělávání bez jakýchkoli použitelných kvalifikací pro pracovní trh. ‘Jedna velikost se hodí všem’ přístup k vzdělávání a hodnocení založené na standardizovaných testech selhaly ve splnění očekávané role vzdělávání při růstu talentovaných občanů společnosti.

V rozvinutých ekonomikách, jako je Korea a USA, bohaté komunity mají mnohem větší školní rozpočty než chudší komunity. Následně, bohatí rodiče investují další peníze do soukromého doučování, soukromého poradenství pro vysoké školy, přípravy na testy, soukromého trenéra a mimoškolních učebních zkušeností v oblasti umění a kultury, což zvětšuje rozdíl mezi jejich dětmi a všemi ostatními. To znamená, že studenti v méně bohatých komunitách často mají méně zkušené učitele, méně přístupu k technologiím, snížený přístup k internetu ve škole a doma a nemusí získat žádné rady o přihlášení na vysokou školu. V USA je dítě narozené v bohaté rodině 10krát více pravděpodobné, že dokončí vysokoškolské vzdělání než dítě narozené v chudé rodině. A dokonce i když držíme akademickou způsobilost konstantní, bohaté dítě je mnohem více pravděpodobné, že navštěvuje vysokou školu a dokončuje titul. To má také důsledky pro ekonomický růst. Když je talent a potenciál široce rozložen ve společnosti, ale příležitost není, trh práce a ekonomika nemohou efektivně sladit talent s zaměstnáním, a to zpomaluje inovace a ohrožuje národní produktivitu a ekonomický růst.

Založeno na významných datech, umělá inteligence může hodnotit a pochopit úroveň znalostí a jedinečné učební chování každého studenta a poskytnout personalizovaný obsah, který pomůže studentům dosáhnout každého učebního cíle. Umělá inteligence je věčně trpělivá a může poskytnout každému rovnocennou, ale individualizovanou pozornost za zlomek nákladů na osobní trenéry. Je možné, že každý student s internetovým připojením a smartphonem bude moci účastnit se zapojeného, personalizovaného učebního prostředí, bez ohledu na to, kde žijí. Umělá inteligence může také pomoci učitelům personalizovat učební zkušenosti svých studentů, snížit čas, který učitelé musí strávit na opakovaných úkolech, a využít tento čas k poskytnutí individualizované pozornosti a personalizovaných učebních zdrojů, které jsou dostupné každému studentovi 24/7, bez ohledu na to, zda je škola otevřena nebo ne.

Můžete diskutovat o vizi za první globální výzvou umělé inteligence ve vzdělávání (AIEd Challenge)?

Svět potřebuje nový paradigm ve vzdělávání, aby překonal současnou krizi ve vzdělávání. Řešení umělé inteligence, se kterými studenti interagují online, mohou poskytnout každému rovnocennou, ale individualizovanou pozornost za zlomek nákladů na osobní trenéry, ať už se používají pro nezávislé učení nebo se začleňují do učitele-vedených učebních zkušeností. Skutečně věříme v naší vizi umělé inteligence ve vzdělávání a jsme si jisti, že můžeme transformovat vzdělávání a zlepšit životy studentů. Ale víme, že nemůžeme dosáhnout této vize sami. Potřebujeme širší komunitu umělé inteligence a vzdělávacích odvětví, aby se zapojila do našich myšlenek a účastnila se. Minulý rok Riiid veřejně zveřejnil EdNet, rozsáhlý hierarchický dataset různých studentských aktivit shromážděných z AI-tutoringu Riiid. Obsahuje data z více než 131 milionů interakcí s více než 780 000 skutečnými studenty. Je to největší mezi datasety umělé inteligence ve vzdělávání, které byly dosud zveřejněny. Chceme, aby nejlepší myslitelé v oboru použili tato data k nalezení inovativních řešení, která by pomohla řešit globální výzvy ve vzdělávání. Proto Riiid spustil svou inaugurální AIEd Challenge, globální výzvu k vytvoření a hodnocení algoritmů pro sledování znalostí pomocí EdNet. Věříme, že spojením sil můžeme mít větší dopad a dále urychlit trend směrem k vzdělávání s podporou umělé inteligence. Vedení příkladem je nezbytné pro vedení a inspiraci ostatních.

Jaké byly některé výsledky z AIED?

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

• Pro celkovou cenu 100 000 dolarů se zúčastnilo 3 395 týmů z 90 zemí, což je nejvíce z jakékoliv soutěže algoritmů Kaggle hostované podnikatelskou entitou v roce 2020.
• 52 z 270 Grandmistrů Kaggle se zúčastnilo, což je nejvyšší podíl pro soutěžící Kaggle na základě minulých výkonů. Pro srovnání, soutěže v roce 2020 měly v průměru pouze 25 Grandmistrů.
• Na této výzvě bylo předloženo 64 678 různých a kreativních modelů sledování znalostí.
• Týmy z Koreje, Japonska a Španělska vyhrály první tři místa a obdržely 50 000, 30 000 a 10 000 dolarů. První tři týmy představily své modely na workshopu AAAI-2021 o umělé inteligenci ve vzdělávání, který pořádal a organizoval Riiid.
• Všechna vítězná řešení používala Transformery, model založený na pozornosti, který byl poprvé představen pro použití v strojovém překladu [AAYN] (Vaswani et al) a který přijali výzkumníci Riiid. To ukazuje, že hodnota Transformerů je quite jasná, inovativní způsoby, kterými je Kagglers používali, byly både akademicky a prakticky zajímavé. Tyto byly kreativní aplikace Transformerů, které nebyly očekávané našimi výzkumníky. Byli jsme tak povzbuzeni, že poskytování této platformy mohlo podpořit takové rozmanité experimentální přístupy ve vzdělávání s podporou umělé inteligence. Věříme, že to povede k pokroku v aplikovatelné technologii jako rozšíření tohoto solidního základu pro výzkum.

Jak může umělá inteligence nejlépe urychlit personalizované učení?

Stručně řečeno, technologie umělé inteligence, založená na algoritmech hlubokého učení, analyzuje data uživatelů a obsahu a předpovídá skóre a chování. Na základě těchto poznatků umělá inteligence doporučuje personalizované studijní plány v reálném čase.

A Riiidova jádrová technologie umělé inteligence dělá právě to: 1) Sledování znalostí, 2) Předpověď skóre, 3) Personalizovaná doporučení.

1. Sledování znalostí: Sledování znalostí je jednou z základních úloh ve vzdělávání s podporou umělé inteligence. Rozpoznání toho, co studenti vědí a neví v určitém okamžiku, poskytuje základ pro konstrukci optimální učební cesty. A model je schopen předpovědět správnost odpovědi studenta na jakoukoli nezodpovězenou otázku. Náš model sledování znalostí založený na hlubokém učení, inspirovaný modelem Transformer od Googlu, předpovídá, zda student zodpoví otázku správně nebo ne s nejvyšší přesností.
2. Model předpovědi skóre: Model předpovědi skóre předpovídá úroveň dosažení studenta během procesu učení. Náš model předpovídá skóre studenta s ± 5% střední chyby předpovědi, což lze obecně vyjádřit jako 95% přesnost. Hodnocení poskytuje zpětnou vazbu o stavu znalostí studenta, což umožňuje učební úpravy v reálném čase. A umožňuje studentům rozpoznat svůj pokrok a dosažení, což podporuje sebe-hodnocení a praxi.
3. Systém doporučení: Na základě modelů sledování znalostí a předpovědi skóre poskytujeme studentům položky, které jsou nejvíce potřebné pro zlepšení. Navrhování systému doporučení není vždy přímočaré a vyžaduje mnoho úvah a výzkumů, aby se pochopilo, co je nejlepší pro studenta. Riiid vyvinul Doporučení pro efektivní přípravu na standardizované zkoušky (RCES), model umělé inteligence, který doporučuje otázky, které nejen maximalizují očekávané skóre, ale také zajišťují, že se učení skutečně uskuteční. Zabraňuje cíli pouze zvyšovat testovací skóre bez skutečného učení tím, že odráží dopad získání nových znalostí z řešení nesprávně odpovězených otázek.

Můžete diskutovat o aplikacích Riiid Santa a co by uživatelé měli očekávat?

Riiid nabízí Santa, mobilní aplikaci pro přípravu na zkoušky pro populární zkoušku anglické jazykové způsobilosti, Test of English for International Communication (TOEIC). Aplikace obsahuje proprietární technologii umělé inteligence Riiid, která analyzuje data uživatelů a obsahu, předpovídá skóre a chování a doporučuje personalizované studijní plány v reálném čase, aby pomohla uživatelům optimalizovat svůj učební potenciál. Aplikace byla použita více než dvěma miliony studentů (2,5 milionu) v Koreji a Japonsku a dosáhla prvního místa v prodejích mezi vzdělávacími aplikacemi v Japonsku a Koreji. Na základě dat uživatelů za rok se průměrné skóre zvýšilo o 165 bodů z možných 990 bodů po pouhých 20 hodinách studia.

Ještě něco, co byste rádi sdíleli o Riiid nebo Riiid Labs?

S pouhými šesti lety jsme pouze poškrábali povrch nekonečných perspektiv ve vzdělávání s podporou umělé inteligence. Viděli jsme, jak můžeme změnit tradiční přístupy k učení pro standardizované testy. Ale také jsme viděli možnost smysluplnějšího měření schopností studenta. A skutečně věříme, že jsme nejlépe vybaveni, aby vedli tuto revoluci.

Náš názor je, že pouze prostřednictvím pochopení denního učebního chování a cesty studenta můžeme hodnotit skutečný potenciál studenta a optimalizovat jeho učební zkušenost. To nebylo možné dříve. Ale s umělou inteligencí můžeme analyzovat současnou úroveň studentů a okamžitě personalizovat instrukce, které se přizpůsobí individuálním potřebám. Můžeme studenty neustále motivovat a sledovat jejich pokrok. Můžeme umožnit každému studentovi růst svým vlastním způsobem, v svém vlastním tempu, což současné systémy neumožňují. S tímto přístupem můžeme skutečně odemknout učební potenciál.

Náš názor se realizuje pouze se službami pro přípravu na testy, ale jsme na začátku něčeho velkého. Sumativní hodnocení, které hodnotí studenty prostřednictvím jednorázových testů, není nejlepším nástrojem pro hodnocení a efektivní učení. A dále, je nyní fyzicky neplatné kvůli Covid-19, a viděli jsme obrovskou poptávku po efektivní a praktické formativní hodnocení. Proto Riiid nyní pracuje na modelu měření schopností založeném na hlubokém učení, nazvaném “Riiid-Score”. Jsme si jisti, že transformujeme jádro vzdělávání podporou formativního učení, které se neustále optimalizuje. Věříme, že to je základní krok směrem k vzdělávání, které může odemknout potenciál každého jedince.

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