Yohan Lee, Chief Strategy Officer bei Riiid Labs – Interview-Serie

Yohan Lee ist Chief Strategy Officer bei Riiid Labs, einem führenden Anbieter von vollständig verifizierten und datengetriebenen KI-Technologien. Sie arbeiten mit globalen Führungskräften in den Bereichen Bildung, Schulung und Technologie zusammen, um bessere Lernerfahrungen zu schaffen. Sie nutzen KI, um Lernenden zu helfen, ihre Ziele auf die schnellste und effizienteste Weise zu erreichen.

Was hat Sie ursprünglich zur KI hingezogen?

Riiids Fokus. Riiid hatte die richtigen Schritte unternommen, die ein ernsthaftes Unternehmen mit großem Potenzial machen würde. Jeder Schritt war vernünftig und inspirierend. Für ihre KI begann das Unternehmen vernünftig mit kollaborativen Filtermethoden und verbesserte ihre Algorithmen regelmäßig bis hin zu state-of-the-art-Transformer-Modellen mit eigenen einzigartigen Evolutionen. Das Unternehmen veröffentlichte ständig nachdenkliche Papiere, die Fokus, Exploration und Vorstellungskraft zeigten. Die App des Unternehmens konvertierte Benutzer und monetisierte erfolgreich, was auf eine starke Marktnachfrage hindeutete. Das Geschäft expandierte von einem B2C- zu einem B2B-Bereich mit zusätzlichen Test-Vorbereitungstools und einer Realtor-App. Dann veröffentlichte es das größte Bildungsdatenset, um eine größere Innovation zu initiieren und eine KI-Bildungsgemeinschaft (EdNet) zu schaffen. All dies sind Schritte eines fokussierten Unternehmens, das die richtigen Schritte unternimmt, die normalerweise nur ein großes Unternehmen macht. Schließlich spiegelten die öffentlich sichtbaren Finanzierungsrunden den starken Reflex des Investitionspotenzials wider, wie schnell dieses Unternehmen zu einem Einhorn werden könnte.

In Ihrer vorherigen Rolle waren Sie Leiter für Maschinelles Lernen und Gesundheitsdatenwissenschaft bei Google (GOOGL ) Brain. Was waren einige der Projekte, an denen Sie gearbeitet haben?

Ich leitete Produktbereitstellung: wie man Testbetten für Evidenzstudien entwirft, konstruiert, misst und Systemtestbetten implementiert. Eine Kombination aus fortschrittlicher Testbettenkonstruktion, Forschungsstrategie und fortschrittlicher Systementwicklung und -implementierung. Ich bin kein Ingenieur, aber ich bin seit vielen Jahren ein zertifizierter Cloud-Architekt auf mehreren Cloud-Plattformen. Es war also ein natürlicher Fit, insbesondere angesichts der vielen Anforderungen an die Informationssicherheit und den Datenschutz für PHI und verletzliche Bevölkerungsgruppen (nämlich Kinder).

Oft gibt es eine technische Bereitschaftslücke zwischen Partnern und Technologieunternehmen, um Skalierbarkeit zu erreichen. Dort treibe ich Skalierbarkeit voran. Ich entwickle selbstassemblierende Technologie-Infrastrukturen, die für ML-Engines konzipiert sind und nur ein Zehntel der Kosten und eine massive parallele Berechnung bei Latenz und Kosten erreichen.

Es war aufregend, Vorhersagealgorithmen unseren Partnern als KI-as-a-Service zur Verfügung zu stellen.

Seit August 2020 sind Sie Vice President of Strategy bei Riiid Labs. Können Sie erklären, was Riiid Labs genau ist?

Riiid Labs ist ein globaler Marktführer im Bereich KI-Lösungen für die Bildung. Riiid Labs ist der globale Arm des Mutterunternehmens Riiid und wurde in Silicon Valley gegründet, um auf dem Erfolg von Riiid in Asien aufzubauen und das Geschäft in den USA, Südamerika, dem Nahen Osten und darüber hinaus auszubauen. Wir bestehen aus KI-Forschern, Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern für Geschäftsentwicklung und arbeiten mit Partnern in verschiedenen Branchen zusammen, um traditionelle Lernmethoden durch die Erweiterung der KI-Kompetenz von Riiid zu revolutionieren. Ob es sich um eine personalisierte Test-Vorbereitungs-App für die College-Eingangsprüfung in Südamerika oder ein KI-Tutoren-Modul für die Schulung von Versicherungsagenten bei einem großen Konglomerat in Korea handelt, bieten wir B2C-, B2B- und B2G-Kunden unsere proprietäre Technologie in KI an, die Benutzerverhaltensdaten analysiert, nächste Antwortmöglichkeiten vorhersagt und personalisierte Lernpfade empfiehlt, die letztendlich das Lernpotenzial maximieren. Wir haben bereits mehrere Produkte veröffentlicht, darunter Santa, eine mobile Test-Vorbereitungs-App für die populäre Englisch-Prüfung Test of English for International Communication (TOEIC), die von über zwei Millionen Schülern in Korea und Japan verwendet wurde. Wir haben auch eine GMAT-Vorbereitungs-App in Korea in Partnerschaft mit Kaplan und eine ACT-Vorbereitungs-App in Ägypten, der Türkei, den Vereinigten Arabischen Emiraten, Jordanien und Saudi-Arabien in Partnerschaft mit ConnecME veröffentlicht. Riiid ist derzeit in Gesprächen mit einer Vielzahl von Kunden aus dem privaten und öffentlichen Sektor, um unsere KI-Lösung für Bildungsbeurteilungen, Lernen und Schulung umzusetzen.

Wie können KI-Tools einen Schritt nach vorne in der Demokratisierung der Bildung darstellen?

Laut der UN zeigten die Prognosen bereits vor der Coronavirus-Krise, dass mehr als 200 Millionen Kinder nicht in der Schule sein würden und nur 60 Prozent der jungen Menschen eine sekundäre Bildung bis 2030 abschließen würden. Die Hälfte der Kinder in Entwicklungsländern verließ die Schule ohne anwendbare Qualifikationen für den Arbeitsplatz. ‘Einheitsgröße passt für alle’-Ansätze in der Bildung und hochriskante standardisierte Test-Beurteilungen haben versagt, die erwartete Rolle der Bildung zur Förderung von talentierten Bürgern der Gesellschaft zu erfüllen.

In den entwickelten Volkswirtschaften wie Korea und den USA haben reiche Gemeinden viel größere Schulbudgets als ärmeren Gemeinden. Folglich investieren reichere Eltern zusätzlich in private Nachhilfe, private College-Beratung, Test-Vorbereitung, private Athletik-Coaching und außerschulische Lernerfahrungen in Kunst und Kultur, die die Kluft zwischen ihren Kindern und allen anderen vergrößern. Dies bedeutet, dass Schüler in weniger wohlhabenden Gemeinden oft weniger erfahrene Lehrer, weniger Zugang zu Technologie, eingeschränkten Internetzugang in der Schule und zu Hause haben und möglicherweise keine Beratung über die Bewerbung für das College erhalten. In den USA ist ein Kind, das in eine reiche Familie geboren wird, 10-mal wahrscheinlicher, einen College-Abschluss zu erwerben, als ein Kind, das in eine arme Familie geboren wird. Und selbst wenn man die akademische Fähigkeit konstant hält, ist das reichere Kind viel wahrscheinlicher, aufs College zu gehen und einen Abschluss zu erwerben. Dies hat auch Auswirkungen auf das Wirtschaftswachstum. Wenn Talent und Potenzial in einer Gesellschaft weit verbreitet sind, aber die Chancen nicht, kann der Arbeitsmarkt und die Wirtschaft nicht effizient Talent mit Beschäftigung verbinden, und das verlangsamt die Innovation und beeinträchtigt die nationale Produktivität und das Wirtschaftswachstum.

Basierend auf signifikanten Daten kann KI das Wissensniveau und das einzigartige Lernverhalten jedes Schülers beurteilen und personalisierten Inhalt bereitstellen, um Schülern zu helfen, ihre Lernziele zu erreichen. KI ist ewig geduldig und kann jedem Schüler gleichzeitig individualisierte Aufmerksamkeit zu einem Bruchteil der Kosten von persönlichen Tutoren bieten. Es ist möglich, dass jeder Schüler mit einer Internetverbindung und einem Smartphone an einer ansprechenden, personalisierten Lernerfahrung teilnehmen kann, unabhängig von seinem Wohnort. KI kann auch Lehrern helfen, die Lernerfahrungen ihrer Schüler zu personalisieren, die Zeit, die Lehrer für repetitive Aufgaben aufwenden müssen, zu reduzieren und diese Zeit für individualisierte Aufmerksamkeit und personalisierte Lernressourcen zu nutzen, die jedem Schüler 24/7 zur Verfügung stehen, unabhängig davon, ob die Schule geöffnet ist oder nicht.

Können Sie die Vision hinter der ersten globalen KI-Bildungs-Herausforderung (AIEd) diskutieren?

Die Welt benötigt ein neues Paradigma in der Bildung, um die aktuelle Bildungskrise zu überwinden. KI-gestützte Lernlösungen, mit denen Schüler online interagieren, können jedem Schüler gleichzeitig individualisierte Aufmerksamkeit zu einem Bruchteil der Kosten von persönlichen Tutoren bieten, sei es für selbstständiges Lernen oder für in Lehrer-geführte Lernerfahrungen integrierte Lernlösungen. Wir glauben fest an unsere Vision in der KI-Bildung und sind sicher, dass wir die Bildung transformieren und das Leben von Schülern verbessern können. Aber wir wissen, dass wir diese Vision nicht alleine erreichen können. Wir benötigen die größere KI-Gemeinschaft und die Bildungsindustrie, um unsere Ideen zu unterstützen und teilzunehmen. Im vergangenen Jahr veröffentlichte Riiid öffentlich EdNet, ein großes, hierarchisches Datenset von vielfältigen Schüleraktivitäten, das aus dem KI-Tutorsystem von Riiid gesammelt wurde. Es enthält Daten von über 131 Millionen Interaktionen mit über 780.000 realen Schülern. Es ist das größte unter den KI-Bildungsdatensätzen, die bisher der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurden. Wir möchten, dass die besten Köpfe in diesem Bereich diese Daten nutzen, um innovative Lösungen zu finden, die dazu beitragen, die globalen Herausforderungen in der Bildung zu meistern. Deshalb startete Riiid die erste AIEd-Herausforderung, eine globale Herausforderung, um Algorithmen für Wissensverfolgung mit EdNet zu erstellen und zu bewerten. Wir glauben, dass wir durch die Zusammenarbeit einen größeren Einfluss haben und den Trend zur KI-gestützten Bildung weiter beschleunigen können. Ein gutes Beispiel zu geben ist notwendig, um andere zu inspirieren und zu führen.

Was waren einige der Ergebnisse von AIED?

Die Herausforderung fand vom 6. Oktober 2020 bis zum 8. Januar 2021 über die Plattform von Google, Kaggle, statt, einer Online-Community von Datenwissenschaftlern und Maschinellem Lernen.

• Für den Gesamtpreis von 100.000 US-Dollar nahmen 3.395 Teams aus 90 Ländern an der Herausforderung teil, was die meisten Teilnehmer an einer Kaggle-Algorithmenwettbewerb eines Unternehmens im Jahr 2020 waren.
• 52 von Kagglés 270 Grandmasters nahmen teil, was der höchste Anteil an Grandmasters in Kaggle-Wettbewerben basierend auf der Vergangenheit war. Im Vergleich dazu nahmen im Jahr 2020 durchschnittlich nur 25 Grandmasters an Wettbewerben teil.
• Während dieser Herausforderung wurden 64.678 verschiedene und kreative Wissensverfolgungsmodelle eingereicht.
• Teams aus Korea, Japan und Spanien belegten die ersten drei Plätze und erhielten 50.000, 30.000 und 10.000 US-Dollar. Die ersten drei Teams stellten ihre Modelle auf dem AAAI-2021-Workshop zu KI-Bildung vor: Nach-COVID-Bildung mit KI, der von Forschern bei Riiid organisiert und moderiert wurde.
• Alle Gewinnerlösungen nutzten Transformer, ein aufmerksamkeitsbasiertes Modell, das ursprünglich für die maschinelle Übersetzung verwendet wurde und von Riiid-Forschern übernommen wurde. Dies zeigt, dass der Wert von Transformern sehr klar ist, und die innovativen Wege, auf die die Kagglers sie nutzten, waren sowohl akademisch als auch praktisch interessant. Diese waren kreative Anwendungen von Transformern, die von unseren Forschern nicht erwartet wurden. Wir waren so ermutigt, dass die Bereitstellung einer solchen Plattform solche vielfältigen experimentellen Ansätze in der KI-Bildung fördern kann. Wir glauben, dass dies zu Fortschritten in der anwendbaren Technologie als Erweiterung dieser soliden Forschungsgrundlage führen wird.

Wie kann KI das personalisierte Lernen am besten beschleunigen?

Zusammenfassend analysiert die KI-Technologie, die auf Deep-Learning-Algorithmen basiert, Benutzerdaten und -inhalte und prognostiziert Punktzahlen und Verhalten. Basierend auf diesen Erkenntnissen empfiehlt die KI personalisierte Studienpläne in Echtzeit.

Und Riiids Kern-KI-Technologien tun genau das: 1) Wissensverfolgung, 2) Punktevorhersage, 3) Personalisierte Empfehlung.

1. Wissensverfolgung: Wissensverfolgung ist eine der grundlegenden Aufgaben im Bereich KI-Bildung. Die Feststellung, was Schüler wissen und nicht wissen, bildet die Grundlage für die Konstruktion des optimalen Lernpfads. Und das Modell kann die Richtigkeit einer Lernenden für alle ungelösten Fragen vorhersagen. Unser Wissensverfolgungsmodell auf Basis von Deep Learning, inspiriert von dem Google-Transformer, sagt mit höchster Genauigkeit voraus, ob ein Schüler auf eine Frage richtig oder falsch antworten wird.
2. Punktevorhersagemodell: Das Punktevorhersagemodell prognostiziert das Leistungsniveau eines Schülers während des Lernprozesses. Unser Modell prognostiziert die Punktzahl eines Schülers mit einem mittleren Vorhersagefehler von ± 5 %, was allgemein als 95-prozentige Genauigkeit ausgedrückt werden kann. Die Beurteilung gibt Feedback über den Wissenszustand eines Schülers, was Echtzeit-Anpassungen des Lernens ermöglicht. Und es ermöglicht Schülern, ihre Fortschritte und Leistungen zu erkennen, was die Selbstbeurteilung und Übung fördert.
3. Empfehlungssystem: Basierend auf den Modellen zur Wissensverfolgung und Punktevorhersage bieten wir Lernenden die für die größte Verbesserung erforderlichen Elemente an. Die Entwicklung eines Empfehlungssystems ist nicht immer einfach und erfordert viel Überlegung und Forschung, um zu verstehen, was für den Lernenden am besten ist. Riiid entwickelte Empfehlung für effektive standardisierte Prüfungsvorbereitung (RCES), ein KI-Modell, das Fragen empfiehlt, die nicht nur die erwarteten Punktzahlen maximieren, sondern auch sicherstellen, dass Lernen stattfindet. Es vermeidet das Ziel, nur die Testpunktzahlen zu erhöhen, ohne echtes Lernen zu fördern, indem es die Auswirkungen des Erwerbs neuer Kenntnisse aus den Lösungen falsch beantworteter Fragen widerspiegelt.

Können Sie die Riiid-Santa-Apps und das, was Benutzer erwarten können, diskutieren?

Riiid bietet Santa, eine mobile Test-Vorbereitungs-App für die populäre Englisch-Prüfung Test of English for International Communication (TOEIC). Die App verfügt über Riiids proprietäre KI-Technologie, die Benutzerdaten und -inhalte analysiert, Punktzahlen und Verhalten prognostiziert und personalisierte Studienpläne in Echtzeit empfiehlt, um Benutzern zu helfen, ihr Lernpotenzial zu optimieren. Die App wurde von über zwei Millionen Schülern (2,5 Mio.) in Korea und Japan verwendet und erreichte Platz 1 bei den Verkäufen von Bildungs-Apps in Japan und Korea. Basierend auf Benutzerdaten über ein Jahr erhöhte sich die durchschnittliche Punktzahl um 165 Punkte von möglichen 990 Punkten nach nur 20 Stunden Studium.

Gibt es noch etwas, das Sie über Riiid oder Riiid Labs teilen möchten?

Innerhalb von nur sechs Jahren haben wir nur die Oberfläche der unbegrenzten Perspektiven in der KI-Bildung gekratzt. Wir haben gesehen, wie wir herkömmliche Lernansätze für standardisierte Tests verändern können. Aber wir sahen auch die Möglichkeit einer bedeutenderen Messung der Fähigkeiten eines Schülers. Und wir glauben wirklich, dass wir am besten geeignet sind, diese Revolution zu führen.

Unsere Überzeugung ist, dass wir nur durch das Verständnis des täglichen Lernverhaltens und des Lernpfads eines Schülers sein wahres Potenzial beurteilen und seine Lernerfahrung entsprechend optimieren können. Dies war vorher nicht möglich. Aber mit KI können wir das aktuelle Niveau der Lernenden analysieren und sofort individualisierten Unterricht anbieten, der den Bedürfnissen eines Einzelnen entspricht. Wir können sie ständig motivieren und ihre Fortschritte verfolgen. Wir können es jedem Lernenden ermöglichen, auf seine eigene Weise und in seinem eigenen Tempo zu wachsen, was das aktuelle System nicht unterstützt. Mit diesem Ansatz können wir wirklich das Lernpotenzial eines jeden entfalten.

Unsere Vision wird nur durch Test-Vorbereitungsdienste realisiert, aber wir stehen am Anfang von etwas Großem. Summative Beurteilung, die Lernende durch einmalige Tests beurteilt, ist nicht das beste Werkzeug für Beurteilung und effektives Lernen. Und weiterhin ist es aufgrund von Covid-19 physisch ungültig, und wir sahen den großen Marktbedarf an effektiven und praktischen formativen Beurteilungstools. Deshalb arbeitet Riiid derzeit an einem auf Deep Learning basierenden, domänenunabhängigen ‘Fähigkeitsmessmodell’ namens ‘Riiid-Score’. Wir sind zuversichtlich, dass wir den Kern der Bildung durch die Unterstützung des formativen Lernens transformieren werden, was den Prozess der ständigen Optimierung der Lehr-Lern-Erfahrung bedeutet. Wir glauben, dass dies ein grundlegender Schritt zur Bildung ist, die das Potenzial eines jeden Einzelnen entfalten kann.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Riiid Labs besuchen.