Riiid Labs 最高戦略責任者 Yohan Lee – インタビュー シリーズ

Yohan Lee は、完全に検証されたデータ駆動型 AI テクノロジーの大手ソリューション プロバイダーである Riiid Labs の最高戦略責任者です。 彼らは教育、スキルトレーニング、テクノロジーの世界的リーダーと提携して、より良い学習体験を生み出しています。 彼らは AI を使用して、学習者が最速かつ最も効率的な方法で目標を達成できるよう支援します。

最初に AI に惹かれたのは何ですか?

リードの焦点。 Riiid は、大きな可能性を秘めた本格的な企業として正しい行動をとりました。 それぞれのステップは理にかなっていて、感動的でした。 AI に関して、同社は協調フィルタリング手法から合理的に開始し、その後定期的にアルゴリズムを改善し、独自の進化を遂げた最先端の Transformer モデルに到達しました。 同社は、焦点、探求、想像力を示す思慮深い論文を発表し続けました。 同社のアプリはユーザーの変換と収益化に成功しており、これは市場での強力な採用を示しています。 ビジネスは、追加のテスト準備ツールと Realtor アプリにより、B2C から B2B の次元に拡大していました。 その後、AIEd コミュニティ (EdNet) を構築するためのより大きなイノベーションを開始するために、最大の教育データセットを公開しました。 これらはすべて、大企業のみが通常行う正しい動きを行っている、焦点を絞った企業の動きです。 最後に、公表されている資金調達ラウンドは、この会社がどれだけ早くユニコーンになれるかという投資の可能性を強く反映していました。

以前の役職では、Google Brain でマシン インテリジェンスとヘルス データ サイエンスのリーダーを務めていましたが、取り組んだプロジェクトにはどのようなものがありましたか?

私は、実際の世界の証拠研究のためのシステム テスト ベッドを設計、構築、測定する方法である製品展開を主導しました。 高度なテストベッドの構築、研究戦略、高度なシステム設計と実装の組み合わせ。 私はエンジニアではありませんが、何年もの間、複数のクラウドに関する認定プロ クラウド アーキテクトとして活動してきました。 そのため、特に PHI と脆弱な人々 (つまり子供たち) に対する多くの情報セキュリティとプライバシーの要件に、これは自然に適合しました。

多くの場合、パートナーとテクノロジー大手の間には、規模を拡大するための技術的な準備の不一致が存在します。 そこで私はスケールを重視します。 ML エンジン用に設計された自己組織化テクノロジー インフラストラクチャを、価格の 1/10 で実現し、レイテンシーとコストで大規模な並列コンピューティングを実現します。

予測アルゴリズムを AIaaS としてパートナーが利用できるようにすることは、非常に興味深いことです。

2020 年 XNUMX 月から、あなたは Riiid Labs の戦略担当副社長を務めていますが、Riiid Labs とは何なのか、正確に説明していただけますか?

Riiid Labs は、教育向け AI ソリューションの世界的リーダーです。 Riiid Labs は、親会社 Riiid のグローバル部門であり、アジアでの Riiid の成功を基盤とし、米国、南米、中東などに事業を拡大するためにシリコンバレーに設立されました。 私たちは AI 研究者、データ サイエンティスト、エンジニア、ビジネス開発で構成されており、さまざまな業種のパートナーと協力して、Riiid の AI コンピテンシーを拡張することで従来の学習方法を再考しています。 南米の大学入学試験用のパーソナライズされた試験対策モバイル アプリであっても、韓国の大手複合企業の保険代理店研修用の AI 家庭教師モジュールであっても、当社は B2C/B2B/B2G の顧客に、ユーザーの分析を行う AI の独自技術を提供します。学習行動データを利用して、次の答えの選択肢を予測し、最終的に学習の可能性を最大化するパーソナライズされた学習パスを推奨します。 当社は、韓国と日本の XNUMX 万人以上の学生が使用している人気の英語能力試験である国際コミュニケーション英語検定 (TOEIC) のモバイル試験準備アプリケーションである Santa を含め、すでにいくつかの製品をリリースしています。 また、Kaplan との提携に基づいて韓国で GMAT 準備アプリをリリースし、ConnecME との提携でエジプト、トルコ、UAE、ヨルダン、サウジアラビアで ACT 準備アプリをリリースしました。 Riiid は現在、教育評価、学習、トレーニングのための AI ソリューションの導入に向けて、民間および公共部門の幅広い顧客と協議中です。

AI ツールは教育の民主化においてどのように前進しますか?

による UNコロナウイルス危機の前でさえ、予測では、200年には60億人以上の子どもたちが学校に通えなくなり、後期中等教育を修了する若者はわずか2030パーセントにとどまるということが示されていた。発展途上国の子どもたちの半数は、適切な資格を持たずに教育を終えている。勤め先。 教育に対する「画一的な」アプローチや、一か八かの標準テストに基づく評価は、才能ある社会人を育てるという教育に期待される役割を満足させることができていない。

韓国や米国などの先進国では、裕福なコミュニティは貧しいコミュニティよりもはるかに多くの学校予算を持っています。 その後、裕福な親は家庭教師、私立大学のアドバイス、試験対策、民間の運動指導、芸術や文化などの学校外の学習体験に追加投資し、それが子どもたちと他の親たちとの格差を広げている。 これは、裕福ではないコミュニティの学生は、経験豊富な教師が少なく、テクノロジーへのアクセスが少なく、学校や家庭でのインターネットアクセスが少ないことが多く、大学への出願について何のアドバイスも受けられない可能性があることを意味します。 米国では、裕福な家庭に生まれた子供は、貧しい家庭に生まれた子供よりも大学の学位を取得する可能性が10倍高い。 そして、学力を一定に保ったとしても、裕福な子供ほど大学に進学し、学位を取得する可能性がはるかに高くなります。 これは経済成長にも影響を及ぼします。 才能と可能性が社会に広く分布しているのに機会が分散していない場合、労働市場と経済は才能と雇用を効率的にマッチングさせることができず、そのためイノベーションが遅れ、国の生産性と経済成長が損なわれます。

重要なデータに基づいて、AI は各生徒の知識レベルと独自の学習行動を評価して理解し、生徒があらゆる学習目標を達成できるようにタイミングを合わせてパーソナライズされたコンテンツを提供します。 AI は永遠に忍耐強く、個人家庭教師の数分の 24 の費用で全員に平等でありながら個別化された注意を与えることができます。 インターネット接続とスマートフォンがあれば、どこに住んでいても、生徒は誰でも魅力的で個人に合わせた学習体験に参加できるようになる可能性があります。 また、AI は、教師が生徒の学習体験をパーソナライズして、教師が反復的なタスクに費やさなければならない時間を削減し、その時間を再利用して、学校が開いているかどうかに関係なく、個別の注意を払い、パーソナライズされた学習リソースをすべての生徒に 7 時間 XNUMX 日利用できるようにすることもできます。いいえ。

史上初の世界規模の人工知能教育 (AIEd) チャレンジの背後にあるビジョンについてお話しいただけますか?

現在の教育危機を克服するために、世界は教育における新しいパラダイムを必要としています。 生徒がオンラインで対話する AI を活用した学習ソリューションは、自主学習に使用する場合でも、教師主導の学習体験に組み込む場合でも、家庭教師の数分の 131 のコストで全員に平等でありながら個別の注意を向けることができます。 私たちは AI 教育における私たちのビジョンを心から信じており、教育を変革し、生徒の生活を改善できると確信しています。 しかし、私たちはこのビジョンを単独で達成できないことを知っています。 私たちは、より大規模な AI コミュニティと教育業界にも私たちのアイデアを理解して参加してもらう必要があります。 昨年、Riiid は、Riiid の AI 個別指導システムから収集された多様な生徒活動の大規模な階層データセットである EdNet を公開しました。 これには、780 万人を超える現実世界の学生との XNUMX 億 XNUMX 万件を超えるやり取りから得られたデータが含まれています。 これは、これまでに一般に公開された AI 教育データセットの中で最大です。 私たちは、この分野の優秀な人材がこのデータを活用して、教育における世界的な課題に取り組むのに役立つ革新的なソリューションを見つけてほしいと考えています。 そこで、Riiid は、EdNet を使用した知識追跡アルゴリズムを作成および評価する世界的なチャレンジである、初の AIEd チャレンジを開始しました。 私たちは力を合わせることで、より大きな影響を与え、AI 対応教育への傾向をさらに加速できると信じています。 模範を示すことは、リーダーシップを発揮し、他の人にインスピレーションを与えるために必要です。

AIEDから得られた結果にはどのようなものがありましたか?

このチャレンジは、データ サイエンティストと機械学習実践者のオンライン コミュニティである Google の Kaggle プラットフォームを通じて、6 年 2020 月 8 日から 2021 年 XNUMX 月 XNUMX 日まで実施されました。

• 賞金総額 100,000 ドルをかけて、3,395 か国から 90 チームがこのチャレンジに参加しました。これは、企業が主催する 2020 年の Kaggle アルゴリズム コンテストの中で最多となりました。
• Kaggle の 52 人のグランドマスターのうち 270 人が参加しました。これは、過去の実績に基づくと、Kaggle の競合他社の中で最も高い割合です。 これと比較すると、2020 年の大会には平均して 25 人のグランドマスターのみが参加しました。
• このチャレンジを通じて、64,678 の異なる創造的なナレッジ トレーシング モデルが提出されました。
• 韓国、日本、スペインのチームが上位 50,000 位を獲得し、それぞれ 30,000 ドル、10,000 ドル、2021 ドルを獲得しました。 上位 XNUMX チームは、Riiid の研究者が主催・主催した「AI 教育に関する AAAI-XNUMX ワークショップ: AI によるポストコロナ教育の想像」でモデルを発表しました。
• 受賞したソリューションはすべて、機械翻訳 [AAYN] (Vaswani et al) での使用で最初に導入され、Riiid 研究者によって採用されたアテンションベースのモデルである Transformers を使用しました。 これは、トランスフォーマーの価値が非常に明確であり、Kaggler がトランスフォーマーを使用した革新的な方法が学術的にも実用的にも興味深いものであったことを示しています。 これらは、私たちの研究者が予想していなかった、トランスフォーマーの創造的な応用でした。 このようなプラットフォームを提供することで、AI 教育における多様な実験的アプローチが促進されるのではないかと、私たちはとても勇気づけられました。 この強固な研究基盤の延長として応用技術の発展につながると考えています。

AI はどのようにしてパーソナライズされた学習を最適に加速できるのでしょうか?

要約すると、深層学習アルゴリズムに基づく AI テクノロジーは、ユーザーのデータとコンテンツを分析し、スコアと行動を予測します。 これらの洞察に基づいて、AI がリアルタイムでパーソナライズされた学習計画を推奨します。

Riiid の中核となる AI テクノロジーは、1) 知識の追跡、2) スコア予測、3) パーソナライズされた推奨事項を実現します。

1. 知識の追跡: 知識の追跡は、AI 教育分野における基本的なタスクの XNUMX つです。 生徒がある時点で何を知っていて何を知らないかを識別することは、最適な学習パスを構築するためのベースラインとなります。 そして、このモデルは、あらゆる未解決の問題に対する学習者の正しさを予測できます。 Google Transformer にヒントを得たディープラーニング ベースのナレッジ トレーシング モデルは、生徒が質問に正しく応答するかどうかを最高の精度で予測します。
2. スコア予測モデル: スコア予測モデルは、学習プロセス中の生徒の達成レベルを予測します。 私たちのモデルは、平均予測誤差 ± 5% で生徒の得点を予測します。これは、広義には 95% の精度と表現できます。 評価により学生の知識状態に関するフィードバックが得られるため、リアルタイムの学習調整が可能になります。 また、学生が自分の進歩と達成を認識できるようになり、自己評価と実践が促進されます。
3. レコメンダーシステム: 知識追跡とスコア予測モデルに基づいて、学習者に最大限の向上に必要な項目を提供します。 レコメンデーション システムの設計は必ずしも簡単ではなく、学習者にとって何が最適かを理解するには多くの検討と研究が必要です。 RIID開発 効果的な標準試験準備のための推奨事項 (RCES) は、期待スコアを最大化するだけでなく、学習が確実に行われる質問を推奨する AI モデルです。 これにより、誤って回答された問題の解決策から新しい知識を獲得する効果を反映することで、真の学習が行われない中でテストのスコアを上げることだけを目指すという目標を回避できます。

Riiid Santa アプリについて、そしてユーザーが何を期待すべきかについてお話しいただけますか?

Riiid は、人気の高い英語能力試験である Test of English for International Communication (TOEIC) のモバイル試験準備アプリケーションである Santa を提供しています。 このアプリは、ユーザーのデータとコンテンツを分析し、スコアと行動を予測し、パーソナライズされた学習計画をリアルタイムで推奨する Riiid 独自の AI テクノロジーを備えており、ユーザーが学習の可能性を最適化できるように支援します。 このアプリは韓国と日本で 2.5 万人以上の学生 (1 万人) に使用されており、日本と韓国の教育アプリの中で売上第 165 位に達しています。 990 年間にわたるユーザー データに基づくと、わずか 20 時間の学習で、平均スコアは XNUMX 点満点中 XNUMX 点向上しました。

Riiid または Riiid Labs について他に共有したいことはありますか?

設立からわずか XNUMX 年ですが、AI 教育における無限の可能性の表面をなぞっただけです。 私たちは、人々が標準化されたテストに対していわゆる従来の学習アプローチをとる方法をどのように変えることができるかを見てきました。 しかし、私たちは学生の能力をより有意義に測定できる可能性も見出しました。 そして私たちは、この革命をリードするのに最適な能力を備えていると心から信じています。

私たちの信念は、生徒の日々の学習行動と進路を理解することによってのみ、生徒の真の可能性を評価し、それに応じて学習体験を最適化できるということです。 これは以前は不可能でした。 しかし、AI を使用すると、学習者の現在のレベルを分析し、個人のニーズに合った指導を即座にパーソナライズすることができます。 私たちは常に彼らにやる気を与え、彼らの進歩を追跡することができます。 私たちは、すべての学習者が自分の方法で、自分のペースで成長できるようにすることができますが、現在のシステムでは対応できません。 このアプローチにより、私たちは人の学習の可能性を真に解き放つことができます。

私たちのビジョンはテスト準備サービスによってのみ実現されていますが、私たちは素晴らしいものの始まりにいます。 19 回限りのテストを通じて学習者を評価する総括評価は、評価や効果的な学習に最適なツールではありません。 さらに、現在は新型コロナウイルス感染症の影響で物理的に無効になっており、効果的で実践的な形成的評価ツールに対する市場の大きなニーズが見えてきました。 そのため、Riiid は現在、「Riiid-Score」と呼ばれるディープ ラーニング ベースのドメインに依存しない「能力測定モデル」に取り組んでいます。 私たちは、教育と学習の経験を常に最適化するプロセスを指す形成学習をサポートすることで、教育の中核を変革できると確信しています。 私たちは、これがすべての個人の可能性を引き出す教育への基本的なステップであると信じています。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。さらに詳しく知りたい読者は、Riiid Labs にアクセスしてください。