Yohan Lee, Chief Strategy Officer w Riiid Labs – Wywiad

Yohan Lee jest Dyrektorem Strategii w Riiid Labs, wiodącym dostawcą w pełni zweryfikowanych i opartych na danych rozwiązań AI. Partnerują z globalnymi liderami w dziedzinie edukacji, szkoleń i technologii, aby stworzyć lepsze doświadczenia edukacyjne. Wykorzystują AI, aby pomóc uczniom osiągnąć swoje cele w najbardziej efektywny sposób.

Co początkowo przyciągnęło Cię do AI?

Zainteresowanie Riiid. Riiid podjął właściwe decyzje, jakie powinna podjąć poważna firma o wielkim potencjale. Każdy krok był rozsądny i inspirujący. W przypadku AI firma zaczęła od rozsądnych metod filtrowania współpracy, a następnie regularnie udoskonalała swoje algorytmy, aż do modeli Transformer o unikalnych ewolucjach. Firma publikowała również myślące artykuły, które pokazywały skupienie, eksplorację i wyobraźnię. Aplikacja firmy przekształcała użytkowników i monetyzowała z powodzeniem, co wskazywało na silne przyjęcie rynkowe. Biznes rozrastał się z wymiaru B2C do B2B, z dodatkowymi narzędziami do przygotowania do testów i aplikacją dla pośredników. Następnie opublikowała największy zestaw danych edukacyjnych, aby zainicjować większą innowację i stworzyć społeczność AIEd (EdNet). To wszystko są ruchy skupionej firmy, która robi właściwe kroki, jakie zwykle robi duża firma. Ostatnio ich publicznie widoczne rundy finansowania były silnym odzwierciedleniem potencjału inwestycyjnego, jak szybko ta firma może stać się jednorożcem.

W Twojej poprzedniej roli byłeś Liderem Inteligencji Maszynowej i Nauki o Danych Zdrowia w Google (GOOGL ) Brain, nad jakimi projektami pracowałeś?

Prowadziłem wdrożenie produktu: czyli jak zaprojektować, zbudować, zmierzyć, testowe łóżka dla badań dowodów z życia w świecie rzeczywistym. Połączenie zaawansowanego budowania łóżek testowych, strategii badawczej i zaawansowanego projektowania systemów oraz wdrożenia. Nie jestem inżynierem, ale od wielu lat jestem certyfikowanym profesjonalnym architektem chmury na wielu chmurach. Więc było to naturalne dopasowanie, zwłaszcza z wieloma wymogami bezpieczeństwa informacji i prywatności dla PHI, oraz wrażliwych populacji (a mianowicie dzieci).

Wiele razy występuje niezgodność technicznej gotowości między partnerami a gigantami technologicznymi, aby osiągnąć skalę. To tam prowadzę skalę. Tworzę samozbieralną infrastrukturę technologiczną zaprojektowaną dla silników ML, aby kosztować 1/10 ceny i osiągnąć masową równoległą obliczeniową przy opóźnieniu i koszcie.

Udostępnianie algorytmów predykcyjnych naszym partnerom jako AIaaS było ekscytujące.

Od sierpnia 2020 roku jesteś Wiceprezesem Strategii w Riiid Labs, możesz wyjaśnić, co dokładnie jest Riiid Labs?

Riiid Labs jest globalnym liderem w dziedzinie rozwiązań AI dla edukacji. Riiid Labs jest globalnym ramieniem swojej macierzystej firmy Riiid i zostało utworzone w Dolinie Krzemowej, aby wykorzystać sukces Riiid w Azji i rozszerzyć swoją działalność na Stany Zjednoczone, Amerykę Południową, Bliski Wschód i poza tym. Składamy się z badaczy AI, naukowców danych, inżynierów i specjalistów od rozwoju biznesu i współpracujemy z partnerami w różnych pionach, aby przemyśleć tradycyjne sposoby uczenia się, rozszerzając kompetencje AI Riiid. Niezależnie od tego, czy jest to spersonalizowana aplikacja mobilna do przygotowania do testu college’u w Ameryce Południowej, czy moduł tutora AI do szkolenia agentów ubezpieczeniowych w dużym konglomeracie w Korei, oferujemy klientom B2C/B2B/B2G naszą własną technologię AI, która analizuje dane zachowania ucznia, przewiduje następne wybory odpowiedzi i zaleca spersonalizowaną ścieżkę uczenia się, która ostatecznie maksymalizuje potencjał uczenia się. Uruchomiliśmy już kilka produktów, w tym Santa, aplikację mobilną do przygotowania do popularnego egzaminu z języka angielskiego, Test of English for International Communication (TOEIC), która została użyta przez ponad dwa miliony studentów w Korei i Japonii. Wydaliśmy również aplikację do przygotowania do GMAT w Korei we współpracy z Kaplan i aplikację do przygotowania do ACT w Egipcie, Turcji, Zjednoczonych Emiratach Arabskich, Jordanii i Arabii Saudyjskiej we współpracy z ConnecME. Riiid jest teraz w rozmowach z szerokim spektrum klientów z sektorów prywatnych i publicznych, aby wdrożyć nasze rozwiązanie AI dla ocen edukacyjnych, uczenia się i szkolenia.

Jak narzędzia AI są krokiem naprzód w demokratyzacji edukacji?

Zgodnie z UN, nawet przed kryzysem koronawirusa, prognozy wykazały, że ponad 200 milionów dzieci będzie poza szkołą, a tylko 60 procent młodych ludzi ukończy edukację średnią w 2030 roku. Połowa dzieci ze świata rozwijającego się opuściła edukację bez żadnych kwalifikacji stosowalnych w miejscu pracy. Podejścia “jedna wielkość pasuje do wszystkich” do edukacji i ocen opartych na standaryzowanych testach nie spełniły oczekiwań roli edukacji w rozwoju utalentowanych obywateli społeczeństwa.

W gospodarkach rozwiniętych, takich jak Korea i USA, zamożne społeczności mają znacznie większe budżety szkolne niż biedniejsze społeczności. W związku z tym zamożni rodzice inwestują dodatkowo w prywatne korepetycje, prywatne doradztwo college’u, przygotowanie do testów, prywatne treningi sportowe i doświadczenia edukacyjne poza szkołą w dziedzinie sztuki i kultury, co powiększa lukę między ich dziećmi a wszystkimi innymi. Oznacza to, że uczniowie w mniej zamożnych społecznościach często mają mniej doświadczonych nauczycieli, ograniczony dostęp do technologii, zmniejszony dostęp do Internetu w szkole i w domu, i mogą nie otrzymać żadnych rad dotyczących aplikacji na studia. W USA dziecko urodzone w zamożnej rodzinie jest 10 razy bardziej prawdopodobne, że ukończy studia niż dziecko urodzone w biednej rodzinie. Nawet gdy utrzymujemy stałą zdolność akademicką, dziecko zamożnej rodziny jest znacznie bardziej prawdopodobne, że pójdzie na studia i ukończy je. To ma również implikacje dla wzrostu gospodarczego. Gdy talent i potencjał są szeroko rozproszone w społeczeństwie, ale możliwości nie są, rynek pracy i gospodarka nie mogą efektywnie dopasować talentu do zatrudnienia, co spowalnia innowacje i kompromituje produktywność gospodarczą i wzrost gospodarczy.

Na podstawie znaczących danych AI może ocenić i zrozumieć poziom wiedzy każdego ucznia i unikalne zachowania edukacyjne, oraz dostarczyć spersonalizowaną zawartość w czasie, aby pomóc uczniom osiągnąć każdy cel edukacyjny. AI jest wiecznie cierpliwa i może dać każdemu równą, ale indywidualną uwagę, przy ułamku kosztu prywatnych tutorów. Jest możliwe, że każdy uczeń z połączeniem z Internetem i smartfonem będzie mógł uczestniczyć w angażującym, spersonalizowanym doświadczeniu edukacyjnym, niezależnie od miejsca zamieszkania. AI może również pomóc nauczycielom spersonalizować doświadczenia edukacyjne swoich uczniów, zmniejszając czas, który nauczyciele muszą spędzić na powtarzalnych zadaniach, i przeredagować ten czas, aby zapewnić indywidualną uwagę i spersonalizowane zasoby edukacyjne dostępne dla każdego ucznia 24/7, niezależnie od tego, czy szkoła jest otwarta, czy nie.

Czy mógłbyś omówić wizję za pierwszym globalnym wyzwaniem edukacji sztucznej inteligencji (AIEd)?

Świat potrzebuje nowego paradygmatu w edukacji, aby pokonać obecny kryzys w edukacji. Rozwiązania edukacyjne oparte na AI, z którymi studenci wchodzą w interakcje online, mogą dać każdemu równą, ale indywidualną uwagę, przy ułamku kosztu prywatnych tutorów, niezależnie od tego, czy są używane do samodzielnego uczenia się, czy włączane do doświadczeń edukacyjnych prowadzonych przez nauczycieli. Naprawdę wierzymy w naszą wizję edukacji AI i jesteśmy pewni, że możemy przekształcić edukację i poprawić życie uczniów. Ale wiemy, że nie możemy osiągnąć tej wizji sami. Potrzebujemy większej społeczności AI i przemysłu edukacyjnego, aby kupić nasze pomysły i uczestniczyć w nich również. W zeszłym roku Riiid publicznie wydał EdNet, duży, hierarchiczny zestaw danych różnorodnych działań uczniów zebranych z systemu tutora AI Riiid. Zawiera dane z ponad 131 milionów interakcji z ponad 780 000 uczniów ze świata rzeczywistego. Jest to największy wśród zestawów danych edukacyjnych AI wydanych do tej pory publicznie. Chcemy, aby najlepsze umysły w tej dziedzinie użyły tych danych, aby znaleźć innowacyjne rozwiązania, które pomogą rozwiązać globalne wyzwania w edukacji. Dlatego Riiid uruchomił swoje pierwsze wyzwanie AIEd, globalne wyzwanie, aby stworzyć i ocenić algorytmy śledzenia wiedzy przy użyciu EdNet. Wierzymy, że łącząc siły, możemy osiągnąć większy wpływ i przyspieszyć trend w kierunku edukacji wspieranej przez AI. Prowadzenie przykładem jest konieczne do przywództwa i inspiracji innych.

Jakie były niektóre z wyników AIED?

Wyzwanie odbyło się od 6 października 2020 r. do 8 stycznia 2021 r. za pośrednictwem platformy Google Kaggle, społeczności online naukowców danych i praktyków uczenia maszynowego.

• Dla łącznej nagrody w wysokości 100 000 dolarów, 3 395 zespołów z 90 krajów wzięło udział w wyzwaniu, co sprawiło, że było to największe wyzwanie algorytmiczne Kaggle w 2020 roku organizowane przez podmiot gospodarczy.
• 52 z 270 mistrzów Kaggle wzięło udział, co stanowiło najwyższy odsetek wśród uczestników Kaggle w oparciu o wyniki z przeszłości. Dla porównania, konkursy w 2020 roku średnio miały tylko 25 mistrzów w uczestnictwie.
• Podczas tego wyzwania złożono 64 678 różnych i kreatywnych modeli śledzenia wiedzy.
• Zespoły z Korei, Japonii i Hiszpanii zajęły pierwsze trzy miejsca, otrzymując odpowiednio 50 000, 30 000 i 10 000 dolarów. Trzy najlepsze zespoły przedstawiły swoje modele na warsztacie AAAI-2021 o edukacji AI: Wyobraź sobie edukację po COVID z AI, zorganizowanym i prowadzonym przez badaczy z Riiid.
• Wszystkie zwycięskie rozwiązania wykorzystywały Transformatory, model oparty na uwadze, który został po raz pierwszy wprowadzony do użycia w tłumaczeniach maszynowych [AAYN] (Vaswani i in.) i przyjęty przez badaczy Riiid. To pokazuje, że wartość Transfektorów jest dość wyraźna, a innowacyjne sposoby, w jakie Kagglers je wykorzystali, były zarówno akademicko, jak i praktycznie interesujące. Były to kreatywne zastosowania Transfektorów, których nasi badacze nie spodziewali się. Byliśmy tak zachęceni, że zapewnienie tego rodzaju platformy może promować takie różnorodne podejścia eksperymentalne w edukacji AI. Wierzymy, że to doprowadzi do rozwoju technologii stosowalnych jako rozszerzenie tego solidnego fundamentu badań.

Jak AI może najlepiej przyspieszyć uczenie się spersonalizowane?

Podsumowując, technologia AI oparta na algorytmach głębokiego uczenia się analizuje dane użytkowników i zawartości, oraz przewiduje wyniki i zachowania. Na podstawie tych informacji AI zaleca spersonalizowane plany studiów w czasie rzeczywistym.

A technologie AI Riiid robią właśnie to: 1) Śledzenie wiedzy, 2) Przewidywanie wyników, 3) Spersonalizowana rekomendacja.

1. Śledzenie wiedzy: Śledzenie wiedzy jest jednym z podstawowych zadań w dziedzinie edukacji AI. Rozróżnienie, co uczniowie wiedzą i nie wiedzą w danym momencie, zapewnia podstawę do budowy optymalnej ścieżki uczenia się. I model jest w stanie przewidzieć poprawność odpowiedzi ucznia na każde i wszystkie nierozwiązane pytania. Nasz model śledzenia wiedzy oparty na głębokim uczeniu się, inspirowany modelem Transformer Google, przewiduje, czy uczeń odpowie prawidłowo, czy nie na pytanie z najwyższą dokładnością.
2. Model przewidywania wyników: Model przewidywania wyników przewiduje poziom osiągnięć ucznia w trakcie procesu uczenia się. Nasz model przewiduje wynik ucznia z ± 5% średnim błędem przewidywania, co można wyrazić jako 95% dokładności. Ocena zapewnia informacje zwrotne o stanie wiedzy ucznia, co umożliwia dostosowanie uczenia się w czasie rzeczywistym. I pozwala uczniom rozpoznać swój postęp i osiągnięcia, co promuje samoocenę i praktykę.
3. System rekomendacji: Na podstawie modeli śledzenia wiedzy i przewidywania wyników zapewniamy uczniom elementy niezbędne do największej poprawy. Projektowanie systemu rekomendacji nie jest siempre proste i wymaga dużo rozważań i badań, aby zrozumieć, co jest najlepsze dla ucznia. Riiid opracował Rekomendację dla skutecznego przygotowania do standardowych egzaminów (RCES), model AI, który rekomenduje pytania, które nie tylko maksymalizują oczekiwane wyniki, ale także zapewniają, że uczenie się ma miejsce. Unika celu zwiększania tylko wyników testów w przypadku braku prawdziwego uczenia się, odzwierciedlając wpływ nabywania nowej wiedzy z rozwiązań pytań odpowiedzianych niepoprawnie.

Czy mógłbyś omówić aplikację Riiid Santa i co użytkownicy mogą oczekiwać?

Riiid oferuje Santa, aplikację mobilną do przygotowania do popularnego egzaminu z języka angielskiego, Test of English for International Communication (TOEIC). Aplikacja zawiera własną technologię AI Riiid, która analizuje dane użytkowników i zawartości, przewiduje wyniki i zachowania, oraz rekomenduje spersonalizowane plany studiów w czasie rzeczywistym, aby pomóc użytkownikom zoptymalizować swój potencjał edukacyjny. Aplikacja została użyta przez ponad dwa miliony uczniów (2,5 mln) w Korei i Japonii i osiągnęła pierwsze miejsce w sprzedaży wśród aplikacji edukacyjnych w Japonii i Korei. Na podstawie danych użytkowników z ponad rokiem, średni wynik zwiększył się o 165 punktów z możliwych 990 po zaledwie 20 godzinach nauki.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić się na temat Riiid lub Riiid Labs?

Zaledwie sześć lat pod naszymi skrzydłami, tylko dotknęliśmy powierzchni nieograniczonych perspektyw w edukacji AI. Zobaczyliśmy, jak możemy zmienić tradycyjne podejścia do uczenia się na egzaminy. Ale także zobaczyliśmy możliwość bardziej znaczącej miary zdolności ucznia. I naprawdę wierzymy, że jesteśmy najlepiej przygotowani, aby poprowadzić tę rewolucję.

Nasza wiara polega na tym, że tylko poprzez zrozumienie codziennego zachowania edukacyjnego i ścieżki ucznia, możemy ocenić prawdziwy potencjał ucznia i zoptymalizować jego doświadczenie edukacyjne odpowiednio. To nie było możliwe wcześniej. Ale z AI możemy analizować bieżący poziom uczniów i natychmiast dostosowywać instrukcje, które pasują do indywidualnych potrzeb. Możemy ciągle motywować ich i śledzić ich postęp. Możemy pozwolić każdemu uczniowi rozwijać się własnym tempem, co obecny system nie obsługuje. Z tym podejściem możemy naprawdę odblokować potencjał edukacyjny.

Nasza wizja jest realizowana tylko z usługami przygotowania do testów, ale jesteśmy na początku czegoś wielkiego. Ocena sumatywna, która ocenia uczniów za pomocą jednorazowych testów, nie jest najlepszym narzędziem do oceny i skutecznego uczenia się. I co więcej, jest teraz fizycznie nieważna z powodu COVID-19, i zobaczyliśmy ogromne potrzeby rynkowe w skutecznych i praktycznych narzędziach oceny formatywnej. Dlatego Riiid pracuje obecnie nad modelem pomiaru zdolności opartym na głębokim uczeniu się, niezależnym od dziedziny, zwanym “Riiid-Score”. Jesteśmy pewni, że przekształcimy rdzeń edukacji, wspierając uczenie się formative, które odnosi się do procesu ciągłego optymalizowania doświadczenia edukacyjnego. Wierzymy, że to jest podstawowy krok w kierunku edukacji, która może odblokować potencjał każdej osoby. Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Riiid Labs.