Yohan Lee, Chief Strategy Officer at Riiid Labs – Interview Series

Yohan Lee jest Chief Strategy Officerem 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 tworzyć lepsze doświadczenia edukacyjne. Wykorzystują AI, aby pomóc uczniom zrealizować swoje cele w najbardziej efektywny sposób.

Czym pierwotnie zainteresował Cię AI?

Fokus Riiid. Riiid podjął odpowiednie kroki, jakie powinna podjąć poważna firma o wielkim potencjale. Każdy krok był rozsądny i inspirujący. W przypadku swojego AI, firma zaczęła od rozsądnych metod filtracji współpracy, a następnie regularnie udoskonalała swoje algorytmy aż do modeli Transformer o najnowszych ewolucjach. Firma publikowała także przemyślane artykuły, które pokazywały fokus, eksplorację i wyobraźnię. Aplikacja firmy przekształcała użytkowników i monetyzowała z sukcesem, co wskazywało na silne przyjęcie rynkowe. Biznes rozwinął się z wymiaru B2C do B2B z dodatkowymi narzędziami 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 odpowiednie kroki, jakie zwykle robi duża firma. Na koniec, ich publicznie widoczne rundy finansowania były silnym odzwierciedleniem potencjału inwestycyjnego, jak szybko ta firma może stać się jednorożcem.

W Twojej poprzedniej roli byłeś Liderem Machine Intelligence i Health Data Science w Google Brain, nad czym pracowałeś?

Prowadziłem wdrożenie produktu: czyli jak zaprojektować, zbudować, zmierzyć, przetestować łóżka systemowe dla badań dowodów z życia w realnym świecie. Połączenie zaawansowanej konstrukcji 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. Dlatego było to naturalne dopasowanie, zwłaszcza z wieloma wymogami bezpieczeństwa informacji i prywatności dla PHI oraz wrażliwych populacji (a mianowicie dzieci).

Często występuje niezgodność gotowości technicznej między partnerami a gigantami technologicznymi, aby osiągnąć skalę. To właśnie tam prowadzę skalę. Tworzę samozbierające się infrastruktury techniczne zaprojektowane dla silników ML, które kosztują 1/10 ceny i osiągają masową równoległość 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, czym 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 swój biznes na Stany Zjednoczone, Amerykę Południową, Bliski Wschód i dalej. Składamy się z badaczy AI, naukowców danych, inżynierów oraz rozwoju biznesu i współpracujemy z partnerami w różnych pionach, aby przemyśleć tradycyjne sposoby uczenia się poprzez rozszerzenie kompetencji AI Riiid. Niezależnie od tego, czy jest to spersonalizowana aplikacja testowa na telefon komórkowy dla egzaminu wstępnego na studia 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 zachowań uczniów, przewiduje następne wybory odpowiedzi i rekomenduje spersonalizowaną ścieżkę uczenia się, która ostatecznie maksymalizuje potencjał uczenia się. Wprowadziliśmy już kilka produktów, w tym Santa, aplikację testową na telefon komórkowy dla popularnego egzaminu językowego, Test of English for International Communication (TOEIC), który został użyty przez ponad dwa miliony uczniów w Korei i Japonii. Wypuściliśmy również aplikację przygotowującą do egzaminu GMAT w Korei we współpracy z Kaplanem i aplikację przygotowującą do egzaminu ACT w Egipcie, Turcji, UAE, Jordanii i Arabii Saudyjskiej we współpracy z ConnecME. Riiid jest obecnie w rozmowach z szerokim zakresem klientów z sektorów publicznych i prywatnych, aby wdrożyć nasze rozwiązanie AI dla ocen edukacyjnych, uczenia się i szkoleń.

Jak narzędzia AI są krokiem naprzód w demokratyzacji edukacji?

Według 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 „jeden rozmiar pasuje do wszystkich” do edukacji i ocen opartych na wysokich stawkach standardowych testów nie spełniły oczekiwanego roli edukacji w rozwoju utalentowanych obywateli społeczeństwa.

W gospodarkach rozwiniętych, takich jak Korea i USA, bogatsze społeczności mają znacznie większe budżety szkolne niż biedniejsze społeczności. W związku z tym bogatsi rodzice dokonują dodatkowych inwestycji w prywatne korepetycje, prywatne doradztwo college, przygotowanie do testów, prywatne szkolenie 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 oraz mogą nie otrzymać żadnych porad na temat aplikowania do college’u. W USA dziecko urodzone w bogatej rodzinie jest 10 razy bardziej prawdopodobne, że ukończy studia niż dziecko urodzone w biednej rodzinie. A nawet gdy utrzymuje się stałą zdolność akademicką, bogatsze dziecko 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 istotnych danych AI może ocenić i zrozumieć poziom wiedzy każdego ucznia i unikalne zachowania uczenia się, oraz zapewnić spersonalizowaną zawartość w odpowiednim czasie, aby pomóc uczniom osiągnąć każdy cel edukacyjny. AI jest wiecznie cierpliwe i może dać wszystkim równą, ale spersonalizowaną 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 poświęcić na powtarzalne zadania, 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 uczniowie взаимодействują w sieci, mogą dać wszystkim równą, ale spersonalizowaną uwagę przy ułamku kosztu prywatnych tutorów, niezależnie od tego, czy są używane do niezależnego 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 w nasze pomysły i uczestniczyć również. W zeszłym roku Riiid publicznie opublikował EdNet, duży, hierarchiczny zestaw danych różnorodnych działań uczniów zebranych z systemu tutoringu AI Riiid. Zawiera dane z ponad 131 milionów interakcji z ponad 780 tysiącami uczniów z życia w realnym świecie. Jest to największy wśród zestawów danych edukacji AI opublikowanych publicznie do tej pory. Chcemy, aby najlepsi specjaliści w tej dziedzinie użyli 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 się, możemy mieć większy wpływ i przyspieszyć trend w kierunku edukacji wspomaganej przez AI. Prowadzenie przez przykład jest konieczne do przywództwa i inspiracji innych.

Co było wynikiem 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 czyni je największym z wyzwań algorytmicznych Kaggle w 2020 roku organizowanych przez podmiot gospodarczy.
• 52 z 270 mistrzów Kaggle wzięło udział, co jest najwyższym odsetkiem wśród konkurentów Kaggle w oparciu o wyniki z przeszłości.
• Podczas tego wyzwania złożono 64 678 różnych i kreatywnych modeli śledzenia wiedzy.
• Zespoły z Korei, Japonii i Hiszpanii zajęły trzy pierwsze 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 et al) i przyjęty przez badaczy z Riiid. To pokazuje, że wartość Transfektorów jest bardzo wyraźna, a innowacyjne sposoby, w jakie Kagglers je wykorzystali, były zarówno interesujące pod względem akademickim, jak i praktycznym. Były to kreatywne zastosowania Transfektorów, których nasi badacze nie spodziewali się. Byliśmy tak zachęceni, że zapewnienie takiej 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, analizuje dane użytkowników i zawartości, oraz przewiduje wyniki i zachowania. Na podstawie tych informacji AI rekomenduje spersonalizowane plany studiów w czasie rzeczywistym.

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

1. Śledzenie wiedzy: Śledzenie wiedzy jest jednym z podstawowych zadań w dziedzinie edukacji AI. Rozróżnienie tego, co uczniowie wiedzą i nie wiedzą w danym momencie, zapewnia podstawę do konstruowania optymalnej ścieżki uczenia się. A model jest w stanie przewidzieć poprawność odpowiedzi ucznia na każde i wszystkie nierozwiązane pytania. Nasz model śledzenia wiedzy oparty na głębokim uczeniu się, inspirowany przez Transfektor Google, przewiduje, czy uczeń odpowie poprawnie, 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 błędem średnim ± 5%, 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 wielu rozważań i badań, aby zrozumieć, co jest najlepsze dla ucznia. Riiid opracował Rekomendację dla skutecznej przygotówki 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 wyników testowych w absence prawdziwego uczenia się, odzwierciedlając wpływ nabywania nowej wiedzy z rozwiązań odpowiedzi, które zostały odpowiednio odpowiednio.

Czy mógłbyś omówić aplikacje Riiid Santa i czego użytkownicy mogą oczekiwać?

Riiid oferuje Santa, aplikację testową na telefon komórkowy dla popularnego egzaminu językowego, 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 przez rok, średni wynik zwiększył się o 165 punktów z możliwych 990 punktów po zaledwie 20 godzinach studiów.

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

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

Nasza wiara polega na tym, że tylko poprzez zrozumienie codziennych zachowań edukacyjnych 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 zapewnić instrukcje dostosowane do indywidualnych potrzeb. Możemy ciągle motywować ich i śledzić ich postęp. Możemy pozwolić każdemu uczniowi rozwijać się własnym tempem, co obecny system nie wspiera. Z tym podejściem możemy naprawdę odblokować potencjał edukacyjny.

Nasza wizja jest realizowana tylko z usługami przygotowawczymi, 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. A ponadto 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 formatywne, które odnosi się do procesu ciągłego optymalizowania doświadczenia nauczania i uczenia się. Wierzymy, że to jest podstawowy krok w kierunku edukacji, która może uwolnić potencjał każdej jednostki.

Dziękujemy za wspaniałe wywiady, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Riiid Labs.