Yohan Lee, diretor de estratégia da Riiid Labs – série de entrevistas

Yohan Lee é o diretor de estratégia da Riiid Labs, um fornecedor líder de soluções de tecnologia de IA totalmente verificada e orientada por dados. Eles fazem parceria com líderes globais em educação, treinamento de habilidades e tecnologia para criar melhores experiências de aprendizado. Eles usam IA para ajudar os alunos a atingir seus objetivos da maneira mais rápida e eficiente.

O que inicialmente o atraiu para a IA?

foco de Riiid. A Riiid fez os movimentos certos que uma empresa séria e com grande potencial faria. Cada passo foi razoável e inspirador. Para sua IA, a empresa começou razoavelmente com métodos de filtragem colaborativos e, em seguida, melhorou regularmente seus algoritmos até os modelos Transformer de última geração com suas próprias evoluções exclusivas. A empresa continuou publicando artigos ponderados que mostravam foco, exploração e imaginação. O aplicativo da empresa estava convertendo usuários e monetizando com sucesso, o que indicava uma forte adoção do mercado. O negócio estava se expandindo de uma dimensão B2C para B2B com ferramentas adicionais de preparação para testes e um aplicativo de corretor de imóveis. Em seguida, publicou o maior conjunto de dados educacionais para iniciar uma maior inovação para criar uma comunidade AIEd (EdNet). Todos esses são movimentos de uma empresa focada que estava fazendo os movimentos certos que apenas uma grande empresa normalmente faz. Por fim, suas rodadas de financiamento publicamente visíveis foram um forte reflexo do potencial de investimento da rapidez com que essa empresa poderia se tornar um unicórnio.

Em sua função anterior, você era um líder de inteligência de máquina e ciência de dados de saúde no Google Brain. Quais foram alguns dos projetos em que você trabalhou?

Liderei o Product Deployment: que é como projetar, construir, medir, sistemas de testes para estudos de evidências do mundo real. Uma combinação de construção avançada de bancada de teste, estratégia de pesquisa e design e implementação de sistemas avançados. Não sou engenheiro, mas sou um arquiteto de nuvem profissional certificado em várias nuvens há vários anos. Portanto, foi um ajuste natural, especialmente com os muitos requisitos de segurança e privacidade da informação para PHI e populações vulneráveis ​​(ou seja, crianças).

Muitas vezes, há uma incompatibilidade de prontidão técnica entre parceiros e gigantes da tecnologia para alcançar escala. É aí que eu dirijo a escala. Tornar a infraestrutura de tecnologia de montagem automática projetada para mecanismos de ML para custar 1/10 do preço e alcançar computação paralela massiva com latência e custo.

Disponibilizar algoritmos de previsão para nossos parceiros como AIaaS tem sido empolgante.

Desde agosto de 2020 você é vice-presidente de estratégia da Riiid Labs, poderia explicar o que é exatamente a Riiid Labs?

A Riiid Labs é líder global em soluções de IA para educação. A Riiid Labs é o braço global de sua empresa-mãe Riiid e foi estabelecida no Vale do Silício para aproveitar o sucesso da Riiid na Ásia e expandir seus negócios nos EUA, América do Sul, Oriente Médio e além. Somos compostos por pesquisadores de IA, cientistas de dados, engenheiros e desenvolvimento de negócios e trabalhamos com parceiros em vários setores para repensar as formas tradicionais de aprendizado por meio da extensão da competência de IA da Riiid. Seja um aplicativo móvel personalizado para preparação de testes para o vestibular na América do Sul ou um módulo de tutor de IA para treinamento de agentes de seguros em um grande conglomerado na Coréia, oferecemos aos clientes B2C/B2B/B2G nossa tecnologia proprietária em IA que analisa a experiência do usuário dados de comportamento de aprendizado, prevê as próximas opções de resposta e recomenda um caminho de aprendizado personalizado que, em última análise, maximiza o potencial de aprendizado de cada um. Já lançamos vários produtos, incluindo o Santa, um aplicativo de preparação para testes móveis para o popular exame de proficiência em inglês, Test of English for International Communication (TOEIC), que foi usado por mais de dois milhões de estudantes na Coreia e no Japão. Também lançamos um aplicativo de preparação para o GMAT na Coreia baseado em parceria com a Kaplan e um aplicativo de preparação para o ACT no Egito, Turquia, Emirados Árabes Unidos, Jordânia e Arábia Saudita em parceria com a ConnecME. A Riiid está agora em negociações com uma ampla gama de clientes dos setores público e privado para implementar nossa solução de IA para avaliações educacionais, aprendizado e treinamento.

Como as ferramentas de IA são um passo à frente na democratização da educação?

De acordo com UN, mesmo antes da crise do coronavírus, as projeções mostravam que mais de 200 milhões de crianças estariam fora da escola e apenas 60% dos jovens concluiriam o ensino médio em 2030. Metade das crianças do mundo em desenvolvimento deixou a educação sem nenhuma qualificação aplicável para o local de trabalho. Abordagens de 'tamanho único' para a educação e avaliações baseadas em testes padronizados de alto risco falharam em satisfazer o papel esperado da educação para formar cidadãos talentosos da sociedade.

Nas economias desenvolvidas, como a Coreia e os Estados Unidos, as comunidades ricas têm orçamentos escolares muito maiores do que as comunidades mais pobres. Posteriormente, os pais mais ricos fazem investimentos adicionais em aulas particulares, orientação em faculdades particulares, preparação para testes, treinamento atlético particular e experiências de aprendizado fora da escola nas artes e na cultura, que aumentam a distância entre seus filhos e todos os outros. Isso significa que os alunos em comunidades menos ricas geralmente têm professores menos experientes, menos acesso à tecnologia, acesso reduzido à Internet na escola e em casa e podem não receber nenhum conselho sobre como se inscrever na faculdade. Nos Estados Unidos, uma criança nascida em uma família rica tem 10 vezes mais chances de concluir um diploma universitário do que uma criança nascida em uma família pobre. E mesmo quando você mantém a capacidade acadêmica constante, a criança mais rica tem muito mais chances de ir para a faculdade e concluir um diploma. Isso também tem implicações para o crescimento econômico. Quando o talento e o potencial estão amplamente distribuídos em uma sociedade, mas as oportunidades não, o mercado de trabalho e a economia não conseguem combinar o talento com o emprego de maneira eficiente, o que retarda a inovação e compromete a produtividade nacional e o crescimento econômico.

Com base em dados significativos, a IA pode avaliar e entender o nível de conhecimento de cada aluno e os comportamentos de aprendizado exclusivos e fornecer conteúdo personalizado cronometrado para ajudar os alunos a atingir todas as metas de aprendizado. A IA é eternamente paciente e pode dar a todos atenção igual, porém individualizada, por uma fração do custo de tutores pessoais. É possível que qualquer aluno com conexão à Internet e smartphone possa participar de uma experiência de aprendizado envolvente e personalizada, independentemente de onde more. A IA também pode ajudar os professores a personalizar as experiências de aprendizado de seus alunos, reduzindo o tempo que os professores devem gastar em tarefas repetitivas e redirecionando esse tempo para fornecer atenção individual e recursos de aprendizado personalizados disponíveis para todos os alunos 24 horas por dia, 7 dias por semana, independentemente de a escola estar aberta ou não. não.

Você poderia discutir a visão por trás do primeiro desafio global de Educação em Inteligência Artificial (AIEd)?

O mundo precisa de um novo paradigma educacional para superar a atual crise educacional. As soluções de aprendizado baseadas em IA com as quais os alunos interagem on-line podem dar a todos atenção igual, porém individualizada, por uma fração do custo de tutores pessoais, sejam usados ​​para aprendizado independente ou incorporados a experiências de aprendizado conduzidas por professores. Acreditamos verdadeiramente em nossa visão na educação em IA e temos certeza de que podemos transformar a educação e melhorar a vida dos alunos. Mas sabemos que não podemos alcançar essa visão sozinhos. Precisamos que a maior comunidade de IA e as indústrias de educação comprem nossas ideias e participem também. No ano passado, o Riiid lançou publicamente o EdNet, um conjunto de dados hierárquico em grande escala de diversas atividades estudantis coletadas do sistema de tutoria de IA do Riiid. Ele contém dados de mais de 131 milhões de interações com mais de 780 mil alunos do mundo real. É o maior entre os conjuntos de dados de educação em IA divulgados ao público até agora. Queremos que as melhores mentes da área usem esses dados para encontrar soluções inovadoras que ajudem a enfrentar os desafios globais na educação. Assim, Riiid lançou seu primeiro AIEd Challenge, um desafio global para criar e avaliar algoritmos para rastreamento de conhecimento usando EdNet. Acreditamos que, unindo forças, podemos causar um impacto maior e acelerar ainda mais a tendência em direção à educação habilitada por IA. Liderar pelo exemplo é necessário para liderança e inspiração para os outros.

Quais foram alguns dos resultados do AIED?

O Desafio ocorreu de 6 de outubro de 2020 a 8 de janeiro de 2021 por meio da plataforma Kaggle do Google, uma comunidade online de cientistas de dados e profissionais de aprendizado de máquina.

• Para o prêmio total de $ 100,000, 3,395 equipes de 90 países participaram do Desafio, tornando-o o máximo de qualquer competição de algoritmo Kaggle de 2020 organizada por uma entidade empresarial.
• 52 dos 270 Grandes Mestres do Kaggle participaram, a maior proporção para competidores do Kaggle com base no desempenho passado. Em comparação, as competições de 2020 tiveram em média apenas 25 Grandes Mestres em participação.
• Por meio desse desafio, 64,678 modelos diferentes e criativos de Knowledge Tracing foram enviados.
• Equipes da Coreia, Japão e Espanha conquistaram os três primeiros lugares, recebendo $ 50,000, $ 30,000 e $ 10,000, respectivamente. As três melhores equipes apresentaram seus modelos no Workshop AAAI-2021 sobre educação em IA: imaginando a educação pós-COVID com IA, organizado por pesquisadores do Riiid.
• Todas as soluções vencedoras usaram Transformers, um modelo baseado em atenção introduzido pela primeira vez com usos em tradução automática [AAYN] (Vaswani et al) e adotado por pesquisadores do Riiid. Isso mostra que o valor dos Transformers é bastante claro, as formas inovadoras como os Kagglers os usaram foram acadêmicas e práticas interessantes. Estas foram aplicações criativas de Transformers que foram inesperadas por nossos pesquisadores. Ficamos muito entusiasmados com o fato de fornecer esse tipo de plataforma poder promover abordagens experimentais tão diversas na educação em IA. Acreditamos que isso levará ao avanço da tecnologia aplicável como uma extensão dessa base sólida para pesquisa.

Como a IA pode acelerar melhor o aprendizado personalizado?

Em resumo, a tecnologia AI, baseada em algoritmos de aprendizado profundo, analisa dados e conteúdo do usuário e prevê pontuações e comportamento. Com base nesses insights, a AI recomenda planos de estudo personalizados em tempo real.

E as principais tecnologias de IA da Riiid fazem exatamente isso: 1) Rastreamento de conhecimento, 2) Previsão de pontuação, 3) Recomendação personalizada.

1. Rastreamento de conhecimento: O rastreamento do conhecimento é uma das tarefas fundamentais no campo da IA-Educação. Discernir o que os alunos sabem e o que não sabem em um determinado momento fornece a linha de base para a construção do caminho ideal de aprendizagem. E o modelo é capaz de prever a correção de um aluno para todas e quaisquer questões não resolvidas. Nosso modelo de rastreamento de conhecimento baseado em aprendizado profundo inspirado no Google Transformer prevê se um aluno responderá corretamente ou não a uma pergunta com a maior precisão.
2. Modelo de previsão de pontuação: O modelo de previsão de pontuação prevê o nível de desempenho de um aluno durante o processo de aprendizagem. Nosso modelo prevê a pontuação de um aluno com ± 5% de erro médio de previsão, que pode ser amplamente expresso como 95% de precisão. A avaliação fornece feedback sobre o estado de conhecimento do aluno, o que permite ajustes de aprendizado em tempo real. E permite que os alunos reconheçam seu progresso e conquistas, o que promove a autoavaliação e a prática.
3. Sistema de recomendação: Com base nos modelos de Rastreamento de Conhecimento e Previsão de Pontuação, fornecemos aos alunos os itens necessários para a melhoria máxima. Projetar um sistema de recomendação nem sempre é simples e requer muita consideração e pesquisa para entender o que é melhor para o aluno. Riiid desenvolvido Recomendação para preparação de exame padronizada eficaz (RCES), um modelo de IA que recomenda perguntas que não apenas maximizam as pontuações esperadas, mas também garantem que o aprendizado ocorra. Evita o objetivo de tentar apenas aumentar as pontuações dos testes na ausência de aprendizado verdadeiro, refletindo o impacto da aquisição de novos conhecimentos a partir das soluções de perguntas respondidas incorretamente.

Você poderia discutir os aplicativos Riiid Santa e o que os usuários devem esperar?

O Riiid oferece o Papai Noel, um aplicativo de preparação para testes móveis para o popular exame de proficiência em inglês, Test of English for International Communication (TOEIC). O aplicativo apresenta a tecnologia de IA proprietária da Riiid, que analisa dados e conteúdo do usuário, prevê pontuações e comportamento e recomenda planos de estudo personalizados em tempo real para ajudar os usuários a otimizar seu potencial de aprendizado. O aplicativo foi usado por mais de dois milhões de estudantes (2.5 milhões) na Coréia e no Japão e alcançou o primeiro lugar em vendas entre os aplicativos educacionais no Japão e na Coréia. Com base nos dados do usuário ao longo de um ano, a pontuação média aumentou 1 pontos em 165 pontos possíveis após apenas 990 horas de estudo.

Há mais alguma coisa que você gostaria de compartilhar sobre o Riiid ou o Riiid Labs?

Com apenas seis anos de experiência, apenas arranhamos a superfície das perspectivas ilimitadas da educação em IA. Vimos como podemos mudar a maneira como as pessoas adotam as chamadas abordagens tradicionais de aprendizado para testes padronizados. Mas também vimos a possibilidade de uma medida mais significativa das capacidades de um aluno. E realmente acreditamos que estamos melhor equipados para liderar esta revolução.

Acreditamos que somente através da compreensão do comportamento e trajetória de aprendizagem diária do aluno, podemos avaliar o verdadeiro potencial de um aluno e otimizar sua experiência de aprendizado de acordo. Isso não era possível antes. Mas com a IA, podemos analisar o nível atual dos alunos e personalizar instantaneamente a instrução que atenda às necessidades de um indivíduo. Podemos motivá-los constantemente e acompanhar seu progresso. Podemos permitir que cada aluno cresça à sua maneira, em seu próprio ritmo, o que o sistema atual não permite. Com esta abordagem, podemos realmente desbloquear o potencial de aprendizagem de cada um.

Nossa visão só está sendo realizada com serviços de preparação para testes, mas estamos no início de algo grandioso. A avaliação somativa, que avalia os alunos por meio de testes pontuais, não é a melhor ferramenta para avaliação e aprendizagem efetiva. Além disso, agora está fisicamente inválido devido ao Covid19, e vimos as enormes necessidades do mercado em ferramentas de avaliação formativa eficazes e práticas. É por isso que a Riiid agora está trabalhando em um 'modelo de medição de capacidade' independente de domínio e baseado em aprendizado profundo chamado “Riiid-Score”. Estamos confiantes de que vamos transformar o cerne da educação apoiando a aprendizagem formativa, que se refere ao processo de otimização constante da experiência de ensino-aprendizagem. Acreditamos que este seja um passo básico para a educação que pode liberar o potencial de cada indivíduo.

Obrigado pela ótima entrevista, os leitores que desejam saber mais devem visitar o Riiid Labs.