Yohan Lee, Diretor de Estratégia da Riiid Labs – Série de Entrevistas

Yohan Lee é o Diretor de Estratégia da Riiid Labs, uma líder em soluções de tecnologia de inteligência artificial (IA) totalmente verificada e baseada em dados. Eles se associam a líderes globais em educação, treinamento de habilidades e tecnologia para criar melhores experiências de aprendizado. Eles usam IA para ajudar os aprendizes a alcançar seus objetivos de forma mais rápida e eficiente.

O que o atraiu inicialmente para a IA?

O foco da Riiid. A Riiid fez os movimentos certos que uma empresa séria com grande potencial faria. Cada passo foi razoável e inspirador. Para sua IA, a empresa começou de forma razoável com métodos de filtragem colaborativa, depois melhorou regularmente seus algoritmos até modelos de Transformer de ponta com evoluções únicas. A empresa manteve a publicação de artigos pensativos 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 expandindo de uma dimensão B2C para B2B com ferramentas de preparação para testes adicionais e um aplicativo de corretores de imóveis. Em seguida, publicou o maior conjunto de dados de educação para iniciar uma maior inovação e criar uma comunidade de IA de educação (EdNet). Esses são todos os movimentos de uma empresa focada que estava fazendo os movimentos certos que apenas uma grande empresa normalmente faz. Por fim, suas rodadas de financiamento públicas foram um forte reflexo do potencial de investimento de como rapidamente essa empresa poderia se tornar uma unicornio.

Em seu papel anterior, você era Líder de Inteligência de Máquina e Ciência de Dados de Saúde no Google (GOOGL ) Brain, quais foram alguns dos projetos em que trabalhou?

Liderava a implantação de produtos: que é como projetar, construir, medir, testar leitos de teste para estudos de evidências do mundo real. Uma combinação de construção de leitos de teste avançada, estratégia de pesquisa e design e implementação de sistemas avançados. Não sou engenheiro, mas sou um arquiteto de nuvem certificado em várias nuvens há vários anos. Então, foi um ajuste natural, especialmente com os muitos requisitos de segurança de informações e privacidade para PHI e populações vulneráveis (nomeadamente, crianças).

Muitas vezes, há uma falta de ajuste técnico entre parceiros e gigantes da tecnologia para atingir escala. É aí que eu impulsiono a escala. Criando infraestrutura de tecnologia auto-montada projetada para motores de aprendizado de máquina que custa 1/10 do preço e atinge computação paralela maciça em latência e custo.

Tornar algoritmos de previsão disponíveis para nossos parceiros como IA como um serviço, tem sido emocionante.

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 uma 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 construir sobre 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 verticais para repensar as maneiras tradicionais de aprender, estendendo a competência de IA da Riiid. Seja um aplicativo de preparação para testes personalizado para o exame de ingresso na faculdade na América do Sul ou um módulo de tutoria de IA para treinar agentes de seguros em um grande conglomerado na Coreia, oferecemos aos clientes B2C/B2B/B2G nossa tecnologia proprietária de IA que analisa dados de comportamento de aprendizado do usuário, prevê as próximas escolhas de respostas e recomenda um caminho de aprendizado personalizado que maximiza o potencial de aprendizado de cada um. Lançamos vários produtos, incluindo Santa, um aplicativo de preparação para testes móvel para o exame de proficiência em inglês mais popular, 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 agora está em negociações com uma ampla gama de clientes de setores privados e públicos 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 as Nações Unidas, 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 secundário em 2030. Metade das crianças do mundo em desenvolvimento deixou a educação sem qualificações aplicáveis ao local de trabalho. Abordagens de “tamanho único” para a educação e avaliações baseadas em testes padronizados de alto risco não atenderam ao papel esperado da educação para crescer cidadãos talentosos da sociedade.

Nas economias desenvolvidas, como a Coreia e os EUA, as comunidades ricas têm orçamentos escolares muito maiores do que as comunidades mais pobres. Consequentemente, os pais mais ricos fazem investimentos adicionais em tutoria particular, orientação universitária particular, preparação para testes, treinamento esportivo particular e experiências de aprendizado fora da escola nas artes e cultura, que ampliam a lacuna entre seus filhos e todos os demais. Isso significa que os alunos em comunidades menos ricas frequentemente 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 EUA, uma criança nascida em uma família rica é 10 vezes mais provável de concluir um diploma universitário do que uma criança nascida em uma família pobre. E, mesmo quando se mantém a capacidade acadêmica constante, a criança mais rica é muito mais provável de ir para a faculdade e concluir um diploma. Isso também tem implicações para o crescimento econômico. Quando o talento e o potencial são amplamente distribuídos em uma sociedade, mas a oportunidade não é, o mercado de trabalho e a economia não podem combinar eficientemente o talento com o emprego, e isso desacelera a inovação e compromete a produtividade e o crescimento econômico nacional.

Com base em dados significativos, a IA pode avaliar e entender o nível de conhecimento e os comportamentos de aprendizado únicos de cada aluno e fornecer conteúdo personalizado no momento certo para ajudar os alunos a alcançar todos os objetivos de aprendizado. A IA é eternamente paciente e pode dar a todos atenção individualizada igual, a um custo fração do custo de tutores particulares. É possível que qualquer aluno com uma conexão de internet e um smartphone possa participar de uma experiência de aprendizado personalizada e envolvente, 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 reaproveitando esse tempo para fornecer atenção individualizada e recursos de aprendizado personalizados disponíveis para cada aluno 24/7, independentemente de a escola estar aberta ou não.

Poderia discutir a visão por trás do primeiro Desafio Global de Educação Artificial (AIEd)?

O mundo precisa de um novo paradigma na educação para superar a crise atual na educação. Soluções de aprendizado impulsionadas por IA que os alunos interagem online podem dar a todos atenção individualizada igual, a um custo fração do custo de tutores particulares, seja para aprendizado independente ou incorporado em experiências de aprendizado lideradas por professores. Acreditamos verdadeiramente em nossa visão de educação de IA e estamos certos de que podemos transformar a educação e melhorar a vida dos alunos. Mas sabemos que não podemos alcançar essa visão sozinhos. Precisamos da maior comunidade de IA e indústrias de educação para comprar nossas ideias e participar também. No ano passado, a Riiid lançou publicamente o EdNet, um conjunto de dados de grande escala e hierárquico de atividades de alunos diversificados coletados do sistema de tutoria de IA da 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 IA de educação lançados ao público até agora. Queremos que as melhores mentes do campo usem esses dados para encontrar soluções inovadoras que ajudem a resolver os desafios globais na educação. Portanto, a Riiid lançou seu inaugural Desafio AIEd, um desafio global para criar e avaliar algoritmos para rastreamento de conhecimento usando o EdNet. Acreditamos que, juntando forças, podemos ter um impacto maior e acelerar ainda mais a tendência em direção à educação habilitada por IA. Liderar com o exemplo é necessário para o 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 praticantes de aprendizado de máquina.

• Para o prêmio total de $100.000, 3.395 equipes de 90 países participaram do Desafio, tornando-o o maior de qualquer competição de algoritmo Kaggle de 2020 sediada 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 tinham em média apenas 25 Grandes Mestres participando.
• Através desse desafio, 64.678 modelos de Rastreamento de Conhecimento diferentes e criativos foram submetidos.
• Equipes da Coreia, Japão e Espanha venceram os três primeiros lugares, recebendo $50.000, $30.000 e $10.000, respectivamente. As três equipes vencedoras apresentaram seus modelos no Workshop AAAI-2021 sobre Educação de IA: Imaginando a Educação Pós-COVID com IA, sediado e organizado por pesquisadores da Riiid.
• Todas as soluções vencedoras usaram Transformers, um modelo baseado em atenção introduzido pela primeira vez com usos em tradução de máquina [AAYN] (Vaswani et al) e adotado por pesquisadores da Riiid. Isso mostra que o valor dos Transformers é bastante claro, as maneiras inovadoras pelas quais os Kagglers os usaram foram tanto academicamente quanto praticamente interessantes. Essas foram aplicações criativas de Transformers que foram inesperadas por nossos pesquisadores. Ficamos tão encorajados que fornecer esse tipo de plataforma poderia promover abordagens experimentais tão diversificadas na Educação de IA. Acreditamos que isso levará ao avanço da tecnologia aplicável como uma extensão desse sólido fundamento para a pesquisa.

Como a IA pode melhor acelerar o aprendizado personalizado?

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

E as tecnologias de IA core da Riiid fazem exatamente isso: 1) Rastreamento de Conhecimento, 2) Previsão de Pontuação, 3) Recomendação Personalizada.

1. Rastreamento de Conhecimento: O Rastreamento de Conhecimento é uma das tarefas fundamentais no campo da Educação de IA. Discernir o que os alunos sabem e não sabem em um determinado momento fornece a linha de base para a construção do caminho de aprendizado ótimo. E o modelo é capaz de prever a correção de um aprendiz para qualquer e todas as perguntas não resolvidas. Nosso modelo de Rastreamento de Conhecimento baseado em aprendizado profundo, inspirado no Transformer do Google, 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 realização de um aluno durante o processo de aprendizado. Nosso modelo prevê a pontuação de um aluno com um erro de previsão médio de ± 5%, o que poderia 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 realização, o que promove a auto-avaliação e a prática.
3. Sistema de Recomendação: Com base nos modelos de Rastreamento de Conhecimento e Previsão de Pontuação, fornecemos aos aprendizes os itens necessários para o maior aprimoramento. Projetar um sistema de recomendação não é sempre direto, e requer muita consideração e pesquisa para entender o que é melhor para o aprendiz. A Riiid desenvolveu Recomendação para Preparação de Exames Padrão Eficaz (RCES), um modelo de IA que recomenda perguntas que não apenas maximizam as Pontuações Esperadas, mas também garantem que o aprendizado ocorra. Ele evita o objetivo de apenas aumentar as pontuações dos testes na ausência de aprendizado real, refletindo o impacto da aquisição de novo conhecimento a partir das soluções de perguntas respondidas incorretamente.

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

A Riiid oferece Santa, um aplicativo de preparação para testes móvel para o exame de proficiência em inglês mais popular, Test of English for International Communication (TOEIC). O aplicativo apresenta a tecnologia de IA proprietária da Riiid, que analisa dados de usuários e conteúdo, 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 Coreia e no Japão e alcançou a primeira posição em vendas entre aplicativos de educação no Japão e na Coreia. Com base em dados de usuários ao longo de um ano, a pontuação média aumentou 165 pontos em 990 pontos possíveis após apenas 20 horas de estudo.

Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre a Riiid ou a Riiid Labs?

Com apenas seis anos de existência, apenas arranhamos a superfície das perspectivas ilimitadas na Educação de IA. Vimos como podemos mudar a forma como as pessoas abordam abordagens de aprendizado tradicionais para testes padronizados. Mas também vimos a possibilidade de uma medida mais significativa das capacidades de um aluno. E acreditamos verdadeiramente que estamos melhor equipados para liderar essa revolução.

Nossa crença é que apenas entendendo o comportamento de aprendizado diário do aluno e o caminho, podemos avaliar o verdadeiro potencial do aluno e otimizar sua experiência de aprendizado de acordo. Isso não era possível antes. Mas com a IA, podemos analisar o nível atual dos aprendizes e instantaneamente personalizar as instruções que se ajustam às necessidades individuais. Podemos motivá-los constantemente e acompanhar seu progresso. Podemos permitir que cada aprendiz cresça à sua maneira, em seu próprio ritmo, o que o sistema atual não defende. Com essa abordagem, podemos realmente desbloquear o potencial de aprendizado de cada um.

Nossa visão está sendo realizada apenas com serviços de preparação para testes, mas estamos no início de algo grande. A avaliação somativa, que avalia os aprendizes por meio de testes únicos, não é a melhor ferramenta para avaliação e aprendizado eficaz. E, além disso, agora é fisicamente inválida devido à Covid-19, e vimos a grande necessidade de 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 baseado em aprendizado profundo e independente de domínio, chamado “Riiid-Score”. Estamos confiantes de que transformaremos o núcleo da educação, apoiando o aprendizado formativo, que se refere ao processo de otimizar constantemente a experiência de ensino-aprendizado. Acreditamos que isso seja um passo básico em direção à educação que pode desbloquear o potencial de cada indivíduo.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar a Riiid Labs.