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

Yohan Lee é o Chief Strategy Officer at Riiid Labs, um provedor líder de soluções de tecnologia de IA totalmente verificada e baseada em dados. Eles se associam a líderes globais em educação, treinamento de habilidades e tecnologia para criar experiências de aprendizado melhores. Eles usam IA para ajudar os aprendizes a realizar seus objetivos de forma rápida e eficiente.

O que o atraiu inicialmente para a IA?

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, então melhorou regularmente seus algoritmos até modelos Transformer de última geração com suas próprias evoluções únicas. A empresa manteve a publicação de artigos reflexivos que mostraram 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 uma dimensão B2B com ferramentas adicionais de preparação para testes e um aplicativo de corretores. Em seguida, publicou o maior conjunto de dados de educação para iniciar uma maior inovação e criar uma comunidade de IAEd (EdNet). Esses são todos os movimentos de uma empresa focada que estava fazendo os movimentos certos que apenas uma grande empresa normalmente faria. Por fim, suas rodadas de financiamento publicamente visíveis 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 Brain, quais foram alguns dos projetos em que você trabalhou?

Eu liderava a Implantação de Produto: que é como projetar, construir, medir, testar leitos de teste para estudos de evidências do mundo real. Uma combinação de construção avançada de leitos de teste, estratégia de pesquisa e design e implementação de sistemas avançados. Eu não sou engenheiro, mas sou um arquiteto de nuvem certificado em várias nuvens há muitos 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 preparo técnico entre parceiros e gigantes da tecnologia para alcançar escala. É aí que eu impulso a escala. Criando infraestrutura de tecnologia auto-montada projetada para motores de ML para custar 1/10 do preço e alcançar computação paralela maciça em latência e custo.

Tornar algoritmos de previsão disponíveis para nossos parceiros como AIaaS, 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?

Riiid Labs é um líder global em soluções de IA para educação. 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 seu negócio 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 aprendizado por meio da extensão da competência de IA da Riiid. Seja um aplicativo de preparação para testes personalizado para o exame de admissão ao college na América do Sul ou um módulo de tutor de IA para treinamento de agentes de seguros em um grande conglomerado na Coreia, oferecemos aos clientes B2C/B2B/B2G nossa tecnologia proprietária de IA que analisa os dados de comportamento de aprendizado do usuário, prevê as próximas escolhas de respostas e recomenda um caminho de aprendizado personalizado que maximize 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 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 em parceria com a Kaplan e um aplicativo de preparação para o ACT no Egito, Turquia, Emirados Árabes, Jordânia e Arábia Saudita em parceria com a ConnecME. A Riiid agora está em negociações com uma ampla gama de clientes de 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 as Nações Unidas, mesmo antes da crise do coronavírus, as projeções mostraram que mais de 200 milhões de crianças estariam fora da escola, e apenas 60% dos jovens concluiriam a educação secundária superior em 2030. Metade do mundo em desenvolvimento deixou a educação sem qualificações aplicáveis ao local de trabalho.

Em economias desenvolvidas, como a Coreia e os EUA, comunidades ricas têm orçamentos escolares muito maiores do que comunidades mais pobres. Consequentemente, 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 você 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 eficientemente combinar talento com 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 de cada aluno e seus comportamentos de aprendizado únicos 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 e 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 de Inteligência 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 e igual, a um custo fração do custo de tutores particulares, seja para aprendizado independente ou incorporado a experiências de aprendizado lideradas por professores. Acreditamos verdadeiramente em nossa visão de educação de 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 comunidade de IA mais ampla e as indústrias de educação comprem nossas ideias e participem também. No ano passado, a Riiid lançou publicamente o EdNet, um conjunto de dados hierárquicos de grande escala 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-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 desafio inaugural 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 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 práticos 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 Grandmasters 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 Grandmasters na participação.
• 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 principais 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. Fomos tão encorajados que fornecer esse tipo de plataforma poderia promover abordagens experimentais tão diversificadas em 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 usuário e conteúdo e prevê pontuações e comportamento. Com base nesses insights, a IA recomenda planos de estudo personalizados em tempo real.