Йохан Лі, керівник зі стратегії в Riiid Labs – Серія інтерв’ю

Йохан Лі є керівником зі стратегії в Riiid Labs, провідним постачальником повністю перевірених і даних-орієнтованих рішень штучного інтелекту. Вони співпрацюють з світовими лідерами у сфері освіти, навчання та технологій, щоб створити кращі навчальні досвіди. Вони використовують штучний інтелект, щоб допомогти учням реалізувати свої цілі найшвидшим і найефективнішим способом.

Що спочатку привернуло вас до штучного інтелекту?

Фокус Riiid. Riiid зробив правильні кроки, які серйозна компанія з великим потенціалом мала б зробити. Кожен крок був розумним і надихаючим. Для свого штучного інтелекту компанія почала з колаборативних методів фільтрації, а потім регулярно покращувала свої алгоритми до моделей Transformer з власними унікальними еволюціями. Компанія публікувала роздуми про статті, які показували фокус, дослідження і уяву. Застосування компанії конвертувало користувачів і монетизувало успішно, що свідчило про сильне прийняття ринку. Бізнес розширювався з B2C до B2B-розміру з додатковими інструментами підготовки до тестів і застосунком для ріелторів. Потім вона опублікувала найбільший освітній набір даних, щоб ініціювати більшу інновацію і створити спільноту AIEd (EdNet). Це всі кроки фокусованої компанії, яка робила правильні кроки, які тільки велика компанія зазвичай робить. Останнім часом їх публічно видимі раунди фінансування були сильним відображенням інвестиційного потенціалу того, як швидко ця компанія могла стати єдинорогом.

У вашій попередній ролі ви були лідером машини інтелекту і науки даних про здоров’я в Google Brain, над якими проектами ви працювали?

Я керував розгортанням продукту: яким чином проектувати, будувати, вимірювати, системні тестові лози для реальних досліджень. Комбінація складної конструкції тестового лозу, дослідницької стратегії та системного дизайну і реалізації. Я не інженер, але я сертифікований професійний хмарний архітектор на кількох хмарах вже кілька років. Тому це було природним вибором, особливо з багатьма вимогами інформаційної безпеки і конфіденційності для PHI і вразливих популяцій (а саме дітей).

Багато разів існує технічна розбіжність між готовністю партнерів і технологічними гігантами, щоб досягти масштабу. Саме там я керую масштабом. Створюючи самозбірну технологічну інфраструктуру, призначену для двигунів машинного навчання, щоб коштувати 1/10 ціни і досягати масового паралельного обчислення з затримкою і витратами.

Зробивши алгоритми прогнозування доступними нашим партнерам як AIaaS, було цікаво.

Від серпня 2020 року ви є віце-президентом зі стратегії в Riiid Labs, можете пояснити, що таке Riiid Labs точно?

Riiid Labs є світовим лідером у сфері рішень штучного інтелекту для освіти. Riiid Labs є глобальним підрозділом своєї материнської компанії Riiid і був створений у Кремнієвій долині, щоб побудувати на успіху Riiid в Азії і розширити свій бізнес по всьому США, Південній Америці, на Близькому Сході та за його межами. Ми складається з дослідників штучного інтелекту, вчених-даних, інженерів та спеціалістів з бізнес-розвитку і працюємо з партнерами в різних вертикалях, щоб переосмислити традиційні способи навчання шляхом розширення компетенції Riiid у сфері штучного інтелекту. Чи то це персоналізований мобільний застосунок для підготовки до коледжу для вступного іспиту в Південній Америці, чи модуль штучного інтелекту для навчання страхових агентів у великому концерні в Кореї, ми пропонуємо клієнтам B2C/B2B/B2G нашу пропріетарну технологію штучного інтелекту, яка аналізує дані про поведінку учнів під час навчання, передбачає наступний вибір відповідей і рекомендує персоналізований навчальний шлях, який в кінцевому підсумку максимізує потенціал навчання кожного. Ми вже запустили кілька продуктів, включаючи Santa, мобільний застосунок для підготовки до популярного іспиту з англійської мови для міжнародної комунікації (TOEIC), який був використаний більш ніж двома мільйонами студентів у Кореї та Японії. Ми також випустили застосунок для підготовки до іспиту GMAT у Кореї у партнерстві з Kaplan і застосунок для підготовки до іспиту ACT в Єгипті, Туреччині, ОАЕ, Йорданії та Саудівській Аравії у партнерстві з ConnecME. Riiid зараз веде переговори з широким спектром клієнтів з приватного і державного секторів щодо реалізації нашого рішення штучного інтелекту для освітніх оцінок, навчання та тренінгів.

Як інструменти штучного інтелекту є кроком вперед у демократизації освіти?

За даними ООН, навіть до кризи, викликаної коронавірусом, прогнози показували, що понад 200 мільйонів дітей будуть поза школою, і тільки 60 відсотків молодих людей завершать середню освіту у 2030 році. Половина дітей у країнах, що розвиваються, залишили освіту без жодних кваліфікацій для робочого місця.

У розвинених економіках, таких як Корея і США, багаті громади мають набагато більші шкільні бюджети, ніж бідніші громади. В результаті багатші батьки роблять додаткові інвестиції в приватне навчання, приватну коледж-раду, підготовку до тестів, приватну спортивну тренувальну діяльність і позашкільний досвід у сфері мистецтва і культури, що розширює розрив між своїми дітьми і всіма іншими. Це означає, що учні у бідніших громадах часто мають менше досвідчених учителів, менше доступу до технологій, зменшений доступ до Інтернету в школі і вдома, і можуть не отримувати жодних порад щодо вступу до коледжу. У США дитина, народжена в багатій сім’ї, у 10 разів більш ймовірно завершить коледж, ніж дитина, народжена в бідній сім’ї. І навіть коли ви тримаєте академічні здібності постійними, багатша дитина набагато більш ймовірно вступить до коледжу і завершить ступінь. Це також має наслідки для економічного зростання. Коли талант і потенціал широко розподілені в суспільстві, але можливості немає, ринок праці і економіка не можуть ефективно поєднувати талант з зайнятістю, і це сповільнює інновації і компрометує національну продуктивність і економічне зростання.

На основі значних даних штучний інтелект може оцінити і зрозуміти рівень знань кожного учня і унікальну поведінку під час навчання, і надати персоналізований контент, щоб допомогти учням досягти кожної навчальної цілі. Штучний інтелект вічно терпеливий і може надати кожному рівну, але персоналізовану увагу за фракцію вартості особистих репетиторів. Це можливо, що будь-який учень з Інтернет-з’єднанням і смартфоном зможе брати участь у цікавому, персоналізованому навчальному досвіді, незалежно від того, де він живе. Штучний інтелект також може допомогти учителям персоналізувати навчальні досвіди своїх учнів, зменшуючи час, який вчителі повинні витратити на повторювані завдання, і перепризначити цей час для надання індивідуальної уваги і персоналізованих навчальних ресурсів, доступних кожному учню 24/7, незалежно від того, відкрита школа чи ні.

Чи можете ви обговорити бачення першого в світі глобального освітнього штучного інтелекту (AIEd) Челенджу?

Світові потрібен новий парадигма в освіті, щоб подолати поточну кризу в освіті. Штучно-інтелектні рішення для навчання, з якими учні взаємодіють в Інтернеті, можуть надати кожному рівну, але персоналізовану увагу за фракцію вартості особистих репетиторів, незалежно від того, чи використовуються вони для самостійного навчання чи інтегровані в учитель-орієнтовані навчальні досвіди. Ми真正но віримо в наше бачення штучного інтелекту в освіті і певні, що ми можемо трансформувати освіту і покращити життя учнів. Але ми знаємо, що не можемо досягти цього бачення самі. Нам потрібна більша спільнота штучного інтелекту і освітніх галузей, щоб купити в наші ідеї і взяти участь також. Місяць тому Riiid публічно випустив EdNet, великомасштабний ієрархічний набір даних різноманітних учнівських діяльності, зібраних з системи штучного інтелекту Riiid. Він містить дані понад 131 мільйона взаємодій з понад 780 тисячами реальних учнів. Це найбільший серед публічно доступних наборів даних штучного інтелекту в освіті. Ми хочемо, щоб найкращі розуми в галузі використали ці дані, щоб знайти інноваційні рішення, які допоможуть подолати глобальні виклики в освіті. Тому Riiid запустив свій перший AIEd Челендж, глобальний челендж для створення і оцінки алгоритмів для відстеження знань за допомогою EdNet. Ми віримо, що шляхом спільних зусиль ми можемо зробити більший вплив і прискорити тренд до освіти, підтримуваної штучним інтелектом. Лідерство шляхом прикладу є необхідним для лідерства і натхнення інших.

Які були деякі результати AIED?

Челендж проходив з 6 жовтня 2020 року по 8 січня 2021 року через платформу Google’s Kaggle, онлайн-спільноту вчених-даних і практиків машинного навчання.

• За загальний приз у розмірі $100 000, 3 395 команд з 90 країн взяли участь у челенджі, що зробило його найбільшим серед будь-якого челенджу алгоритмів 2020 року, проведеного бізнес-ентітетом.
• 52 з 270 Грандмастерів Kaggle взяли участь, що є найбільшим показником для конкурентів Kaggle, заснованих на минулому досвіді. Для порівняння, конкурси 2020 року в середньому мали лише 25 Грандмастерів у участі.
• Під час цього челенджу було подано 64 678 різних і творчих моделей відстеження знань.
• Команди з Кореї, Японії та Іспанії зайняли перші три місця, отримавши $50 000, $30 000 і $10 000 відповідно. Перші три команди представили свої моделі на заході AAAI-2021 про штучний інтелект в освіті: уявляючи освіту після COVID з штучним інтелектом, організованому і проведеному дослідниками Riiid.
• Усі переможні рішення використовували Трансформери, модель на основі уваги, вперше представлену для використання в машинному перекладі [AAYN] (Vaswani et al) і прийняту дослідниками Riiid. Це показує, що цінність Трансформерів досить ясна, а інноваційні способи, якими вони використовувалися Kagglers, були як академічно, так і практично цікавими. Це були творчі застосування Трансформерів, які були несподіваними для наших дослідників. Нас дуже заохочувало те, що надання такої платформи могло сприяти таким різноманітним експериментальним підходам у освіті штучного інтелекту. Ми віримо, що це призведе до просування застосовуваної технології як розширення цієї солідної основи для досліджень.

Як штучний інтелект може найкраще прискорити персоналізоване навчання?

У підсумку, технологія штучного інтелекту, заснована на алгоритмах глибокого навчання, аналізує дані користувачів і контенту, і передбачає оцінки і поведінку. На основі цих висновків штучний інтелект рекомендує персоналізовані плани навчання в реальному часі.

І ядро технологій Riiid робить саме це: 1) Відстеження знань, 2) Прогнозування оцінок, 3) Персоналізовані рекомендації.

1. Відстеження знань: Відстеження знань є одним з фундаментальних завдань у сфері освіти штучного інтелекту. Визначення того, що учні знають і не знають на певному етапі, надає базу для конструкції оптимального навчального шляху. І модель може передбачити правильність відповіді учня на будь-яке і всі нерозв’язані питання. Наша модель відстеження знань, заснована на глибокому навчанні і надихнена Трансформером Google, передбачає, чи відповість учень правильно чи ні на питання з найбільшою точністю.
2. Модель прогнозування оцінок: Модель прогнозування оцінок передбачає рівень досягнень учня під час процесу навчання. Наша модель передбачає оцінку учня з середньою похибкою прогнозування ± 5%, що можна виразити як 95-відсоткову точність. Оцінка надає зворотний зв’язок про стан знань учня, який дозволяє здійснювати реальні корективи навчання. І це дозволяє учням визнавати свій прогрес і досягнення, що сприяє самооцінці і практиці.
3. Система рекомендацій: На основі моделей відстеження знань і прогнозування оцінок ми пропонуємо учням елементи, необхідні для найбільшого покращення. Проектування системи рекомендацій не завжди є прямим, і це вимагає багато уваги і досліджень щодо розуміння того, що найкраще для учня. Riiid розробив Рекомендацію для ефективної підготовки до стандартизованих іспитів (RCES), модель штучного інтелекту, яка рекомендує питання, які не тільки максимізують очікувані оцінки, але також забезпечують, що навчання відбувається. Вона уникає мети лише збільшення оцінок у відсутність справжнього навчання шляхом відображення впливу набуття нових знань з рішень неправильно відповідалих питань.

Чи можете ви обговорити застосунки Riiid Santa і що користувачі повинні очікувати?

Riiid пропонує Santa, мобільний застосунок для підготовки до популярного іспиту з англійської мови для міжнародної комунікації (TOEIC). Застосунок містить пропріетарну технологію штучного інтелекту Riiid, яка аналізує дані користувачів і контенту, передбачає оцінки і поведінку, і рекомендує персоналізовані плани навчання в реальному часі, щоб допомогти користувачам оптимізувати свій потенціал навчання. Застосунок був використаний понад двома мільйонами студентів (2,5 мільйона) у Кореї та Японії і досяг першого місця у продажах серед освітніх застосунків у Японії та Кореї. На основі даних користувачів за рік середня оцінка зросла на 165 балів з можливих 990 після лише 20 годин навчання.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про Riiid або Riiid Labs?

За останні шість років ми тільки поцарапали поверхню безмежних перспектив у сфері освіти штучного інтелекту. Ми побачили, як ми можемо змінити традиційний підхід до навчання для стандартизованих тестів. Але ми також побачили можливість більш значимої міри можливостей учня. І ми真正но віримо, що ми найкраще обладнані, щоб очолити цю революцію.

Наша віра полягає в тому, що тільки через розуміння щоденної поведінки учня під час навчання і його шляху ми можемо оцінити справжній потенціал учня і оптимізувати його досвід навчання відповідно. Це було неможливим раніше. Але з штучним інтелектом ми можемо аналізувати поточний рівень учнів і миттєво персоналізувати інструкції, які відповідають індивідуальним потребам. Ми можемо постійно мотивувати їх і стежити за їхнім прогресом. Ми можемо дозволити кожному учневі розвиватися своїм шляхом, у своєму темпі, що сучасна система не підтримує. З цим підходом ми можемо真正но розблокувати потенціал кожного учня.

Наше бачення тільки починається з послуг підготовки до тестів, але ми тільки на початку чогось великого. Сумативна оцінка, яка оцінює учнів через один іспит, не є найкращим інструментом для оцінки і ефективного навчання. І далі, це зараз фізично недійсне через COVID-19, і ми побачили великий ринок потреб у ефективних і практичних інструментах формування оцінки. Тому Riiid зараз працює над моделлю вимірювання можливостей, заснованою на глибокому навчанні і незалежною від галузі, під назвою “Riiid-Score”. Ми впевнені, що ми трансформуємо ядро освіти, підтримуючи формативне навчання, яке відноситься до процесу постійного оптимізації досвіду навчання і викладання. Ми віримо, що це є базовим кроком до освіти, яка може розблокувати потенціал кожного індивіда.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачі, які бажають дізнатися більше, повинні відвідати Riiid Labs.