11月15日，“全球AI+智适当老师峰会”在北京嘉里中心大旅社普遍开幕，峰会由雷锋网采集乂学老师松鼠AI，以及IEEE（好意思国电气电子工程师学会）老师工程和自适当老师门径使命组共同举办寂寞少妇，会聚国表里顶尖威望。

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AI智适当学习是咫尺产学研三界关注度最高的话题之一。这次峰会，主理方邀请了好意思国三院院士、机器学习巨擘Michael Jordan，全球公认机器学习之父Tom Mitchell，斯坦福国际推敲院（SRI）副总裁Robert Pearlstein、好意思国大学入学试验机构ACT学习决策组高等推敲科学家Michael Yudelson等顶尖学者。

图为：新东方AI推敲院院长 瞿炜博士

在大会下昼主论坛上，新东方AI推敲院院长瞿炜博士发表了精彩演讲。瞿炜博士在东谈主工智能领域有近20年的丰富推敲履历，此前在西门子公司有过使命履历。新东方看成中国最早在好意思上市的老师公司，在全球已经有跨越2000万的学生使用他们的平台。瞿炜博士在现场的演讲恰是新东方在AI时间的最新念念考。

瞿炜博士以为，通用AI已经走向瓶颈，场景AI将迎来新的繁华发展。而关于AI+老师来说，尽管是极具后劲的阛阓，但是依然濒临着诸多挑战，比如语音识别、东谈主脸识别、翰墨识别、视频分析等。新东方AI推敲院诚然刚刚开导，但会在全体计策上走向“绽开”，并将以N-Brain定约为基点，在数据、场景、资源层面作念更多与业界、学界的合作。

以下大部分为瞿炜的演讲原文，雷锋网作念了不改变容或的裁剪与整理。

看成一个讲和AI接近20年的老兵，根柢就莫得预见AI能成为一个行业，甚而在2016年傍边的时间，跟着AlphaGo为公众所熟悉，AI简直是指数级地变成了一个行业，悉数的互联网公司齐在拥抱AI，悉数的行业也越来越多地去touch AI。

但是新东方很自如，俞老师（雷锋网注：俞敏洪）很自如，并莫得心焦，给各人的嗅觉是新东方在作念什么？其实咱们一直在作念AI，各个BU一直在诳骗AI，但是咱们很自如地在念念考老师+AI到底应该何如作念？什么才是最好的时机来拥抱AI？

AI的冬天来了，但春天也不远

事实上，AI在两年的火热之后，冬天已经降最后，就像外面北京的冬天来到了雷同。

语音识别其实已经很练习，但是机器学习、NLP、诡计机视觉这几个时期（占到AI最伏击部分的分支）其实已经过了它的顶峰。以深度学习为例，经过几年大界限的诳骗，其实越来越多的推敲者已经发现，它已经到达了一个瓶颈。咱们发现AI并不是像咱们想像的那样真的能去替代东谈主。

中国有一句固话叫“冬天来了，春天还远吗”？AI的一个冬天来了，它的下一个春天是什么呢？其实，好多AI行业中的东谈主也意志到了是场景化的AI。

通用化的AI在昔日的两年中得到了极大的提升，为公众所吸收，好多创业公司如论千论万般地兴起，获取了普遍的投资，这两年各人齐感受到了，甚而融资的速率卓绝了前几年互联网的速率。

但是，它的冬天来了，因为好多AI的公司并莫得生意化变现，当他们落地的时间发现，变现是如斯地费力。尤其是在ToC领域。这是为什么呢？

实践上是因为AI和行业的招引极度极度费力，不是那么容易的。是以咱们看到通用的AI的发展将会变成这样一个趋势，但是场景化的AI在AI和行业的招引领域会产生用之不休的契机。

AI+老师将会是对悉数这个词老师科技的重构

AI+汽车已经酿成了垂直的平台，百度的阿波罗、谷歌的Waymo齐产生了这样的平台，AI+糊口催生了Facebook的出现，AI+老师会出现什么呢？咱们极度期待。这也新东方对AI+老师这件事深度的念念考。

咱们以为AI+老师并不一定便是通用AI时期径直嫁接到老师领域，像出现了好多产等级的诳骗雷同，更多的AI+老师将会是对悉数这个词老师科技的重构。好多数据齐已经准备好，比如说大数据、云诡计，但在AI+老师领域必将出现一个新的大脑，咱们姑且称之为老师大脑，也必将会出现新的操作系统，这种操作系统可能是在云，也可能在端，因为悉数的AI系统服气是一个软硬招引的系统。

个性化的学习平台将会论千论万地深刻

个性化的学习平台将会论千论万地深刻。咱们以为它一定是绽开的，为什么？因为个性化的学习太难了，很难一个公司把它结束。因为这样多的国度，这样多的东谈主群，不同的年齿段、不同的学科，这个问题对推敲界而言，简直是莫得唯独解的，是以弗成能由一家公司来完成。

新东方AI推敲院在“新东方AI+老师计策”基本的设施，各人不错关注老师大脑的具体诳骗。

这张图好多在座的一又友们可能齐已经看到好屡次了，不光是在老师领域，其实好多的领域齐不错用这张图来暗示，但咱们良善的这8个领域，最关注的是他们在这个老师上有什么样的不雷同，而不单是是这8个词。是以我借此契机先容一下咱们关注的20个挑战。

“AI+老师”的20个挑战

语音识别的挑战：中英混杂、私驰名词识别难、强噪声

通用的语音引擎果然诳骗到老师这个场景下的时间，其实并不像在好多场景下那么有用，比如说通用的新闻，其实咱们好多的云引擎，不管是谷歌、讯飞、百度的齐不错作念到接近东谈主或者是卓绝东谈主的水平，97%以上是莫得任何问题的，99%在特定的场景下亦然可结束的。但当干预到老师这个场景下的时间，却发现它们并不产生作用。比如咱们诳骗到中英混杂识别问题，新东方的好多课程齐是在拿中语教英语，是以当你看这个波形的时间，中英之间的切换简直是糅在沿路的，这对语音识别是一个挑战的问题。

另外干预到老师领域，其实它的场景是极度极度碎裂的。你去分科施教的时间，会发当今数理化有好多的公式和名词是要分辩的，现存的中英文的引擎，咱们发现原有的识别率在现存的场景下会下跌到70%傍边。还有一个是好多一又友行将面对的，中国东谈主学英语的时间，咱们的发音（尤其是孩子们的发音），咱们称之为“chinglish”，用中语引擎用英文引擎识别齐不是有用的，是以咱们以为是第三种引擎。

还有咱们的线下教室是强噪声、强混响的语音讯题，这个问题惩处起来极度费力。亚马逊的Echo之是以能被大界限地诳骗起来，其实要道是惩处了一个工程的问题，便是语音识别的问题，当语音识别诳骗到老师场景下的时间，这样一个语音增强的工程问题必须要面对，不然咱们基本上很难去结束线下场景下真实的语音识别。

还有多东谈主混杂下的声文识别问题，老师场景下不管是线上照旧线下，尤其是一双多的情况，时时会出现多个孩子同期回复一个问题，多个孩子同期商议一个问题，这种情况下作念语音识别，不得不濒临怎样去把这个声息分开的问题，这些问题齐极度挑战。

东谈主脸识别的挑战：超低分辨率、强畸变角度、装潢

干预到东谈主脸识别，这是这一拨AI炒得最热的，但干预到老师这个场景下的时间好多东谈主脸识别公司也不见了。咱们在和简直各人能看到的悉数国内、海外最牛的东谈主脸公司进行合作。这三个是咱们列举的很实践的问题。

第一个是超低分辨率下的东谈主脸识别的问题，右边这张图是一个真实的线下课堂场景，就用一个简便的监控录像头试图来隐敝悉数这个词教室，你会发现问题出现了，当你能看明晰第一溜的学生的时间，你就无法看明晰最远这一溜的学生，你试图要看明晰双方的孩子的时间，必须要用一个广角镜头，而这导致了很大的畸变，是以在老师的场景下是极度极度现实的，很难像普通的东谈主脸识别问题雷同给你一个大头照这样简便。畸变的角度下的东谈主脸识别问题就出现了。

孩子们是极度活跃的，这亦然老师的实质所在，这就导致了东谈主脸识别不是一个静态的，而是老竭诚笃地等着你去识别，你如安在动态的情况下、大装潢的情况下而不是只是是局部装潢的情况下大致结束东谈主脸的识别？这是必须要惩处的一个问题，不惩处风光何如识别，何如往往刻刻知谈孩子在干什么，是以提及来容易，联想很好意思好，现实其实是很骨感的。

翰墨识别挑战：数理化的公式、手写体难识别

干预翰墨识别领域，咱们濒临的问题是数理化的公式、图形、图像识别问题，还有包括手写体的识别问题，这齐是咱们必须要惩处的。

NLP的挑战：多轮对话难以结束、智能更正有局限

还有NLP（当然话语处理）的挑战，最经典的是多轮对话，这个多轮对话还不是普通酷爱上的客服机器东谈主，咱们但愿答疑甚而是替代老师，一定是基于内容的。当基于内容领域的时间，这个多轮对答更费力，堪称能作念到二十七轮对话的话是极度极度费力的，我不以为在畴昔的一两年内能发生这样一件事，但也许咱们能惩处三轮、五轮、七轮。

线上线下课堂自动索求的问题，新东方亦然好多老师公司可能的刚需，咱们有这样多的课堂，这样多的老师，怎样能用AI的技巧自动地索求课堂的内容是惩处教学一体化的极度伏击的技巧。

中英作文的智能更正阅卷，其实已经有练习的居品了，但咱们的实行发现，要作念到果然酷爱上的更正，必须要干预语义层面，这是极度极度有挑战的。

视频分析的挑战：线下的情况太复杂

其实有好多公司也在向这个场地起劲。咱们无缺的教学进程既包括了老师的分析，也包括了学生的分析。关于老师，咱们但愿对他悉数的教学进程进行评价，关于学生，咱们但愿对他的微风光进行分析。但是在当今的场景下，线上简便一些，尤其是英语的教学，因为咱们简直不错正对着他，有一个大头照；但线下的情况太复杂了。

图谱的挑战：高精学问舆图短缺

咱们简直莫得看到任何一张基于学科的高精学问舆图。当AI干预到无东谈主驾驶领域，高精舆图已经成为了一个势必的选项，但咱们讲了半天的AI+老师，却很丢脸到一张基于学科的学问舆图，是以这是一个极度极度基础的使命。

AR·VR的挑战：AI合成教师需要互动

最近一个星期最火的事情便是新华社和搜狗沿路作念了一个AI合成主播。主播时期简便，因为它是一个单向的，但当咱们把这件事放在老师领域谈的时间，便是个挑战，因为AI合成教师不单是是一个单向的讲，而是需要互动。

机器学习的挑战：自动标注难、场景碎裂、个性化难

自动标注的问题。悉数的AI齐牵连到标注，因为咱们当今讲和到的绝大部分是监督式的。AI怎样作念自动的标注，一丝据量的情况不是问题，但像新东方这样领有海量的公司作念这样的事情的时间，咱们发现自动标注是咱们必须要面对的问题。

老师场景是如斯地碎裂和复杂。其实具体到每一个小的场景下的时间，咱们发现，小样本级的造就问题是如斯地杰出，这次大会有一个主题便是自适当学习，你会发现专注到每一个孩子的时间，其实它的样本数据并未几，尤其是冷启动阶段。

个性化学习问题。这可能是咱们绕不开的问题，因为一开动的时间弗成能对悉数的孩子齐有一个模子来进行推理，怎样把一个模子个性化到一个孩子的身上是一个难题。

新东方的绽开计策：以N-Brain定约为基点，数据、场景、资源全部绽开

上头这20个问题每一个齐如斯具有挑战性，把它作念成了，也许能成为一家伟大的公司，至少能对这个行业产生很大的影响。咱们濒临这20个，可能还不啻20个，新东方何如办？咱们的念念考其实很简便，便是绽开。

新东方倨傲把数据拿出来，把场景拿出来，把资源拿出来，因为咱们知谈咱们的起步很晚，咱们弗成能在悉数上述领域再去重新来过，新东方AI推敲员也弗成能以一己之力跟那么多的公司PK，是以咱们能作念到的便是“绽开”。

咱们两个星期之前开导了N-Brain定约。“N”，最初它代表了N种老师场景，也代表了N种可能，更代表了N个model。N在当然数集里其实代表了无尽的看法，也代表了力，也代表了氮元素占到了大气层78%的比例，咱们但愿以这种形态，能和在座的诸位一又友合作，共同作念好AI+老师这件事情。

咫尺，咱们已经和好意思国的伊利诺伊大学、中国自动化科学推敲所这样顶尖的AI推敲机构合作，咱们也和北京师范大学、斯坦福大学这样顶级的老师领域、情愫学领域、认识科学领域、脑科学领域的推敲机构合作，以及与GSV（雷锋网注：全球硅谷投资公司）等沿路合作，咱们沿路合作成本的力量，还有像腾讯、网易这样互联网的公司，甚而包括好多好多的创业公司，咱们正在合作，越来越多的公司加入进咱们这个定约。新东方不错把数据孝敬出来，咱们也倨傲把悉数的场景孝敬出来，咱们也倨傲把资源孝敬出来。

新东方AI推敲院不单是是一个推敲的机构（雷锋网注：2018年7月开导），同期咱们也倨傲作念一个桥，衔接里面的资源和外部悉数的资源，沿路把“AI+老师”这件事情作念好，咱们的筹谋不是为了新东方我方用，而是但愿向悉数的机构和悉数的公立学校绽开。

雷锋网2018年度AI最好掘金案例评比

东谈主工智能风雨60年，与其说时期升级促成了今天的波澜，不如说现时的东谈主工智能，终于站在离生意最近的位置。

昨年，首届「AI 最好掘金案例年度评比」行动照旧推出，便受到了AI决策输出方和AI时期需求方的极大关注。评比从生意维度开赴，寻找用户/客户问题惩处才略强的居品和惩处决策。

当今，咱们再次站在AI波澜之巅，厚爱启动第二届「AI最好掘金案例评比」。

在AI+老师领域咱们一共确立了6个奖项，接待奋勇报名，报名地址：https://www.leiphone.com/special/custom/AITopTen2018.html

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