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注意,有場景的公司正在拿起AI武器

李根 乾明 發自 凹非寺

量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

潮水轉關,並非毫無征兆。

不知道AI落地趨勢變化是否已讓你感知?2018年下半年開始,技術先發正在被產品、場景為王替代。

之前,打造通用AI技術公司風頭無兩。如今,垂直化場景公司拿起AI武器,數據和場景加速轉換為勢能。

今天要講的是一樁在線教育領域的AI變革。

一起作業 一起教育科技

一起教育科技,之前更為大眾知的是一起作業,一家主打K12進校的教育公司,提供的是互聯網在線作業和練習系統。

從2018年起,升級更名,以一起教育科技行世。

名頭更大,意味著想得更大、做得更多,更多科技賦能產業。

而這個科技,最核心的就是AI,唯有AI,才能實現他們智能化教育的目標。

實際上,在E輪2.5億美元融資之前,他們就已於2017年年末組建了AI團隊,並從微信團隊挖來負責人。

即便“一起”搞AI算不上早,但也並非沒有優勢。

歷經7年創業,用戶規模7900萬,K12領域的數據資源更是壁壘深厚。

這不,牛刀初試便鋒芒外露。

去年下半年,他們對外推出一款AI口語評測引擎,用於K12領域口語測評打分。

之前,行業內有技術領域出發的先發產品,涵蓋訊飛、思必馳、雲知聲和騰訊等玩家。

但一起這個引擎,一出手便展現場景公司威力——在橫向對比中,擊敗所有同類項。

How?

亮結果

一起教育科技展示了由業內教育專家組織的評測結果。

評測涉及兩個方面,分別是句子層面和單詞層面,核心指標是分數分布分差分布

分數分布指的是口語評測引擎為樣本打分的情況。分差分布代表的是引擎打分與人類專家打分的差。

在分數分布上,一起教育科技的引擎在單詞和句子上的打分,與其他各家更趨近人類專家的水準。

分差分布上,一起教育科技自研的引擎表現也很亮眼。

在單詞層面,分差在0~1之間的概率近70%。

句子層面上,分差在0~1之間的概率達到80%,比排在其後的競品高出10個百分點。

一起教育科技透露,整個評測過程實際也是“人機大戰”:

首先是從數據庫中隨即抽取1000個語音樣本,有詞,有短語,也有句子。

其次邀請兩位人類專家雙盲交叉評分(8分製),並力爭一致性在90%以上。

同時進行的還有各家AI對該評測數據的打分。

最後比較AI給分和人類專家給分的分差——分差越小,AI引擎越好。

於是有了這份結果。

為什麽要這樣測?

一起教育科技方面解釋,一方面是基於K12教學大綱進行考察,要涵蓋音素準確率、內容完整度、流利度、重音、 韻律(語調,停頓)等。

另一方面符合國人學英語的習慣,如果AI引擎直接按照標準國際口語打造,最後就會與人類專家打分出入很大——國情和語言環境所限,AI評測首要問題是“聽懂”,才能精確打分。

這實際上並非輕而易舉。

達成如此結果,背後不僅有一支類似教AlphaGo下棋的圍棋國手們,也有一支50多人規模的AI作戰團,且整個打造過程歷時2年之久。

為什麽這麽久?

模型打造挑戰

口語測評與語音識別等一般的機器學習問題不同,是一個主觀性的問題,需要考慮到評分的標準,以及評分的一致性。

這對於模型的穩定性提出了更高的要求。尤其是在作業和考試場景,對打分的準確率要求更高。

種種因素決定,自研口語測評引擎,並不能簡單地將通用聲學模型搬來套用,而是要針對具體場景構建模型。

相對於其他各家來說,一起教育科技的口語測評引擎,不論是在模型上、標準上,還是在訓練數據上,都更加專注於K12教育場景。

口語測評的任務中,語音對應的文字,引擎是事先知道的,其關鍵任務就是給用戶的語音做一個精確的評價。

通常情況,語音識別的聲學模型,都是基於音素(phoneme)來構建的。

但進行口語測評,對用戶的發音要求比較高,如果單獨看某些音素(清輔音),並不能準確給出評估。

一起教育科技的解決方案是,構建基於音素和音節(syllable)的聲學模型,對於無法單獨評估的因素,將其置於音節之中,結合場景給出評估。

在評估發音準確度方面,業界通常採用的是GOP(Goodness of Pronunciation)算法。

這一算法的核心,是計算用戶發出的語音與系統已知文字對應的可能性。可能性越高,發音就越準確。

這個可能性,就是系統已知發音和未知發音的似然比(likelihood ratio)。

似然比的計算,通常基於聲學模型。大部分成熟的聲學模型,使用的訓練數據通常都是都是英語為母語的人的錄音。

對於發音水準較好的學生,GOP算法能夠給出一個相對準確的評估。

但對於發音較差、中式英語痕跡很重的學生,其似然比區分度很低,這個算法就很難奏效。

對於這個問題,一起教育科技採用兩個解決辦法。

首先是訓練模型的數據,來自於自己收集的作業數據,經由教研團隊仔細標注。目前,一起教育科技已經積累了萬小時級別的口語數據集。

其次是評分標準,只是將GOP算法作為其中的一個維度。在構建評分決策樹中,集成了更多其他符合K12教學場景的特徵。

比如長元音和短元音應該怎麽去分析、音素錯誤的位置對評分產生什麽樣的影響,等等。

這些特徵,由教研團隊從教學大綱和口考標準中提煉而出,既符合教學目標,技術上也有可行性。

評分標準更加細化,也減少了模型訓練時對數據的需求。目前,口語測評引擎已經融入到了一起教育科技的產品之中。

一起教育科技介紹稱,引擎每天承接的請求量達到億級,用戶對於引擎打分不準的建議率在萬分之幾的水準。

將AI融入“血液”

不過,這只是序幕而已。

一起教育科技的壯志雄心,不止於口語測評。2017年,“一起”從微信模式識別中心挖來饒豐組建AI團隊,當時就有短中長規劃。

第一步,先從語音是識別入手,解決英語學科測評打分的老師痛點。

第二步,圍繞圖像領域展開,推出口算拍照等產品,且對數學試題中的“邏輯”能有清晰理解。

此外,還有推薦引擎機制,通過智能化推薦方式,實現千人千面、因材施教,讓學生在測試中不斷完善短板。

目前,一起教育科技已經組建起一只能打好用的AI團隊。

未來目標是能夠打造完美AI助教,讓AI真正實現賦能教育。

優勢也很明顯,在“一起”,教育場景能不斷給AI模型反饋,而AI則能第一時間落地作用於教育,循環往複,生生不息。

當然,對於一起教育科技來說,AI只是“科技”的一部分。

去年第四季度,他們從奇虎360挖來前搜索事業部總經理楊康擔任技術總負責人,負責將公司進一步科技化,打造K12智能教育平台。

楊康

這位前360的No.53號員工,擁有十多年的研發及業務管理經驗。

他說,一起教育科技,教育在前科技在後,“一起”的核心著力始終是教育,但科技會是最佳手段,能夠幫助教育不斷提升效率降低成本。

除了AI團隊,一起教育科技還有大數據等團隊,希望把7年深耕教育獲得的數據更好歸因、分類,然後更好使用。

在楊康看來,目前教育最大問題並不是內容匱乏,而是很難給每個孩子找到適合自己情況的學習方式與思維方式。

AI與大數據的結合,能夠很好地解決這個問題,這能夠為每個學生打造一個“私人助教”,而 非“大班製教學”走馬觀花式學習。

在他們內部,首先是數據帶動信息化,其次是AI等模型引擎作用其中,最後以智能化產品發揮更大價值。

毫無疑問,這也會是整個教育行業的趨勢。

這個趨勢已經開始,這個趨勢不會停止。

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