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帝都娱乐首页|松鼠AI栗浩洋:AI将对教育带来颠覆性变革|全球AI+智适应教育峰会


11月15 -16日,“全球AI智能适应教育峰会”在北京嘉里中心酒店隆重开幕。峰会由(微信官方账号:)研究教育松鼠AI和IEEE(美国电气电子工程师协会)教育工程与适应性教育标准工作组联合举办,汇聚了国内外顶尖团队。

人工智能适应环境的自主学习是生产、教育和研究三个领域中关注度最低的课题之一。在这次峰会上,主办方邀请了美国三大科学院院士、机器学习大师迈克尔乔丹(Michael Jordan)、被公认为世界机器学习之父的汤姆米切尔(Tom Mitchell)、斯坦福国际研究院(SRI)副院长罗伯特皮尔斯斯坦(Robert Pearlstein)、美国大学入学考试机构ACT自学计划组高级研究科学家迈克尔尤德尔松(Michael Yudelson)等顶尖学者。在15日的主论坛上,松鼠人工智能创始人李昊阳发表了主题为“人工智能的教育转型”的公开演讲。李昊阳指出,未来任何行业都会受到人工智能的政治推动,AI会给教育带来颠覆性的变化。

他总结了AI的四个关键词:全知、知微、计算能力无限、自我进化。以下是演讲的国史(不改变初衷的编辑整理):任何行业都会被人工智能政治宣传。我很高兴需要参加这么多人的人工智能智能来适应环境教育。

我们松鼠AI是2014年国内第一个开始人工智能的,只是当时比较孤独,因为没有人指出人工智能可能会被塑造成特级教师,也没有人告诉我自学适应环境是什么感觉。所以那时候我们一个人走,直到2016年,人工智能开始在全国范围内火起来。

今年4月我们第一次开会的时候,没有想到后面站着一两百个人。今天,我们没有想到今年一年内的第二次见面。今天来了2000人左右,七八百人没能参加支部大会。

今天,他们非常幸运,需要在我们的主会场。今天我想讲的是,人工智能只能给所有行业带来所有可能的变化,为什么人工智能不能带来这样的变化,它又是如何带来这些变化的。我在任何行业总结出来的一个逻辑,人工智能都可以在政治上推动。

人工智能很多人说,它不会取代人类70%到80%的工作。我说它可能会取代90%的人类工作。

孙正义说,如果人的智商是100,爱因斯坦是200,人工智能可能是10000。我指出人工智能几乎是一个新的物种,从植物到动物再到人,北方最后一个物种是万维网的创造者说人工智能应该通过自律来建立和运营公司,我们这样的企业家将来会消失,成为整个宇宙的新主宰。AI四个关键词我为AI总结的四个关键词:第一,全知全能。为什么AI没有比人类智商低,为什么没有取代所有的工作,因为它无所不知,无所不能。

我们告诉IBM的沃森,尽管最近有很多争议,但它遇到了很多问题,本质上是因为它无法在医院数据中获得几乎整洁和低清晰的足够数据。如果没有,我们可以在17秒内阅读3000多本书、24万篇论文、600多份实验数据和10份患者临床报告。

这是什么意思,也就是说它能在17秒内获得一个有30多年经验的老医生一生经历的所有病例和科学知识。 换句话说,再过两三年,IBM沃森就可以沦为活了500年的吸血鬼医生了。他了解核医学病例的所有医生和医学知识,那么你指望这样的医生给你治疗,还是知道人类医生会给你治疗?几个月前,更不可思议的是,IBM实现了一个Project Datater,在AI辩论比赛中获得辩论冠军,因为它可以用世界上所有的信息和数据与人辩论。人的科学知识和记忆都是有限的记忆,但它可以把人类所有的科学知识提到一个无限的极点,随时用各种名言和权威数据与你辩论。

我们学习教育是为了涵盖教学的所有科学知识,吸收教师的所有经验。对于松鼠AI来说,就像教育领域的上帝一样,什么都讲,没有什么不讲的。

对于一个老师可以体验一辈子的学生来说,这不是问题。因为我们把一门学科的知识点从所有的知识点中分离出来,任何一个老师都不可能控制所有的知识点,就像一个杨司机可能会说出整个北京或上海的大路标,但不可能像他的手背一样知道每一个门牌号、每一个理发店、每一个鸭脖。但是人工智能没问题,它可以控制纳米级知识点的所有细节,它告诉这些知识点之间的海量关联,它有几千万个问题,告诉这些知识点之间的关系,它有几千万个学生的用户画像。

所以我们要一个老师一辈子能教多少学生,更不要说一对一互动教学,也就是一对1000人,一辈子能教的人有限。但是人工智能老师能教的学生数量是没有限制的。

这张照片是我的司机刘涛的女儿的知识点扫描。通过我们的松鼠AI系统,我们告诉她哪些知识点她控制哪些不控制,应该给她什么样的自学。

他女儿过去在自学方面遇到了很大的困难。从小学六年级到初中二年级,她根本没考到45分那么多。他的妻子经常和他争论说:“你整天回到李昊阳,直到凌晨2点才回去。

你孩子那么坏,初中也像你一样不及格?你为什么还是司机?未来,司机行业早就消失了。她该怎么办?”40多分她显然是不可能不及格的,而且她已经参加过很多培训班,去过新东方,前途很好,也要求过家教和补习班,但是都没有什么成绩。为什么?因为老师对所有的数据都是盲目的,他不明白自己脑子里储存的数据太多,老师也不完全明白每个学生脑子里的数据,但是对于松鼠AI来说,它让所有的数据都透明了。当我们给刘涛的女儿这样一个系统时,我们只是处于实验阶段,还没有上市,这意味着她已经在两个月内记录了50多分。

虽然这变化不大,但这10分对她来说是扎实的10分,因为我们把她所有的知识点都扫完之后,她可能只控制了40%的知识点,所以我们也不用在这些知识点上开始自学。我们给了她非常简单的名词所有格和零篇文章,发现她虽然考不上,但是只控制了一些比较难的知识点。

比如比较副词的收录和使用,并不代表学霸的知识点都讲了,也不代表有些学生可能控制了一些比较难的知识点,我们老师的理解被忽略了,只能通过数据来检测。我们教的是她唯一不懂的19个知识点吗?没有,39个知识点我们都退学了,因为对她来说真的太难了。她参加了一个暑期班,今年夏天右脚要对100个知识点进行无差别自学。

但是我们不需要学习超过40种她已经控制的东西。我从39个知识点中退了出来,其中指出70分、80分、90分、100分对她来说太难了,她无法马上控制。我们期待她从40多分到50多分对科学知识的忠诚,于是她从一些很没用的知识点中退了出来,最后自由选择了20个知识点进行自学。

在传统课堂上,她必须学习1003个知识点。在我们的松鼠AI系统中,我们通过扫描数据的信息,只教会了她20个知识点。可想而知,她对这20个知识点的获取非常扎实。

经过这次自学,我们自由选择了相关性较高的知识点,这些知识点是所有科学知识图谱中频繁考试概率最低的知识点,也是最重要的交通枢纽知识点。通过自学这些知识点,她可以很快拿到50分。初三期中考试,刘婉莹很快就考了70多分。到期末考试的时候,她记录了90多分(120分)。

这个分数已经是一个巨大的变化。在年中4000人的校长会议上,校长不仅表扬了分级校长,还严厉批评和表扬了刘婉莹。到初中结束时,刘婉莹在150分的考试中,已经在三门课程中取得了超过110分的成绩。

也就是说她从过去的40多分,到现在的50分,70分,90分,110分。每次给她20分,我们都跳过了她已经学过的知识点,跳过了她学不到的最好的知识点,所以她还在变。110多分当然不是很高的分数,但她最终还是考上了上海最差的职业高中,也就是波音飞机维修职业高中。当时,刘涛想让她的女儿学习我们的课程。

我们高中还没出,本来是今年年底出的,可能会推迟到明年年初。但是我说你女儿才110多分,离150差了30多分。也就是说,很多知识点还是不扎实,所以她教到高中的时候,下面的基础都在抖,根本无法理解。

经过初中后扎实的学习,一年后,刘婉莹在今年6月的班级考试中获得前三名,被学校送到西雅图深造。班里只有五个名额。这个女孩通过自学提高自己,以后可以在波音公司工作一辈子。我们可以看到,一个对生活失去了期待的孩子,给她带来了新的期待。

通过将所有数据透明化,并将其应用到算法中,给学生最有效的推荐,这种方法可以取得比由专门的老师一对一教学更好的效果,从而改变一个孩子的生活。杨澜上个月在接受我的专访时提到,虽然我的孩子刚开始上小学二年级两个月,但他已经在松鼠AI系统里完成了二、三年级的自习,已经转到了四年级的自习。当时,杨澜并不相信“这意味着一年多。

这是开玩笑吗?这太搞笑了。”我说:“好吧,我给他们俩打电话。

后来我们把他们叫到拍摄现场,让他们当场做我们松鼠AI的题目。在四年级的题目中,他们的正确率可以超过70%-80%,我们看到即使是双胞胎也有一个特别有趣的现象。很多对与错的知识点很相似,但还是有差异。

例如,在平行四边形和三角形的底部和下部,只有其中一个控件,而鲍晓控件。可以看出,我们可以通过真实的数据找到人与人之间的确切异同。我们给AI的第二个概念是全知全能,因为它告诉了所有的数据和信息,第二个是看微观知识。

扎克伯格说:“人工智能可以看到我们以前看到的东西。”AI已经需要探测人类无法探测到的东西。 “AI需要看到很多我们已经看到的现象,而过去并不是这样。

我们告诉Face和商汤,我们安检和通关的速度提高了很多,从之前的3个小时到现在的3分钟。它不像人类那样用柳叶眉和瓜子来区分整张脸,而是把整张脸分割成几百万个微小的像素,看到人脸之间微小的缝隙,所以在区分人脸的时候,比我们每个人都清晰一百万倍。当我们找到AI的时候,我们也可以用一种微妙的方式来改造农业。用无人机穿越农田,每秒5000张高清照片扫描每片树叶。

可以告诉每片叶子的旺盛发育状态,也可以告诉上面的害虫,害虫是在产卵还是在破卵。因此,它可以将农药的释放量增加90%,定点准确地释放农药和化肥,从而使我们的生活更加健康。

网飞也是如此,1.17亿用户拥有1.17亿网飞用户。为什么它的电影很好,它不是一个分类,它不是说有人讨厌恐怖片,有人讨厌科幻片,有人讨厌搞笑片,它指的是每一张图片去检测观众对场景的接受程度和爱好,从微小的差异中找出如何去创造和重塑一部电影,让人一夜之间就能看完。

网飞发明了一种广播,可以通宵收看,而不是一周一次。当然,你要交很高的会员费。

今天的头条都一样。不让讨厌金融的人看华尔街日报,讨厌八卦的人看娱乐周刊。它把人分为军事类、国际类和政治类。

而是每一篇文章,甚至每一篇文章里的每一句话,都标识着读者的爱好,当它减少到一亿人的时候,今天就有一亿个头条。当你对用户画像进行如此细微的区分时,用户获得的整体体验几乎是不同的。之前我们指出学苗不如学巴。但是在我们松鼠AI过去3年的数据中,我们发现可能不是这样。

在一些非常难的知识点中,有可能一个学Ba只有两个知识点,所以只能学两个知识点。但其实这个学苗有一些比较难的知识点,学起来可能比学霸慢,而一些很简单的知识点学霸就难了。比如我年轻的时候,读汉诗对我来说是很解体的,名字的记忆也是很解体的。最让我心痛的是,小时候嫂子每次从外地来看我,总是抱着我回答,你还忘了我是谁吗?不回答我的话,我们国家校长也不回答我。

我知道我不会忘记。忘了小时候被老师叫起来。

每个学生写了五封信,最后只有我写了两封。但是我回答逻辑问题很慢,比如议论文,比如逻辑的东西,思维很慢。

我们系统的每个人都不是学暴君学幼苗的,只是掌握每一个纳米级知识点的概率。比如我很讨厌看关于创业的文章,但是我不会把所有关于AI的文章看的像其他领域一样认真10倍。我同意不看所有募集不到3亿的创业文章,但对于天使投资人,主要看募集不到1亿的。

每个人对每一篇文章都有自己的爱好,我们就不在以一种微妙的方式细分每个用户的画像,这样就可以对过去几乎不同的经历进行政治宣传。第三个特性叫做无限计算能力。

全知全知之后,因为它无穷无尽的计算能力,它能做的和我们几乎不一样。埃隆马斯克曾经说过,计算机可以以每秒1兆比特的速度运行,而人类以每秒10比特的速度运行,所以在这样的比较下,人类的智力和智商是无法与AI处理信息的速度相提并论的。 著名的理解心理学家Pinker曾经说过,“大数据还是有限的数据,而宇宙的数据是无限的”。每天都有无数的数据产生,超乎我们的想象。

在数据爆炸的时代,不会进行无法计算的数据处理,我们大脑能够处置的信息总有一天会受到限制。如果你今天来这里参加会议,你可能会失去别人在另一次会议上获得的科学知识和信息。在这样的情况下,如果没有系统,没有AI算法,我们是不可能做这样的处置的。

我们讲AI股神跑了好多次都输了巴菲特,最近又出现了一只叫OIEQ的新基金,可以把基金经理找不到的潜力股都找出来。每只股票可以处理100万份企业公告、季度财务报告和各种关于企业的正面和负面新闻,从而获得所有用于识别的参数。哪只股票应该卖出去,每天都有几百万的交易可能,这是人类无法比拟的。当AI打败人类顶尖棋手,在玩围棋的过程中,AI辨别的速度是0.01秒,而且要看0.01秒内的百万种可能性。

AlphaGo就是这样。一场即将在斯坦福研究中心展开的人机大战,不会比AlphaGo更震撼100倍,也就是一个钢铁机器人会骑着摩托车和人类最弱的赛车手意大利的罗奇竞争。

我们告诉骑摩托车的人,这种每0.001秒的歧视是不寻常的。只有电脑才需要完成这样的高速判别。我们人类的大脑已经很繁荣了,但是却无法与之抗衡。

在几乎没有人类经验的过程中,AlphaGoZero只能靠自己以100: 0击败李世石的AlphaGo一代。对于体制来说,他们的自学速度非同一般,这就催生了为什么我们可以在教育中实践传统教育,而传统教师做不到,这是什么东西?我们称之为超纳米级的知识点拆分。

当我们像美国同行一样看过去的初中数学300个知识点时,同样分离了3000个之后,我们进一步分离了3万个知识点。为什么一定要拆开那么厚?因为AI不具备全能和洞察力,所以当我们如此细致的时候,就像一个摄像头的像素多了10倍的细致,就能给学生更准确的用户画像。当然,它对计算能力的明确拒绝也是非同寻常的,就是在十分之几秒内,必须要依靠大量知识点之间的相关性,主题与知识点之间的相关性,以及不同主题用户的画像,为每个学生推测他的下一步。

因此,与竞争对手相比,我们的知识点实现了超强的纳米尺度科学知识拆分,这是我带领我们R&D部门实现研发时发现的。很多人回答我你为什么要实现超强纳米尺度分裂。

有什么意义?是否提高甚至降低了学生自学的效率?本来我有上百个问题来证明这个论坛,这里只推荐一个例子。这个问题是一个非常难得的考题。它的知识点叫做一般现在时的用法。

北方的纳米级知识点是第三人称单数。我们告诉,如果是复数,一群人做一件事很正常,但是如果是一个人做一件事,我们不会在动词上加S或者es,而是用第三人称单数。

但是许多学生用阅读代替阅读。为什么?他没跟我说他后面的东西用英语不算。后来我们的语法专家明确提出了一个“邻近原则”,意思是如果前面的主语是人,他就用第三人称单数,如果前面不是Tina而是一群人,他就用后面的read。

在纳米级的知识点中,如果归结到常规的第三人称单数知识点,传统的第三人称单数是正确的,但是AI知识点是错误的,浪费了所有的时间。对于刘婉莹这样的校苗来说,没必要学这么难的超纳米级知识点。

只要学会常规的第三人称单数,就可以得到50,60,780分,但对于95。是否应该准备,就近还是包装。所以不同的学生只有做纳米级和超纳米级的知识点才能得到不同的结果。

这是我们的另一个孩子,是最著名的风险投资家之一,风险投资300亿的管理合伙人傅的孩子。他当时在学我们的系统的时候,从去年9月到今年3月还在教。他是怎么找到的?没有显著变化。

他的考试成绩忽高忽低。原因是什么?他以前是校长,但是物理成绩是90,大概是70。也就是说他会知道20分左右的知识。

但是他不仅仅是九年级的科学知识会,九年级最后一期和八年级下一期的知识点还是有一些漏洞的。我们一开始为他扫了知识点后,因为他是校长,我们没有往前学,后来填补了他的漏洞。所以在他过去的半年考试中,他时而乖时而怕,就是考试刚好考到了他考不到的知识点,他记录的很好。

如果他把他知道的知识点记录下来,他记录的很糟糕。 所以,傅当时就意识到,松鼠AI有没有投资,今年3月我们的A轮融资就错过了。结果,付晓6月份考试的时候,突然发现他的物理90分里有86分,因为我们已经把整个知识点里的薄弱点都补齐了,而且学每一个知识点的时候,时间和速度都是一样的。我们指出,一个普通学生学习20分钟的知识点需要40分钟和50分钟,而他掌握30分钟的知识点可能只需要15分钟。

所以要给每个孩子不同的自学时间和个性化的自学路径,自学效率最低。当时我们给他做了测试,他学不到的89个知识点几乎都不是自学的,但是我们给他节省了1000多分钟的自学时间。一点一点的,我们让他做他没控制的知识点。对于每一个知识点的错误,我们不仅开始自学,还开始对他的自学方法、自学思想、自学能力进行自学。

这就是松鼠AI实践的路径,全世界所有AI教育都没有见过。其他所有AI教育都是知识点自学,我们在开始能力自学的时候就发现,这个问题不是知识点造成的,而是因果关系造成的。他会少说电阻,电流,电压是相关的,其实电阻是反过来的。

付晓经常指出,在一定电压下,电阻与电流成反比,但事实并非如此。他犯了长期因果关系的错误。在收集了数万名儿童的数百万个错误后,我们发现每个用户对科学知识的描述除了解决问题的知识之外都是不同的。

所以一定要通过非常纳米级的用户画像来描述每个孩子,解决他特有的错误问题,从而解决他以后自学的问题。没有AI无限的计算能力,我们是不可能解决这些问题的。我们可以看到,经过自学,付晓的知识能力值有了很大的提高。

这是杨澜采访我家双胞胎大小宝时的状态,当场做了题。我们从他们的整个自学方法中发现,大宝用反证法和逆变换法较多,比较擅长,而鲍晓用类比系数法和等面积法较好。大宝更像我,逻辑强但直观感差,鲍晓直观感强逻辑弱。

所以我们不仅要拆分知识点,还要利用系统的无限计算能力,使用我们给每个题目的标签和标注,结合学生的能力和思维。在这个层面上,任何一个人类老师都不可能去做去想象,而这些辨别力对于我的系统来说只需要测试一个小时,所以我们对它了如指掌。所以这里的每个学生,哪怕是一个80多分的学生,一个80多分的学生,知识点都不一样。80%和80%的孩子完全不同。

第四个关键词叫做自我进化。也就是说,除了无所不知、见解深刻、计算能力无限之外,它并没有更可怕的特征,那就是我们最害怕AI的地方。如果用编程来编一个微信,五年后发现微信还是那个微信,但是如果用AI来做一个AlphaGo,最后就很弱智了。

它上了互联网象棋网站,用化名Master和大量棋手对弈后,智商和智力都大大提高到了我们不可思议的水平,于是AI发生了变化。 前两天参加了星空演讲。我和傅生聊了聊。他说我这次考得不错。

我说你做到了一个AI翻译,就是我们探亲的时候,又可以自由行走了。我们不需要懂英语,也不需要带翻译,可以用AI翻译。然而,这位人工智能译者起初对翻译的准确性很着迷,从翻译的不精确性到巨大的自我进化,这可以改变和优化我们的翻译水平。

以后就找不到了。AI翻译能做的更好的事情,不一定是翻译成,而是和你聊天或者给你讲笑话。

有时候旅行的翻译不一定翻译成确定性,而是翻译成乐趣。几乎可以用另一种套路翻译。因为什么?我们给译者的KPI是利用率,也就是用户用了多少,用了多久,不一定是翻译的准确性。

所以当用户以时间为目标的时候,这个AI翻译器就不会进化成一个有智慧有智能的时候,在孤独的夜晚和你交流甚至和你聊天的人。所以我们告诉大家,在我们用AI做一个产品的三五年后,它可能几乎不是我们原来的产品,而是另一个产品。

所以,我们在《西部世界》看到了AI机器人。它在发展自己的时候,有了自己的想法,发展了自己的直觉,开始凭着自己的直觉行动,但还是不受人类的控制。

当我们指出AI只是在弱人工智能方面做出成绩,而强人工智能是不够的时候,AlphaGo已经被AI识别出来了,也就是说某种程度上是用来玩游戏的算法,这就需要谷歌在未来节省几亿甚至几十亿美元的电量。用AI培养孩子的想象力和创造力。我们指出的是人类最后的堡垒?是想象力、创造力和艺术。

但事实上,美国的一位教授制作了一幅人工智能机器的画,这幅画已经被一位著名的当代画家画过,并被放入美国当代艺术博物馆。85%的专业观众看不到哪幅是大师画的,哪幅是人工智能画的。

放眼北下,不是一个很简单很正规的游戏,而是一个涉及大量人的每一个用户的独特的心理博弈论和心理歧视。在这一瞬间,这一秒,AI也在随机自由选择的竞赛中击败了人类。萧冰早就不会写诗唱歌了,唱歌也通过了图灵测试。

这在当时尤其令人震惊。在《非你莫属》的舞台上,运动员每次都被10多个老板批评、攻击、阻拦。

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他的诗仅次于谷城和北岛的水平,已经打败了90%以上的人类诗人。“太阳聚集,光流向我的梦,光在蓝色中闪耀。

”虽然不同的声音是因为不同的老板之间的角度不同,不同的角度给出不同的声音,荆棘丛中的迷茫支撑着我,即使穿越全世界的泥泞,我也一定要找到通往未来的路。当时我被这首诗震惊了。我真的以为AI也会类似,无所不能。

所以当时我就在想,我们松鼠AI能培养孩子的想象力和创造力吗?在我和AI领域所有顶尖教授交流的时候,他们真的是不可能的。AI如何培养孩子的创造力?本质上我已经找到办法了。最近,我很难过地和我们R&D系的老师和教育专家交谈。

三年时间,可以让松鼠AI培养孩子的想象力和创造力。路径是什么?今天有点撒娇。小时候什么样的老师能培养我们的想象力和创造力?有可能只有最好的老师,1%的老师,敢问学生任何富有想象力和创造力的东西,但大量的老师拒绝问,为什么?因为他的科学知识有限,他问的时候无法面对,但是对于一个好老师,你想说什么他都能给你恢复。

即使在谈到自己明显的科学知识时,他也敢于否认自己的科学知识严重不足和幼稚,但对于大多数老师来说,这导致他否认自己的幼稚,因为他的内心还是太强大了。对于AI来说,它没有鄙视的代价,也没有恐惧。它可以子集化所有人类老师的几百万、几千万个问题,可以问所有孩子的各种问题,可以子集化几千万、几亿个不同问题的孩子,以及这些问题的回收。所以我们可以看到,通过全知全能,通过微知识,通过无限的计算能力,只有计算机才能说出想象和构造中一切必要的基础。

通过这些基础,孩子可以问出各种各样的问题,不管问什么,都可以应付,即使有时候AI的应对是不着边际的,有时候几乎是错的,但没关系,也许是从另一个角度启发了孩子的新思维。所以,当孩子的思维封闭,开始以收敛跳跃的方式思考,需要面对来自AI的不同问题和不同视角时,他的想象力和建设性力量就会被激发出来。我们在做的是让AI自己进化到我们无法想象的程度。

在一个央视的节目《机智过人》中,很遗憾这个节目因为种种原因没有播出。我们发现了撒贝宁的优缺点。

他说:“这么长时间,我身边没有人告诉我,我的数字感很差,所以很丢人。今天我测试了18分钟突然被你的系统测试了。显然我的逻辑很差,数感很差,逆演绎法相对较差。

大家都跟我说是第八天。”但是当我们发现这个孩子的落后法律很差的时候,因为萨贝宁在北大的法学,他们受英美法系的影响略大,英美法系的侧重点是正规化。

如果我推断你有罪,即使有证据链不完整的可能,我也可以卖掉。不像以前的中国法律体系讨厌落后的法律,是另一种思维方式。但是当孩子逆向思考的时候,不仅题目有什么问题,生活中也有各种各样的问题。

我做企业的时候还是一个优秀的企业家,还是回到了上市的道路上,只是那时候没有前途。后来我对风投有了很大的了解,把事情搞得很艰难,并不是说看到一个方向就看到一份事业,看到消费者的痛点就不投怀送抱。

这要看整个未来最终市场的大小,5年,10年,15年后会是什么样子,如果为了到这里而推回去,我今天该怎么办。那么AI为什么能做别人没有的事情呢?我超级纳米融合,有想象力,有创造力,就是用逆向思维,这是我不擅长的。

最后,我们松鼠AI期望做出什么?期待把苏格拉底、达芬奇、爱因斯坦那样的智慧教给学生,一定要教会孩子一回三,一回百的能力。所以在这样的后推下,整个职业生涯的方向不一样,我们的策略也不一样。所以在我们的体系里,我们不会从不同的角度给孩子一个不同的幸福未来。就像这道数学题,如果你要两个共线的圆的圆心之间的距离,那么两个圆共线会完吗?只是这个问题必须要有分类辩论感。

因为有两种可能,一种是外共线,一种是内共线。如果你错过了其中一种可能性,你可能会错过未来职业生涯中的许多危险。有可能在你能做的事情中,你跑到了死胡同,没有想到别的方案。

当你没有这种思维的时候,某种程度上对你自学数学、物理、英语都是很有价值的。我过去做过很多奥数题,不过没关系。我通过这些问题训练自己的思维方式,这是最重要的。

当我们融合这些科学知识的时候,我们发现这些科学知识对你的一生和未来都有很大的价值。因此,我们在《我是未来》中测试了小白,并在池中测试,各有各的优点。如何在一大堆世界噪音中找到一个简单的信号?很多人看到了未来的AI,也有人关注AI教育。你们所有人都在企业家精神和技术的噪音中看到了来自未来的信号。

马花藤还说,如果中国有BAT市值的公司,他们来自两个领域,一个是AI医疗,一个是AI教育。我们可以在我们的系统中做到这一点,因为我们给每个知识点都赋予了很多传统的标签,机器可以通过自我进化来抛出标签。AI教育:给孩子带来光明的未来我们希望通过AI教育,让每个孩子的眼中都有一盏热情幸福的明灯。

最重要的是我们的学习效果已经在几次人机大战中得到了证明。我们不会把100个学校账号捐给几百万贫困家庭的孩子,希望真的提高教育的公平性。

就算是收费账户,一年几万块已经比800万和600万学区便宜100倍了。在我心中,我深信松鼠AI在整个人类教育进化史上占据了很强的地位。相反,几百年前,中国学生学的是《四书》 《五经》。

现在我们初中20科,大学几百科。我们人类的大脑是无限的。未来的孩子不会比现在的父母聪明几倍,前期就是用的AI教育方式。以前一个国家只有几十个精英,现在有几十万个不同国家的精英,科技、娱乐、新闻、金融、不同领域。

如果未来我们的孩子能被AI老师教育,能激发他们的大脑创造力,我们坚信未来世界的所有精英。就像过去几十年世界上彻底消灭了文盲一样,我们可以在未来把全人类培养成精英。已经说了很多次了,未来一百年,电脑可以用AI击碎人类。

在过去的200年里,机器凭借体力完全取代了人类的工作。未来,我指出,20年后,机器将在精神上完全取代人类的工作。很多人说人呢?如何面对这样一个不安定的未来?只是没什么。

在过去的几百年里,两台机器、播种机和收割机取代了人类的大部分工作。以前只有农民,现在只有5%的农民能养活我们,工作也没那么累。这以后所有老师和科技工作者可能一周只需要工作一天,我们只需要处理AI和匹配AI。

教育部网站上说,AI不会取代老师吗?意思是见面。但是,会申请AI的老师不会被历史淘汰,所以AI的世界已经到来。好了,你准备好了吗?谢谢(演讲结束后)会后,李昊阳拒绝接受多家媒体采访,并对具体采访内容进行了如下编辑整理:1。

我们现在争论的是AI智能适应环境和自学在机会自学和方法路径上更好。但是在AI智能时代的发展背景下,函授教育应该提高哪方面的能力?在AI的辅助下,与过去传统的教育方式相比,人类的哪些能力不会引起更多的关注?李昊阳:现在人工智能仅次于常识和前后句子的结构,包括推理小说的问题。在这个领域,我们通过一些教学和研究方法解决了人工智能问题。比如我们教语文,尤其是当我们是读者的时候,我们也很头疼,但是现在我们架构作文,架构读者。

结构化后,让人工智能重新解读一遍,把读者的功能分解成100种技能(从第一次理解单词、句型、简单句之间的关系、排模时的结构),每一个东西都被称为一个相对粗糙的结构。分解后又变成0和1。

结构化后就可以实现集成(成对集成、三位一体组合等)。),然后让学生学会如何分组人。现在,我们解决了问题,语文中相对无用的东西,已经取得了比传统教育教学好得多的成绩,包括能力。

本来我们的竞争对手是教不了知识点和“自学能力”的。现在我们合并了这个。比如我小时候情商比较低。

后来我把它分为200多种,比如细心观察能力,识别能力,耐力等等。当我们组合能力时,它只是一种结构,允许机器部分地解释这些东西。我们可以做一些教学,教学效果不会更好。

我们结合的100种能力和思维方式对孩子来说是最重要的。我们合并后,先教孩子分类辩论,再教第二个,再教第三个。教完10个孩子,给他们全面讲讲整体分类辩论应该如何,举一反三。

此时,孩子对分类辩论的意识不会得到提高。我们通过结构化完成了素质教育,特别好,孩子可以终身发展自学和工作的能力。2.以后不会重新加入更多AI领域的老师吗?李昊阳:只是我们仍然是教师的要素。

未来我们指出,所有的教学部分都已经由系统完成,教师的干预有时候不会污染过程和数据。但是,在未来,老师做的是育人。老师现在不做情感交流,应该给孩子情感交流,人格塑造,三观塑造。教学要从头到尾机器来完成。

我们在网上已经做的很好了,进了1300个线下学校。我们指出,线下的场景总有一天会消失,10年后学校也不会消失。传统线下也不应该是传统方式。

传统的线下店铺不会消失,最终会成为一种新的教育和通过数据帮助孩子的零售模式。3.教育AI应用于落地时,更容易遇到哪些问题?目前的市场情况和市场需求如何?AI技术和其他领域有什么区别?如何看待市场未来的南北走向?李昊阳:AI教育的落地只是本身没有问题,它的优势在于产品只是非常成熟。AI教育在海外已经有9000多万用户使用,所以产品几乎可以超过落地水平。不像某些AI产品,比如机器人,他们的产品落地的时候非常不成熟。

然后就是一个问题,AI教育基本都是以2C的形式落下,有些AI落下,比如安全是2B,2B只要被政府和合作机构接受就可以广泛推广。但对我们来说,每个消费者都应该接受,这是AI教育的第二个唯一障碍。

所以这就是为什么一定要帮助我们宣传AI教育的价值,因为对于比尔盖茨基金会来说,他们花了五年时间研究AI智能适应环境教育。他们指出,智力适应环境教育是我们现代教育领域最必要的事情。

《福布斯》和《经济学人》在包括《纽约时报》和《华盛顿邮报》在内的世界各地的多篇文章中表示,人工智能教育是教育的最终解决方案。但对于中国来说,从媒体到消费者,他们只是不了解AI教育的真正理念、原则、工作方法、特点、优势和愤慨效果。所以这就是我们期待大家帮助我们传播,一起花点时间了解AI教育。我们需要让我们的国家真的慢到跟不上欧美的速度。

甚至我预计,在跟上欧美速度的同时,我们甚至需要慢慢打破欧美的市场覆盖率,因为我们公司已经在技术上打破了竞争对手,包括ALEKS和Knewton。那么在覆盖面和消费理解上,如果需要突破的话,我们很有可能成为中国领先的全球人工智能应用领域和创业公司的另一个优势领域,就像移动支付一样。关于市场未来的南北,我指出,就像过去的互联网一样,未来20年教育必然是AI,所以AI和水电一样,最终成为了必需品。就是你在教育上不使用AI测试是不可能的,所以教育部里有一句话,真正是AI教育可以用的产品的老师都会被淘汰。

未来的教育必须以智力适应环境教育为大方向。我们也可以从国外的案例中看到,传统的可汗学院在去年7月转型为智力适应环境教育,美国的华尔街英语在两年前转型为智力适应环境教育。

美国所有的教育机构都已经成为智力适应环境教育机构。2018年,AI投票选出人工智能60年最佳掘金案例。

与其说是技术升级,不如说是现在的人工智能离商业最近。去年第一届“AI最佳掘金案例年度投票”在未来发布,随后引起了AI方案出口商和AI技术需求者的极大关注。投票来自商业维度,寻找用户/客户解决问题能力强的产品和解决方案。

现在,我们再次站在AI浪潮的顶端,在3月份推出第二届“AI最佳掘金案例投票”。在人工智能教育领域,我们一共设立了六个奖项,支持主动注册。选择地址:https://www.leiphone.com/special/custom/AITopTen2018.html参与文章:机器学习教父汤姆米切尔:人工智能将成为自适应自学的驱动技术|一对一张毅, 全球AI智能适应环境教育峰会负责人:AI对教育的赋权是学生关闭科学知识宝库的“钥匙”|全球AI智能适应环境教育峰会印尼仅次于教育公司CEO:科技不会重燃印尼领先教育的期望|全球AI智能适应环境教育峰会天图首都冯卫东:中小学教育面临AI革命在哪里? 全球AI智能适应环境教育峰会的原创文章将被允许和禁止发表。以下是发布通知。

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