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2018-03-14 17:50:36

3月21日,由飞马旅协会主办的“你好,未来”第六届321中国创业节暨智能化服务创新大会将在上海E3131电子商务创新园举行。创客猫作为独家图文直播媒体进行现场报道。

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创客猫直播小组已抵达活动现场

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2018-03-21 10:13:19

飞马旅联合创始人&零点有数董事长袁岳博士做开幕演讲

2018-03-21 10:14:39

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2018-03-21 10:19:12

袁岳:

我开始给大家的话题,叫智能化社会的构建,说到智能大家不陌生,但是我今天说的说法有点不一样,创新、创造智能社会化构建,有人说是博士,我是什么博士,一般创业是经济学博士,其实我是社会学博士。

所以我从社会学开始,社会学里面有2个理论,一个叫建构主义,一个叫内深主义。这个社会的发展,包括世界做出来,是因为,在这个社会里面,在这个社区里面,街道里面,在区里面,老百姓自然而然到那个份上想干就干了,不要拔苗助长,突然弄个新产业出来,弄那个东西不可能长久。内深主义,是资本主义的基础,所以自由资本主义政府不要干什么,你是看不见的,经济自然发展就好了,发展到中间,有人抢钱绑架看着他们干就可以了,这就是内深主义的基本观念。

我们主流学者都认为,我们跑到一个地方做社会调查,观察老百姓干什么,不要多说话,你多说话干扰社会。因为像我们讲到智能,这个词很多人,大概3年、10年以前不会说,像区块链,我想1年以前大家不会说,像一个天外来客,叫建构主义。

2018-03-21 10:20:09

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2018-03-21 10:23:53

袁岳:

建构主义,我们人除了自然以外,特别是站在前沿的人,特别一个社会中掌握关键资源的人,不要耽误你精英,不要妄非站在前沿的人,很好的汇集起来,对未来有推动力和发展的东西,要孵化出来,把它催生出来,扩大起来,弥漫出来,渗透起来。

建构主义的概念最棒的东西需要有人积极推动,积极的扩展,在社会学里面产生一个社会工作或者发生社会学,这个中间特别主张好的东西更好的推广推进,因为有了建构主义的观念,才有积极的财政政策,才有积极的社会政策。

很多人的创业者是一个想法,做的事情可以建构,这就是建构主义,构成了中国主义的特色,比普通的社会主义的积极,很多发展主义伊斯兰欧很多的社会主义,实际上比他们经济资源更充分,建构主义是我们今天主流的一是形态,智能化社会不是今天的现实,是一个我们要追求的方向,但是我们追求这个方向的时候,我们做一个项目,我们要投一下,做一下,为什么一定用未来呢?

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2018-03-21 10:26:03

袁岳:

我们今天在讲智能化社会的时候有4样东西只有发生以后,历史所构想的本来认为科学社会主义的东西有真正呈现出来,智能化社会的基础建设是什么,今年是改革开放的40周年,40多年中国走过的里程好像中国干的内容没有。

基于数据和数据智能,中国是一个国家建设一体化大数据中心的,将成为新政府建设的重要的思路,你们可以想象中国核心的数据大数据中心的时候中国人干的计划和以前干的版本计划经济完全不同,对待长远目标的可实现度,可掌控度,资源的分配的精准性和大大提高,如果一个企业你的基础不再是数据,不再是数据智能,你的企业没有未来,这是我们看到的。

我们都知道未来竞争的数据资源会成核心的资源,无论地区之间和国家之间,我们可以看到很多的新兴经济体,过去几年可以做这样的节奏,大数据里面可以看的出来,中国和印度大约在数据科学方面会有比较好的进展中国的在更加明确的前沿,两个国家的政策的时候,对构建数据产业的方面有更加的明确的方向和明确的支持,所以政策的支持构成数据的基础建设的重要的部分。

2018-03-21 10:27:43

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2018-03-21 10:30:28

袁岳:

从这个角度来说,智能化社会就是邓小平构想改革开放的小康社会一样,智能化社会是中国政府无论国务院提出一系列的方向和一系列的跟相关的政策构建的时候,他是在一块一块的砖来说我们走向这个社会的关键要素是什么,一个东西讲用社会的方式构建,没有人会生活在国土之外,生活在大数据人工智能之外。

第二点就是平台化的建设。我们知道像当初阿里巴巴的平台诞生的时候很多人不知道电商是什么,阿里巴巴这样的叫综合电商,但是电商开始发展,大家不会怎么操作,但是我们今天看到阿里巴巴的平台上的商家,包括今天这样的平台上这些家装的,家居的,这些电商,其实他们在一个平台上,用相对比较简单的方法键入成为一个电商平台的玩家,未来的人工智能社会大部分人介入到人工只能平台的时候,并不是成为一个不得了的很复杂的,更多人会成为一个终端使用者,但是很快进入这个社会,大部分人简便的方法进入平台,平台的构建成为这段时间大家所会看到智能社会化中间关键的操作者做的操作

2016年我去乌兹别克斯坦的时候,整个的华为占了中亚市场的75%,另外25%是中兴,中国主导了通信基础建设,平台化的建设,构建今天的重要的核心,这个平台化的中间,他们其实不止是一个领域的玩家,他们用一个切入点切入平台,让未来看到整个非智能化版块中的人群会到智能化版块上,在这个过程中间,这些平台的建设,包括很多的垂直平台建设会出现机会,这些平台的建设国检,更多垂直领域的应用会产生更多的创业和投资的机会。

2018-03-21 10:35:10

袁岳:

智能化是我们飞马旅关注很重要的跑道,事实上,可能会有若干的车道,今天大家看到这个谱时摄像也是智能化,根据你下载照片的特点知道你喜欢下载是么样的照片,根据对照片的下载的方式,后面拍摄更多的照片喜欢你的照片的样式,提供的东西跟你的喜好之间会产生更多的匹配,数字化的信息互动会使我们获得更多的精准的东西,更多的精准东西意味着更非精准的浪费减少,所以智能化设备更重要的是资源匹配和资源效率有更大的提高。

我们说每个领域中间未来产生的应用提高资源应用的效率,获得服务的效率、质量根据需求的匹配度,极大的提高,我们相信智能化每个领域中间产生比过去有的效率高的多,品质高的多的这种模式的可能性和新的服务项目,所以站在这个角度我们可投的项目很多的。

2018-03-21 10:38:51

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2018-03-21 10:39:21

袁岳:

最后一点我说的,智能化社会的治理,我们看到将来有很多的数字鸿沟,我们称之为智能鸿沟。智能化会产生更深更宽的鸿沟意味着对我们的创业者来说,一个是机会一个是责任,机会是说今天的数字化和智能会产生更高的效率,在竞争资源的时候有更大的优势,进一步产生颠覆性的模式和项目的可能性,在这个角度来说,无疑你可以吸引整合资源,你使这个社会分离的可能性,它更大了,站在更大的角度来说,我们这个社会就鸿沟这个事会产生更多的产业项目和产生更多的事情。

2018-03-21 10:40:13

上海市嘉定区委常委、副区长沈华棣 致辞

2018-03-21 10:41:05

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2018-03-21 10:50:39

沈华棣:

大家上午好,很愿意和飞马旅一起创新创业一起打造更大的飞马旅平台,代表嘉定的区政府对我们的活动的举办表示祝贺,和政府机构的朋友表示热烈的欢迎。

嘉定是一个历史文化名城,嘉定最有特点有2个名片的,是一个科技卫星城,国际的国家院所,由中科院和中国核工业园11个国家的科研院所,你可以随意的见到你仰慕已久的院士。嘉定的另一个特点就是,嘉定是上海的汽车城,1958年落地两台车,已经成为汽车中国产业规模最大的产业链最完整的齐全的汽车城,现在汽车进入智能网连时代,上两周中国第一张无人汽车的牌照发放,这个车开的时候,这个车没有驾驶员,这是中国一个合法无人驾驶的地方。

嘉定这个土壤一直是创新创业最活跃的地方,政府为创新创业提供更好的土壤和生态和空气,大家很清楚最近上海作为国家战略全球影响的科技创新中心,嘉定也是一个重要的唯一承载区,因为嘉定有产业基础,是上海的经济大区。第二嘉定有科技资源丰富,嘉定的发展空间很大从厂方到各类的园区和孵化器有很大的承载空间,我们保利大剧院等等,都在这个地方,当然嘉定很关注我们创新创业者,其实我们经常在交流当中,政府的部门,一直重视招商引资,我们要跟飞马旅这样的机构交朋友,和在坐的投资者做朋友,因为你们最了解我们产业的发展的趋势,最了解投资者需要什么,好的项目经过过滤以后,以及帮我们留下来,所以我们现在的招商引资不是招现在的大项目,我们现在招的项目招未来的大项目,3、5年以后的独角兽的企业可能现在刚刚起步,可能在飞马旅的一个角上,但是3、5年以后就是中国智能的独角兽,我们现在做的就是这样的工作,他们需要投资环境,比较低廉成本,有一些好的投资人看好他们,嘉定的政府在创造良好的生态环境,这个环境到底怎么样,问问飞马旅,问已经在飞马旅在3131的创业者,问一下看看周边的环境,我想你们对嘉定有一个更好的全面的认识,我们有美好的心愿,嘉定愿意在你承载的过程当中,伴你左右一起成长,我们共同努力走向辉煌,实现每个人的梦想

2018-03-21 10:52:01

飞马旅首席运营官&飞马之翼事业部总经理周林古 发表主题演讲。

2018-03-21 10:56:24

周林古:

刚才主持人其实已经讲了,飞马旅聚焦3个东西,第一个打造一个项目词,其实在未来的那些产业,是从小的东西起来的,没有池子就没有大的独角兽出来,这些基础好了以后我们就砸钱给他,最后他要有一个安家落户的地方,现在飞马旅有30万方在运营了,加上签约的50万方,未来3年我们做100万方产业空间。

针对这个支撑我们接下来干一些什么事,把飞马旅过去几年的积累可以输出出来,使更多的产业空间我们更多的创业者得到更多的优质服务,两会里面提到我们打造双创的升级版,升级的方向就是服务,我们有太多的孵化器是比较典型就是一个空间没有太多的服务,过去几年里面,6年多时间飞马旅把创业服务做非常系统的梳理。

第一在你的空间里面咱们可以干一个飞马的创业服务空间,我们提供品牌的支持,第二如果你有优势的产业,沟通发起产业基金,第三作为全球性的创业服务,我们每年可以链接创业服务资源,第四就是招商服务中心。

下面就是这些有关赛马会,都是非常成熟的针对创业者做的服务,对产业链的上下游这些,还要说一个,其实一个产业的培育里面最缺是一个人才,赛义我们有一系列的CEO、COO一系列的培训,当然带整个的八大的服务里面,创业本身是一个生态圈,从高效到我们的具体的创业,到我们的资本其实是形成一个有机的生长空间,这个是我们整体把我们的整个F80整体输出的一个服务体系。

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2018-03-21 11:05:51

周林古:

最后,希望什么人跟我们合作呢,希望如果你已经有比较成熟的产业空间,或者说众创空间,毕竟在当地和政府机构也有一些落地的园区,欢迎跟我们合作,合作时间和年限具体怎么合作,可以扫二维码,可以跟我们来合作,第一个是我的微信,以后可以做具体的互动,我想这是我们做F80的一在全国的计划,一回我们请上我们在前期有些早期的跟我们一起发起计划的合作者,各个角度我们有一些合作伙伴我们一会儿共同登台我们做一下签约仪式。

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“飞马之翼F80”启动仪式

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主题演讲:未来AI时代的展望
演讲嘉宾:前世界银行集团高级数据科学家、美国乔治梅森大学&哥伦比亚大学客座教授 徐来     

2018-03-21 11:20:04

徐来:

今天人工智能技术方面跟大家一起做一个分享。大数据大概是最早的概念是在2008年的时候提出来,到今天开始已经10年了差不多,大数据为我们时代带来的改变,我相信大家可以有目共睹,看的见摸的着,数据到处都在,而且微信、滴滴打车,这些地理信息结合大数据,对我们生活起着决定性的变化。

我们看一下人工智能,先看一下它的的历史是怎么样的。早在50年代的时候,人工智能的概念就有了,那时候在60年代、70年代的时候可以称之为人工智能的第一个黄金时代,我们有了自己的RBM的电脑,那是第一次。接下来,80年代中人工智能开始有第二次,因为它有很多的不同的算法出来,像专家系统,知识工程,出现了引领实用化的潮流,80年代初的时候有一点人工智能的低谷,在过去5年到10年中,人工智能进入高速的发展期,主要是计算能力的快速增加,摩尔定律的突破,让硬件的价格变的很低,云计算的普及,GPU大大促进了AR的商业化。但是不管是人工智能机器学习深度学习,还是神经网络讨论的范围。围绕这5点,第一点就是它的强度,强度是智能化的程度。然后第二点是能解决什么样的问题,第三是广度,特定性的延伸、训练,最后一个自助行,究竟人工智能是助手,还是主角。

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徐来:

大家知道国家的发展规划战略之一的大数据战略影响各行各业创造巨大的商业价值,大数据和人工智能的结合相辅相成也是必然的趋势,到2019年的时候全球大数据技术的服务市场规模将接近500亿美元,而且接下来3年会以35%的增长速度一直上升。所以说,在人工智能这方面成了大家投资的一个热点。

我认为对我们的时代来说,现在最重要的就是说可以关系到我们每一个人的,就是我们现在的刷脸技术,如果在手机上刷脸,去飞机场也好,火车站也好,当你刷脸以后,你的信息、证件传到后台,从上海到北京好了,到火车站看到你自动知道你的信息,所有的东西在那里,不带证件一样通过安检,这是我们接下来5年会发生的事情。

住酒店也是同样的道理,当你订一个旅馆以后,你不需要带任何的证件,你只要走到你的房间通过刷脸技术,会把门打开,但是别人没有办法进去的。

所以说,刷脸技术在接下来的几年中会是一个相当的突破性的一个在人工智能方面的一个大的发展趋势。

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徐来:

智慧医疗大健康,也是我们人工智能非常关注的,我相信大家都听过RBM的如何帮助人检查癌症,它的效率高到90%几。

这个我去年看到这个,大家知道我们如果做肠镜很痛苦的,之前要喝两瓶水,还要打麻药,可是去年有人他们发明了一个很小的药,这是一个机器人,它把所有的东西都放在药里面,你只要吃下去,15分钟躺在那里,整个胃镜就做完了,我看完觉得非常的震撼,包括在世界上都是没有的。

未来家庭智慧化,大量保姆将失业,到处都是机器人,机器人可以帮助你做许多的事情。

大家都听过特斯拉这个汽车,在他们汽车工厂里面,4个最重要的制造组装车间安装座椅等等,只有150个机器人,很少看到真人在里面,基本上都是用机器人来完成的。

物流,这也是现在京东、苏宁他们都在搞的,现在国内搞的物流相当好,他们都建设自己的平台在后面。

无人驾驶汽车,其实我觉得,无人驾驶汽车已经不是什么新鲜的事,关键是法律如果从新修整,如果无人驾驶汽车出了事,谁负责?所以说,很多的技术都已经在用了,但是法律上可能还要进一步的加强。

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2018-03-21 11:30:05

徐来:

人工智能与大数据助力政府。大家知道公务员大概在我们的国家占了相当大的比例,所以说随着我们人工智能时代的到来,很多的公务员可能将来会失去他们的工作,这是武汉人工智能照进了警局,无人警局。

国家大数据启动,政府运营成本的下降,今天看到这个数据,人工智能的核心三大核心力,计算力、算力和数据,它的产业链的结构是什么,基础层、算法和应用层。然后创业的观察,分布在哪些城市,在国外的人工智能这几个大的企业,像谷歌、微软、Facebook、IBM,做了40多年的人工智能才走出来。

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2018-03-21 11:36:41

徐来:

5年后的预测,机器人很普及,标准化生产流行,人类无工可打,就业就比较困难了,公务员三分之一可能要下岗,再接下来自由职业的人越来越多,可是每次看到这里我想,大家知道我来自世界银行,就业是消除贫困的一种,因为可以帮助很多人有就业的机会,但是人工智能来了,失业的人就越来越多了,这个怎么样把这个问题解决。

最后,记住要仰望星空,不要低头看脚下,无论生活如何艰难,请保持一个好奇心。我们讲到大数据、人工智能,如果不讲区块链的话,总觉得少点什么,区块链讲去中心化可以讲几个小时,我们的团队我们准备一套详细的区块链的教材,从区块链的技术到各行各业的应用,融资等等,希望有机会跟大家一起分享。

2018-03-21 11:40:06

主题演讲:AI核心能力的发展与建设
演讲嘉宾:第四范式咨询顾问  翟英博 

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2018-03-21 11:50:53

翟英博:

大家知道现在有非常流行的职业,数据科学家,我们对数据的分析上升到科学的角度,整个人类的发展。我们这里引用一套理论,科学的发展其实经过4个阶段,第一种我们叫做实验科学,实验科学是我们人类最早认识自然的方法,最早的原始人通过钻木取火的方式发现火,然后大规模的应用,比如说阴雨天放风筝,接触到闪电,其实就是我们日常用到的电。这是我们科学发展的第一阶段和第一种模式。第二种什么是理论科学,基础实验科学的基础上,通过抽象和总结,其实是我们人类非常厉害的能力,通过抽象和总结,得到一些理论解释自然和认识世界,牛顿发现万有引力的定律。第三个手段就是计算科学,现在计算机大规模发展之后,衍生出来的方法,我们做一些天气预报的预测,比如说我们做一些模拟原子弹的爆炸,比如说横向的演变,整个过程通过计算机模拟计算去实现的,计算科学也是科学范式的一种方法。什么是数据科学,依赖于我们计算科学,计算机化,包括现在的互联网化产生大量的数据,包括用的实验手段,其实大众可以发现规律形成理论的,从某种角度来说,从数据里面找到一些我们认识世界,认识自然的理论,所以我们可以看到整个科学的发展,其实发展到现在已经进入到数据科学的时代。

2018-03-21 11:52:53

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翟英博:

数据科学的时代,我们不得不说的人工智能,人工智能就是数据科学的典型的应用场景,整个人工智能的方法,我们可以看出来,其实不是很新鲜的话题,最早可以追溯到图灵,在每个起和灭的阶段都是我们对人工智能的憧憬,崇敬过程中,好像这方面不行,好像也做不了什么事情,于是进入到低谷,最早的高峰是人工智能兴起的时候,所有专家和学者很兴奋,做了几年会发现,原来想的很好的事情一件没有的发生,自动翻译现在也很难达到100%的准确率。所以,进入了一次低谷,当时的人工智能的算法和基本的疑惑问题不能解决,算什么人工智能。第二次有一家公司发现了大量的石油资源,使人工智能的技术又进入人们的视野,又随着这个人电脑的普及和那家公司的破产又进入了低谷。

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翟英博:

现在又兴起了依赖于两方面,一个是数据激增,这个对人工智能的发展非常重要,体现在哪里,大家可以想没有互联网之前,我们想找这种图片的素材,其实都是我们用传统的相机胶卷打印出来的相片,做所谓的识别。找几千万张照片没有互联网之前,这种事情是不可能的。原来的人工智能的发展,所走的方向是什么,用少的素材,因为没有办法做更多的素材,通过不断的调整,我的算法提高图片识别的准确率,这样的时代下,整个的准确率的精度很低的。现在进入互联网界,大数据时代之后,整个时代不一样,我们获取数据的能力强的多,我们轻易找到很多的样板。

另外一个推动力就是计算能力的增强,其实80年代末的时候美国军方就出现了无人驾驶的汽车,性能也不错,但致命问题是,90%以上的空间是装电池的,虽然这样的情况下有不错的表现,但是可靠性是完全不可行的项目,那次项目之后,美国军方拒绝了后面的投入,我们知道整个计算力的发展,已经是几个数的增长,现在的手机计算里比十几年前的电脑还强,还有一些特殊引擎,像GPU、TPU的计算单元,是我们不能算的问题,我们能够计算的问题不是一个问题,所以数据的积累和计算资源的增强,这两项重要的事情推动人工智能又一次发展,现在发展分类来说,可以大概分这几个方向。

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翟英博:

第一个比较重要的就是机器学习,是一个人工智能的基石,整个人工智能分向不同的方向发展,因为深度学习的发展使各个发展学科做了重要的结合和交流。我们做计算机的时候,不是深度学习用神经网络做,我们通过图片专家经验刻划特征,什么是脸、嘴,然后看另外一张有没有,现在通过深度学习的方法,机器自己找这些特征,所以通过这样的方法我们基于这样的计算能力不断学习,形成效果比较好的人脸识别技术。所以像计算机视觉是很重要的分支,此外机器人,是一个模拟发生的重要方向。还有一个知识表达,如果让机器具备智能,很重要的事情让他明白知识,我们人一些推理和学习的时候,其实我们推理的根据是我们过去掌握的知识,天冷穿厚一点的衣服就是一个基本的知识,比如说去年10月份的水份账单,这个就不是一个知识,现实的数据非常复杂,怎么样让机器掌握这些知识,并且应用起来这就是图谱要解决的问题,现在的知识也是非常火热的一个方向。

2018-03-21 12:08:52

翟英博:

说了这么多,回到我们总企业的角度来说,我们人工智能在应用的过程中有什么优势,或者出一个什么地位,我们通常来说一个企业做决策的时候,分这几个步骤。第一个作战制订,人通过一系列的分析,比如说今年我想做互联网的推广,发展我的营销事业,怎么做呢?比如说做策略的制订,决定这些东西卖给谁,然后策略执行,我怎么把这些东西卖给他们,过去的移动互联,或者电子商务很好解决策略执行的问题,通过APP端,电脑的网页可以展示给我们前侧客户,这是机器或者互联网可以很好的做的策略执行,过去往往的策略制订还是人做,这个产品我应该卖给谁,另外一个客户过来应该推什么东西给他,这些事情机器可以做,而且比人做的好。

2018-03-21 12:09:50

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2018-03-21 12:10:04

翟英博:

糖尿病预测3年里概率会不会有人工智能的算法提高诊断效率,我们发现原来的专家的规则总结,很有经验的医生十几条判断这个人3年后会不会得糖尿病,但是我们用机器做了事情之后,发现机器可以总结50万条规则,这个比专家的经验要详细的多,从效果来说比最好的专家准确率提高2到3倍,机器在细分领域里面,通过高维度,得到比人更好的决策。比如说做实时反欺诈,我们怎么决定这笔交易是不是你消费的,也是机器总结规则,总结了2千500万规则看,在什么时间地点刷了多少金额,商户什么类型,通过一系列的规则,来总结这样一个事情。机器做的事情比人的精准度都有一个很大的提升,我们认为机器在一个细分领域里,只要维度高,有一些相应的数据支撑,就比人类做的更精准。

2018-03-21 12:12:03

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2018-03-21 12:15:34

翟英博:

我们再回过来看,机器做这样的事情,怎么让机器实现整个过程,换句话说这个智能建设遵从什么样的步骤,这是一个著名的理论,它实际上描述人做学习的时候,整个的过程。大体分几个环节,行动、经验、反思和理论,像小朋友学走步,刚开始看大人怎么走,有了理论之后会行动,行动他就会看走一步之后,我是不是摔倒,发生不平衡,掌握一定的经验,有了经验之后,对动作反思,步子太大,或者刚刚因为手和脚一边走没有走好,有了反思之后修整它的理论,这样走更稳,这是人潜意识里面发生的,通过学习圈人类具备了学习和智能的能力。我们整个机器学习的时候怎么做,其实也是通过学习圈。

所以我们总结来说,要想让机器真正具备智能,在我们想做的日常的这种决策里面,想要做一个智能的事情,一定具备5个要素,我们总结起来,第一个是需求,现在的智能不是所谓的强人工智能,不像人类一样处理一些复杂的事情,我们要有明确的边界,我诊断糖尿病,我想干什么事情,这样的事情我们有相应大数据,有了大数据和相应的行动数据之后,去总结经验和规律让机器学习。再一个需要有外部反馈,整个学圈,想让机器具备智能一个场景实现智能化,我们要有过程数据的采集能力,采集足够的数据才可以智能化做一个数据支撑。第二个有相应的反馈数据,这些收回来形成我的经验,并且把这些经验传递给机器,让机器反思,第四步基于数据和反思形成真的理论,这个理论就是使得我们的决策化过程中具备真正的智能化。

2018-03-21 12:17:23

主题演讲:人工智能2.0时代的的投资逻辑

演讲嘉宾:中卫基金创始合伙人 李文罡     

2018-03-21 12:18:18

李文罡:

我今天跟大家分享人工智能在医疗这个领域的应用,人工智能在商业在金融的应用,在医疗这个领域,在实际应用当中医疗还是比较缺乏的,在2017年医疗迎来了和人工智能结合的热潮。到底说人工智能在医疗方面的这些应用离我们到底有多远,当然这个里面会包括人工智能的概述,和一些基础的历程,在医疗里面的应用几个细分领域的方面。

那么,2017年可以说是人工智能在医疗领域爆发的元年,包括IBM在医疗领域做了40多年,2017年人工智能已经出现了在整个商业领域的应用出现突破性的进展,这里面包括大家熟悉的2017年“阿尔法狗的世界大战”,实际上,我们说从医疗领域来看人工智能为什么在围棋的领域有这么大的突破,其实相对比人工智能在围棋领域相对比较简单的,我们说步子可以通过人工智能可以列出来的,在医疗方面,我们有很多医疗方面的真正疾病的原因,基因检测做了很多,最根本的原因没有找到,糖尿病现在我们全国大概有1亿3千万的糖尿病患者,真正什么原因造成的,目前为止没有定论,现在做的就是早诊断,早期干预,减少并发症的发生,降低患者的痛苦。随着在这些其它商业领域的应用的突破,医疗这些方面越来越多有这些智能的应用。

2018-03-21 12:19:53

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2018-03-21 12:20:05

李文罡:

最早从计算机的时代,比如说第一代计算机发明,IBM这些硬件公司,把人工智能理念提出来,经历了逻辑时代,再经过系统整合时代,计算时代真正进入一个融合的时代,把这些算法跟这些行业当中的应用整合起来。

那么,人工智能在医疗的领域当中的这些发展,可以追溯到最早从2016年开始英国的国家健康体系,和谷歌一起合作的这样的软件,来进行健康管理方面的一些软件开发,然后我们国家十三五规划人工智能把医疗里面的三年时实时行动法案做为纲要。刚才徐博士讲到,2017年我们也看到在人体的内镜方面开始有机器人的应用,像这些机器人在30分钟获得1万多张图片,如果使用人工捕片是大量的工作,这样可以发现我们的病灶进行早期的诊断,也是整个医学当中的发展应用。

2018-03-21 12:21:07

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2018-03-21 12:22:20

李文罡:

为什么人工智能在医学领域获得这么大的重视,一个好的商业模式源自一个需求,一个市场调研当中发现,我们现在国家医生它的一个缺口,我们国家大部分病例医生缺口10万,儿科医生缺口20万,不知道大家有没有听到麻醉医生的猝死事件,因为他们太辛苦太累了。我们国家很多的疾病诊断方面,不明确不精准,因为病例医生缺乏太多,真正按照国家卫生部规定100张病床1到2位病例医生,我们国家需要11万的病例医生,这些医生的缺乏带来我们的需求,通过这些人工智能让我们这些高年资的经验覆盖我们的机器,代替一些大量重复的劳动。根据一份人工智能医疗保健的新神经系统的市场调研,我们的人工智能在智能方面的应用,是我们机器人辅助手术,像达芬奇机器人手术,目前最先进的,市场规模400亿。还包括其它的减少剂量的误差,连接机器、临床实验、新药物的开发,初步诊断,机器的发射等,这些每年以40%左右的负荷增长率人工智能的迅速发展,在医疗领域可以覆盖的场景是哪一些,根据刚才的报告我们可以看到应用场景当中,我们经常看到的可穿戴的设备,苹果手表可以实时检测你的心率,现在的血糖仪都是我们大数获得的来源,医学图像的识别也是重要的领域,新药开发医院的管理,保险人工控费当中都是我们人工智能可以介入的主要应用场景。

2018-03-21 12:23:12

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2018-03-21 12:25:45

李文罡:

为什么人工影像这个方面也是我们应该是人工智能在医学当中首先突破的一个方面,其实我们的医学影像当中也是目前最开始数据化或者结构化的数据,医学影像数据天然就是大数据的公司,大数据的一个方向,我们可以看到一个CT的扫描是10个兆的数据,心血管的造影是100兆,而一个患者的基因组的数据大概是0.5TB的数据,这些的大数据是数字化结构化的数据给大数据和人工智能的开发带来非常好的应用场景,但是不能保证100多家的这些医学公司都可以成功,但是在这个方面系最容易突破的方面。

那么除了影像方面,医学的人工智能当中还有外科手术机器人,还有康复机器人,医疗服务机器人,护理服务机器人等等,也是我们人工智能在这些方面更深度的应用。

2018-03-21 12:26:21

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2018-03-21 12:27:46

李文罡:

短短一个视频模拟一个场景,在手机背后其实是一个机器人,我们模拟一个对话,是一个孩子在医院出生以后,定期要接受疫苗接种的随访电话,其实随访电话背后是一个机器人医生,通过语音合成技术和语义的理解,和孩子的家属互相对话,一起来到医院接种的过程。这些重复的工作其实可以被人工智能一个智能的医生所来替代。那么讲到这里,有很多人或者说他们会刚才包括我们徐博士也在担心的事情,人工智能发展了以后,我们医生会不会没有工作,以后医生没有工作了,大家会不会担心这件事情,其实作为我自己本身是一个学医的,我是作为一个相对于冷静客观一些的投资人来讲,我并不担心这样的事情,看到人工智能的发展,它可以做到替代我们以往的相对技术含量比较低的一些重复工作,我们这些重复性的人工智能的技术含量比较低的工作。

我们医生去做什么?医生可以提高一层,可以做一些更复杂的一些手术,将来的人工智能发展以后,帮助我们医生,使我们医生工作效率更高,使我们医生从事更高水平的复杂手术的工作,而且我们将来这些我们的工作,我们这些工作分类也会越来越多,在20、30年前很难想象到今天更多的一些这些种类出来,我们工作的这些种类20年前没有想到过,作为一个乐观的投资人,或者有一些人看见才相信,我们是因为相信所以才看见,我不担心我们对行业的冲击,人工智能会越来越帮助我们社会,使我们医疗越来越美好,谢谢。

2018-03-21 12:30:25

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2018-03-21 13:40:07

飞马观察:未来五年的教育发展前景
发布嘉宾:飞马旅CEO&飞马资本合伙人   钱倩   

2018-03-21 13:45:18

钱倩:

我们先从讲投资,从整个大背景开始看,大家看到294亿的投资额,大概在去年到今年的2月份,投掉的钱大概在80亿左右,投资的速度在这个领域里是加速度的,在前面5年的时间里才投掉100亿,证明这个行业的热度在增加。那这个是从2012年开始的投资的个数,我们看到峰值在2015年、2016年,每年有将近50个项目被投,到了2017年放缓了,同时我们也看到说AI教育领域的企业的投资的轮次,也非常有意思,大量集中在早期。可是从去年到今年观察到的现象大家比较投后面一点,而且这个领域上来的时候拿来的钱就非常之多。

我们再看一下应用的场景,我们理解的AI的教育是基于底层的非常基础的这些技术,应用层面非常成熟,我们看到这4个领域,情感计算、认知计算、自适应引擎、语音识别技术。大量把数据在这个引擎里面做了一些优化或者识别,反过来对于教育起到了一个促进和筛选的作用,语音识别的技术在这个领域里非常重要的应用,尤其在各语言的学习当中。

2018-03-21 13:47:35

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2018-03-21 13:49:37

钱倩:

自适应引擎系国外和国内有非常标志性的公司在做,那我们看到的是整个来说,在刚才中午的嘉宾的交流和分享中,我们已经提到教育领域的四个大方向上,其实都开始适用于这每个的环节里面。自适应学习里面在整个又分了4个小方向。第二类是专家的系统,这是和运营支持的管理系统。虚拟助手里面的,怎么用AI的技术,学霸君子有一个机器人参加了高考,那个成绩和冠军的成绩不相上下,其实智能的教育的发展已经是到了这样的水准,一个机器通过学习它可以代替我们12年的义务教育了。

2018-03-21 13:50:59

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2018-03-21 13:52:58

钱倩:

那AI怎么改变这样一个教育的版图,从上到下是一个小的细分,一个是非教育领域的,之前做教育、电脑、系统的,杀进来的人都很大,教育信息化的,这里也有一些机构进来的,线下教育又是一大类,好未来、新东方也好,都非常活跃进入这个领域,在线教育的机构之前看到一些了,K12的题库,在2015、2016年的时候,因为题库的事情比较容易收集数据,早期数据获得比较容易,所以2014年、2015年非常快的题库这些公司发展起来了。在线教育的部分我们非常高兴看到,其实很多是语音教育的,包括成人、少儿的,这些课程、工具里面,其实是最近资本非常追捧的,包括飞马旅之前大家合投的达达少儿英语也好。那么,自适应学习国内国外都有一些标志性的,我就不做多解释了。一个是基于人脑的、人工智能、计算机变成的一个学习,所以这个理念其实来源于每个人有自己学习的路径,每个人有自己学习的特点,靠人工辨别这些细微的特点非常困难的,AI人工智能有大量的数据帮我们做一些分析和优化,这个过程当中人工智能优于人工,他们的理论基础是从这里开始的。

2018-03-21 13:53:19

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2018-03-21 14:00:02

钱倩:

这个也是说不同的玩家在这个里面不同的角色在这个里面,AI自适应学习能够为他们带来什么。

那这个是自适应学习的国外公司,目前的使用的人数超过了1千万人。那这个我们也可以看到它整个的数据驱动适应性学习怎么样改变一些效率的?评定的正确率已经达到78%,因人施教是教育最大的难题,理论上认为它可能比优秀的老师的辨识度还高。他每次创业的事业有一个非常极致的追求,他成功创业2次之后,第3次创的能不能用AI人工技术让贫穷的孩子有教育机会,可以学到最优秀的老师的技能,和成立的孩子一样同样的渠道。

所以,我们也常常在想AI可能会成为未来教育的方向吗?我们看到了一些辅助的教育工具把老师从之前的机械化重复化的,我知道老师很大部分的工作量是批改作业,里面很多的问题需要反复训练,靠人工的不断作题非常的枯燥和反感,所以通过提高精确的反应,更加正确的问题的题目来反馈给你。

这个也是我们不想得出的一个结论,取代助教、顾问,甚至是老师。我们用电脑的算力来完成,能够非常直接的针对每个更加明确的知道每个学生的特点做一些精确的推送,这是我们理解到的人工智能对教育的改变,不是说人工智能未来可以替代的教育。

2018-03-21 14:01:17

人工智能产业联盟计划,“智能化教育”联盟发布
发布嘉宾:季怿昊 飞马旅商务发展总监

2018-03-21 14:05:48

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2018-03-21 14:14:52

主题演讲:人工智能加速教育产业变革

演讲嘉宾:先声教育联合创始人&CTO 秦龙 

2018-03-21 14:20:20

秦龙:

下面我们简单讨论一下,人工智能技术对于教育有那些影响。

现在学校教育经过100年的发展,我们可以看到的学校没有太多的变化,甚至教室的大小,老师教授的内容,基本上没什么变化,甚至学生两个人坐一个座位,有的同桌都没有变化。我觉得在未来几年由于各个方面人工智能方面的进展,教育有很大的变化。

人工智能技术已经走入我们设备,现在我们每个人每天对人工智能讲话,无论有智能音箱,还是苹果手机,智能手机有这样的沟通,或者我们的手机可以解锁了,直接人脸解锁,不需要使用我们的密码,对于语言学习来说,我个人的体会比较深刻的。在十几年前的时候,尤其练口语,怎么练?或者你买一个录音机,或者复读机,你播一段英语然后你重复,没有任何的反馈,口语有没有问题?现在我们的学生可以用电脑还是IPAD,这些电子设备有一个人工智能告诉他这些发音好不好,提高它的英语水平。人工智能技术钱总讲的非常好,帮我做了一个铺垫,后面对技术的细节,具体怎么做讲的比较多,可以说人工智能对教学有每个环节的影响,可以帮助我们调整效率。

2018-03-21 14:21:17

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2018-03-21 14:23:10

秦龙:

首先,从作业来看,从技术使用的角度来说,大概分这几类,不同的学科,比如说英语或者数学,或者文科类的,这些不同的学科不同的技术,比如说英语做的是自动批改,包括英语作文的自动批改,另外对于数学,有自动拍照收题的应用场景。其实我们现在看到还有一个更好的应用场景,通过拍照做一个批改,老师不需要自己批改简单的一些习题,可以人工智能拍下来,一个学生完成作业的情况。对于主观题,我们也看到比如说在历史题,问题某某历史事件对于我们这个历史进程产生什么样的影响,通过人工智能的技术判断学生这个答案是不是正确。

语音测评是干什么,判断一个人的英语水平怎么样,过去我们需要一个外交,一对一的某某发音有问题,或者它的音调有问题,现在通过语音测评技术,它的后端也有语音识别的个数帮助我们自动判断这个人的英语口语有没有问题。为了实现这件事,首先不仅仅做发音判断,通过这些全维度的信息做一个判断,同时语音测评不仅仅是打分,其实对学生的学习没有特别大的效果,我们希望做实第一时间告诉学生你的问题在哪里,你如何去改变。

2018-03-21 14:25:30

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2018-03-21 14:28:51

秦龙:

另外我们做的一个技术,就是批改,写作文过去我们比较痛苦,有时候老师也不会经常留,对于老师来说压力也很大,过去咱们作文写的很少,词汇语法很厉害,让他写无从下笔了,现在解决了这个问题,做了一个自动批改,学生写完人工智能技术就把作业批改出来了,同时告诉你你哪里有拼写错误。

2018-03-21 14:29:00

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2018-03-21 14:30:45

秦龙:

同时自适应学习,我可以简单介绍一下我们在之前做这个事情的,实际上做了一件事情比较简单,我来估计他下一次做作业的时候我们出什么样的题给他,不需要给大家介绍算法本身,介绍什么意思和概念。我通过这个学生做一系列的题,来判断它的知识点掌握情况。另外有一个人类记忆叫遗忘曲线,我学习一个单词,一段时间不去学习我就忘记了,使我们学生不会短期内把单词忘记,我们在特定的时间点复习这个,曲线是横轴是时间,这个单词学会了以后第几天复习,纵轴同样一个单词下次出现的时候,这个学生做对的概率是多大,它并不是一个等量的学习,而是比较大的变化曲线。简单说前几天我刚学会的时候比较频繁的做复习,后面见过几次以后,从短时记忆到长时记忆以后复习机率就非常低了,不用经常去看了。

2018-03-21 14:31:16

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2018-03-21 14:34:46

秦龙:

在考试阶段其实人工智能已经用了很多年了,他在考试的时候并不是所有人做的题一样的,比如现在的中考、高考,这种考试为了我们中等考生学习的,我们希望中高考是为了80%的学生评判它的能力,无论是你学习特别好,还是属于中间的,还是相对较差的,每个人的水平更准确的判断,每个人做的题目不一样,每个人做题目的难度目前一样,数量不一样,考试时间不同,这边常用的技术叫IRT方法,大家做前几道题都是一样的,大家的水平都是60分的水平,根据大家做60分的题,你做对了,再找个70分的你做对了,再给你80分,好的越做越难,差的呢,做错了,我就给你一个简单一点的。

我们又提到教研,这个事情比较新颖的,教研本身很费时费力的,一个老师想出一套考卷,这个对于老师的水平,以及对于他的时间要求非常高,他要从知识点从课本,以及大量的题库里面找哪些题是哪些难度,考察学生哪些方面,这个过程下来可能花几天,甚至几个星期的时间,现在有公司,他们做的事情是自动从课本教学的内容提取出知识点,现有老师的知识点还可以帮助你知识点的漏洞。老师的理解这3个地方是知识点,机器人工智能发现要拆成4个知识点讲。

2018-03-21 14:35:32

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2018-03-21 14:39:35

秦龙:

在授课过程中,其实咱们现在有一个很有意思的应用,它这个系统在教师里面装了很多的摄像头,拍学生就是观察学生的表情的变化,首先最简单他是不是在认真听讲,他听老师讲通过你的延伸的表情的判断来说这个学生他是一个跟踪老师知识的进程,还是说可能看这个学生眼神有点呆了,所以它希望做实时评估学生的学习兴趣和习惯,有的学生对于某些知识点,或者老师某些教学方式接受程度好一些,有些差一些,通过这些数据的分析,对学生的掌握情况做一个追踪,反过来优化老师的教学,如何讲我们班的学生接受程度最好,在未来的课程中做一些优化。

最后,我要说,在很多人工智能的任务里面,机器已经超越了人类,在图象识别里面,在2015、2016年的时候人工智能的图象识别的正确率超过人类,再说语音识别,微软的语音识别系统,超过人类的语音识别的正确率,在上个星期,微软说我们的机器翻译系统已经超越人类的翻译。我认为总的来说AI的教育结合,相比于互联网+,这一次的变革来的更快,范围更广,影响也更加强烈,所以这是一个无论对于人工智能技术从业者,还是教育者来说都是一个最好的时代,谢谢大家。

2018-03-21 14:42:37

主题演讲:人工智能如何推动传统教育产业升级:AI重构学习生态

演讲嘉宾:乂学教育联合创始人&CEO 周伟 

2018-03-21 14:48:05

周伟:

人工智能在应用领域,其实教育是最好的一个应用场景,为什么?第一它确实是需要,去用新的技术改变的行业,现在的教育模式和100年前,还是基本差不多的,这个产业它是需要新技术进行升级的,这是第一。第二,在教育企业里面,利用人工智能他有两大优势,第一个在我们的行业里面人工智能技术的应用,他不涉及到伦理的问题,大家前两天有没有看新闻,自动驾驶又撞死人了,新闻大幅度的报道,这项技术就被停止了,因为它涉及伦理的问题,你说高速公路上哪天不出车祸,只要不超过3个人以上的死亡是没有人报道,但是自动驾驶这项技术他只要出现一次技术,全世界的糕点都会放在上面,因为涉及到伦理的问题,人可以犯错,技术是不可以的,教育里面不存在这个问题。

2018-03-21 14:49:36

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2018-03-21 14:52:22

周伟:

第二个我们这个行业坦率的讲,它的容错率比较高,类似于今日头条,当今日头条给你推送10条新闻的,7条是你关心的,3条的是你不关心的,你会不会把这个的APP卸载。当我给你推送的题8道符合你的,2道其实你是不会的,你会不学吗,你大不了当复习一下,相对来讲,是比较适合我们这个行业的。

互联网其实一直在改变教育,从2010年开始,因为2010年开始我们的宽带网所提升了,电脑也普及了,其实这个时候网速不高的,同时对影像存储的技术不是那么好,2010年以后视频存储也好,互联网对教育也有了影响,随着移动网络和推广,随着4G网络的推广,我们可以看到拍照搜题才起来。现在随着云计算出来了,才会孕育出人工智能对高于的影响,没有云计算你也做不到,时间成本太高。

第二个讲的是这个市场还是很大的,虽然国家四部委刚刚推出政策,联合整治补习机构,给我们减压,如何减?孩子们还是要考试的,当然我们从事教育的一定要做的是不能成为孩子的负担,提升他们的学习效率。在我们这个领域里面其实是分好几大流派的,这种流派大家用人工智能的一些技术,但是我们服务的场景和我们所做的事是不一样的,在我们这个领域里面基本上我们可以看到的是,一类通过人工智能技术给老师赋能的,第二类给老师赋能的我们基本上叫做以教师为核心的教学体系构建的服务类公司。

2018-03-21 14:55:51

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2018-03-21 14:57:43

周伟:

我们可以看到是不是利用人工智能这个技术可以替代老师?答案是不能,老师承担两部分的责任,第一部分是教,代表知识的传递,第二个是育,培养孩子的兴趣,德智体美劳。系统只能去帮他解决知识传递的,所以在我们这里,人工智能教育里面是最符合这2个字人工加智能,必须有人在,所以他讲究一个全场景。

我们客观分析,当一个孩子他想提升他的学习效率的时候,首先找到影响他学习效率的三大核心因素,这项技术使用的有没有把这个三大核心因素形成一个闭环有没有考虑进去,不是一个单单的技术应用可以提升效率的,影响一个孩子的三大因素,学习兴趣这件事谁来解决,系统只能帮他解决40%,只是让他不排斥学习,你不排斥不代表你会爱上,像我们不讨厌很多人,但是你不一定喜欢很多人,所以在让孩子喜欢上学习这件事情上面,必须依靠人来完成。第二个学习场景,我们讲究高效的学习场景一定是有监督无干扰,你必须给他搭建一个学习场景,第三个才是解决学习能力的问题,你不会系统来教你,所以我们可以看到,我们是人工智能,但是在我们的理念里面,人是在目前来看,是脱离不了这个场景,我们设置整个的教学流程,30%还是依靠真人,在这个场景发挥它的作用,70%知识传递的部分通过系统完成。

2018-03-21 14:58:04

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2018-03-21 15:00:43

周伟:

首先,我们也做过大量的实践报告,我们做的和真人老师的对比,我们找了三名平均教龄17年的教师和我们的系统同样给学生上课,连续上一段时间,通过前后来看哪个教学成果更好,非常高兴的是我们在核心的体分上我们达到36分,比真人教学有了提高,我们是个性化教学首先在精准定位上面,我们运动的是知识图谱和信息论,这两个大的技术手段,我们能够比真人老师对这个孩子的画像还要来的精准。第二个就是个性化推荐上面,我们是应用了机器学习加遗传算法,我们在给学生推荐他适合学习的内容上面,除了我们是针对他的知识盲点以外,还要根据过往的学习记录,判断他适合哪一方面的知识,比较容易的掌握,这个我们也都加上。

鼓励能动性和家长印象的处理,因为大家不要忘记一点,教育不光光是我们教育机构的事,不光是学校的事,我们必须给家长人工智能的方式给他们一些对孩子学习的建议,这样使孩子沉浸在一个360度无死角的学习氛围内,包括教学服务也会涵盖里面。

2018-03-21 15:02:40

周伟:

首先来看,作为一个学生通过使用我们的系统,进入主系统分析,自适应引擎里面,加上历史数据,通过系统管理员自动生成他学习计划,推送教学内容,不足的老师可以介入,没有老师的情况下,有些学生我题读不懂,这个时候真人老师就要介入,进行个性化的干预。

大家可以看到我们是把初中三个年纪知识点拆了几万个知识点,只有拆的细你才可以做的准,我们通过精准的检测查到孩子的知识漏洞,查100个知识点它不需要100道题。同时我们进行个性化匹配的教学,那可以看这是我们连语文都做出来了,文言文我们也都拆出来了。

2018-03-21 15:05:49

圆桌论坛:教育行业正从IT时代走向DT时代

论坛主持人:飞马旅新产业服务中心总经理 蔺华 

参与嘉宾:

TutorABC首席运营官 汤峥嵘 

学霸君副总裁 苗广艺 

华东师范大学教育学部教育康复学系副教授 陈东帆   

2018-03-21 15:09:26

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2018-03-21 15:10:49

主持人:今天的我们题目叫教育从IT时代进入DT时代,我们在IT时代教育有什么样的特点,DT时代有什么样的特点?

2018-03-21 15:13:06

汤峥嵘:

我觉得在IT时代的教育其实可能最简单只是从线下搬到线上,你搬线上会发生什么变化呢。简单讲一下,我们这个上面应用是这样的,今天很多的在线教育的企业,学生选老师的环节仍然停留在过去的时代,都是在学生选老师,在线下是一个自然的事情,线下机构有几十个老师,排课表出来你去选他。我们很多在线教育的模式下,你一旦开放抢老师,老师很难抢到,我们用一个算法匹配老师,我们不让学生抢老师,我们给你安排老师,通过学习越来越精准,同时我们通过了这个模式,我们做到了可能市场上唯一一家可以做到动态线上一对多的课程,有的人希望是英式口音的,我们的数据告诉我们,一对多不仅便宜,而且效果更好。

2018-03-21 15:15:49

苗广艺:

我比较赞同汤总的,IT时代就是从线下搬到线上了,DT系效率的提升,意味着效率的提高,每天老师要花很长时间的批改作业,学校的老师,特别好的老师,一个老师带2、3个班级,大概有一两百的学生。有了人工智能大数据以后,可能不需要批改作业了,背后就是一个效率的提升,就是生产力的提高,随之演变生产的变化,一个老师带4个班级,有一些老师生产力解放出来,其他老师做一些别的事情,老师的分工发生一些变化,到了DT是一个生产力的提高。

2018-03-21 15:17:07

主持人:现在这个数据什么样的数据更加有价值?针对我们这种企业,我们搜索什么样的数据满足这些需求?

2018-03-21 15:18:23

陈东帆:

这个东西我非常有体会,我们现在碰到最大的瓶颈口,机器人和小孩对话当中,机器人本身的传感器的效率问题,他要最快的获取这个信息,如果DT时代到来,只是集成度什么时候可以更快的集成,现在要求3套数据,一个是这边的小孩和人不对视但是愿意和机器人对视,测试他对视的秒数,我必须拿到这个数据而且是实时在线拿到数据。在线拿到数据之后,我这个课结束之后,走出课堂的时候,家长的手机收到这个信息,第二个所谓的对话,和小孩对话的时候,有效的对话还是无效的对话,我碰到一个小孩,6岁了,他只会说好和不好,这2个字的语义测试很难的,第三个是模仿,他的一个是他和你有效沟通,一个是有效握手,一个是采集怎么方便,如果这个问题解决了他真正可以达到DT时代,我们也等待业界的精英一起做成这个事情,把这个事情推成。

2018-03-21 15:19:30

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2018-03-21 15:20:57

苗广艺:

我觉得比较好的有2个特点,一个是全面,收集校外学生某一次的辅导的数据,要收集学生24小时一周7天的数据,还有一个是精准,精准覆盖到他很精细每个动作的数据,有这样的数据我觉得是非常好的大数据。

2018-03-21 15:22:04

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2018-03-21 15:23:03

汤峥嵘:

从教育的角度来讲,我觉得知识传递上,通常数据看它的题有没有对和错,从而判断他对知识的掌握程度,再往下看,两个80分的人,一个简单,一个难的话,其实是有不同的个性,但是最深层的数据,什么原因导致他们有这样的差异,这就是对不同的孩子的教法不一样的,当一个孩子答1+1等于3的时候,他的个性比较害羞,需要鼓励的孩子,你可以说一下什么原因。这个让后面的教育再往上走收集这些数据。

2018-03-21 15:25:03

主持人:谈一下我们实际在做项目的时候有没有什么经验或者教训可以给大家借鉴的?

2018-03-21 15:27:26

汤峥嵘:

我们很多收集学生的收据,其实老师的数据同样重要,你给他匹配一个最适合的老师,你同样的数据要同样匹配的。今天教育的问题我们几百年以来把教育当成批量生产,因为以前的工业时代把人生产出来要工厂做工人的,你教育出来要标准化,今天到信息爆炸的时代,我们这个年代,我们有一本书都很珍惜,今天是知识爆炸时代,读都读不完。所以我觉得我们的做法上就是说在同时给教材学生打标签,来做更有效的匹配,我们是来匹配老师,另外一个行业大家觉得很自然,滴滴打车你要觉得请乘客选司机是很荒唐的事情,最后导致你的资源极大浪费。我们是把老师的资源利用起来不是浪费,同时可以规模化起来做到个性化,所以我们一对多也是这样衍生出来了。

2018-03-21 15:28:50

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2018-03-21 15:29:05

苗广艺:

我们也是认为数据收集是基础,然后我们这块说一下我们的经验,我们一开始做教育市场的时候,看了市面上公司做的事情,大部分大家做的事情,一种是我通过拍照把学生的数据收集上来,还有一些在IPAD作答,这些方法在收集数据的时候都是比较落后的我们学校里面的学生在本子上写作业的,比如说让学生做解答题,可能写10到20步的推倒。我们采用的手段,我们采用数码笔,让学生在纸上写字,但是可以把学生写的字的信息采集到IPAD上,通过这样的方式我们可以现学生保留以前一样的纸上鞋子的传统习惯,同时把数据传到IPAD上面。通过这样的我们收集到的学生更精准的数据,通过学生的数据,这个一晚上写作业的情况,有些学生效率特别高,平均需要1个小时写完,但是他是半个小时写完,有的花5分钟的时候写完,通过这样的数据发现很多精细,以前发现不了的事情。

2018-03-21 15:30:46

陈东帆:

我们内部的规划说,以华师大为主形成南方组,北师大是北方组,是不是用15年时间让学生的学习能力提高50%。我们讲另一个问题,根据现在的行为方法来做人工智能的话,按照具体的课题做的话,实际上我们做具体的课题非常困难,再具体讲,我们希望做一个纵向的点,不断的交互过程它的数据不断学习,在小孩的对话的轨迹都在机器里面,机器演绎出不断的对话。一个家长告诉我,3岁以后,他检测出他是自闭症的小孩,他们家长应声送到音乐复小,年纪以后跟不上,他回家对着墙讲话,想象当中有个机器人,有一个机器人就不会后退,慢慢的往上走,最希望我们设定的47门课,47个场景,希望47个课结束了,小孩有47个单词,他这辈子可以用了,我们希望通过技术手段跟踪他的轨迹,我们只能靠行为方法不断的计算机的方法来做一些很傻的事情,让这些东西通过不断的训练把它加进去。

2018-03-21 15:32:24

主持人:请跟大家分享一下,现在人工智能加教育处于什么样的水平?以这个问题作为最后一个,阐述一下目前人工智能教育的情况。

2018-03-21 15:34:47

汤峥嵘:

人工智能可以解决你在很多点上,练习英语的发音很有效的,甚至价格很低,但是我们做法是这样,我们继续引入这样的工具,特别是成人,学英语的本质目标是沟通,跟其它国家的人沟通,你标准化不准都没有关系,不影响你真正的沟通,而是对文化的了解,是不是有思想。其实在我们的课程中,希望把这些内容引入来教我们的客人如何跟不同的国家和不同的文化人在不同场景沟通,这个情况下,真人是更有效的,因为你在挑战他一个问题,他靠脑子回答。在这个领域内,有些领域有些数学答案是标准,你用更好的方法,像老师家长来判别错和对,机器判的很多,相对标准化的知识的传播我认为人工智能会快很多,比如教英语的语法,我们把非人的教育可以称之为自学,人工智能以后那本书越来越智能,你可以跳过去去学,但是总归要请一个人来教你,因为他经历过很多的事情,这个机器没有办法判断的。你怎么匹配到最适合你的人很重要,否则你在浪费时间。

2018-03-21 15:35:05

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2018-03-21 15:36:00

苗广艺:

我们讲人工智能讨论有点过热,我觉得人工智能是说和产品深度融合在一起,不是你看起来有很多人工智能东西秀这个肌肉的。更应该是讨论这个行业做什么事情,通过痛点做哪些技术,这些技术里面包括人工智能技术,最后和教育、教研融合在一起的。然后我们觉得,人工智能技术对于教育行业是非常有帮助的,最后可以改变教育行业的生产关系。现在处在非常早的阶段,我们还在探索一下人工智能的方式,有些成果了,对老师可以看出效率的提高,但是整体处在一个初级的阶段。

2018-03-21 15:37:27

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2018-03-21 15:38:09

主持人:

我想另外一个问题,如果我们反过来想人工智能可以提升学生学习的效率,这个会不会反而加剧了学生的教学的学习负担,以前考90分可以打败80%人,现在120分才可以打败,是不是也有这样的问题出现呢?

陈东帆:

这个问题确实没有思考过,我记得上一次发表过目前没有解决的125个的问题,当中有一个问题,计算机能够提高人的学习,这个命题实际上没有解决,计算机怎么能够提高学习,实际上这个问题我们把它细化,把计算机细化成人工智能,是不是人工智能最终可以解决这个问题,提高人的学习这个命题,我们细化成我们具体的工作,我们描述一下我们的实验场景,我们实验场景的时候,实际上是离不开教师、小孩和整个场景是形成三者场景,我们把康复师、小孩、机器人,英文单词联系在一起,整个过程当中们是起的一个不可替代的作用,目前是这样的。

2018-03-21 15:40:40

主题演讲:人工智能在语言教育中的应用

演讲嘉宾:乐宁教育创始人  陈开元    

2018-03-21 15:42:09

陈开元:

我刚才听到分享让我意识到大家的问题,对未来的展望像我们当时是不是能够取代教育,是不是互联网可以改变老师,其实我觉得我们乐宁在上海一直是做一个很朴素的事情,就是为我们的学生在学语言的阶段提供一个全真的沟通环境弥补我们现在目前公立学校的英语的学校的资源不足。我要学上海话,最好在一个上海的语境下和上海人沟通,只要时间保证,体会这种语境,学习这种非常快的,为我们同学提供一个良好的语境。因为我自己本身是数学专业毕业的,那时候就是记单词记语法,我意识到我必须要学英文的时候,实际上语言以交流为目的,不是完全的考试分数,我自己学英语那一天,我几乎一句不会说英语,到流利英语表达,只用4个月时间。其实英语可以学的很快,像考驾照一样的,你可以教规考100分,并不证明你能用,我们很多的学生英文成绩很好,很多托福考满分的几乎不能说话。

2018-03-21 15:48:48

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2018-03-21 15:49:01

陈开元:

英语是一个技能,一点都不是巨大的障碍,因为我们用力用错了,把技能的能力当成一个知识性的考试在选择,方向用错了,你花再大的力气也学不会。把我这样的学习英语的体会让更多的孩子受益,我们坚持20年用这样朴素的方法,在上海几乎培训了30几万的学生,让上海的孩子学好英语,做出我们自己的贡献。现在人工智能来了,我们人工智能刚刚开始接触,正在探索,我认为人工智能是我们我们辅助的工具。怎么可能取代老师呢,刚才前面讲了,我们现在的教师跟100年前的教室一模一样,为什么?因为教育本身还是人对人的传递,我们把我们人的这样的知识通过对孩子的教育,让他怎么样的成人,老师这样的职位肯定是很难被取代的,人工智能在教育当中有那些应用呢,在语音方面我非常看好。

2018-03-21 15:50:01

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2018-03-21 15:52:06

陈开元:

实际上人工智能的具体的应用就是语音的识别,目前越来越深度到应用到我们的生活当中,比如说到出国带翻译机,在这样的乐宁的实际的当中,最大的作用就是取代我们外边老师的语言环境,英语教育就是对外教的管理非常具有挑战。我们几万个外教老师,复杂度和成本都很大的,可以极大被我们设计出很强互动性,这是我非常看好的一个应用。还有一个我们孩子可以跟语言机器人互动我们孩子有更多自学的可能,说一些简单的语言那他可以不一定到学校学习,可以在家自学。

2018-03-21 15:54:48

主题演讲:AI助力教育服务

演讲嘉宾:云问机器人联合创始人 茆传羽 

2018-03-21 15:56:11

茆传羽:

因为今天的主题是AI加教育,首先是线上化意味着数据化,第二个是碎解和个性化,第三就是娱乐化,最后一块是最近很火的AI赋能。

首先从需求上看三块,我学习的时间都是破碎化的东西,也不愿意找自己的毛病,大家不要忽略掉很多的线下的家教班,包括可能中小学这些,这些老师没有任何工具帮助他们做这些服务的,对于机构来说有很多,没有统一的知识库,也没有知识库存管理的。这些不能靠人工解决,都是靠机器解决的。我们有一个客户,用它的场景做了扩展和分析,我首先上面是服务渠道,线上线下、APP、官网这些,教育里面的服务的环节,大概有3个东西,一个是学员,我对平台的使用,对工具的使用不太懂,还有一些业务的问题不太了解,学习的时候不知道什么样的学习更适合我,还有我的学习的时候有人给我督促一下,或者动态的指导。所以现在很火的发一个状态教自己学习什么的。

2018-03-21 15:57:26

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2018-03-21 15:58:08

茆传羽:

第二款就是教师的服务,第一是标准化我怎么把老师的对外的服务进行标准化的梳理,也包括平台的使用,还有我的学员管理,我招了200个同学过来,这些人怎么管理,怎么更加智能化跟我的机构和我的学习进行交互,这是一个问题。对于机构来说,其实线下所有的机构,我至少跟包括像广州这些的机构有超过80%,跟我说的第一个问题不是我的产品,真正关注是招生,这些学生从哪里来,有需求的可以找到我,还有学员服务和教师的提供的服务都会占用大量的工作。比如说有各种各样的评论数据等等,我从这里发现一些场景的数据,还有结构化的数据库,对于文档来说,怎么拆解成结构化的知识,这个大家可以理解DQA,在特定的垂直领域已经比较完整了,当你们以前据百度搜索的,上海市有多少人口,会给你这样的文章。现在搜索的时候,直接给你一个数字。

2018-03-21 16:00:12

茆传羽:

我们称之为三块内容,知识库,提供3大服务平台知识查找和赋能。首先从大概念来说云问做4个事情:一个知识自动化、服务自动化、营销自动化,运营自动化。如果我把这四类环节做好,其实一个企业不光是教育,教育里面有知识自动化,怎么把破碎的知识,整片的时候变成片段化的,通过机器来做,营销就是招生等等,就是服务当中的环节。现在看具体的场景,用到了非常多的模块的东西,是一个庞大的知识网,这个我不再着重介绍了。首先是3块,我们CHATBOT怎么做到碎片化、个性化、娱乐化,他打出一个招牌要取代助教,其实助教很多的工作可以通过它做,跟老师的对话,你有什么问题可以做一个沟通,还提到了Duolingo,你可以跟他对话完成英语的交互,第三块就是非常多的儿童陪伴的早教机器人,在机场留意的话,这种机器人数以百计。

2018-03-21 16:01:38

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2018-03-21 16:02:48

茆传羽:

这个是什么呢?在服务记录领域,比如说我现在的企业有很多老师的评论数据,我机构可以从这些评论数据抽取出来,并且生成这样的模型,广东的老师喜欢干什么,分析这样的东西,用户对课程的评论也做到一些分析,其实我们往后延伸来看,所有的学习文本数据都是可以做到分析,如果刚才很多的教育,AI赋能都提到把数据积攒下来做到一个分析,我们要做的事情在文本领域抽取建模。之前修改一个机构给我们贡献这样的场景,我们之前很多行业都做了,就是一个教育机构线上跟线下的家长催他上课,这种情况下原来靠一个一个打电话通知,就非常不方便,或者给你发一个短信,做一个语音通知。现在我们可以做到什么,一个电话打给你我要上课了,对不起现在正在带小孩正在逛街,我问你是不是要改一个时间,完成了之后可以在后台生成一个记录,匹配你,你要上的课程,和一些通知。

2018-03-21 16:05:35

圆桌论坛:Ai赋能对教育多领域的影响(听说智能化测评、在线搜题和答疑、智能阅卷、学习辅助系统、智能学习硬件)

论坛主持人:

星鸾资本CEO&Miss X女性创业平台创始人 Nancy 

对话嘉宾:

哲略资本合伙人 丁厅  

锴一资本合伙人 丁钢  

一度天使创始人 曹清

鼎晟投资董事总经理  罗剑楠 

2018-03-21 16:07:34

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2018-03-21 16:08:30

主持人:

今天也很荣幸在为大家问出很多大咖怎么看这个领域深刻的想法,首先我觉得其实各位都投下去了AI相关的项目,大家的代表性的项目是什么,或者这个行业当中印象深刻的项目是哪一类?

丁厅:

首先声明一下,我从原来的机构离职了,当然目前的话,引进更好的产品和服务状态,从我们自身了解来说的话,达达英语还是定位面向青少年的,基本上4岁到12岁左右的群体,一个在线的外教的培训平台,过往几年从相对比较小的企业,成为第一梯队的选手。跟AI结合这部分,他们在不断的探索和尝试推出相应的产品,对他们的核心主业来讲,还是围绕青少年英语培训。

丁钢:

我从业时间比较长了,投了很多项目,最近也在关注大数据、人工智能,各个领域的结合,像智能运维、自动驾驶,和教育相关的还没有投,教育这个大家一起讨论,我实际上问题多于答案的,所以等会儿一起听听专家的意见。

曹清:

大家好,我们是一个在线的加速器,有一块是创业教育,和大家分享一下,教育不是所谓的K12、国学还有创业还有新技术,等等领域的一些教育,昨天也是刚刚公布了一期作业A轮2.5亿投资,这些领域的投资,所谓的AI教育还是在提升,跳出视角看整个边界在哪里,哪些是真正的图谱,知识图谱提升方向和能力,这是我比较感兴趣的方向。

罗剑楠:

我们之前也没有真正投下去,现在手上有一个准备投的,做未来学校方向的智能阅卷,对于老师最大的好处可以帮助他去解放过多的重复劳动,过往老师有百分之七八十的精力在批阅作业,很少有时间思考教学的改进,所以我觉得这一块的最大的作用替代重复劳动,有更多的精力研究如何教育的更好。

2018-03-21 16:10:50

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2018-03-21 16:15:06

主持人:

下面这个问题问到大家投下去的自己施展操作的一个项目的经验,以及项目的代表,接下来这个问题还蛮大了,从AI出现之后,我在很多的论坛提问过,主办方的提问是:霍金说,AI人工智能,促进人类历史向前走一大步。大家怎么看待人工智能这个问题,您是赞成还是反对方。

丁钢:

你的问题太大了,我弄的小一点,我始终一个困惑的东西,教育的这个东西,怎么去让被你教育的这个人本身的东西引出来从而获得幸福,我看了很多项目都是往里塞,让你怎么快点去学,把你填成一个标准化的东西,你考试的时候可以考的好一点,我们现在用的技术也好,人工智能也好,往里塞的效率高一点,人工智能以后,我在想有没有可能往外引这个东西做一点尝试,我是怎么样的人被你教育,我怎么样才可以有好的生活,能不能在这方面做一些主要的尝试,第一步就是个性化,我可能适合读《常春藤》,我可能只适合做个老师的,拼命塞的过程中把效率提高。人工智能对下一代的幸福感能不能提高,尽管是这么说,但是我们都知道,但是大家还是要考试的,所以幸福就是上了高校这个悖论我解决不了。

丁厅:

首先就是说,人工智能AI这个事情,比较赞同丁总提到的,效率提升层面的作用。对我个人来讲,我还是认可和AI在一些商务的价值,尤其像教育和医疗,甚至包括其它这些信息交互的一些方面,包括金融方面的应用,首先我是一个支持派。第二个我觉得AI在具体教育里面的应用来讲,在做2个层面的事情,一个是效率提升,去替代一些重复劳动,或者重复人工的事。另外一块更重要是效果改善上面,怎么来帮助我们学生,回应丁总提到的幸福感,让学生学的更开心,他的成绩包括自身的速度能力得到明显的提升,在这个层面其实从我目前看到的相关的项目来讲,大家在朝这个方向努力,整体比较认同,我们看到了这个AI的大的图谱,首先我觉得就是AI这个事情在教育领域围绕3个方面的参与者,和机构学校和培训机构,另外就是老师、学生,他们在做不同的文章。业务流程来看从整个教学的环节,从教研,出卷,出题,还有课后的练习和批改,根据完整的链条可能找到每个学生不同的差异点,来提供一些我们所谓的可以做到智适应的体系,从方向来看,AI还是在未能够把整个业务的链条流程串起来,从目前的项目来看,几乎在前面提到的环节做一些环节各个击破,也有一些我们看到比较不错的技术实力的企业,他们其实会站立再生更高的焦点来切入,会更进一步去和学校合作,结合一些具体的AI的技术,达到全流程的智适应的教和学的体系,对我来讲我还是比较相信这样的事情会发生,作为比较愿意在赛道这个领域投资布局的。

2018-03-21 16:16:03

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2018-03-21 16:18:00

    

主持人:

之前有投资人说过,现在目前市场上99%的人工智能都是伪人工智能,没有大数据的支撑,学校的这些教育可以拿到学生的一手数据,这样的人工智能他有一对一定制化的诉求,或者一个引导,希望就是说在大数据和人工智能结合下,引导属性会更加强一些,接下来您讲讲看关于这个问题。

曹清:

我觉得这两者都对,只是不同的定义,我觉得所有的工具其实分2个维度,第一个维度提升能力,能够提升整个社会效率和进步,从这个维度推进人类文明前进,到一定程度会毁灭人类文明,这个事情也是可能的,人工智能有意识层,有意识的时候,不仅仅在设定的框架里面提升效率,因为它自学能力特别强,所以说当那一刻产生的时候,回答一个问题我是谁的时候,这个问题被所谓的人工智能能够自我回答的时候人类一定会被毁灭,这是我的观点。从另外一个视角来说,整个能量是趋弱的,我觉得所有的万物发展的必然规律,怎么样突破和减缓这样的进程或者毁灭的进程,就是自我的不断的创新,不断用所谓的新技术赋能人类本身提升我们现有的能力边界,这是我对主持人提的问题的理解。

那么再回到今天的主题,如果说教育的话,因为本身提升我们的能力,当我自己有100万军队作战能力,你有100万有2个维度提升进一步的能力,还有一个维度其实非常重要的,更多是意识层,当告诉你在对质的时候,你是100万军,如果告诉你对方的布局怎么样,或者前进的道路是怎么样的,同样100万军队,你用200万打一个未知的数,还是100万打已知的,进一步说,刚才丁总提到,人工智能可以帮我们选择未来的发展方向,有可能说这个职业方向有80万拿下,200万拿下通过人的有限生命接触的知识非常短暂。未来那些所谓的知识点或者你具备的能力,你能够拿下,或者更好的达到目标,这个我认为是潜在通过人工智能做到的,能够通过更多的上帝视角让所谓教育更加高效,不是提升竖层面的效率,这是人工智能更应该发挥的作用,回到我们所做的事情,其实K12涉及的未来的方向不明,这个上面我个人认为个人的发展,人生的发展,其实个人意义是有限的,但是举创业教育为例,很大的程度对成功创业没有很好的劳改,怎么样确定所谓的10亿估值,包括还有一些环境的因素,你有没有知道当地的可以给你一个很好的扶持,其实所谓的创业应该具备的是人人知。在某个细分领域,像我们这样的平台是能够做到这些是所谓的上帝视角,这是成功的创业通道,通过这样的提升你的维度,提升你的能力的时候是有效的。

2018-03-21 16:20:29

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2018-03-21 16:23:39

主持人:

其实我觉得各位不必太担心,技术是层出不穷的,人工智能的概念在2015年、2016年比较火的一个概念,我觉得大家要讨论的是这个风口在我们投资人到底值不值得追,这个AI技术本身有多大的价值?这个风口你追了哪些好的项目?你对AI的风口是怎么样的点。

丁钢:

人工智能几十年了,这一波又起来了,应用的潜力也非常大,还是回到教育,我观点比较鲜明,但是不一定对,因为教育这个东西可能是痛苦的过程,10年前讨论寓教于乐的公司,要么就乐,要就苦学,乐就是一个游戏公司大家是为了娱乐的,要么就是你怎么考托福的,怎么能够提高高考的,这个商业上非常成功的,寓教于乐的东西反正我不太相信。在这个过程当中还是可以,减少一些学习痛苦是可以的,学习这个东西是痛苦的过程,所以在这个过程当中,我们以一个实用的,像我们做投资的,5到8年的时间范围来看,我觉得这个技术应用在特点效率,减少学习的痛苦,这个方面还是有非常大的应用的前景。

丁厅:

首先我是认为不同的投资机构它的理念还是会有很大的差异,有的机构还是会比较认可风口的,对我们机构来讲,商业本质出发做这个研究判断,我们基本上不会追风口,或者等一个风口,我们喜欢做的事,教育本身的话,首先我觉得他用什么样的技术AI也好,或者其它的,有这样的风口的转化,我觉得最终落到,从教育角度来看,你的效率你的体验是不是能比传统的教育上有改变有提升,最终从投资角度来看,万变不离其宗,最终可以保障从资本角度后续拿到一个收益,风险可以控制,一味追求风口,说难听一点就是做了炮灰,从自身的基金理念来讲就是还是遵从商业的本质的。

2018-03-21 16:24:52

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2018-03-21 16:28:48

曹清:

我是比较认同丁总的观点,第一个看本质,首先你是不是解决痛点需求的,现在我们看教育领域在解决某些方面的效率,也是情有可原的,也确实是一个赋能,看本质是最核心的,关于人工智能呢,如果我们整个方向趋势的人工智能一定是一个大趋势,人工智能当时的环境和现在的环境不一样,基于大数据更有效的提升效率,所以就是说未来一定是人工智能的时代,我觉得说移动互联网下半场是人工智能的时代,看到比较大的场景,汽车是最大的,智能驾驶是最大的长夜,所谓价值的医疗和教育,这两个是长盛不衰的,过程怎而提升效率,一定是永恒的主题,一开始提升所谓的能力和效率可以有两个维度,现在更多关注某个点的效率提升,从维度的提升,去真的帮助真的提升是个人能力,或者未来的个人发展,这个我觉得未来更代表方向,这个教育本身不局限于K12,如果说有更多的平台能够做一些创业教育,这个是非常有价值的,用人工智能的保证迅速掌握的知识和能力是非常有价值的。

罗剑楠:

在这个问题上,我们几个人是一致的,不太喜欢去追风口,更多的还是看行业看项目本身,其实人工智能最近这波风从2016、2017年刮的很猛,2017年年底其实已经降温了,一个行业的很热的时候,都去从热点,从行业里是真正做这个行业的技术,做应用的,这个时候能够找到好项目的机率更高,所以说,不说什么风口和风口,整个产业很看好的,有什么好的项目肯定会跟。