商汤教育戴娟解密人工智能教育

帆书(原樊登读书)2023-06-28 14:37

戴娟: 大家好,我是商汤教育的戴娟。我今天给大家分享人工智能方面的相关信息。

不知道大家对商汤科技是否有了解,花一点点时间,给大家简单地介绍一下商汤科技这家人工智能的公司。

商汤科技是全世界领先的人工智能技术平台型公司,整个公司在人工智能的新的基建行业以及人工智能的众多的领域,有很多应用落地的实践的案例。

可能很多听众有看到的,例如,现在经常在马路上看到的比较火的无人驾驶这样的一些领域。商汤科技通过人工智能视觉的一些技术,在无人驾驶的领域,跟很多现在大家熟知的车厂,像广汽、像本田,有比较多的落地合作。

同时,人工智能这样一个技术,也赋能到了我们生活和很多行业的方方面面,比如说智慧医疗,通过人工智能的图像的技术,能够帮助医生更好地去做病理诊断,同时也能够更好地去做例如骨骼的三维重建,用更加廉价和更加普惠的方式,让更多的人能够享受到更高质量的医疗的服务。

另外,人工智能很多应用在遥感领域,像气象、卫星,天气预报等。怎么让天气预报更加精准,怎么用遥感让图像能够更好地去帮助城市的规划者,更好地去规划我们整个城市的大地图,以及在城市规划里面哪些地块用于什么样的一个方案,这样的一些方向其实就是我们讲的人工智能在行业中的赋能。

在生活当中,大家可能会经常用到人工智能,包括现在的语音小助手,像小爱同学、像Siri,其实在这些应用的背后,需要大量的语音识别、自然语言处理,这样一些基本的人工智能技术的赋能。

我们在点外卖的时候,同学们可能没有注意到,其实在很多的外卖的平台背后也涉及了大量的智能算法。我们安排什么样的外卖配送员,用多少时间,用什么样的路径。同样,人工智能的智能算法,也会指导到像我们现在用到的出租车等等这样的一些应用。所以我们看到,人工智能是一个全新的技术,它逐渐渗透到我们生活的方方面面,也赋能到很多行业。

我是在美国待了接近十年的时间后,在2018年回到中国再加入商汤科技,在商汤科技这样的一个人工智能技术平台公司,从事面向青少年的人工智能教育。所以在这个期间,其实也有很多的朋友,包括老师在问我说:“戴娟,你其实2018年之前是没有做过跟教育行业相关的工作,为什么回国以后,你想去做青少年的人工智能教育?”

这里我也跟大家分享一下,其实很触动我的是未来时代一定是科技的时代。我在美国的十年,包括之前的一些工作经历,包括我们看到国内外很多大公司的发展,以及我们刚刚提到的智能技术,正在很快地渗透到我们生活以及工作的方方面面。我们想说未来的孩子,就是十年以后、二十年以后的小孩,他们进入这个世界、进入到这个社会的时候,他们需要什么样的基本素养。所以思考之后,我们认为,就是对未来世界的孩子来说,不管他是进入到投资行业、广告行业,医疗行业、智慧驾驶行业,或者是零售一些行业,甚至是教育行业,以及我们做历史的,做像樊登读书这样图书阅读的这个行业,其实他可能都需要用到现在我们讲的智能思维。

人工智能是什么样的一门技术呢?顾名思义,就是人造的智能。智能是什么呢?通常我们说智能是人独特拥有的一种认知能力,它包括人类的感知,像小孩可以通过爬,去感知这个世界,去认识这个世界。通过学习我们能够去推理,最后对于一个问题或者一个事件做出决策。这个链条,我们称为人类的认知能力。人工智能是什么呢?人工智能其实就是通过机器模拟人类基本的一些认知的能力。

很早期的人工智能,其实我们看到的,让机器能够自动地动起来,是在机器自动化的年代,其实也是人工智能的一部分。现在的人工智能,其实是步入到了一个比较全新的时代。我们讲人工智能,是让机器拥有人类的认知能力,怎么让它去拥有认知的能力呢?其实在我自己开始学人工智能是2000年初的时候,更多是通过数学的方法、推演的方法和统计的方法,去做人工智能的认知的架构,我们其实把人类的一些经验通过统计学的方法,总结成一些原则性的东西,我们教给机器。

从2010年以后,有一股势力越来越强,叫机器学习。机器学习其实是人工智能的一个分支,以前机器的智能是由人来定义的,是由人来总结出世界的规律,然后把这个规律告知给机器,让机器去复现这个规律。机器学习是什么呢?机器学习是我们教给机器的不是具体的知识,而是学习的能力。所以在这个世界上,有一帮特别厉害的科学家们,他们在很多领域通过科学的方法,通过工程实现的方法,教会了机器怎么去学习。通过机器学习,其实机器就有了更多的灵活性和可控性。

其实机器学习有很多种的方法,机器可以从大数据中学习,机器可以从行为中学习,机器也可以有强化学习的方法。其实这些都是类比人类学习的方法,所以在2000年以后有一帮非常厉害的科学家,把机器学习的方法用人工的神经网络的方式,给定义起来了。所以我们联想,说人类的遗传为什么没有把知识去做遗传。比如说爸爸妈妈在这个领域懂了这么多的知识,生一个小孩,小孩为什么没有遗传到爸爸妈妈大脑中的知识信息。可能没有,但人类遗传的其实是一个非常厉害的能力,叫学习的能力,就是认知、建构的能力。

所以在2010年以后,有一帮科学家,他们从70年代、80年代一直在深度神经的网络领域,给机器构建一个网络,让这个网络去模拟大脑的神经网络。它有神经元,有突触,有神经的连接以及网络的发展和建构。通过这样的一种方式,让机器拥有了更强的学习能力。这也是我们讲的,为什么这样的技术,才得以在我们现在看到的各行各业以及我们的生活当中能够带来翻天覆地的变化。

今天我给大家推荐的丛书,叫《人工智能基础》。本书非常有意思,被称为世界上第一本面向青少年的人工智能的读本。我认为人工智能的教育,比如说美国,已经有比较好的实践和落地。所以我们当时在编写本书的过程当中,我给在美国的很多同事联系。因为我当时孩子还很小,所以没有在美国上过小学初中或幼儿园的学校,我跟我认识的这些同事,或者朋友打电话,询问说你们的孩子,在美国小学、初中、高中,都接受了什么样的人工智能教育。电话的一端他们都惊呆了,他们说没有人工智能教育,小孩子为什么会在小学、初中、高中就去学习人工智能。所以当时意识到,我们在做一个开创性的工作,我们在编写第一本人工智能教材或者人工智能的读本,其实并没有任何的系统化的、面向青少年的人工智能的知识也好、技能也好、工具也好、案例也好、项目也好、这样的我们可以用来做参考的内容,所以这是一个开创性的工作。

人工智能把它作为一个技术,把它作为一个工具,教给学生,教给老师。其实未来我觉得人工智能教育,或者人工智能素养有一个更深层次的意义,原因是什么呢?

我们讲知识是什么,知识是可以靠记忆来获取的,但是靠记忆获取的知识并不一定完全是认知。为什么讲人工智能教育在这个方向我觉得是很有趣的一个事情,我们可以看到机器是如何学习的,机器的学习的方式是什么样子的,机器构建认知的方式是什么,因为我们在教学的过程当中,至少我自己学习的年代,包括现在我观察到的学习的方式,其实从来或者很少教孩子说什么是认知,你在构建的是什么样的一个能力,而这种能力构建的方式是什么,它的方式带来的结果是什么。

人工智能的教育,其实从某种程度上给孩子们提供了一个体外的智能构建过程观察的机会,孩子们通过我们刚才讲的,很多的教机器怎么看见,教机器怎么看得懂,教机器怎么读诗,教机器怎么读得懂这个诗,教机器怎么写作文,以及怎么写一篇好的作文,其实在这个过程当中,是不是孩子在这些领域的认知构建的能力,也得到了很大的提升。所以这也是我们觉得非常感兴趣的一个方向。说人工智能的这个教学,它其实是在体外去构建认知这样的一个能力的教学,如果孩子参与到这样的一个能力构建的过程当中,对自己的认知提升有多大的帮助。以及在未来的世界,如果体外有这么多的智能体,我们的青少年或者是这些在未来十年、二十年以后这个世界的朋友们,怎么去更好地跟体外的智能体去协同,去共生、去创新,我们觉得这是一个非常重要的能力。

推广人工智能教育,特别是青少年人工智能教育的过程当中,大家也会问到说为什么是青少年?为什么不是从大学生开始去做?

人工智能其实对于不同学龄段的读者来说,或者对于不同学龄段的青少年来说,它有不同的含义。其实就像我们教数学一样,如果家里有幼儿园的孩子可以观察,其实幼儿园的孩子学数学的时候更多叫实物计算,对吧。他教1+2=3的时候,他一定要心里想着一个苹果加两个苹果等于三个苹果,这个是在认知发展心理学上面是有很深入的研究的,因为人类是要经过这种实体运算的阶段才能逐步进化到形式运算的这个阶段。其实对于人工智能来说也是同样的。对于小朋友来说,我们可能更多的是去讲一些基本的概念,其实对人类来说,概念是一个知识的一种载体,它能够去激发孩子未来当碰到这样的问题的时候,至少知道有这样的一个概念,可以去触发相应的或者不同的解决方案,其实现在来讲就是创新。

我们在遇到很多的问题的时候,比如说我们做青少年的科学创新活动,我觉得非常有趣。我们讲图片的识别,它其实有很多的应用,大家可能经常看到上车,或者是地铁的闸机,或者是出入门的人脸的门禁,大家会觉得这是一个我们经常看到的应用,包括像支付宝里面我们经常说人脸的验证也是其中的一种。

像我们青少年未来人工智能夏令营里面,其实有一些学生,我觉得他们自己想用人工智能的技术去解决、他们可能用当下的技术或他们当下能想到的这种方法解决不了的问题。比如说,有一个非常好的案例,挂水的时候,其实有一些护士可能经验不是很足,特别是对于小孩子血管也比较小的情况下,针有时候会插得不准,可能就涉及到要插好几次。所以我们就有一个孩子,我觉得非常的棒,他设计了一套系统,有一个摄像头,它能够去拍血管,然后通过图像增强的方式,让血管能够更加清晰地展现给护士,然后让护士有更多的数据和信息能够去把针扎准。所以这样的一些项目,其实通过我们现在在学的一些学科,是很难想到的,但是如果孩子知道说机器其实是可以看得见这个世界的,机器其实可以增强、帮助我们用机器的方法去增强这个世界的一些信息,甚至这个机器能够去分析、人脑很难分析到或者捕捉到的一些信息,基于这样的一个场景,他们其实可以去完成这样的一些项目的。

另外,还有一些关于机器学习的概念。我们现在大部分的学习,像化学、像生物,可能更多的是一种归纳的方法。我们讲孟德尔的这个豌豆实验,他作为一个科学家,为了搞明白遗传的一些基因的配对的原理,在一个修道院里面种了一辈子各种各样的豌豆,做了大量的数据的采集,然后最后得出了一个、我觉得后面在生物学里面都会学到的这样的一个理论。

其实像物理跟数学这样的一个推演的学科,我们讲定理是什么、公式是什么,然后按照这样的一个方式去推演、去解决更多的问题。其实这在人工智能的思维,我们讲,它是另外一个全新的视角,它是基于当下数据的一个视角,很多的解决问题的方法,有可能是因为机器有能力去捕捉和观察、和分析更大的数据,然后能够得出来的,它可能跟我们传统的归纳方法和隐匿方法,都是不一样方法。

所以,在整个人工智能的学习过程当中,从启蒙到入门到基础,可能更适合于有一些基本的科学技术、信息技术素养的人群去学习的。其实像螺旋式上升的过程,从基本的理念,然后到最后我们能够去用到这样的一个核心的思维,用到这样的一个核心的技能、去解决或者去创新解决生活中或者工作中实际的问题,甚至在以前没有的,这样的一些思维范式的基础上,我们用这样的一些思维范式,然后去做创新。

我是戴娟,我现在商汤科技做教育,同时也在上海人工智能实验室的智能教育中心,做人工智能面向青少年人工智能的科普教育的公益的一些事业。自己其实很早就开始从事人工智能的这个方向。我是2001年到2004年在中国科技大学学习,本科是读的电子信息工程,大一、大二、大三其实我的科研方向都是信号处理,大家知道的通信的方向。我在做实习的时候,是在中科院的电子所做一些雷达信号卫星的处理。大四的时候,也就是2004年,很有幸碰到了汤晓鸥教授,当时汤老师是在微软亚洲,做CV组——Computer、Vision组的负责人,我就获得了一个机会从信号处理的专业转向了。在2004年、2005年,真的是纯学术方向的,当时还不叫人工智能,叫模式识别和叫CV,叫计算机视觉的这样的一个方向。

2005年的时候,我本科毕业以后,去到了香港中文大学的多媒体实验室,也是汤老师的这个实验室,继续地去做人工智能相关的科研,我的科研方向是2D、3D的人脸分类和人脸识别,但是个年代其实并没有做深度学习的这个方式,也没有用神经网络的这个方式,主要还是用统计学的一些方式在做。

2007年的时候,我研究生毕业的时候就到了人生的一个拐点,是要决定我要去读PhD读博士呢,还是要做其他的一些事情。我当时被做产品给深深的吸引了。原因是什么呢?因为其实我觉得不管是做研究也好,还是去工业界、公司里面去做产品也好,其实有一个很本质的点,我们做的事情能够在一定程度上、或大或小给这个世界带来一些改变。

我当时其实是很感触,我接触到了当时微软的一些很前期的产品经理,我觉得做产品这件事情能够以更大的范围,以我们自己的一些创意、去改变这个世界。其实当时听到的一句话,Office的一个产品经理讲的,我们做的东西叫Touch millions of lives,能够触达到很多很多的生命,所以当时听到有特别的感触。研究生毕业以后,我就加入了中国微软的工程院,也成为了中国微软工程院第一批去做教育的团队的创始成员。所以我加入微软的时候是在微软做教育,非常有趣,当时也做了很多的跟教育相关的一些工作。

直到2009年的时候,一个契机,我从微软中国转到了微软的总部,雷德蒙德市——在西雅图的大西雅图的这个地区,去了之后其实转了一个方向,去做输入的方案。其实简单来说,我们讲的鼠标与键盘,是在个触摸屏上面。其实我们今天讲的这个人工智能,大家看起来平平无奇的一个触摸键盘,其实背后有大量的技术,并且它的整个设计可能是手机上除了游戏以外、最为复杂的一个设计。

所以当时也是跟我的团队,从2009年到2014年的时候,是做了Windows、Phone上面的所有的语言的输入法的这个系统,并且我们在2014年的时候,我们英文的系统其实还挺有趣的,打破了在触摸屏上最快文字输入的吉尼斯世界纪录,所以这个也觉得是很有趣。原来我们做工程、做产品,也能做到世界最为顶尖的这样的一个方式。

2014年的时候,由于各种原因,我们家庭从西雅图地区搬到了湾区,大家可能知道的,硅谷这样一个地方,我加入了苹果的Siri团队,跟着Siri团队一起做了很多我觉得非常有趣的事情。Siri从2014年的时候,我们刚刚讲过,人工智能在个时候可能还是规则定义的这种语音识别,然后包括是自然语言理解的这样的一个方式,我们把它转换成了一个叫机器学习的这样一个方式。同时,我在Siri也管理整个Siri的数据科学团队,有大量的人会使用Siri,其实现在我们叫内容运营也好,互联网公司都有这样的一个团队,什么样的人、用了什么样的功能,基于这些用户实际的使用数据,我们能够更好地去规划未来Siri的一些功能。

2018年,也是因为家庭的原因,我们全家从美国搬回了中国,我就加入了商汤科技。从2018年初开始,在商汤科技,从零到一,创立了商汤教育的这个团队;我们开始专注地去做青少年人工智能教育以及青少年的人工智能素养的提升工作,一直到现在。

问到为什么会去做青少年的人工智能教育,商汤并没有教育这个事业部,这个事业部是我回到商汤以后创立的。

第一,我觉得商汤有这个基础去做青少年的人工智能教育,我们做的方式把现在看到的行业中的方方面面的案例转换成老师能教、学生能学的这样的一些课程和案例。我们是从技术的这个角度来告诉孩子,你看人工智能的应用是什么,在这个应用背后的思维逻辑是什么。

第二、我们看到很多的行业都被人工智能渗透,所以我们就在思考,未来孩子,比如说他去做医生,去做老师,去做现在互联网公司的内容运营,背后没有数据的思维,没有这种数据分析、智能分析的这个思维,没有这样的模型的话,孩子能不能更好地去胜任这样的工作。

基于这样的思考,觉得现在、特别是中国教育其实有一个很大的问题,并不是一定是他的认知有一点点小问题,最大的问题是我觉得还是比较传统,可能要多鼓励,让他多尝试。其实挫败也是一种经验的累积。

所以我觉得从这个角度,可以让大家放轻松,多多鼓励孩子们,他可能成长得更健康。而且小朋友现在的焦虑,已经从小学开始就有了,这很糟糕。我一直跟我身边的所有的家长都说不要鸡血,你们一鸡血就会影响一批家长。我们家小孩非常放松,所以我一直觉得崇尚多鼓励。

未来是科技的时代,这个我觉得是确定性很高的一件事情。科技本身是一个发展很快的事物,所以它的不确定性其实也是很高的。未来一定是一个不确定的未来,在这样的一个未来下面,我们孩子们、同学们、老师们需要具备什么样的素养?面对未来,用什么样的方式能够更好地去面对这样的不确定性呢?一个很好的方式,在我看来广泛地去做阅读,广泛地去了解,用开放的心态,去学习了解更多行业不同的知识领域的一些信息,了解它们的一些范式,在未来面对不确定性的时候才会更加地从容、才会更加地自在,让孩子们不惧未来。谢谢大家。

 

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