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知识图谱是AI的基石,它对论答的自适应学习有什么用?

不详 / 作者:未知 / 2018-7-11 15:40:510

    上周,在百度AI开发者大会上,百度高级副总裁、AI技术平台体系(AIG)总负责人王海峰在超大的屏幕上展示了一张图:

 

百度展示的知识图谱
 

    这是一张关于世界杯的知识图谱,王海峰说,到了明年的 AI 开发者大会,“我们需要准备更大的屏幕来展示这张图。”
 
    回顾2017的百度AI大会,王海峰也特别强调了知识图谱的部分,表示百度的多项应用,如搜索、地图、金融等等,对知识图谱的依赖越来越强。
 
    在王海峰给出的另一张图中,知识图谱和自然语言处理、用户理解被归类到认知层,这三者的重要性显而易见。
 

 
    单一张图,为什么如此重要?它到底能做什么?首先是搜索领域。早在2012年,Google 推出第一版知识图谱,在学术界和工业界引发很大的反响。之后,Facebook、百度、亚马孙等公司也开始将知识图谱加入到自家的产品中,而且应用的范围从搜索拓展到语音问答交互,如苹果的 Siri,现在大火的智能音箱,还被应用在金融、农业、电商、教育各行各业。
 
    比如,现在我们搜索某个明星时,会出现其他和他相关的信息,拍的电视、电影、综艺节目……微软推出的聊天机器人小冰不仅能聊天,还会写文章,出了诗集。简单理解,知识图谱将所有不同种类信息连接到一起,构成庞大的关系网络。信息收集的越多,关系网络越多,机器的认知能力也就越强。
 
    维基百科对人工智能的解释是,由人制造出来的机器所表现出来的智能,通常指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。“让机器像人一样思考或行动”,这是人工智能最理想的状态。
 
    而机器首先是要获得和人一样的认知能力,这就要学习知识。知识图谱在其中发挥重要作用。王海峰此前曾表示知识是人工智能的基石,“有了知识的人工智能会变得更强大,可以做更多的事情。反过来,因为更强大的人工智能,可以帮我们更好地从客观世界中去挖掘、获取和沉淀知识,这些知识和人工智能系统形成正循环,两者共同进步”。
 
     如上文所述,知识图谱的应用如今涉及方方面面,AI教育中的自适应学习也是知识图谱的重要应用方向之一。上海论答创始人兼CEO王枫曾多次向媒体表示,论答要用 AI打造千万名师,让每一个孩子的学习都更有效。
 
    不难想象,人工智能在教育领域的应用之所以被看好,一是国内教育资源分配不均,二是因材施教、个性化学习难以实现。人工智能的应用有望大大缓解这两个难题。
 

传统学习和人工智能学习的对比

 
    在教师层面,知识图谱的搭建让机器快速习得知识点,于是在论答的知识测评产品中,软件可以准确地定位到学生的薄弱知识点。软件还可以自动判断,学生对某个知识点是否属于猜测的行为,测试结束给出学习建议。
 
    对于知识图谱的建立,王枫认为并不是拆分的知识点越多就越厉害,因为其中还要看知识点拆分得是不是合理,能不能真正满足学习需求。据他介绍,论答的每个知识图谱需要数据科学家和内容专家团队 3 到 5 个月的时间,每天花费三个小时以上的时间,才能做出来。
 
    除了测评学生的知识薄弱点,学习路径的合理规划也是论答对自适应学习探索中知识图谱发挥价值的地方。一个具备多年教学经验的老师,不仅能了解学生哪个知识点没掌握,更重要的是指导他如何学习。知识图谱让机器具备认知能力,可自动判断知识点的相关性、难易程度,结合学生的情况为其规划学习路径。
 
    之后,随着收集到学生的数据越来越多,机器也会越来越聪明,学生的学习效果和效果会有很大的提升,这便是王海峰所说的“知识和人工智能形成正循环”。
 
    当然,人工智能涉及多种技术,知识图谱也只是其中一方面。无论是算法、数据,还是知识图谱,论答还在不断完善和优化,希望让每一个孩子的学习都更有效。

 

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