近日，IEEE ICDM 2018在新加坡召开，来自全球各个地区数据挖掘领域的专家、教授、学者们汇集一堂。作为大会的重要嘉宾之一，松鼠AI首席科学家崔炜携带自主研发的松鼠AI智适应系统发表演讲，向众人介绍了大数据、AI等技术在教育方面的落地化应用及发展前景，受到与会者的一致赞赏。
作为全球数据挖掘领域的三大顶级国际会议之一，IEEE ICDM一直致力于从统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、数据可视化、基于知识的系统和高性能计算等各个领域来深度挖掘数据技术。本次会议还邀请了优必选人工智能首席科学家陶大程教授、IBM Almaden研究员C. Mohan、墨尔本大学电气工程与计算机科学学院院长Ramamohanarao (Rao) Kotagiri、微软亚太区云计算人工智能与研究数据科学总监Graham William、SMU信息系统副教务长Steve Miller等众多科技大咖，展示了他们在计算机视觉、区块链技术、机器学习技术等相关领域的最新技术和成果。此外，与会者还就共同关心的数据库、机器学习等前沿科技的推广和应用，以及未来面临的挑战等相关问题进行了广泛的探讨。
世界著名的数据挖掘和人工智能学者Xindong Wu教授发表了题为“大智慧”的开场主题演讲，将人类智能(HI)、人工智能(AI)、组织/商业智能(O/BI)与大数据分析相结合，用于组织活动中的工业智能；优必选人工智能首席科学家陶大程教授介绍了自己领导的团队在机器视觉领域的成果，包括物体检测、场景解析、从单张彩色图像中恢复深度信息、目标跟踪等多个方向的突破性进展；IBM Almaden研究员C.Mohan向与会者分享了针对视网膜组织层和脉络膜提出了一种用于OCT图像的稳健，有效且准确的自动3D分割算法。
优必选人工智能首席科学家陶大程教授发表演讲
作为中国人工智能、大数据在教育场景应用的先行者之一，松鼠AI人工智能自适应教育目前已在全中国20多个省开设了1600多家学校，累计服务学生数量超过100多万人次，续班率在80%左右，现已成为颠覆中国传统教育行业的一支重要力量。松鼠AI首席科学家崔炜在演讲中指出，这些成就的取得有赖于松鼠AI自建的算法核心，松鼠AI可以通过采集和分析学习数据，让AI结合纳米级知识图谱用最少的时间检验与目标相关的知识点，建立个性化的动态学生画像，形成对AI预测能力和内容效果的自我学习和反馈。
具体到技术层面，松鼠AI已经将目前最前沿的人工智能、大数据技术和心理学、教育学等相关理论融为一体，并形成了一套贯穿整个教学过程的Adaptive learning策略类算法。
首先，松鼠AI重新构建了知识图谱，这得益于人工智能和算法技术的提升。在教育领域，通常采用知识图谱、图论来描述和表示学科说只是体系。但过去的知识图谱往往存在两个方面的问题：其一，对学生知识点的描述非常粗糙；其二，知识点之间的关联度只标注了强关联，而没有把占绝大多数的弱关联考虑进去。
松鼠AI则采用了纳米级分离技术，分别给予难度级别、知识点重要性、掌握程度、进行状态等四大重点以不同图标、不同颜色的标注，并将原本球通用的智适应学生知识画像的4到6个维度升级到超过30个，使每位学生的知识点掌握情况就可在一张知识地图中得到清晰的展现。以初中数学为例，在松鼠AI的人工智能自适应系统中，原本的300个知识点已经被细化为3万个。在此过程中，松鼠AI还运用了非关联性知识点的关联概率理论，构建知识点间的网状结构，知识点与知识点之间可以相互推导。在具体操作层面，松鼠AI可以根据每个学生对于每一道题的不同反馈，实时调整信息量最大的测试题目，从而使用最少的题目测出最多的知识点。
松鼠AI智适应教育首席科学家崔炜发表演讲
其次，松鼠AI可以通过数据分析追踪学生的学习情况，实时掌握学生的学习曲线。根据教育心理学上的人类遗忘曲线，学生在日常学习过程中总会积累下一些知识漏洞，而这些知识漏洞却并不会因为其升级而消失，并且会影响到学生下一阶段知识的学生。而松鼠AI由于使用了贝叶斯网络和概率图模型可以清晰地完成学生知识画像的刻画，更全面的了解学生整体知识的掌握情况；此外，松鼠AI还采用了贝叶斯知识追踪理论，开业检测出学生以往存在的知识漏洞。
再次，在对学生知识点动态追踪的基础上，松鼠AI可以帮助学生建立个性化学习路径。通过遗传算法、神经网络和机器学习技术，松鼠AI可以推送给学生适当的学习内容并获得反馈，并不断绘制多方位的学生画像，根据学生的知识掌握程度和状态，自动规划最适合学生的学习难度和顺序，帮助学生查漏补缺，从而保证学生可以用最节省、最恰当的时间掌握应该掌握的知识。
综合而言，松鼠AI通过数据采集和分析，可以深入到学生的“教”、“学”、“测”、“练”等环节，真正实现对学生学习全链路的精准把控，并将“千人千面”、“因材施教”等教育理念变为现实。
此外，松鼠AI首席科学家崔炜还提到，“尽管松鼠AI目前已经拥有了一个非常精准的推题系统，而且这个系统会通过松鼠AI的知识检测系统的提高而不断提高。松鼠AI还希望在互动性发面有所提升，未来将会加入学生在学习状态下的实时心率、脑电波和表情识别等因素来进行综合分析，并将为每个学生配备一个虚拟私人助理，为学生提供更好的学习服务。”
实际上，松鼠AI一贯重视技术研发，自成立以来，先后引进集结了三位全球领先的智适应学习技术专家包括崔炜、Richard Tong和Dan Bindman作为松鼠AI的首席科学家、首席架构师和首席数据科学家。崔炜、Richard Tong和Dan Bindman 分别来自于全球著名的三家人工智能自适应教育企业RealizeIT，Knewton和ALEKS，他们综合了近十年的第一手的AI自适应教育技术应用和研发经验，并与中国的教育教学习惯相融合，成功开发了国内第一个拥有完整自主知识产权、以高级算法为核心的AI自适应学习引擎——松鼠AI。在刚刚过去的11月16日全球AI+智适应教育峰会AIAED上，全球机器学习教父，著名学府美国卡内基梅隆大学CMU计算机学院院长、美国工程院、艺术与科学院院士，美国科学促进会（AAAS）、国际人工智能协会（AAAI）Fellow，Tom Mitchell教授，正式宣布接受松鼠AI的邀约，出任Chief AI officer一职。作为松鼠AI人工智能领域第一负责人，Mitchell 将带领团队十多位AI科学家和几百位AI应用工程师以及技术团队，进行人工智能在智适应教育领域的基础研究和相关产品的研发应用等。
此外，松鼠AI还陆续与斯坦福国际研究院(SRI)成立了人工智能联合实验室，与中科院合作建立了AI智适应教育联合实验室，开启了可定义、可测量、可传授的“千人千面”的个性化教育模式。近两年，松鼠AI在人工智能、大数据等方面的成果接连迸发，科研论文相继被EDM、CSEDU、AIED等国际顶级学术会议收录，并收获了EdTechX创新奖等众多国际科研大奖，奠定了其在AI+教育领域的行业领先地位。
未来，松鼠AI将持续加大在人工智能、大数据、机器学习、教育理论等相关领域的投入，并推动人工智能技术在教育场景的落地化应用。
