AI公开课：19.05.30 瞿炜-新东方AI研究院院长《做懂教育的AI：把未来带进现实》课堂笔记以及个人感悟

导读
瞿炜博士，先后毕业于北京理工大学、中国科学院大学、美国伊利诺伊大学。曾就职于Motorola 、西门子（美国）、中国安防技术有限公司研究院等。现任新东方教育科技集团AI研究院院长。
瞿炜博士作为中科院引进人才，曾任模式识别国家重点实验室副教授。在医疗领域，领导开发了“西门子高可靠度视频分析系统AutoEDES”，成功大规模应用于心血管造影的辅助诊断和治疗。在安防领域，受聘担任国家公安部、中国安防协会专家委员会专家、国家标准委特聘专家。

问答环节

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演讲PPT

1、雷鸣教授PPT《AI领域以及应用场景》

2、瞿炜院长PPT《做懂教育的AI：把未来带进现实》

问答环节

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雷鸣教授：最近投资教育比较多，教育行业与AI结合的动态以及动向。
羊东VC：学生要想创业，教育类的创业应该是第一个想到的选择，这是一个万亿级市场，最近好像，教育的工业化，降低成本。教育这件事本身是比较难做的，讲课风格或者思维习惯，很难用AI去学习的。
雷鸣教授：作为优秀的学者、管理者，从身边看到的事情，期望AI能够帮助人类做什么事比较有兴趣？
宫鹏院长：AI是未来，未来的技术如何改变教育，那几篇文章，其实有极大的颠覆性，建议大家去看看。现代社会教育，应该有一个深入的思考。base在哪里，实际上就是科学，将sensor 等make it together。关于知识获取过程，有两个方面，第一个是哪里有阳光就伸向哪里生长，缺点是风归来就是不成功的；真正的教育就是因材施教的教育，庄子说的，树长大的到没人能够砍它了。
雷鸣教授：科技加速越来越快，学到的知识也很多，也许等着用的时候，机器比人做的更好，有时候读了好几年，毕业就失业，这也是一个值得探讨的问题。对学生，要因材施教，其实这个idea非常好。尤其是河南的学生大省，学生只要能够学到知识就好，这是一个看得见的矛盾，期望AI在这个方向做的更好。我国教师占人口的比例不到1%，但是今天清华教室内，在座的各位学生，父辈及上辈有从事老师的多达占有20%左右，所以清华之所以为名校，貌似不公平，其实的确能看出，老师更能教育出好孩子。
瞿炜博士：技术来讲，要划分阶段，第一个阶段，比如节约老师的时间，除了教课还要处理微信群等，AI教育，赋能学生、赋能教师。
雷鸣教授：这是高度分散的，所以有机会，能改变这个教育行业。给学生的未来发展说点建议。
宫鹏院长：瞄准深刻的刻画个人的能力，越个性越共性，才会更好。
羊东VC：个人不太乐观，完全替代是不可能，辅助还是可以的，总结，针对软柿子去捏。
瞿炜博士：欢迎来新东方研究院，哈哈。当下技术还是不太成熟，但是，不只有现在，我们还有未来。
雷鸣教授：教育类的话，第一自己确实懂，第二是有需求，你要先了解这个需求是不是大，比如填志愿，但是这个需求是一次性的，总量不大，所以机会相对小；如果这件事，五年前能够做，你今天还去做，究竟是为什么，比如填志愿，所以创业找机会，也要多问为什么。创业大多数都是死在需求上了，都是伪需求。关于创业，当你觉得是机会的时候，一定要多想多想！值不值得去花那个精力和时间。

个评：雷鸣老师的话真的很有哲理，哈哈。科技加速越来越快，学到的知识也很多，也许等着用的时候，机器比人做的更好，有时候读了好几年，毕业就失业，这也是一个值得探讨的问题。还有关于这句话，“越个性越共性，才会更好。” 博主理解了好久才明白，你明白了嘛？
备注：以上对话环节的文本编辑，为博主总结，与原文稍微有异，请以原文录音为准。时间紧迫，如有错误，欢迎网友留言指出、探讨。

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1、雷鸣教授PPT《AI领域以及应用场景》

多技术主导的应用场景

自动驾驶

硬件升级
物体检测
运动检测
智能控制

智能教育

批改作业
知识点图潜
个性化学习
课堂质量评估

未来对产业可能产生巨大影响的技术突破

视频信息的理解和处理
自然语言对话、语义理解和处理
强化学习
内容生成相关技术
小样木学习和迁移学习

未来AI应用在产业的发展

自动驾驶
智能医疗
个性化学习和智能教育
智能助理：比如音响。各大巨头都在投资音响助理，是因为通过这样的助理可以影响人类的消费，进而产生很大的消费市场，所以各大巨头百家争鸣，百花齐放。
游戏的互动娱乐
智能制造：工业对残次品检验，还有工业机器人等。其实有很多场景可以应用，但是不能臆想，要与实际结合，看看到底是不是痛点。
智能农业：如无人机对农田的病害虫识别，既提高质量又提高成本。

2、瞿炜院长PPT《做懂教育的AI：把未来带进现实》

Gartner：2018人工智能技术成熟度曲线

垂直领域AI平台必将涌现

AI+汽车
AI+教育
AI+生活

教育科技必将重构：新东方全面拥抱变革，学生量够大，这，在世界上是没有的。

NAIR：四大使命

深入研究场景化Al基础理论和算法
促进AI技术在教育中的大规模应用
推进Al与其他教育科技触合与商业摸式创新
推动“Al+教育” 生态构建、跨领域合作和行业赋能

教育场景下的AI再学习
语音识别的挑战：

中英混合识别问题
公式、专有名词识别问题
Chinglish语音识别问题
强噪声、强混响下的语音增强问题
多人混合下的声纹识别问题

人脸识别的挑战

超低分别率下的人脸识别问题
强畸变大角度下的人脸识别问题
遮挡下的人脸识别问题

知识图谱的挑战：教育几千年了，为什么没有一张清晰的知识地图？
AR/VR的挑战：实时可交互的AI老师。

机器学习的挑战

自动标注问题
小样本集训练问题
个性化学习问题

让AI在教育领域落地开花

以AI教学质量评价为突破口

构建线上线下融合的AI课堂感知平台

小n引擎：重新定义AI课堂，基于边缘计算，云端+边缘结合。

教育未来的展望