在數(shù)字化轉型時代，云已成為萬物智能的數(shù)字化大腦。而隨著大數(shù)據(jù)應用、人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術的飛速發(fā)展，"智慧+"的概念正在深入到各行各業(yè)，提升企業(yè)效率，釋放商業(yè)潛能，創(chuàng)造全新機遇。作為國內頂級技術盛會之一，2017中國系統(tǒng)架構師大會(SACC2017)將于10月19-21日在北京新云南皇冠假日酒店震撼來襲。

　　今年，大會以"云智未來"為主題，云集國內外頂級專家，圍繞云計算、人工智能、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)、產業(yè)應用等熱點領域展開技術探討與交流。本屆大會共設置2大主會場，18個技術專場，邀請來自互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造業(yè)、電商等多個領域，100余位技術專家及行業(yè)領袖來分享他們的經(jīng)驗，并將吸引4000+人次的系統(tǒng)運維、架構師及IT決策人士參會，為他們提供最具價值的交流平臺。

　　人工智能+語音識別+教育的那些事兒

　　秦龍，先聲教育聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO，卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)計算機博士。秦龍老師在中國科學技術大學開始的求學之路，在大學3年級的時候，加入了訊飛語音實驗室，是實驗室的早期成員，師從語音屆泰斗--王仁華教授。在科大畢業(yè)后，秦龍來到了CMU，從事語音識別方面的研究工作，是李開復老師的正牌師弟。

　　秦龍老師希望通過人工智能技術解決中國教育資源匱乏、分布不平衡的問題。云計算+人工智能 一定是未來的發(fā)展方向第九屆中國系統(tǒng)架構師大會以"云智未來"為主題，秦龍老師認為"云智未來"這一主題非常的好，把握現(xiàn)在，放眼未來。

　　經(jīng)過過去5-10年的發(fā)展，云計算技術，無論是底層的架構，還是上層的應用，都取得了長足進步。PC上無法繼續(xù)的摩爾定律，在云計算上仍然有效。而最近兩年，從alpha go到德州撲克人機大戰(zhàn)，更多的人體會到了人工智能技術的巨大進步。人工智能算法往往需要對海量數(shù)據(jù)進行處理，是建立在巨大的云計算能力的基礎上的。而伴隨著人工智能技術的進一步成熟，越來越多的人工智能技術也會以云計算的形式對外開放提供服務。所以說，云計算和人工智能的相輔相成，一定是未來的發(fā)展方向。

　　人工智能技術將引領人類新一次的工業(yè)革命

　　秦龍老師進一步補充說道:過去5-10年是互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的時代，未來10年，甚至更久的時間將是人工智能的時代。更有人說，人工智能技術將引領人類新一次的工業(yè)革命。我覺得這種說法也不無道理。在人類歷史上，每一次科技的變革，都引發(fā)了工業(yè)的革新，而這其中重要的一點就是技術進步對于生產效率的提升。

　　今天，人工智能技術已經(jīng)成功的應用到很多場景中，例如安防、金融、教育等領域，極大的降低了人工成本，實現(xiàn)了很多過去無法大規(guī)模應用的服務。伴隨著人工智能技術的飛速進步，我們的生活將發(fā)生翻天覆地的變化，自動駕駛汽車、智能診斷、AI老師、虛擬助手，那些科幻電影里面的畫面將變?yōu)楝F(xiàn)實。AI+語音識別+教育 能擦出怎樣的火花?據(jù)秦龍老師介紹，先聲教育可提供國際領先的智能語音測評和智能寫作批改技術服務。

　　具體的說，我們向客戶提供支持不同開發(fā)環(huán)境的SDK，包括ios、android、web、server端，客戶通過調用我們SDK接口，進行語音或者寫作的測評。先聲教育的研發(fā)團隊主要來自于卡內基梅隆大學、愛丁堡大學、清華大學、中國科學技術大學等國內外名校，團隊在語音識別、語音評測、自然語言處理等技術上有超過10多年的積累。我們的SDK支持離線調用和在線調用兩種方式。SDK具有占用資源少，延遲小的特點。當用戶的設備無法連接網(wǎng)絡時，自動切換到離線調用，不影響用戶體驗。

　　人工智能與教育如何深度結合?

　　那么，人工智能與教育如何深度結合?秦龍表示，先聲教育的語音測評技術，不僅能滿足簡單的跟讀、重讀單詞、句子、篇章的測評，我們的技術更是應用到中高考英語口語考試中。為了滿足中高考的要求，我們在語音識別、語音評測、自然語言處理技術上做了很大的投資，實現(xiàn)了對中高考全部題型的支持，包括篇章朗讀題、問答題和口語作文題的智能打分。我們就先聲教育的語音測評和寫作批改技術，與國內相關的技術廠商進行對比，在相同的數(shù)據(jù)集上，先聲的測評和批改技術較其他廠商在準確性上有超過10%的優(yōu)勢。

　　同時，我們的語音測評技術除了支持英語和中文外，還支持包括西班牙語、法語、德語、意大利語等在內的10多種語言。對于學生而言，測評不是終點，通過學習提高知識水平才是最終目的。為了幫助學生達到這樣的目標，我們的口語測評和寫作批改技術，在提供準確的打分的同時，還會提供非常詳盡的問題反饋，使學生從錯誤中得到成長。

　　具體的說，針對口語測評，我們既提供整個句子或者是篇章的總體打分，包括具體的完整度、流利度、準確度在內的每個維度的分數(shù)。我們也提供小到音素級別的音素發(fā)音分、音素檢錯信息，單詞發(fā)音分、單詞重音檢錯，句子語調、語速信息等。在作文批改的反饋中，我們會給出作文的整體打分，我們也會檢測學生作文是否跑題。與此同時，針對學生冠詞、介詞使用是否正確，人稱、單復數(shù)等問題，用詞造句是否符合英語使用習慣，也會給出相應的問題反饋。

　　通過我們反饋的信息，學生可以第一時間發(fā)現(xiàn)自己的問題，從而以最高的效率提升自身的水平。談到目前語音識別的難點時，秦龍表示，中英文混雜并不能算是語音識別技術的一個難點，只是過去我們關注的比較少一些。為了解決這一問題，一方面我們需要大量的中英文混雜的訓練數(shù)據(jù)，目前，這方面的數(shù)據(jù)還比較缺失。另外一方面，我們也可以嘗試混合中英文音素建模，或者是中英文音素共用模型等方法。

　　深度學習技術的應用對于魯棒性問題有一定的改善

　　相比于算法，我覺得數(shù)據(jù)的問題更大一些。目前語音識別的難點之一實際上是對于噪音信號處理的問題。比如說語音識別技術在噪音嘈雜或者是麥克風離得比較遠的時候，效果要差很多，這一問題被稱為語音識別的魯棒性問題。深度學習技術的應用對于魯棒性問題有一定的改善，但仍然存在很大的發(fā)展空間。談到未來，秦龍表示，從實際出發(fā)，人工智能技術在教育領域，短期內還很難完全取代老師做為一個獨立的AI老師的存在。因此，先聲教育的主要方向是以人工智能技術如何更好的輔助老師的工作，提高老師的工作效率為基礎的。

　　目前我們所主攻的方向，語音評測，寫作批改，以及自適應學習技術，都是需要占用老師大量的時間和精力才能完成的任務。比如說，如果一個英語老師負責兩個班級，每個班30個學生，每個學生每天要完成10分鐘的口語作業(yè)，那么一個老師一天就要檢查100個小時的口語作業(yè)錄音。這么多的錄音，老師只能抽查很小一部分，平均到每個學生身上也就1-2分鐘的時間，同時，老師也很難給每個學生個性化精確的指導。

　　先聲教育口語評測技術可以幫助老師完成口語作業(yè)的檢查，可以為每個學生提供個性化的發(fā)音指導，老師只需要根據(jù)學生的完成情況督促學生改進或者進行更多的練習。我們未來技術的發(fā)展，也是以對于教育場景的深刻理解為基礎，通過人工智能技術來幫助老師更好的進行教學為發(fā)展目標的。

　　目前哪些技術在哪些場景下是如何融入日常的教學中

　　秦龍老師透露，在即將到來的SACC 2017架構師大會上，我將在本次大會的語音識別技術分場介紹人工智能技術在教育領域的應用和前景。人工智能技術，包括語音識別、自然語言處理、語音分析和理解、情感計算、圖像識別等技術，在教育領域有著非常大的應用前景，并且，一些技術已經(jīng)成功落地。我將介紹，目前哪些技術在哪些場景下是如何融入日常的教學中的。同時，也會展望，未來人工智能技術不斷發(fā)展成熟的條件下，教育將會如何發(fā)展。