一年一度的全球頂級數(shù)據(jù)挖掘大會ACM SIGKDD (知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘會議，簡稱KDD)今年于8月19日至23日在英國倫敦召開。作為數(shù)據(jù)挖掘的國際頂級會議，KDD每年都會吸引包括谷歌、臉書、微軟等世界頂級的科技公司參與，今年包括阿里巴巴、騰訊、百度、滴滴科技等巨頭也都悉數(shù)出席，松鼠AI作為人工智能智適應(yīng)教育領(lǐng)域的唯一代表公司首次出席KDD，受到了眾多知名專家教授、業(yè)內(nèi)人士及學(xué)生的關(guān)注。

　　松鼠AI的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Dan Bindman在大會上發(fā)表了精彩的主題演講Multi- Dimensional Models for Knowledge Assessment and AI Adaptive Learning: Now and Future即用多維度的模型來進(jìn)行知識檢測及人工智能智適應(yīng)教育：現(xiàn)在和未來。向大家詳細(xì)介紹了松鼠AI在識別學(xué)生知識薄弱點(diǎn)、因材施教、提供個(gè)性化教學(xué)上的領(lǐng)先的技術(shù)優(yōu)勢，并跟參會者詳細(xì)交流松鼠AI的核心算法、正在進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)及未來的研發(fā)方向等話題。

　　松鼠AI 的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Dan Bindman發(fā)表精彩演講

　　據(jù)悉，美國數(shù)據(jù)科學(xué)家, 前巴克萊銀行的首席數(shù)據(jù)官KDD和ACM SIGKDD(知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會)的聯(lián)合創(chuàng)始人Usama M. Fayyad，哥倫比亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究所所長、曾任微軟研究院公司副總裁及卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授，ACM和IEEE會士周以真(Jeannette M. Wing)，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者、斯坦福大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授Alvin E. Roth，微軟AI首席技術(shù)官Joseph Sirosh，牛津大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)教授Yee Whye Teh，卡內(nèi)基梅隆機(jī)器學(xué)習(xí)教授邢波，特斯拉人工智能主任 Andrej Karpathy，IBM首席科學(xué)家Faisal Farooq等參加了本次活動(dòng)，并就人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究前沿內(nèi)容展開了交流。

　　本次KDD峰會主席，新任ACM美國計(jì)算機(jī)協(xié)會會長，俄亥俄州立大學(xué)教授Cherri M. Pancake做峰會開幕致辭

　　前巴克萊銀行的首席數(shù)據(jù)官，KDD和ACM SIGKDD的聯(lián)合創(chuàng)始人Usama M. Fayyad

　　作為松鼠AI 的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，Dan Bindman的演講分為兩個(gè)部分，第一部分是The Key Components of an “Ultimate” AI Adaptive Learning System即“終極”人工智能智適應(yīng)系統(tǒng)的主要組成部分。第一個(gè)組成部分是完整的和“深度的”內(nèi)容，即1)高質(zhì)量的必不可少的問題，加之互動(dòng)性高的視頻和解釋，并將所有的知識點(diǎn)拆分為非常細(xì)的顆粒度以便于學(xué)生們掌握; 2)大量的差異度高的難題讓學(xué)生們對目前的教材有更深刻的理解。這些難題通常都是開放式的問題，所以相對來說較難編寫并給出學(xué)生容易理解的評分。松鼠AI的系統(tǒng)運(yùn)用了試題反應(yīng)理論(Item Response Theory)、知識空間理論(Knowledge Space Theory)和貝葉斯知識跟蹤(Bayesian Knowledge Tracing)，可以為學(xué)生提供非常完整的且有深度的k-12領(lǐng)域的所有知識點(diǎn)。但在開放式的難題方面，整個(gè)業(yè)界都還處于一個(gè)初始階段，松鼠AI也投入了大量的研發(fā)精力在這個(gè)領(lǐng)域。第二個(gè)組成部分是一個(gè)強(qiáng)大的學(xué)生知識檢測系統(tǒng)。 這個(gè)系統(tǒng)既要高效和精確地檢測出學(xué)生們對整個(gè)教材中的知識點(diǎn)的掌握程度，并且要知識點(diǎn)高顆粒度地分解，精準(zhǔn)地指出學(xué)生們知識弱點(diǎn)所在。在理想的狀態(tài)下，學(xué)生除了最初使用松鼠AI精準(zhǔn)檢測學(xué)生的知識點(diǎn)掌握情況時(shí)需要重復(fù)測試之外，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)檢測出學(xué)生的知識薄弱點(diǎn)，不必重復(fù)測試。

　　松鼠AI首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Dan Bindman曾受邀在Edtech歐洲峰會演講并代表企業(yè)獲得Growth大獎(jiǎng)

　　Dan Bindman隨后又介紹了A Brief Description of the New Model I Have Brought to Yixue Education即他為乂學(xué)松鼠AI帶來的一個(gè)新的模型的簡單介紹。這個(gè)模型中最重要的核心便是Probabilisic Knowledge State即概率知識狀態(tài)，簡稱PKS。PKS在考察一個(gè)學(xué)生在任何時(shí)間做任意題時(shí)主要關(guān)注以下三個(gè)核心要素：學(xué)生的能力A(t)(The student’s abilities)、問題的權(quán)重W(q)(The question’s weight)和問題的中心C(q)(The question’s center)。只需要學(xué)生回答15-20個(gè)問題，模型就能夠迅速并準(zhǔn)確地分析出學(xué)生需要掌握的每一個(gè)納米級知識點(diǎn)。因?yàn)楦怕手R狀態(tài)(PKS)非常準(zhǔn)確，所以它對于智適應(yīng)學(xué)習(xí)大有益處：它可以用來為學(xué)生選擇恰當(dāng)難度的問題和課程，既不太難也不過分簡單，恰到好處。”

　　舉例說明PKS的工作原理

　　除此之外，Dan Bindman還為與會的聽眾介紹了松鼠AI未來在研發(fā)上的展望。松鼠AI目前已經(jīng)擁有了一個(gè)非常精準(zhǔn)的推題系統(tǒng)，而且這個(gè)系統(tǒng)會通過松鼠AI的知識檢測系統(tǒng)的提高而不斷提高。未來松鼠AI將會不斷提升互動(dòng)性，并且將加入學(xué)生在學(xué)習(xí)狀態(tài)下的實(shí)時(shí)心率、腦電波和表情識別等因素來進(jìn)行綜合分析，并將為每個(gè)學(xué)生配備一個(gè)虛擬私人助理。松鼠AI將使用多重空間的檢測因素來測量得到學(xué)生的情緒，從而提供更好的學(xué)習(xí)服務(wù)。松鼠AI一直非常重視研發(fā)上的投入，成功開發(fā)了國內(nèi)第一個(gè)擁有完整自主知識產(chǎn)權(quán)、以高級算法為核心的自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎——松鼠AI，并先后與斯坦福國際研究院(SRI)成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，與中科院合作建立了AI智適應(yīng)教育聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，開啟了可定義、可測量、可傳授的“千人千面”的個(gè)性化教育模式。參與的人員對Dan演講和松鼠AI目前用到的模型、人工智能算法和未來的科研方向表示出了極大的興趣。

　　松鼠AI 的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Dan Bindman演講后跟參會者詳細(xì)溝通松鼠AI的算法及模型

　　在了解了松鼠AI的領(lǐng)先的算法及模型、及智適應(yīng)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用效果后，包括本次大會的總主席，英國皇家工程院院士、英國帝國理工學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)研究所所長、蘇倫大數(shù)據(jù)科技研究院院長郭毅可教授、哥倫比亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究所主任周以真(Jeannette M. Wing)，及來自臉書等人工智能行業(yè)內(nèi)人士，都稱贊道“你們(松鼠AI)正在做一件有意義的事情”。大家對松鼠AI目前在研發(fā)上取得的成就及將人工智能技術(shù)應(yīng)用在教育領(lǐng)域，致力于為每個(gè)中國孩子帶來公平、高效和個(gè)性化的教育的行動(dòng)表示肯定。

　　Dan Bindman和周以真(Jeannette M. Wing)交流關(guān)于人工智能智適應(yīng)及論松鼠AI的算法及模型

　　牛津大學(xué)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)教授, Deepmind研究科學(xué)家Yee Whye Teh作為本次大會的主講嘉賓之一，發(fā)表了題為《小數(shù)據(jù)問題的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)研究》的主題演講。截至2018年6月14日，他的出版物被引用了20142次。在加入牛津大學(xué)之前，他是倫敦大學(xué)學(xué)院蓋茨比神經(jīng)科學(xué)小組擔(dān)任計(jì)算統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的講師，深度信念網(wǎng)絡(luò)的發(fā)明者之一。他還多次擔(dān)任NIPS、ICML和AISTATS的領(lǐng)域主席。

　　牛津大學(xué)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)教授, Deepmind研究科學(xué)家Yee Whye The發(fā)表演講

　　會后，Joleen Liang、Dan Bindman與KDD 2018總主席郭毅可教授、英國帝國理工學(xué)院數(shù)學(xué)系教授David Hand、哥倫比亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究所所長周以真、牛津大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)教授Yee Whye Teh等頂級AI專家學(xué)者進(jìn)行了更深度的交流探討，對于松鼠AI目前在人工智能教育落地化應(yīng)用中所取得的成績，他們表示十分贊賞，并期待看到未來乂學(xué)教育松鼠AI能夠成為全球人工智能技術(shù)在教育行業(yè)落地的先行者與引領(lǐng)者。

　　此外，松鼠AI還宣布進(jìn)一步擴(kuò)大其數(shù)據(jù)開放計(jì)劃，以開放協(xié)作的態(tài)度歡迎全球科研學(xué)者和團(tuán)隊(duì)跟松鼠AI一起就人工智能技術(shù)在智適應(yīng)領(lǐng)域上的應(yīng)用進(jìn)行更廣泛學(xué)術(shù)研究。

　　KDD是美國計(jì)算機(jī)協(xié)會(Association for Computing Machinery, ACM)于1998年成立的專委會(ACM SIGKDD)，每年舉行一次年度學(xué)術(shù)會議，以其選取論文標(biāo)準(zhǔn)高，尤其是對創(chuàng)新性的要求高著稱，被廣泛認(rèn)為是知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域最有影響力的頂級學(xué)術(shù)大會。每年都吸引著超過2000位來自世界各地的頂級數(shù)據(jù)挖掘?qū)W者以及知名企業(yè)代表前來參加。據(jù)了解，本屆KDD共接收論文293篇，包括了學(xué)術(shù)研究和應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)兩大方面，其中華人/中國人作者的有189篇，占比64.5%。