【51CTO.com原创稿件】由51CTO主办的WOTI2017全球创新技术峰会将于2017年7月21日拉开帷幕。本次峰会将围绕机器学习、人机交互和智+应用三个大主题展开，数十位专家级嘉宾将带来多场精彩的技术内容分享。峰会前期，笔者采访了本次大会的演讲嘉宾英语流利说联合创始人&***科学家林晖先生，就人工智能在教育领域的应用，深度学习在英语流利说产品的中的实践等话题进行了深入的交流。
英语流利说联合创始人&***科学家 林晖
AI在教育领域的应用还处于初级阶段
自从去年的AlphaGo将专业围棋手击败之后，人工智能已经人们最关注的热门话题之一。人工智能是多种应用的结合体，比如语音识别、图像识别、文本理解与内容生成等，这些技术可以根据行业特点有效适配结合，也就是领域内的人工智能应用。那么，作为在教育领域内应用人工智能的典型代表，英语流利说是如何应用人工智能的呢?英语流利说希望通过人工智能来解决用户的那些问题?
林晖在采访中向记者表示，无论是国内还是国外，从业者普遍对人工智能在教育领域的应用前景持乐观态度。从长远来看，AI 的应用会大幅降低教学成本，提高教学质量，并且有助于教育公平化，把高质量的教育带到欠发达的地区。但这个过程需要一定的时间，目前大部分的AI在教育领域的应用还处于初级阶段，甚至不少停留于“蹭热点”而没有实际使用 AI 技术。
对于人工智能的具体落地应用，林晖认为首先要确定用AI技术解决什么样的问题。这个问题需要难度适当，对用户来说实用。否则问题太难会导致投入大量的人力物力也不一定有产出，而不实用的话则不符合用户的需求， “落地”的产品会仅仅停留于“炫技”阶段而无法带来商业价值。考虑到未来的教育应至少兼具高效和个性化两个特点，英语流利说已经把自己打造为有To C成功产品、掌握领先技术、商业运营实现盈利的“三好老师”，真正给学员带来了三倍的效率。未来流利说希望通过人工智能来解决教育低效和不公平的问题。
据林晖介绍，英语流利说成立于2012年，核心成员由来自普林斯顿、Google等的相关专家组成。上线4年多，公司将很多的人工智能技术落地于教育产品中，现在全球注册用户超过4500万，已获得三轮融资。目前英语流利说旗下的目前的两大主力产品分别是“英语流利说”和“雅思流利说”，懂你英语是旗舰App英语流利说其中的付费内容，人工智能英语老师。
深度学习在智能教育中的应用
在即将举行的WOTI峰会上，林晖将为大家带来主题为《深度学习在智能教育中的应用》的演讲，他向记者透露，当天的演讲内容将结合英语流利说在过去4年的实践，从问题定义、数据获取、算法设计、模型优化等方面介绍如何将深度学习运用于语音识别、知识跟踪、以及自然语言处理等领域。
“人工智能是一个很大的领域。近年来，很多的技术突破其实来自于深度学习方法：用更“深”的模型从大量的数据中学习如何完成任务。在智能教育中，可能用机器来完成的任务都是深度学习可以应用的地方。比如：作业的批改，教学内容的动态推荐。”林晖说。
目前，英语流利说在利用机器学习等相关职能技术打造会教英语的AI老师。林晖强调，深度学习技术不应是为了用而用，而是看对应的问题是否是通过深度学习这一技术来解决比较好，是否有需要深度学习所需要的大量数据。例如：为了让AI老师能够听懂学生的英文，在这项语言学习者的语音识别任务中，英语流利说积累了大量的中国人说英语的语料库，在此基础上使用深度学习的技术打造了听懂中国人说英语的语音识别引擎。再比如：在学生的知识跟踪建模、语法纠错的多项任务中，英语流利说都使用了LSTM 等深度学习的模型。在这些任务中，英语流利说一方面有海量的数据，另一方面任务的复杂程度都不是一般的浅层模型可以很好解决的，需要使用深度模型。
目前，流利说旗下产品注册用户总数已经超过4500万。从2016年7月付费课程上线至今，付费用户已经超过40万，并且保持了良好的增长。林晖表示，之所以能够取得如此优异的成绩，原因在于以下三点：一是，在技术上，英语流利说将整个英语学习数字化，进而通过人工智能技术为用户提供了更高效的学习。二是，立足于用户需求，将教学内容持续迭代升级，为用户提供***的，***现代语言习惯和表达的英语。三是，为全体用户提供价值，为付费用户提供进一步的增值。英语流利说产品中有大量的内容是免费的，这些免费的、优质的内容，在过去几年为流利说带来了良好的口碑。
采访结束，林晖表示：“未来2年内，我们希望将自身打造成国际领先的人工智能+教育公司，成为***的教育科技集团。”
【讲师简介】
林晖，清华大学本科硕士，华盛顿大学博士，现任流利说联合创始人、***科学家。曾任 Google 美国总部研究科学家。主要研究领域包括语音识别、自然语言处理、机器学习以及大数据挖掘。在这些领域的***刊物和国际会议上发表三十余篇论文，并担任技术委员会成员(包括 ICML, NIPS, AISTATS, ACL, EMNLP, IEEE Signal Processing Letters, IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing)。拥有多项美国及中国专利。发明的基于次模优化的自动文章摘要技术已成为文章自动摘要的经典方法的之一，被该领域的研究人员广泛引用。曾负责 Google 语音识别核心算法的研发，研发并上线了多语种语音识别系统，以及基于深度神经网络的电话留言识别系统。
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