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Duolingo人工智能负责人:Duolingo的AI策略是尽可能地接近人与人之间的交互体验

2019-07-09

原标题:Duolingo人工智能负责人:Duolingo的AI策略是尽可能地接近人与人之间的交互体验

“我们AI战略的核心部分就是尽可能接近人与人之间的体验”,Duolingo AI研究负责人Burr Settles在上个月伦敦AI峰会上接受外媒采访时表示。

对于外行人来讲,Duolingo是一个跨平台、免费学习语言的应用软件,用户们每个月也可以获得7美元的优惠服务(可以用来跳过广告、离线课程等等)。通过游戏化和简短的课程,用户有机会掌握好几种语言的听说读写。

为什么要学习一门新的语言?关于这个问题不同的人有不同的回答——可能是为了在职场增加他们的竞争力,为了与伴侣的父母交谈沟通,或者仅仅是为了自我实现。不过,无论动机是什么,学习新语言需要时间和汗水,如果学习者没有全天24小时沉浸在语言环境中,那就更是如此。

大部分人不能通过移居国外来提高语言水平,所以像Duolingo这样的公司就利用智能手机的崛起和无处不在的网络连接来为用户提供课程,无论他们身在何处。

Duolingo已经包含了大多数语种,如中文、印地语,甚至有克林贡语这样虚拟的官方语言。本周早些时候,这家位于___的公司推出了阿拉伯语(世界使用最多的语言之一)。Duolingo目前在全球拥有约3亿用户,并且以约7亿美元的价格筹集了1亿美元以上的资金,其中包括Alphabet’s CapitalG和Kleiner Perkins等知名支持者。

根据一些市场研究公司称,2018年全球在线语言学习市场保持在了90亿美元,到2026年可能达到200亿美元以上。在此背景下,Duolingo一直在投资人工智能和机器学习来使课程更具有吸引力,他们想让课程自动为每个学员量身订造——有点像一个人类老师会做的事情。

在卡内基梅隆大学担任一段时间的博士后研究学者之后,Burr Settles于2013年加入Duolingo担任软件工程师,负责从前端到后端的所有事务。他说,他之所以放弃大公司而选择Duolingo,是因为他在这个行业看到了潜力。

“语言、技术人工智能和认知科学的交叉吸引了我,”Burr Settles说道,并指出没有多少工作落在这三者的交叉口。“掰着手指头都数得出来,”他补充道。

在Burr Settles加入Duolingo不久之后,他和团队开始寻找改变Duolingo学习模型构建模块的方法,这些模型基于70年代的闪存卡调度算法(flash card scheduling algorithms)。Settles说,其中一个挑战是当时很少有关于利用人工智能进行任何实际教育的研究。“当时只有很少的相关出版物,但这些出版物有两个主要问题,”他说。“一个是他们通常喜欢实验室研究,有30个人,大多数是30个美国本科生,这对来自世界各地有不同背景使用Duolingo的3亿用户来说实在是太少了。”

Duolingo所拥有的是丰富的学习数据,可用于从头开发新的模型和算法。“我接受这项工作的部分原因是数据量、数据类型和数据的唯一性,”Settles说。“我们一直在使用启发式方法,而且我们收集的数据是关于学生们做的练习题,他们在哪些地方出错,以及他们上次在app中看到这些题的时间。由于我们正在跟踪这些统计数据,我们就在想,为什么不创建预测模型呢?”

有了这个想法之后,Duolingo一直在开发自己的统计和机器学习模型,同时还结合了经过反复考验的学习技术,如间隔重复(spaced repetition)以优化和个性化课程。间隔重复的理论是,间隔重复短课程比在短时间内填充信息更好。与此相关的是所谓的“滞后效应”(lag effect),如果逐渐增加练习课程之间的差距,则用户可以进一步提高。

但是,该程序的主要问题是人们在对语言和个人情况的现有知识这方面有差异。机器学习模型往往是二元的,不考虑到个体的细微差别。这就是Duolingo的统计模型——被称为“半衰期回归”(half-life regression)的来源。它分析了数百万语言学习者的错误模式以预测个体长期记忆中每个单词的“半衰期”。

“当我们将这些方法应用到产品中时,我们看到用户参与率提高了12%,”Settles说道。

半衰期概念通常用于物理学中,以描述数量降至其初始值的一半所需的时间。在语言学习中,这可以描述你脑中的词汇或语法知识,所以如果半衰期是一天而你没有练习一门新语言,那么你有50%的机会忘记这一课,但这并不是一门精确的科学。半衰期的回归就是进入一个人的脑袋,弄清楚他们知道什么或不知道什么,然后相应地针对课程材料。

“如果你有两个人,一个以前从未学过法语的人和另一个曾经读过四年高中(法语)的人,他们很可能很早就会表现出他们的正确和错误的不同模式,” Settles继续说。“因此,这两个人的遗忘模式会非常不一样。已经具有背景知识的人会犯更少的错误,他们犯的错误类型(可能会有所不同),这意味着他们不必经常练习这些错误。”

用于定位内容的方法——比如考虑半衰期回归以像老师那样进入学生的头脑——很重要,但内容本身同样重要,在这块儿Duolingo向AI寻求帮助,AI会帮助他们建立正确的课程。

“英语中有几百万个词汇,大概有10000个是高频词汇,你要按照哪种顺序来教学生呢?你怎么把它们串在一起呢?”Settles表示, “因此,我们建立了系统来帮助内容创作者定制初级,中级和高级教材课程。”

另一个挑战是,尽管Duolingo的用户中只有40%的人正在学习英语,但该公司用于培训其AI系统的大部分教学数据都是针对英语开发的。因此,Duolingo实际上不得不采用其系统并将其投射到其他语言上,这在AI世界中称为转移学习(transfer learning)。

尽管人工智能方面的人才储备正在缓慢增长,但是人工智能技术短缺的情况仍然存在,而许多大型科技公司一直在努力争取到有前途的人工智能初创公司。这种人才紧缺是Duolingo在过去几年中遇到的挑战,特别是考虑到它专注于特定的技能组合。除了语言和语言学之外,它正在进行的人工智能研究涉及一系列学科,并与心理学和学习科学相交叉。

“我们希望在语言与人工智能和认知科学的交叉点上涌现更多的人才,”Settles表示。“而且我们的要求也非常高,我关注了一下,申请我们人工智能工作的人中只有不到0.5%能够完成这项任务。”

Settles补充说,在过去的18个月里公司里发现更多专业人才对这份工作的兴趣上升了,包括来自其他科技公司和学术界的申请人。“有很多来自大型科技公司的人才,然后我们也在招募博士生,大概是因为他们的头脑更加灵活、并没有被体制化。”

远程语言教学最大的挑战之一就是很难提供一种吸引人并充满沉浸感的体验,这样会导致用户流失。为了提高参与度,Duolingo在2016年推出了帮助教学的、可以自动和人聊天的机器人。

Duolingo设计出扮演不同角色的机器人,他们可以对问题给出一系列不同回答,如果用户答不上来的话,还可以点击站内“帮我回答”按钮。理论上,机器人拥有自我学习能力,可以不断变得更聪明。

Duolingo的机器人现在似乎暂时处于中断状态,但这种代替了真人老师的功能可以将虚拟教学提升到一个新的水平。会话AI助手的最新发展,如亚马逊的Alexa和Google智能助理,可以为语言学习者打开一个全新的机会世界。想象一下,说“Hey Alexa,我已经准备好学习法语”,就可以开始下一期的语言教育, 想象一下,Google智能助理只是通过倾听您的声音就可以纠正您的发音和语法……

将VR(虚拟现实)加入到混合录音中,用户就可以通过耳机进入虚拟教室环境,学习新语言的过程将变得更加有吸引力。当讨论到Duolingo扩展沉浸教学业务的可能性时,Settles除了承认这是“有可能的”外并没有过多评论。但是这家公司似乎很清楚这项科技带来的潜力,以及这个潜力到底可以闯出几分天地。

虽然Duolingo没有透露有关智能语音助手集成或沉浸式视觉世界的任何计划,但它致力于进一步个性化其内容,致力于将人文元素融入自动化学习。

“好的教学方式大概有三个特点,”Settles说,“一个是对教学内容的了解;第二个是他们有办法进入你的脑海,弄清楚你知道什么,不知道什么;第三个是非常有吸引力,在你所处的水平上找到吸引你的好方法。”

他说道:“半衰期回归是进入你脑海中的一个例子,找出你所知道的心理模型,你正在努力解决的问题,并将这些材料定位到(你)。”

“那里有很多未知领域,”Settles补充道。“我认为,人工智能有很多机会可以创造新的、引人入胜的学习体验。”返回搜狐,查看更多

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