按:11月15日至16日，全球AI智适应环境教育峰会在北京嘉里中心酒店隆重开幕，峰会由(公共编号:)领导学习教育松鼠AI、IEEE(美国电子工程师学会)教育工程和适应教育标准工作组合开展，汇集了国内外一流阵容。AI智适应环境自学是目前产学研三界关注度最低的话题之一。本次峰会，主办方邀请了美国三院院士、机械学习泰斗MichaelJordan，世界上机械学习的父亲Tom的Mitchell、斯坦福国际研究院(SRI)副社长RobertPearlstein、美国高考机构ACT自学方案组高级研究科学家Michaelyudelson等顶尖学者。
除了高密度的大咖喱演说，还有很多观点交织在一起的圆桌论坛。11月16日下午，美国福布斯市场内容部总经理Will与Thompson和物灵科学技术CEO、前微软公司研究院研究员顾嘉唯和印度尼西亚仅次于教育公司Ruangguru的创始人ImanUsman进行了理解对话，探索了教育公司面临的挑战、教育与科学技术的结合、年龄不同的学生制定教育战略、获得数据等问题。以下是圆桌对话国史，展开了不想改变的编辑整理:设立教育公司的挑战WillThompson:感谢回到这个对话环节。首先，我想问一下ImanUsman。
你的公司是印度尼西亚仅次于的教育技术公司，我真的不会面对很多问题。你是怎么设立你的公司的，你是怎么成为印度尼西亚的唯一教育技术公司的？ImanUsman:4年前，我在学校读研究生的时候开始了这个项目，这是我们一生的事业。教育行业有很多案例和模式，但对我个人来说，是一个非常全新的挑战，因为我现在正在创业。
第一个挑战是理解教育市场，理解用户的问题和解决问题。另一个是内容的探索和内容的实验。例如，在我们读书的时候，在印度尼西亚，我们在这方面的公司不多。
但是，例如，在中国，我们有很多内容获得的公司，可以让他们成为个案。当时教育行业在印尼是一个蓝海市场，所以我也诉我是否正确。但最后远远超出我的预期，公司从最初的两个人发展到现在有一千多名员工。我在不同的阶段有不同的问题。
例如，在初期阶段，我们寻找市场份额，寻找最初的消费者、顾客、收费的顾客。要开展规模化，用户数超过最初的100万、500万、1000万时会面临不同的问题。WillThompson:我对所有企业家来说，这些都是联合挑战，但我真的很好。顾嘉唯，你的物灵科学技术专注于机器人，能和我们分享机器人作为教育的经验吗？顾嘉唯:我们做的一个尝试是用机器人教育。
这和一般意义上说的屏幕对话机器人不同。因为在以前的电影和电视中对机器人的过度想象，所以想起机器人被用作教育也不会感到不安。但是，现在机器人技术处于更成熟期，逐渐成为可用的阶段。
为什么这个时候只从画面上的助手和对话机器人跳到实体上呢因为我们的参加者，我们想解决K6这个年龄段的孩子提供教育内容。因为现在的很多教育只是在线和在线，一部分是从在线取得直播课程、录音课程，或者有智能、AI的双师课程。
对孩子来说，面向屏幕只不过是个问题。因为无论是视力还是内容的控制，我们的信息传递过早被多媒体占领的状态都没有负面影响。我们能否利用现在的实体，需要让孩子自学，认识很多新东西。
例如，书本，我们能否通过今天的计算机视觉自学市场上所有的教科书和图画书，需要与孩子交流。只是，其中有趣的现象是，如果今天能通过机器人、AI机器人，就需要切断实体的物质，即实体交互的教材、内容和虚拟世界的数字内容，这只是有趣的桥接机会。
只有一张照片，我抱着那个大机器人的照片，那个机器人是我最先做的项目，我们最先做这个机器人的时候，只是想打家庭中的陪同式全能机器人。但是，实质上其问题是，短期内用户的期待非常低，很难将语音交流的全能型连接到各种家庭，连接到各种教育内容的机器人。因此，我们开始逐渐细分人群和场景，切断场景。
因此，我们公司的名字物灵代表中国人对这种生命感、灵性的叙述，一切都有灵魂，我们想创造有灵性的机器人，需要帮助孩子在教育过程中对话实体的产品，不仅仅是语音交流。因为语音交互有现在的现实状况，所以大家可能在家里使用过智能扬声器，但是你现实的期待和你每天使用的语音扬声器的场景之间有Gap，你什么都不能说，你什么都不能说但是，实际使用后，找不到很多东西，自然语言交互技术只是开放的问题很难解决，所以这是标准化意义上的智能扬声器问题。我们改变解决问题的方法，如果我们限定版在K6的场景中，帮助孩子在翻读各种教材、教科书和图画书的过程中，能够对话内容，用计算机视觉技术帮助孩子解读场景，同时用非常简单的基于该场景下的科学知识的自然语言交流方法解决问题横向领域的对话问题此外，这不会给教育带来新的机会。
因为现在在现场直播课APP类教育软件产品中有必要把平板电脑和手机交给孩子的特征，所以很多APP类产品的粘性、活跃度和时间没有问题。如果是他自己的终端，他可能去玩别的游戏，效率不高，他可能去玩游戏，打王者。
如果父母在同一时间使用他，他有回购和翻转的缺点。如果机器人在旁边的话，除了刚才需要这样的对话外，他还可以静静地在旁边对话，他可以把你拉回来，他有这样的能力。
他可以通过这种积极性、观察颜色，积极拉回用户，重新发售教育内容。这是他从屏幕交流到实体交流的新机会。我们的物灵最近发售了针对细分人群场景的产品，幼儿园的孩子2~6岁，2~8岁，他们每天高度看各种图画书。
图画书是舶来品，来自欧洲市场、北美市场、日韩、台湾。中国过去5年图画书增加非常缓慢，整个出版发行业，图画书是特立独行的头部，快速成长最慢的行业是儿童图画书。我们可以用计算机视觉、深度自学的算法识别所有市场上销售的书和图画书，在他面前印刷任何页面都可以讲故事，印刷任何页面都可以根据图画书的内容和他说话。这个产品叫Luka。
那是像小猫头鹰一样的机器人，需要和孩子更好地对话，把教育内容一点一点地传递给孩子。教育与科学技术的融合WillThompson:说到Iman，你们在教育科学技术方面做了很多事，你们是怎么开始的？或者你们做的第一件事是什么？你们是从一开始就包括很多方面，还是从一开始就专注一点？ImanUsman:这是一个非常好的问题。当然，我们并不是说从一开始就涉及到所有方面。我们最初不分析市场，当时也找到了很多模型，他们有这样的智能指导，这样的互动课程。
但是，我们想做的最初是非常简单的，连接学生寻找非常好的老师，他可以在线也可以在线。当时我们之所以这样做，是因为我们指出当时的市场还没有准备开展这样的一对一课程，还有其他基本的问题，所以我们想解决问题，我们想找其中一个问题，这个问题是如何找到质量高的老师和指导老师。回到我们刚才说的问题，这些高质量老师的数量也太多了。
特别是在二级三级城市，这样的老师更少。因此，我们不会录制这样的视频。
这个视频中有非常高质量的老师开始上课，可以用比较便宜的方法把这样的视频交给其他城市的同学。我们也没有预约者的服务，在这方面也没有给我们很多报酬。我们当时不想要，但可能不是可持续发展的过程。
那么，如何更好地教育家长呢？因为教育家长也是最重要的。我们不仅想从这些公司和企业获利，还想让整个市场更熟悉我们的概念，家长也需要更熟悉我们的概念。因为他们需要更好地让孩子们学习这样的课程。
因此，当时我们不会与许多企业合作，也不会让更多的父母尝试我们的产品。我们不会说如果我们能在网上自学，我们的孩子也能在网上自学。之后，政府在这里受到很多关注，他们不会和我们合作，所以逐渐推进我们的产品。所以，我指出我们最初必须找到焦点、重点，想要其他与这个重点相关的东西，展开扩展。
WillThompson:顾先生，我也回答了你一定程度的问题。刚才，你也说过对机器人有可能不安。首先，为什么是机器人？你是怎么找到对机器人不害怕的参加者的？顾嘉唯:我们最初这个团队的核心人员来自微软研究院、百度研究院。我们只是在原来的大公司和大平台上尝试过各种各样的机器人。
因为我们指出机器人这个词在中国的解读中有一点偏向于两只脚和人对话的惊险电影类型。但是，机器人的普遍性很广，是自动完成任务的继续执行装置。所以，我们首先做过无人车、穿着设备的机器人，我们做过在路上跑的机器人，我们做过在家里陪伴的智能扬声器这样的机器人，为什么我们在探讨读者的场面呢？这里有很有趣的逻辑，刚才我也简单地提到过。
我们必须找到确实用户期待的场景和技术界限来解决问题的问题。因为当我们第一次实现机器人时，我们发现一个只有次要的现象，在每个细分场景中你做得好并不容易。
所以，今天我们在弱人工智能时代，在弱人工智能时代到强人工智能时代的过程中，只是必须解决问题的横向问题。在过去的自然语言交流问题上，对百度的推荐和谷歌这样的科学知识网络和网络模型进行搜索模型非常方便。在计算机视觉领域，以前我们找到了很多模型识别，但是很多东西都不能使用，过去5年深度自学后，人脸识别、人行检查、车道线、车道检查完成后，我们可以应用于更明确的领域，开始人脸识别回过头来，我们现在又找到了新的领域。
如果我们需要多模式的互动技术，融合计算机视觉和自然语言的互动，解决问题教育问题，这是一个非常细分的领域。我们实现Jibo的时候，试着把VIPKID、英语对话的场面放进去，发现用户使用的频率很高，他们很高兴用这样的机器人场面练习英语，对话，自学这样的对话场面。如果我们需要减少视觉能力，我们希望这对全球的解释更加全面，他的对话逻辑不会更好。因此，我们不会从视觉到达。
过去一段时间，技术确实回到深度自学中，其影响的视觉对算法的提高低于自然语言。因为在过去的一段时间里，深入自学对自然语言解读的提高那么霸权，所以现在基本上是用传统的方法解决问题的横向问题。但是，在计算机视觉领域，深度自学带来的变革非常大，只有相当大的跨越式技术变革才能产生巨大的技术革新。
我们正在考虑如何通过计算机视觉的横向类别，以及如果我们需要硬件载体的创造性机会。因为对大人来说，手机基本上吃了你大部分时间。因为手机是独立顺利的智能产品。因此，在过去的一段时间里，许多投资者只讨论无人驾驶汽车。
最近，Waymo的创始人也告诉你，无人驾驶汽车还有很长的路要走。我们希望什么样的载体适合机器人？既然我们以前举过无人驾驶汽车、穿着设备的机器人和家庭机器人，我们就讨论在教育领域是我们的问题。我们实际上是通过视觉辅助实体的，包括在上面玩游戏英语制作单词的卡片，在上面展开自然语言对话非常简单的英语对话，在上面翻读各种各样的卡片。
教材。在这样的交流空间里，可以玩很多模式的交流，需要带孩子在手机外陪伴、自学、娱乐的终端，这是一个很大的机会。
我们希望当时在中国使用非常好的产品，如速译通、学习机、点读机等产品，我们今天使用计算机视觉AI算法的自然语言交互构筑新的教育产品，需要通过广泛的RGB照相机来检测孩子的手指。因为我们在这个年龄段学习深刻的孩子手指的不道德轨迹，你本来就不需要读笔，所以必须用普通的手指在书和教科书上对话。
年龄教育WillThompson:我还有另外两个问题。我们刚刚提到儿童教育中的许多不同点，一定程度上是K12的不同点。所以，我想问一下我们如何使用教育技术公司，或者你们两家公司如何使用不同的想法来看待年龄小的孩子的教育ImanUsman:我真的很不一样。
孩子们年纪小，他的能力还有限。但是，如果这个学生年纪大了，他的能力就不会稍微强，我们必须考虑他们有不同的能力。
另外，为了取得平衡，上了年纪的学生们不自律，不自学。但是，年轻的孩子，周围没有很多要素，可能会更加注意。
例如，父母是最重要的，特别是在亚洲，很多父母对孩子的希望非常低，比如想让孩子成为很多读者，但是他们自己不在家读者，父母自己不读者，所以我真的是个大问题。因此，儿童时代的教育，我在某种程度上必须注意教育本身。我们必须把教育变成整个家庭的主题。那样的话，有孩子的参加，也有监护人的参加。
另一个是，教育内容最重要。我们的内容很有魅力。孩子们年纪小，容易集中注意力。
因此，他们很难长时间集中注意力，所以我们的内容需要非常有意义和更多的人。WillThompson:我真的很好。我妈妈总是对他说，她不会告诉他学生在家庭教育过程中必须让父母参加。
所以顾先生，我也有回答你的问题。你在机器人行业。你真的比电脑屏幕教育孩子更好吗？因为我至少说我会让他们玩很多游戏。
比如K6的学生和上了年纪的学生，交易方面有什么不同呢顾嘉唯:K6的孩子大多没有自己的支配权，在北上长大的时候，孩子的自律决定、自律自由选择的判断力和他的决定权不会更大。因此，其中仅次于的区别是谁来决定，但对于过去更小的孩子来说，很多决定都是学校以外的，因为很多家长都有时间决定。因为与环境的变化没有关系，所以他当时的教育内容和授课方式都很多。
长时间往北走，相当多的时间去学校，为什么要平衡这两种关系很重要。K6K6的产品，最重要的是能够控制主要监护人的痛点、监护人的市场需求，教育孩子的一点是最重要的。
在K12或网上，最重要的是解决问题学校的痛点，老师的痛点和家长和老师之间的联系可以找到的机会是两个不同的逻辑。关于我们做的K6，说K6这个我们的踢法和战略，K6我们最好把它作为几乎面向Totc的产品，必须深入挖掘用户场景的痛点和市场需求吗？而且决定卖方和人分手，他是两个人。那么，今天的监护人教孩子，他有什么意见，什么痛点还没有解决呢？我们刚才说我们有Luka这个产品。
其主要原因是今天监护人有几个痛点，完全是所有房子里的橱柜图画书，他没有时间，没有精力，有时没有读英语的能力，能帮助他吗？你很难谈论图画书的绘画声色，市场上并不是每个人都能做好。就像得道给了大家很多听书消化了更好的结果一样，今天画的本能不能构筑这样的机会？你能不能用图画书说话的声音画颜色，有声有色，让孩子爱上它，比看动画更有体验，这是机会，这是我们打的第一点。第二点是英语，中国家庭学习英语K6现在是非常罕见的场景，K3也更前进。希望孩子早点认识这个英语。
因为英语是必要的，所以可以更简单、更慢地检查闭环。他和机器人对话两次，在他面前带着苹果，他说Isanapple，他可以告诉父母，他有这样的直观反应，更容易检查这个闭环。因此，我们在机器人上重新加入了如何通过视觉辅助锻炼和解读英语单词和英语句式的方法。我们还实现了双麦克风的阵列，可以用口语评价英语。
他在跟进过程中可以评价和评价他的英语吗？我们必须围绕图画书这种交互方式，与获得的多媒体这种传输，使孩子能够更好地与数字内容融合物理世界的这种游戏。这样的优点是K6的孩子通过游戏的设计，需要高密度、高频率地交织这样的内容。
K6中六年级的关键是什么？你找不到他迟到三点半，不告诉你要干什么？这是一个新的机会。你不可能给他IPAD，让他去游戏王者。
这没有时间窗口的机会。这也是我们主要抓住的机会。另一个是回家，和他一起做作业，还需要另一个。
中国家庭特别痛苦的是父母晚上一天半死，回家教孩子做作业是非常普通的痛苦。不仅要和孩子在一起，还要教他做作业。我们可以通过计算机视觉识别手写体，识别书面空格和内容，孩子堆积时可以评价。与此同时，你不想给手机做作业来回答。
我们希望辅助协助孩子看到教科书的内容后，辅助一步。因此，这是新指导型作业回家的新机会，如何获得数据WillThompson:在平稳的商业背后，特别是与算法相关的商业，有非常平稳的数据战略。所以，ImanUsman是如何用数据扩大业务的？ImanUsman:首先，产品本身是如何用于数据制作产品的？我们每个孩子都有个性化的自学，让他们走上正确的道路，让他们没有很好的内容来构筑目标。
第二，我们要开发不同的内容。例如，一般的孩子读了一半，或者在问题之前读了一半的内容。因此，我们可以看到这个内容的消费方式和如何提高，以及如何新设计这个内容。
第三，我们不会使用数据来制定销售战略。例如，我们没有不同的产品销售渠道。例如，我们有自学管理系统。它关注学校任务的处理，我们也不会使用数据协助学生自学，协助学生决定。
这个数据也不会告诉学生我们需要什么样的销售战略。例如，我们向学生传达什么样的信息？第四，我们与政府有很多合作，不用数据协助政府的决策过程，与当地政府有很多合作。我想提到的是，当我们与政府合作时，政府可能不会告诉我们如何使用数据，所以有时我们不会花更多的时间。
政府有时间，但他们不会告诉我们如何理解数据，所以他们不会告诉我们如何从数据中获得价值。因此，我们不协助他们回顾这样的过程。
提供数据后，政府希望有更好的决策过程，进一步提高当地教育，给更多的孩子带来利益。WillThompson:我们还有一点时间。顾先生，你能简单说一下吗？顾嘉唯:这是所有公司面对现在的自由选择，不仅我们实现了AI，所有公司都面对，必须变革为此。
关于教育这一领域，我们的意见是，今天的话题也是智能适应环境，但材料教育是仅次于的机会点。我们能否通过早期的冷启动了解细分的横向领域是最重要的，因为BAT只缺少几个横向领域的数据，教育是非常典型的数据来源，他们的互联网缺陷是机会。
冷启动时，在细分领域寻找数据的机会，需要像雪人一样慢慢滚动。自然语言很难与BAT相比，原本的数据量和图像性已经非常扩大，但视觉领域是很强的机会，任何网络公司以前都没有这个横向领域的视觉算法，连数据都没有，所以这是很大的霸权机会。我们的战略是记录用户在交流过程中的所有数据，记录你的语音对话、图像翻读、不道德的轨迹数据，甚至用户的表情，他的感情计算这个数据。
记录下来后，下一步需要评价未来的幼儿。北下只是切断父母末端对孩子以前不理解的信息，老师末端和学校末端对孩子不理解的信息，使他成为连接这些信息的平台和机会。
将来我们也转到学校，所以每张桌子都有视觉解读场景的东西，不仅需要语音辅助，视觉也需要好的辅助，这些数据需要在循环中大大数据化。因为这些用户没有道德简化数据，这是一个新的、教育的横向场景、数据再生的过程。WillThompson:我们向两位专家鼓掌，感谢！2018年度AI最佳掘金案例票选人工智能风雨60年，与其说技术升级促进了今天的浪潮，不如说现在的人工智能，再站在离商业最近的位置。去年，第一次AI最佳挖掘金案例年度票选活动将在未来上市，之后受到AI方案输出者和AI技术需求者的关注。
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