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李根 乾明 發自 凹非寺
量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
潮水轉關，並非毫無徵兆。
不知道AI落地趨勢變化是否已讓你感知？2018年下半年開始，技術先發正在被產品、場景為王替代。
之前，打造通用AI技術公司風頭無兩。如今，垂直化場景公司拿起AI武器，數據和場景加速轉換為勢能。
今天要講的是一樁在線教育領域的AI變革。
一起作業 → 一起教育科技
一起教育科技，之前更為大眾知的是一起作業，一家主打K12進校的教育公司，提供的是互聯網在線作業和練習系統。
從2018年起，升級更名，以一起教育科技行世。
名頭更大，意味著想得更大、做得更多，更多科技賦能產業。
而這個科技，最核心的就是AI，唯有AI，才能做到他們智能化教育的目標。
實際上，在E輪2.5億美元融資之前，他們就已於2017年年末組建了AI團隊，並從微信團隊挖來負責人。
即便「一起」搞AI算不上早，但也並非沒有優勢。
歷經7年創業，用戶規模7900萬，K12領域的數據資源更是壁壘深厚。
這不，牛刀初試便鋒芒外露。
去年下半年，他們對外推出一款AI口語評測引擎，用於K12領域口語測評打分。
之前，行業內有技術領域出發的先發產品，涵蓋訊飛、思必馳、雲知聲和騰訊等玩家。
但一起這個引擎，一出手便展現場景公司威力——在橫向對比中，擊敗所有同類項。
How？
亮結果
一起教育科技展示了由業內教育專家組織的評測結果。
評測涉及兩個方面，分別是句子層面和單詞層面，核心指標是分數分布和分差分布。
分數分布指的是口語評測引擎為樣本打分的情況。分差分布代表的是引擎打分與人類專家打分的差。
在分數分布上，一起教育科技的引擎在單詞和句子上的打分，與其他各家更趨近人類專家的水平。
分差分布上，一起教育科技自研的引擎表現也很亮眼。
在單詞層面，分差在0~1之間的概率近70%。
句子層面上，分差在0~1之間的概率達到80%，比排在其後的競品高出10個百分點。
一起教育科技透露，整個評測過程實際也是「人機大戰」：
- 首先是從數據庫中隨即抽取1000個語音樣本，有詞，有短語，也有句子。
- 其次邀請兩位人類專家雙盲交叉評分（8分制），並力爭一致性在90%以上。
- 同時進行的還有各家AI對該評測數據的打分。
- 最後比較AI給分和人類專家給分的分差——分差越小，AI引擎越好。
- 於是有了這份結果。
為什麼要這樣測？
一起教育科技方面解釋，一方面是基於K12教學大綱進行考察，要涵蓋音素準確率、內容完整度、流利度、重音、 韻律(語調，停頓)等。
另一方面符合國人學英語的習慣，如果AI引擎直接按照標準國際口語打造，最後就會與人類專家打分出入很大——國情和語言環境所限，AI評測首要問題是「聽懂」，才能精確打分。
這實際上並非輕而易舉。
達成如此結果，背後不僅有一支類似教AlphaGo下棋的圍棋國手們，也有一支50多人規模的AI作戰團，且整個打造過程歷時2年之久。
為什麼這麼久？
模型打造挑戰
口語測評與語音識別等一般的機器學習問題不同，是一個主觀性的問題，需要考慮到評分的標準，以及評分的一致性。
這對於模型的穩定性提出了更高的要求。尤其是在作業和考試場景，對打分的準確率要求更高。
種種因素決定，自研口語測評引擎，並不能簡單地將通用聲學模型搬來套用，而是要針對具體場景構建模型。
相對於其他各家來說，一起教育科技的口語測評引擎，不論是在模型上、標準上，還是在訓練數據上，都更加專注於K12教育場景。
口語測評的任務中，語音對應的文字，引擎是事先知道的，其關鍵任務就是給用戶的語音做一個精確的評價。
通常情況，語音識別的聲學模型，都是基於音素（phoneme）來構建的。
但進行口語測評，對用戶的發音要求比較高，如果單獨看某些音素（清輔音），並不能準確給出評估。
一起教育科技的解決方案是，構建基於音素和音節(syllable)的聲學模型，對於無法單獨評估的因素，將其置於音節之中，結合場景給出評估。
在評估發音準確度方面，業界通常採用的是GOP (Goodness of Pronunciation) 算法。
這一算法的核心，是計算用戶發出的語音與系統已知文字對應的可能性。可能性越高，發音就越準確。
這個可能性，就是系統已知發音和未知發音的似然比（likelihood ratio）。
似然比的計算，通常基於聲學模型。大部分成熟的聲學模型，使用的訓練數據通常都是都是英語為母語的人的錄音。
對於發音水平較好的學生，GOP算法能夠給出一個相對準確的評估。
但對於發音較差、中式英語痕跡很重的學生，其似然比區分度很低，這個算法就很難奏效。
對於這個問題，一起教育科技採用兩個解決辦法。
首先是訓練模型的數據，來自於自己收集的作業數據，經由教研團隊仔細標註。目前，一起教育科技已經積累了萬小時級別的口語數據集。
其次是評分標準，只是將GOP算法作為其中的一個維度。在構建評分決策樹中，集成了更多其他符合K12教學場景的特徵。
比如長元音和短元音應該怎麼去分析、音素錯誤的位置對評分產生什麼樣的影響，等等。
這些特徵，由教研團隊從教學大綱和口考標準中提煉而出，既符合教學目標，技術上也有可行性。
評分標準更加細化，也減少了模型訓練時對數據的需求。目前，口語測評引擎已經融入到了一起教育科技的產品之中。
一起教育科技介紹稱，引擎每天承接的請求量達到億級，用戶對於引擎打分不準的建議率在萬分之幾的水平。
將AI融入「血液」
不過，這只是序幕而已。
一起教育科技的壯志雄心，不止於口語測評。2017年，「一起」從微信模式識別中心挖來饒豐組建AI團隊，當時就有短中長規劃。
第一步，先從語音是識別入手，解決英語學科測評打分的老師痛點。
第二步，圍繞圖像領域展開，推出口算拍照等產品，且對數學試題中的「邏輯」能有清晰理解。
此外，還有推薦引擎機制，通過智能化推薦方式，做到千人千面、因材施教，讓學生在測試中不斷完善短板。
目前，一起教育科技已經組建起一只能打好用的AI團隊。
未來目標是能夠打造完美AI助教，讓AI真正做到賦能教育。
優勢也很明顯，在「一起」，教育場景能不斷給AI模型反饋，而AI則能第一時間落地作用於教育，循環往復，生生不息。
當然，對於一起教育科技來說，AI只是「科技」的一部分。
去年第四季度，他們從奇虎360挖來前搜尋事業部總經理楊康擔任技術總負責人，負責將公司進一步科技化，打造K12智能教育平台。
△楊康
這位前360的No.53號員工，擁有十多年的研發及業務管理經驗。
他說，一起教育科技，教育在前科技在後，「一起」的核心著力始終是教育，但科技會是最佳手段，能夠幫助教育不斷提升效率降低成本。
除了AI團隊，一起教育科技還有大數據等團隊，希望把7年深耕教育獲得的數據更好歸因、分類，然後更好使用。
在楊康看來，目前教育最大問題並不是內容匱乏，而是很難給每個孩子找到適合自己情況的學習方式與思維方式。
AI與大數據的結合，能夠很好地解決這個問題，這能夠為每個學生打造一個「私人助教」，而 非「大班制教學」走馬觀花式學習。
在他們內部，首先是數據帶動信息化，其次是AI等模型引擎作用其中，最後以智能化產品發揮更大價值。
毫無疑問，這也會是整個教育行業的趨勢。
這個趨勢已經開始，這個趨勢不會停止。
— 完 —
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