大会同时约请了孟菲斯大学教授、“机器作文自动测评算法之父”Art Graesser，OECD(经合组织)研究员Li Haiying博士，ETS(美国教诲考试做事中央)开拓研究卖力人Tanner Jackson博士，哈佛大学教诲学院教授、自适应学习专家David Dockterman等天下顶级人工智能、教诲领域专家揭橥演讲。
汤姆·米切尔：新人工智能技能给教诲带来颠覆性的改变
卡耐基梅隆大学教授、“机器学习教父”、教科书《机器学习》作者、松鼠Ai首席AI科学家汤姆·米切尔分享了人工智能的最新进展及其在教诲领域的运用。
在语音识别领域，人工智能已经可以很好地将语音转换为文本，涌现类似于Art Graesser's Conversational Auto Tuto的系统，以对话的办法教授成人识字。
例如，打算机在传授教化生，老师过来帮助学生办理问题，系统就可以在老师和学生之间的对话中捕捉到一个词袋，随着韶光的推移，履历的积累，可以建立一种帮助学生最好地办理问题的发言主题统计模型。
未来几年，很可能将涌现更繁芜的对话系统，这将为打算机导师与学生和老师之间的互动开辟一个全新的渠道。
在打算机视觉领域，出身了类似L.P. Morency's Open Face 2.0的系统，如果一个人在说话，系统可以以帧速率实时追踪人脸，剖析他的声音，通过评代价和唤动身度制订一个实时感情状态图。
因此，这类系统有助于人们构建教诲工具，例如，当一个学生正在利用电脑时，可以查看学生是否专心或盯住屏幕。
“打算机视觉使我们从只能通过屏幕上的操作与学生互动、不雅观察学生的第一代打算机传授教化系统，进入除了屏幕操作外，还可通过语音和视觉来不雅观察学生的新一代系统。
” Tom Mitchel说，新一代系统可以不雅观察和感知屏幕后的学生、学生的周围环境，以及老师是否帮助学生。
在文本理解领域，汤姆·米切尔先容了Google发布的BERT(开源预演习神经网络)系统。
该系统已经演习了超过20亿字的文本，输入任何一段笔墨，BERT会以某种办法预处理该文本。
利用在教诲领域，可以开拓一种足够好的系统，系统能够理解教材中的一个段落，一旦创造学生对某个特定的观点不理解时，就可以通过网络课程向学生展示。
“通过与对话系统相结合，人工智能教诲环境可以利用更广泛的文本源，并能够有效地将学生带入某个段落或为他们供应阐明解释，以知足他们某个时候的需求。
”
在强化学习领域，汤姆·米切尔以AlphaGo击败天下围棋冠军做类比。
采取强化学习的术语和策略，并指定一个褒奖函数，可以让AlphaGo在任何状态下选择精确的操作，使褒奖最大化。
对付学生来说，可以从脸部不雅观察系统提取学生的各种状态特色，定义褒奖函数，让学生通过强化学习来选择精确的学习行为。
“学习环境涉及的不仅仅是打算机和学生，还涉及老师、学生与打算机和老师的互动、人工智能系统与老师和所有这些学生在现实天下中互动的机会。
” 汤姆·米切尔表示，不雅观察这些不同类型的互动是另一种捉住人工智能机会的方法。
“我认为，与学生和西席互动以及通过这些模态进行互动时，新的人工智能技能确实为通过屏幕感知天下供应了可能性。
而且当我们思考如何设计学习环境时，新技能真的给我们带来颠覆性的改变。
”
David Dockterman：开拓系统是战胜措辞多样性的第一步
哈佛大学教诲学院教授、自适应学习专家David Dockterman分享了开拓系统或制订规范以战胜措辞多样性的必要性。
David Dockterman在哈佛大学教诲研究生院教授“创新温柔应性学习的证据”，并参与了名为“覆盖每个读者”的大型早期扫盲操持。
David Dockterman先容，天下上有7000多种措辞，有350多种措辞不被认可，紧张是西班牙语和汉语；其余，每种措辞有很多不同的变体，比如美国英语至少有24种不同的方言，规范的多样性是措辞比较大的寻衅之一。
“不管是基于人类的系统还是基于人工智能的系统，当我们建立系统时，它们都须要被演习，正如大家所理解的，系统存在偏见，在语音识别和人脸识别领域都存在。
”David Dockterman说，“系统必须和演习它们的数据一样好，如果数据有限，那么系统就会有偏见。
”
“作为人类，我们比各种系统都有上风，由于我们生来就有一些部件被设计用来调度自己以适应环境。
我们调度听觉系统来适应措辞的声音，以及我们如何产生这些声音并将其与意思联系起来。
” David Dockterman表示，“我们的口语系统生来具有调节的能力，但是如果措辞或方言不同时，人类很难听懂。
”
“因此，我们的第一步是如何开拓一个别系，制订一个规范，可以战胜措辞的多样性，听懂他们说什么。
” David Dockterman说。
崔炜：松鼠Ai用自适应技能推动因材施教
松鼠Ai首席科学家崔炜分享了人工智能技能在中国教诲的运用情形，并分享了松鼠Ai智适应学习系统如何做到因材施教。
崔炜同时也是中国自适应教诲的最早的实行者，他被《麻省理工科技评论》评比为MIT Technology Review 35 under 35得主，并且是2019年上海市人工智能高等职称认定正高等工程师。
崔炜先容，中国教诲企业已将人工智能技能广泛运用在拍照搜题、口语评分、作文批改、面部表情识别等领域，而松鼠Ai是中国第一家将人工智能自适应学习技能运用在K12中小学教诲领域的公司。
松鼠Ai开拓的智适应学习系统，为中国中小学师资短缺供应了一条办理之道。
据国家统计局2018年公布的数据，中国有8946万小学生，而教职工仅有565万人，师生比约为1:16；初中生4454万人，教职工为408万人，师生比约为1:10。
“在这样的现状下，我们的孩子接管的只能是标准化的大班传授教化。
”崔炜表示，“我们认为每个孩子都是独一无二，各有千秋的，因材施教才能发挥每个孩子的上风。
”
崔炜先容，松鼠Ai自主研发的智适应学习系统，因此高等算法为核心的人工智能自适应学习引擎，可以实时捕捉孩子学习动态数据，为每个孩子制订最适宜的学习路径，提高学习效率，实现因材施教。
“我相信在未来，随着人工智能技能的发展，随着人工智能在教诲领域运用的不断加深，教诲将会越来越平等。
”崔炜表示，“我们松鼠Ai也希望发挥自己的技能上风，让中国的每个孩子都能因材施教。
”