一
报告导读
本文报告主要分享AI技术对语言教育引起的改变，着重介绍针对现今语言教育中存在的问题，进行自动化测评、自适应学习、场景智能对话等相关AI技术的研究与应用。
二
专家介绍
秦龙，先声智能联合创始人及CTO，卡内基梅隆大学计算机博士，拥有超过15年的人工智能研发经验，发表学术论文20余篇，专利10余项。曾是语音及语言信息处理国家工程实验室的早期成员，全球最大的语言学习平台Duolingo的唯一华人科学家，主要从事自适应学习算法的研究以及多语种语音识别技术的研发。
三
报告内容
时至今日的语言教育，尤其是英语教育，对一部分人来说是非常成功的，比如说一个段子，前几天学生开学了，有家长问我们家小孩是幼儿园大班，他自己能掌握1500个英语单词，这个够不够？有人回复说，在美国是够了，但是在海淀区可能是不够的。这种小孩可能在全国都不足1%，其实对于绝大多数小朋友，对于绝大多数学生来说，我们的语言教育是非常失败的，我们从小到大有的是从小学一年级开始，有的是从幼儿园开始，有的是稍微晚一点，从小学三年级开始就学习英语了，我们一直学到初中高中甚至大学，大学还要考四六级，经过了无数次的英语考试，花了很多时间。其实我们的英语非常有限，可能我们认识一些单词，但在和外国人沟通的时候会遇到很大的困难。我举个例子，我刚到美国读书的时候特别不喜欢做两件事情，一个就是在餐厅里面人与人的沟通点餐，因为他介绍很多东西我听不懂，另外我特别讨厌打电话客服，因为打电话客服所有的事情用肢体语言都做不了了，点餐还可以用肢体语言，打客服只能通过英语来说，但因为英语实在是太差了，所以很多时候在美国打电话这件事我是不想干的，因为交流起来比较困难。
其实我们今天在国内，语言教育遇到了哪些问题呢，我们把它总结为三大问题。第一大问题就是我们优秀的教育资源特别少，我学习英语的时候可能自己说了几句英语，但是没有老师告诉我说说得怎么样，哪个地方有问题、怎么改，或者我写了一个英文的作文，或者我做了一道题，我很想知道我做的是对还是错的，我有哪些知识点有问题让老师能够告诉我，对这种一对一的指导其实不是每个学生或者每一个朋友都能够得到的，所以我们通过自动化测评的手段来解决。另外一个很大的问题，就是所谓的千篇一律的学习方式，我们都知道一个班里面一定会有好学生，也有中等生，也有学习稍微差一些的需要努力的学生。我们最近有一个比较火的电视剧叫《小欢喜》，讲的就是这个小孩上高中了，马上要考大学了，这个家长非常的焦虑，这个学校已经做了一些教育部明令禁止的事情，比如说分班，通过考试好学生在一个班，差学生在一个班，这种国家是明令禁止的，不能这么做，那就导致所有的学生学一样的东西、同样的进度，这也是一个比较大的问题。语言学习最大的问题就是我们没有使用的机会，我们非常缺乏语言使用的场景。
通过语言测评这样一个技术，你说完了英语，它会告诉你你的英语说怎么样，说得好坏，哪个地方有问题需要更改。它使用的技术其实就是语音识别和语音测评，语音识别就是我要知道你说的是什么内容，语音测评是我要告诉你说得好坏。
下面是写作批改的演示。拍一张学生作文的照片，通过OCR技术识别出来，说你写的是什么内容，告诉你这篇内容应该打几分，并且找到作文里面有哪些问题，比如说语法、用词，这些错误应该怎么改，其实写作评分和改错是两个不同的技术，评分相对简单一些，改错更复杂，改错我们也是用Transformer的架构在做。我们这个系统会帮助他不仅仅把这个语法的细节改过来，还会给他推荐一个更地道的英文的说法。
还有一个问题就是自适应学习，大家都在学校里面学这些千篇一律的东西，我们有没有什么方法能让学生得到不同的知识，有不同的进度，也就是这种自学习系统，在老师和学生之间搭起一个桥梁，帮助老师为每个学生做个性化的辅导。
在这方面我们也做了一些工作，在18年的时候我们参加了一个比赛，通过过去一个学生之前6个月学习的数据来去估计这个学生下面6个月在碰到已经学过或者没有学过的题目他表现是怎么样的，包括三种语言，学习英语、西班牙语和法语。
最后一个是我们语言最大的问题，比如说你的小孩在学校里面学英语，一天学了45分钟或者半个小时，回家怎么办呢，他也没法跟家长来聊，也没有小伙伴来聊，所以我们希望做的就是通过智能对话的技术来打造一个智能化机器人，比如说未来我们对话技术很好了，我们就可以在天猫精灵上装这么一个虚拟的小伙伴，学生到家了就可以回家跟天猫精灵上一个虚拟的小伙伴练练英语、聊聊天，闲扯几句。如果有这样的场景，我们学英语就更有用，而不仅仅是把单词背会了，把语法也弄明白了。
