近日，由江苏省人工智能学会、东南大学等高校联合主办的2018年度第15届环太平洋人工智能会议PRICAI在南京顺利举行。全球200多位知名高校教授和学者、人工智能领域的企业及专家围绕人工智能、数据挖掘、机器学习和自然语言处理等相关主题进行了深入的讨论和交流。乂学教育松鼠AI首席科学家崔炜博士受邀出席大会并发表了精彩演讲，成为了来自世界各地嘉宾的关注焦点。

据了解，亚太人工智能会议(PRICAI)为两年一次，是亚太地区重要的人工智能国际会议。会议内容主要包括人工智能理论、技术以及应用等，涵盖了环太平洋国家的社会经济等重要领域，是亚太地区科学技术界具有深远影响的国际活动。

作为乂学教育松鼠AI首席科学家，崔炜博士在会上发表了精彩的主题演讲。他分享了松鼠AI智适应系统的技术优势和技术驱动落地应用中取得的成绩，让与会嘉宾了解了人工智能在教育领域的发展和应用，引起了国际人工智能界著名专家学者的极大关注。

崔炜博士表示，松鼠AI智适应系统是乂学教育推出的以系统为主导完成“教”和“学”的核心过程的“全循环”AI教育产品，其中应用了智能测评算法，能力诊断和学生状态表征模型，以及应用在学习路径规划和学习内容规划这两个方面的推荐算法。除此之外，崔炜博士还透漏，乂学正在研究利用深度学习进行的学习模式选择和预警/干预等算法。其核心是通过采集和分析学习数据，让AI结合“纳米级”的知识图谱用最少的时间检验/掌握与目标相关的知识点，连续地通过学生知识状态的衡量，建立个性化的动态学生画像，了解每位学生的学习状态和遇到的问题，相应地设计测试和学习路径，调整教学行为，并在学习过程中不断推荐最合适的学习材料，而且衡量学习效果，并形成对AI预测能力和内容效果的自我学习和反馈。

崔炜博士又介绍了松鼠AI的三个建模要素，分别为1)针对学生的用户画像。即学生的个人偏好兴趣、学习风格、认知特性、能力水平和知识状态的掌握。2)对学习内容进行建模，构建“纳米级”知识图谱。把不同形式的学习资源以视频、文字、音频、图片和题目的形式展现。同时建立算法对知识点和题目“打标签”，给出相应的难度系数等。3)个性化匹配。通过前述两个步骤产生的数据，为每个学生匹配最适合的学习路径和课程，推荐个性化的学习内容，最大化学习效率。

最后，崔炜博士谈到前不久乂学教育松鼠AI在全国100个城市举办了一场前所未有的教学人机大战，让松鼠AI智适应系统和经验丰富的公立学校老师进行公平公正的对决，结果显示，人工智能自适应学习系统的教学质量和效果均显著优于人类教师。此外，乂学教育已先后与斯坦福国际研究院(SRI)合作成立了人工智能自适应学习联合实验室，与中科院自动化研究所成立了平行AI智适应联合实验室，在未来将共同探讨在人工智能时代的持续技术创新能力。

会后，崔炜博士与香港科技大学计算机科学与工程学系主任杨强(图1)、南京大学人工智能学院院长、计算机系教授周志华(图2)、伦敦帝国学院计算学系机器学习专业教授Stephen Muggleton(图3)等人工智能与数据挖掘领域的知名专家学者展开了进一步的交流与探讨。

杨强教授作为人工智能研究的国际专家和领军人物，为中国人工智能(AI)和数据挖掘(KDD)的发展起了重要引导和推动作用，他是中国首位也是至今为止唯一的AAAI华人执委，也是第一位担任IJCAI理事会主席的华人科学家。周志华教授曾先后担任AAAI Fellow, IEEE Fellow, IAPR Fellow, ACM Fellow和AAAS Fellow，是国际上与人工智能相关的重要学会“大满贯” Fellow华人第一人。国际人工智能学会AAAI近期宣布周志华教授将与美国密歇根大学Pascal Van Hentenryck教授一起担任AAAI 2019大会的程序委员会主席。Stephen Muggleton教授毕业于爱丁堡大学，先后担任过格拉斯哥图灵学院的博士后研究员，牛津大学计算实验室(OUCL)的EPSRC高级研究员。

在了解了松鼠AI领先的算法及模型、及智适应技术的实际应用效果后，他们对于松鼠AI目前在研发上取得的成就及将人工智能技术应用在教育领域，致力于为每个中国孩子带来公平、高效和个性化的教育的行动十分赞赏，并期待看到未来乂学教育松鼠AI能够成为全球人工智能技术在教育行业的先行者与引领者。

除此之外，乂学松鼠AI团队的成员与澳大利亚 Macquarie University计算机系教授Deborah Richards(合影右五)、澳大利亚新南威尔士大学荣誉教授Paul Compton(合影右四)等国际人工智能领域的专家进行了深度的沟通与互动，并听取了他们的研究报告。

Deborah Richards主要擅长于人工智能技术的应用研究，如将人工智能应用于教育数据、政府公开数据、互联网数据等众多领域。她在大会上作了题为"Towards real time adaption: uncovering user models from experimental data"的报告，她说：“通过挖掘学生数据，利用大数据和人工智能技术，可以揭示学生的学习模式，进行实时的适应性教育。”同时她提到他们的一款教育软件——PALLAS正在在中国出售。

Paul Compton曾任新南威尔士大学计算机科学与工程学院院长，他也是本次会议的Session Chair。它在报告中详细论述了他提出的著名算法Ripple-Down Rules(链波下降规则)。该算法是一种专家系统方法论，它是用于知识表示和获取的方法。Paul Compton表示，从某种意义上看RDR算法是CBR (Case-base Reasoning) 方法的一种扩展或者变形，RDR将规则引入CBR中，用规则来索引案例，以错误驱动机制来获取知识。

据了解，松鼠AI将进一步扩大其数据开放计划，以开放协作的态度欢迎全球科研学者和团队跟松鼠AI一起就人工智能技术在智适应领域上的应用进行更广泛学术研究。