GET:用AI給你的大腦開“外掛”
當(dāng)你要學(xué)習(xí)一個(gè)全新的知識(shí)時(shí),該如何快速掌握?以區(qū)塊鏈為例,當(dāng)初區(qū)塊鏈因數(shù)字貨幣迅速爆紅時(shí),很多“門外漢”都開始從零學(xué)習(xí),希望快速參與這次科技潮流。但實(shí)際上,區(qū)塊鏈的歷史、概念包括每個(gè)場(chǎng)景的應(yīng)用都是深?yuàn)W的學(xué)問,而且信息量大且專業(yè)復(fù)雜。隔行如隔山,所以,有很多人表示“看不懂區(qū)塊鏈”。這個(gè)時(shí)候,我們就需要“請(qǐng)外援”,如找一個(gè)專業(yè)人士講解(當(dāng)時(shí)市場(chǎng)上出現(xiàn)了區(qū)塊鏈培訓(xùn)班)。而除了培訓(xùn)班,我們其實(shí)還有更好的選擇——GET智能知識(shí)引擎。
GET智能知識(shí)引擎是由上海賅推智能科技公司(簡(jiǎn)稱:GET)研發(fā)的基于AI的一個(gè)為實(shí)現(xiàn)未來教育的產(chǎn)品,目前,已經(jīng)有在PC端和小程序中上線。簡(jiǎn)單來說,GET智能知識(shí)引擎像是人的“外掛大腦”!叭瞬簧瞄L(zhǎng)記憶,計(jì)算。互聯(lián)網(wǎng)讓我們漸漸進(jìn)入了信息大爆炸時(shí)代,大量的數(shù)據(jù)不應(yīng)該只靠人去學(xué)習(xí),未來我們更多需要的是人機(jī)協(xié)作的精神。”GET的創(chuàng)始人 Jeff 說。“GET其實(shí)就是一家定義人機(jī)協(xié)作學(xué)習(xí)的公司,我們需要考慮人應(yīng)該做什么,機(jī)器應(yīng)該做什么!
那么,人和機(jī)器的協(xié)作角色究竟是怎樣的,GET智能知識(shí)引擎具體怎么工作呢?
Jeff表示,GET智能知識(shí)引擎的第一步是顛覆傳統(tǒng)的教育思維,形成智能思維!笆忻嫔虾芏鄬W(xué)習(xí)產(chǎn)品沒有形成思維上的改變,比如一些教育之類的產(chǎn)品,它是讓機(jī)器幫助把所有的知識(shí)灌輸?shù)侥愕哪X子里,其實(shí)你記不住這么多東西的!彼J(rèn)為目前市場(chǎng)上的這種教育類產(chǎn)品都是基于傳統(tǒng)教育思維——需要人去記憶冗長(zhǎng)復(fù)雜的知識(shí)點(diǎn),但是死記硬背的方式并不會(huì)讓很多人有效的記住并理解知識(shí)點(diǎn)。“我們要有一個(gè)接近的外腦,它能夠輔助我學(xué)習(xí),而人最擅長(zhǎng)做的事情就是調(diào)取知識(shí)! Jeff說:“但每個(gè)人的興趣和知識(shí)點(diǎn)接受能力不同,所以GET先了解用戶的知識(shí)背景,再通過智能算法可以將最精準(zhǔn)的知識(shí)點(diǎn)推薦給用戶,用戶對(duì)這些知識(shí)點(diǎn)感興趣就會(huì)進(jìn)一步去探索!
既然是全新的學(xué)習(xí)方式,GET還有不一樣,如喚醒人們最初的好奇心與探索精神!拔覀冃r(shí)候喜歡問十萬(wàn)個(gè)為什么,但是長(zhǎng)大了卻漸漸失去了好奇心。GET智能知識(shí)引擎希望讓每個(gè)用戶重新?lián)炱鹛剿髦R(shí)的樂趣,好奇心!睋(jù)介紹,GET智能知識(shí)引擎小程序的界面上有“每日get ”模塊,每天告訴你生活中的一些冷知識(shí),激發(fā)用戶去思考,如果你對(duì)這個(gè)領(lǐng)域很好奇,你可以深入到這個(gè)領(lǐng)域去學(xué)習(xí)。GET通過網(wǎng)狀的知識(shí)鏈接方式,可以滿足用戶的天馬行空。在GET這里,沒有分科,它認(rèn)為所有的知識(shí)都有相關(guān)性。當(dāng)然,針對(duì)于沒有學(xué)習(xí)目標(biāo)的用戶,GET小程序最底部還有個(gè)智能導(dǎo)師機(jī)器人,你可以隨時(shí)跟機(jī)器人互動(dòng)和溝通。
用戶可以利用碎片化時(shí)間在GET智能知識(shí)引擎瀏覽知識(shí)點(diǎn),就像你刷朋友圈,刷微博、公眾號(hào)一樣。但是其實(shí)你每次停留在 GET智能知識(shí)引擎界面上時(shí),他會(huì)給你制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑,鏈接相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)。和你平時(shí)看的公眾號(hào)不一樣,GET智能知識(shí)引擎會(huì)幫助你把瀏覽學(xué)習(xí)軌跡整理出來并做梳理、儲(chǔ)存!岸,經(jīng)過不斷的人機(jī)協(xié)作與交互,機(jī)器會(huì)越來越懂你,最后你會(huì)發(fā)現(xiàn)你請(qǐng)了一對(duì)一的專家!盝eff表示。
“未來每個(gè)人都是天才。每個(gè)人都在某個(gè)領(lǐng)域比較擅長(zhǎng),但是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的教育讓我們每個(gè)人都必須要成為同一個(gè)標(biāo)準(zhǔn),束縛了人的個(gè)性化的發(fā)展。我們需要因材施教!辈贿^,Jeff 也表示按照目前國(guó)內(nèi)的教育資源、師資力量來說,實(shí)現(xiàn)因材施教的確是非常困難,所以他希望機(jī)器可以彌補(bǔ)這一缺陷。“未來的改變是傳統(tǒng)老師不會(huì)再教知識(shí)了,他們真正來到了育人階段。”他說。
那么,這樣一個(gè)酷炫的未來學(xué)習(xí)大腦背后的技術(shù)支撐是怎樣的呢?GET的聯(lián)合創(chuàng)始人Shadow向動(dòng)點(diǎn)科技做了介紹。
首先,GET智能知識(shí)引擎上的數(shù)據(jù)源于全天候?qū)θW(wǎng)論文、書籍、文章的監(jiān)測(cè)。那么就會(huì)涉及到自動(dòng)化處理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)!拔覀儚木W(wǎng)上獲取了這么多數(shù)據(jù),但是這些數(shù)據(jù)不是直接搬過來就給用戶,需要經(jīng)過處理,比如說提取里面的一些段落的主體意思,還包括從文章里發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)點(diǎn),這些都通過文本處理的方式去計(jì)算出來!盨hadow介紹數(shù)據(jù)整理的第一步是初步清洗。第二個(gè)步驟涉及到知識(shí)圖譜的構(gòu)建,“因?yàn)槲覀儷@取的是一大段的,那么從這文本里面構(gòu)建出圖譜,就需要把知識(shí)點(diǎn)跟知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系梳理出來!彼忉尩勒麄(gè)數(shù)據(jù)整理過程中運(yùn)用了GET改良的自然語(yǔ)言處理技術(shù),可以很符合GET智能知識(shí)引擎的產(chǎn)品需求!皩(shí)際上數(shù)據(jù)處理的過程,機(jī)器干80%的活,20%的活會(huì)包括人工編輯,審核、稍作修改。”Shadow表示這也符合人機(jī)協(xié)作的概念。
“我們自身不生產(chǎn)內(nèi)容,只提供了一些像內(nèi)容原材料,然后每個(gè)用戶會(huì)根據(jù)原材料去做一道菜出來!盨hadow 形象地說明。據(jù)了解,今年3月成立后的一個(gè)月左右,該公司便獲得了第一輪融資,目前GET智能知識(shí)引擎已經(jīng)上線,正在不斷的迭代。但是GET提出的全新學(xué)習(xí)思維要挑戰(zhàn)根深蒂固的傳統(tǒng)教育思維,還需要天時(shí)地利人和。Jeff也透露,目前,做同類事情的企業(yè)也沒有,所以對(duì)于市場(chǎng)的教育,GET任重道遠(yuǎn)。
不過,Jeff已經(jīng)想好了切入口!拔覀兊目蛻舭ㄐ袠I(yè)頂尖、前沿的人群。他們需要快速學(xué)習(xí)和把握很多行業(yè)的架構(gòu),如咨詢行業(yè)。to B這一塊的希望打造規(guī)模化的打包服務(wù)。”他說。在商業(yè)模式方面,Jeff透露后期產(chǎn)品會(huì)需要收會(huì)員費(fèi),即定制化知識(shí)的費(fèi)用。
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