一年一度的全球頂級數據挖掘大會ACM SIGKDD （知識發現與數據挖掘會議，簡稱KDD）今年於8月19日至23日在英國倫敦召開。作為數據挖掘的國際頂級會議，KDD每年都會吸引包括谷歌、臉書、微軟等世界頂級的科技公司參與，今年包括阿里巴巴、騰訊、百度、滴滴科技等巨頭也都悉數出席，松鼠AI作為人工智能智適應教育領域的唯一代表公司首次出席KDD，受到了眾多知名專家教授、業內人士及學生的關注。
松鼠AI的首席數據科學家Dan Bindman在大會上發表了精彩的主題演講Multi- Dimensional Models for Knowledge Assessment and AI Adaptive Learning: Now and Future即用多維度的模型來進行知識檢測及人工智能智適應教育：現在和未來。向大家詳細介紹了松鼠AI在識別學生知識薄弱點、因材施教、提供個性化教學上的領先的技術優勢，並跟參會者詳細交流松鼠AI的核心算法、正在進行的實驗及未來的研發方向等話題。
松鼠AI 的首席數據科學家Dan Bindman發表精彩演講
據悉，美國數據科學家, 前巴克萊銀行的首席數據官KDD和ACM SIGKDD(知識發現和數據挖掘協會)的聯合創始人Usama M. Fayyad，哥倫比亞大學數據科學研究所所長、曾任微軟研究院公司副總裁及卡內基梅隆大學教授，ACM和IEEE會士周以真（Jeannette M. Wing），諾貝爾經濟學獎獲得者、斯坦福大學經濟學教授Alvin E. Roth，微軟AI首席技術官Joseph Sirosh，牛津大學機器學習教授Yee Whye Teh，卡內基梅隆機器學習教授邢波，特斯拉人工智能主任 Andrej Karpathy，IBM首席科學家Faisal Farooq等參加了本次活動，並就人工智能和機器學習領域的研究前沿內容展開了交流。
本次KDD峰會主席，新任ACM美國計算機協會會長，俄亥俄州立大學教授Cherri M. Pancake做峰會開幕致辭
前巴克萊銀行的首席數據官，KDD和ACM SIGKDD的聯合創始人Usama M. Fayyad
作為松鼠AI 的首席數據科學家，Dan Bindman的演講分為兩個部分，第一部分是The Key Components of an “Ultimate” AI Adaptive Learning System即“終極”人工智能智適應系統的主要組成部分。第一個組成部分是完整的和“深度的”內容，即1）高質量的必不可少的問題，加之互動性高的視頻和解釋，並將所有的知識點拆分為非常細的顆粒度以便於學生們掌握； 2）大量的差異度高的難題讓學生們對目前的教材有更深刻的理解。這些難題通常都是開放式的問題，所以相對來說較難編寫並給出學生容易理解的評分。松鼠AI的系統運用了試題反應理論（Item Response Theory）、知識空間理論（Knowledge Space Theory）和貝葉斯知識跟蹤（Bayesian Knowledge Tracing），可以為學生提供非常完整的且有深度的k-12領域的所有知識點。但在開放式的難題方面，整個業界都還處於一個初始階段，松鼠AI也投入了大量的研發精力在這個領域。第二個組成部分是一個強大的學生知識檢測系統。 這個系統既要高效和精確地檢測出學生們對整個教材中的知識點的掌握程度，並且要知識點高顆粒度地分解，精準地指出學生們知識弱點所在。在理想的狀態下，學生除了最初使用松鼠AI精準檢測學生的知識點掌握情況時需要重複測試之外，系統可以實時運用歷史數據檢測出學生的知識薄弱點，不必重複測試。
松鼠AI首席數據科學家Dan Bindman曾受邀在Edtech歐洲峰會演講並代表企業獲得Growth大獎
Dan Bindman隨後又介紹了A Brief Description of the New Model I Have Brought to Yixue Education即他為乂學松鼠AI帶來的一個新的模型的簡單介紹。這個模型中最重要的核心便是Probabilisic Knowledge State即概率知識狀態，簡稱PKS。PKS在考察一個學生在任何時間做任意題時主要關注以下三個核心要素：學生的能力A(t)（The student’s abilities）、問題的權重W(q)（The question’s weight）和問題的中心C(q)（The question’s center）。只需要學生回答15-20個問題，模型就能夠迅速並準確地分析出學生需要掌握的每一個納米級知識點。因為概率知識狀態（PKS）非常準確，所以它對於智適應學習大有益處：它可以用來為學生選擇恰當難度的問題和課程，既不太難也不過分簡單，恰到好處。”
舉例說明PKS的工作原理
除此之外，Dan Bindman還為與會的聽眾介紹了松鼠AI未來在研發上的展望。松鼠AI目前已經擁有了一個非常精準的推題系統，而且這個系統會通過鬆鼠AI的知識檢測系統的提高而不斷提高。未來松鼠AI將會不斷提升互動性，並且將加入學生在學習狀態下的實時心率、腦電波和表情識別等因素來進行綜合分析，並將為每個學生配備一個虛擬私人助理。松鼠AI將使用多重空間的檢測因素來測量得到學生的情緒，從而提供更好的學習服務。松鼠AI一直非常重視研發上的投入，成功開發了國內第一個擁有完整自主知識產權、以高級算法為核心的自適應學習引擎——松鼠AI，並先後與斯坦福國際研究院（SRI）成立了人工智能聯合實驗室，與中科院合作建立了AI智適應教育聯合實驗室，開啟了可定義、可測量、可傳授的“千人千面”的個性化教育模式。參與的人員對Dan演講和松鼠AI目前用到的模型、人工智能算法和未來的科研方向表示出了極大的興趣。
松鼠AI 的首席數據科學家Dan Bindman演講後跟參會者詳細溝通松鼠AI的算法及模型
在瞭解了松鼠AI的領先的算法及模型、及智適應技術的實際應用效果後，包括本次大會的總主席，英國皇家工程院院士、英國帝國理工學院數據科學研究所所長、蘇倫大數據科技研究院院長郭毅可教授、哥倫比亞大學數據科學研究所主任周以真（Jeannette M. Wing），及來自臉書等人工智能行業內人士，都稱讚道“你們（松鼠AI）正在做一件有意義的事情”。大家對松鼠AI目前在研發上取得的成就及將人工智能技術應用在教育領域，致力於為每個中國孩子帶來公平、高效和個性化的教育的行動表示肯定。
Dan Bindman和周以真（Jeannette M. Wing）交流關於人工智能智適應及論松鼠AI的算法及模型
牛津大學統計機器學習教授, Deepmind研究科學家Yee Whye Teh作為本次大會的主講嘉賓之一，發表了題為《小數據問題的大數據學習研究》的主題演講。截至2018年6月14日，他的出版物被引用了20142次。在加入牛津大學之前，他是倫敦大學學院蓋茨比神經科學小組擔任計算統計和機器學習的講師，深度信念網絡的發明者之一。他還多次擔任NIPS、ICML和AISTATS的領域主席。
牛津大學統計機器學習教授, Deepmind研究科學家Yee Whye The發表演講
會後，Joleen Liang、Dan Bindman與KDD 2018總主席郭毅可教授、英國帝國理工學院數學系教授David Hand、哥倫比亞大學數據科學研究所所長周以真、牛津大學機器學習教授Yee Whye Teh等頂級AI專家學者進行了更深度的交流探討，對於松鼠AI目前在人工智能教育落地化應用中所取得的成績，他們表示十分讚賞，並期待看到未來乂學教育松鼠AI能夠成為全球人工智能技術在教育行業落地的先行者與引領者。
此外，松鼠AI還宣佈進一步擴大其數據開放計劃，以開放協作的態度歡迎全球科研學者和團隊跟松鼠AI一起就人工智能技術在智適應領域上的應用進行更廣泛學術研究。
KDD是美國計算機協會（Association for Computing Machinery, ACM）於1998年成立的專委會（ACM SIGKDD），每年舉行一次年度學術會議，以其選取論文標準高，尤其是對創新性的要求高著稱，被廣泛認為是知識發現和數據挖掘研究領域最有影響力的頂級學術大會。每年都吸引著超過2000位來自世界各地的頂級數據挖掘學者以及知名企業代表前來參加。據瞭解，本屆KDD共接收論文293篇，包括了學術研究和應用數據科學兩大方面，其中華人/中國人作者的有189篇，佔比64.5%。
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