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极客阿凡题:从极致答疑纵向切入人工智能

发布时间:2015.05.19 16:00      来源:上海资讯网     作者:上海资讯网

  大家发现没有?以下的场景在电影镜头中出现得越来越多:

  镜头一:刷人脸。进入保密要求高的场所或者网络支付,摄像头对准人脸“啪”上下一刷,即可瞬间自动识别。

  镜头二:刷数据。来自未来的人类,手握一部神奇的机器在一组数据前扫一扫,就能够得出某种特定结论。

  镜头三:刷物体。手机或者智能眼镜对准某个非人类物体刷一下,迅速弹出生物种类、物理成分、弱点等。

  生物识别正全面侵入我们的现实生活

  这三种镜头,其实有一个共同的主线:生物识别。不要以为这些只是幻想或者意淫,它反映了在科技狂飙突进的今天,人类对未来深刻的焦虑、敬畏和好奇。

  严格意义上说,生物识别技术是人工智能的一个子集。它正在不可阻挡地“侵入”我们的生活,让未来变得跟电影一样酷炫。

  现在,刷脸支付已经实现了,譬如支付宝。刷物体是物联网的一部分,也在左突右攻的探索前进中,譬如百度“筷搜”。刷数据的应用,目前看比较有可能最先在在线教育行业中大爆发。

  刷数据的市场想象力这么大,盯着这个入口的在线教育产品自然不止一家:国外的Myscript、Photomath,国内的学霸君、作业帮、猿题库、阿凡题、学习宝······尽管这些产品的产品形态,看似还处于刷数据的原型,还看不到刷数据跟人工智能之间的直接关联;但当全球首款手写公式拍照计算器阿凡题-X上市,才让我们真正找到刷数据未来往人工智能方向发展的一点端倪。众多刷数据的APP中,阿凡题才是唯一一款真正意义上刷数据的技术代表产品:它首次真正意义上演示了机器模拟人脑进行深度学习的思维过程,它在全球范围内最先突破刷“手写体”数据。

  目前市面上流行的“手写体”产品,其技术原理是基于Deep Learning CNN的OCR光学识别,背后则是大数据和云计算。阿凡题-X通过底层指令级别的优化和CNN内容换页的CNN模型优化,在刷印刷体数学数据时计算速度能达到每个字符10毫秒,甚至包括刷手写体公式类数据。

  “手写体”识别是刷数据类“入口级”APP核心场景

  阿凡题-X是K12在线答疑App阿凡题在今年5月推出的一款全新应用,它支持数学基础运算,甚至是手写公式识别;可以完成对包括一元一次方程、一元二次方程和二元一次方程组等的机器识别,并在1秒钟左右给出模拟人脑思维过程的解析过程和答案。

  为什么我认为刷“手写体”才是在线教育核心场景?除了教材中的印刷题,老师还会有板书手写体、作业本上的手写体、试卷上的手写体等等,其实“手写体”才是学生最常见的题目展现形式,手写体识别才是在线教育“答疑解惑”的高频核心场景,也是真正可以奠定一款行业成为“入口级”产品的牛逼技术。

  “我们试图通过引入人工智能技术,使’拍照搜题’产品摆脱同类产品传统上对题库的依赖,从’拍照搜题’的1.0时代,进入拍照解题’的2.0时代。”阿凡题创始人陈李江认为。

  刷数据类APP竞争升级:从比功能到倒逼技术全球领先

  这也意味着,以“搜题”为代表的刷数据类APP,真正跨越产品级的功能比拼,将进入行业级的技术驱动竞争阶段。

  但是,刷数据类APP强手如林,BAT也先后进入这块肥美的处女地。资本的跟风使这个行业泡沫加重,并使不同细分领域的产品加剧市场分化和洗牌。今年3月底,猿题库宣布获得D轮6000万美元融资,估值已经高达惊人3.6亿美元。后来居上的阿凡题于2013年7月上线主打产品“阿凡题”,于2014年年底前先后完成天使轮1000万人民币和A轮千万美金融资。

  “拍照解题”其实只是这类刷数据类APP技术的应用方向之一,未来在线教育可能会沿着深度学习领域深入探索。我认为“刷数据”长远的目标,应该是“即拍即解”,大数据分析;而且应用领域应该快速扩展到更多行业,而不只是解题,这才是入口的真正含义。

  结束语

  在互联网波澜壮阔的发展历史中,从来都是需求驱动技术应用前进的,无一例外。

  当然需求理解的不对,解决的不好,体验的不爽甚至阶段太超前,甚至技术路线对了也不一定能爆发,这些都是在线教育技术驱动创新的道路上,要思考和解决的问题。

  尽管现在像我一样的成年人已经不用再做题了,但我依然对“拍照解题”这种充满智能的应用有所痴迷。用户满满的刚需就摆在那里,“入口”级的商业价值也很大。

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