本文来源:华夏基石e洞察(ID:chnstonewx)
演讲人:伍晖,百度大学执行副校长、百度学习发展执行总监
大家好!今天我要讲的内容主要是两个部分:第一,未来已来,组织亟需认知升级。今天上午刘辉(百度高级副总裁)说了AI方面的一些想法,在此就不多说了。第二,重点分享一下AI时代百度在学习方面的实践,希望和大家互相借鉴。
一、未来已来,组织亟需认知升级
未来已来,非常好理解,2017年非常热的词就是AI、VUCA等,这都说明现在世界变化非常快,而且非常不确定。任何一个组织如果想要做得更好,那么,认知要达到一定的层面,否则很难产生突破。为此,组织需要进行认知升级。
实际上,AI会成为一种新的生产力,能够加速各个行业的发展。就像当初很多企业用MIS、ERP等系统之后,整个管理和组织效率会有很大的提升。我认为,AI也相当于一个新的生产力,能够让跟AI很好地结合的各个行业产生新的竞争力,而且越早运用AI技术去赋能产业,可能产生的竞争力会更大,就更有可能领先于竞争对手。所以在很多行业,现在已经开始运用AI这种新的生产力。
AI会加速各行各业的发展,以后的生活会更美好。从组织、人才和文化的角度,认知升级主要体现在:Know more,Do more,Be more。知道得更多,才能做得更多,做得更多才能成为更多。听起来很简单,背后蕴含着非常深的含义。因为AI时代的到来,百度把使命升级了,原来是“让人们平等便捷地获取信息,找到所求”,2017年升级成“用科技让复杂的世界更简单”。从连接信息到唤醒万物,这其实就是呼应AI时代,希望通过AI这种新的生产力爆发,用科技让复杂的世界变得更简单。
二、AI时代,让我们拥有更简单的在线学习
看完未来以后,回到比较微观的层面,看一下AI×Learning能带来什么。
如果想要Know more,前提是要学习得更快。而要学习得更快,学习本身的生产也要更快,也就是让学习的内容生产得更快,传播得更快,沉淀得更快,让大家学起来更有力。为此,百度在这个领域做了一些探索,让学习的需求传递得更自然,在获取学习内容的时候更省力,而且让学习体验更直观,从这三个方面让AI帮助学习尤其是在线学习,从而更好地服务于组织。
1、传递学习需求更自然
什么叫更自然?大家知道,每一次信息系统、工业系统的革命跟人机的交互很有关系。人机交互的变化带来了新的一个时代,最早用卡片读卡机,之后是键盘,后来是鼠标,现在因为苹果的创新实现了手指和屏幕的交互,之后,语音的交互非常重要,像亚马逊的Echo,包括国内也有很多语音交互产品,能够让机器人听懂人说的话,能够被唤醒,而且能够跟人对话,这其实是非常重要的。所以我们觉得,语音将是平台的第一个交互入口。
在学习方面也是一样,希望能够通过语音解决很多的问题,比如要在视频上加字幕,就要去打字。如果能够自动加字幕,告别没有字幕的视频,那么,学习的材料或者资料将会更丰富。
还可以做语音合成,比如把文字转成语音,通过语音合成自动就念出来,而且谁的声音都可以,只要用语料来训练它就可以做到。
还有就是文字自动加摘要,这样就能自动提炼知识进行传播。让知识多元化,有视频、有音频、有文本,能够各取所好,这是我们希望做到而且已经做到的。
2、获取学习内容更省力
怎样能更省力?比如知识图谱技术,可以把管理学很多的知识节点做成图谱,然后把个人图谱和领域图谱合起来,就形成了学习路径,这样的话就更有价值。也就是说,不用从头看一个东西,可以从中间看,而且根据个人的情况来看。
再比如,可以基于知识图谱和用户画像技术,实现个性化按需学习,不同的人打开的时候就有不同的智能推荐,就像大家平常用的Feed信息流,学习也是一样。打个比方,在面试集中的季节,面试官需要一些可以学习的东西,并对深度学习平台非常感兴趣,那么,就可以给面试官推荐想要学习的内容。即把用户画像和知识图谱结合起来,做一个自动的推荐,就不用自己再去找了。
另外就是百度内搜平台,企业有很多平台,最重要的是把各个平台的内容汇集起来,能够很快地检索出想要的内容,形成一些能够学习的知识图谱。利用搜索平台,只要搜索关键词,相关内容就会出来,无论是视频、音频还是文字。在检索的时候,搜索结果跟个人画像相结合,就可以推荐更适合的东西。
再一个是NLP(自然语言处理),也能省时省力。举一个实际的调研项目例子,当时搜集到22万文字,如果要分析哪一些是关键词的话,一般要花好几个小时。在这个系统里面,5秒钟就能出分析的结果——重要的关键词。这是比较简单的,还可以加上词频、正向、负向等,都可以做更深入的处理,让很多工作变得非常简单,培训调研就可以用这样的方法来做。
3、学习体验更直观
怎样做能更直观?比如新员工进来的时候,都希望高管来讲课,但是高管很有限,新员工又很多,不能每次都让高管亲自来。这个时候,可以通过AR、VR的方式和老板一起照个相、握个手、发一下朋友圈,这感觉挺好的。这就是从AR、VR的角度让学习的体验更有意思。
语音合成也是一样,比如有一段文字和好多课程的文件,很多时候大家愿意听,那就直接让机器读出来就可以,而且读的时候不光是机器的声音,可以选有感情的声音,更重要的是可以选自己的声音。如果选自己的声音,就要先训练一下,上传2~8个小时的语料,就能合成自己的声音。这也非常重要,可以让很多的内容鲜活起来。
三、百度大学AI×Learning企业学习平台架构
大家比较熟悉的企业学习,原来是线下培训模块、直播、考试等。现在百度构建的企业学习的平台架构(见下图)是这样的:
最底层是AI技术支撑层,包括基础的语音合成技术、语音识别技术、知识图谱、用户画像、视频技术、AR/图像技术、自然语言等,这个开放平台大家都可以用,在http://ai.baidu.com上可以调用。
在技术支撑层之上,是系统能力层,要去生成自己的系统能力,包括学习流的生成、跨场景的无缝链接、随时随需响应及开放连通等,能形成不同的能力。
能力形成之后,就用系统的能力去服务于不同的生产和消费的需求,比如知识生产、知识流通、学习消费、问题解决和共同创造等。
再往上是服务的不同主体,比如怎么服务员工,怎么服务于不同的部门,怎么服务于企业的需求,等等。
在企业学习的平台架构上,我们希望通过这四层结构,更好地提高学习效率和生产效率。这样的话,组织才有可能“知道得更多,做得更多,成为得更多”。
未来,每一个组织都可能有一个认知支持的系统:一是自我认知的助手,能够比你更懂你;二是大数据智能分析中心,能够敏锐感知组织中的各种弱信号,让AI能很好地注意组织成长型的需求。
所以,AI不是单独的,AI和Learning之间是乘的关系,是一个加速器,附着在能力之上并提升能力;AI是一个赋能产业,赋能组织的管理,同时也赋能各种各样的生产工具,让生产力得到释放。
我要讲的就是这么多,希望AI让学习更自然、更省力、更直观,助力组织的认知升级。谢谢大家。
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