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今年6月10日至14日是欧洲最大的技术峰会系列，而多年来作为伦敦科技周展会之一的CogX今年也是场面火爆，会议现场人头攒动。人工智能和新兴技术盛会CogX正式活动时间为6月10日至12日，会议通过产业代表、政府人士和学界专家等主题演讲，展示人工智能和新兴技术为创造未来美好社会提供着巨大机遇，并也正塑造人类未来。
CogX 2019主要探索数字化，人工智能，DNA基因编辑，无人驾驶运输物流，区块链，物联网，VR和AR等新兴技术正如何重塑人类的移动学习、工作方式。另外值得关注的还有第三届年度大奖的获奖者亦于6月10日揭晓，该奖项认可所有关键行业和技术领域最具创新性的50种产品和技术，并另设有特别奖。创新奖旨在表彰人工智能和新兴技术中最优秀技术，往届获奖者包括特斯拉，DeepMind，Babylon Health，Darktrace等。
会议伊始，英国数字媒体文化和体育大臣 Jeremy Wright爵士主讲英国政府对于AI发展的决心，英国对于AI的重视程度和投资在欧洲的主导地位; 达沃斯论坛第四次科技革命中心，AI和机器学习主管 Kay Firth-Butterfield则介绍推广达沃斯论坛快速发展的现状，明年还有15个城市加入并主持圆桌会议; 参与讨论的还有IBM全球战略，提供创新平台的IBM全球商务服务合伙人Jesus Mantas; 加拿大 CIO，秘书处理事副会长 Alex Benay等也在场发言。
乂学教育-松鼠AI合伙人梁静开场介绍道，AI+教育的未来，是教育和科技的深度结合。中国教育不均衡问题十分严重。北京、上海等一线地区对于教育资源的投入是中西部地区无可比拟的，教育经费预算和资源的差别最终导致的就是教学成果上的差距，最终体现在高考上的差异就是本科录取率的巨大鸿沟。而适龄学生受到教育的机会本应相同，最有利改善这一问题的方式便是科技的水平，AI+教育，就是新的科技手段赋能传统教育中的最优解。
乂学教育-松鼠AI合伙人梁静发表演讲
松鼠AI通过纳米级的知识点拆分，通过AI精准分析诊断，判断出学生的程度，进行定位和针对性教学，做到错因重构知识地图以及找到非关联性知识点 ，将教育变成一个可定义、可量化、可传授的一门科学。
在技术优势上，松鼠AI拥有MCM能力值训练、错因重构知识地图、超纳米级知识点拆分、非关联性知识点的关联概率、MIBA等多个全球首创AI应用技术，先后在AIED、AERA、IJCAI、KDD、ICML等全球顶级AI或教育学术会议上论文获奖或受邀演讲，在国际上大放异彩，向世界展示中国人工智能在教育领域的科技成果。细微到纳米级的知识图谱、知识点九级拆分、MCM 系统以快速检测学习者学习能力和素质，精准刻画学习者的用户画像，预测学习者的学习路径和学习时间，最终为学习者进行个性化的学习内容推荐等等，这些都是乂学教育-松鼠AI的技术优势。另外，松鼠 AI 采用多模态行为分析 (MIBA) 监测来分析学生面部表情和行为，评估学生注意力的集中程度，检测并分析学习情绪，实现对学生学习状况的准确解读，帮助教师推断出真正的问题难点。
MCM系统究竟是什么呢？松鼠AI的MCM系统能快速检测学习者学习能力和素质，通过将每一种学习思维进行拆分理解，从而检测出学生的思维模式（Model of thinking）、学习能力（Capacity）和学习方法（Methodology）。梁静以数学技能（Math Skills）举例，数学技能学习的思维模式可以被拆分成想象能力、推理能力、探索能力、核心信息抽取能力、概括能力等等。每位学生在接受评估检测之后，MCM系统便能分析出不同学生不尽相同的学习能力、吸取像话知识点能力，以及知识盲区和薄弱点也会有所不同，正是通过精准的用户画像，松鼠AI才能提供更为精准的“量身定制”学生学习方案。
从技术层面来看，松鼠AI智适应学习系统利用知识图谱技术和知识空间理论评估学生的知识水平；利用贝叶斯网络、贝叶斯推断、贝叶斯知识追踪和项目反应理论（IRT）掌握学生的实时学习进程，从而评估每个学生对知识的掌握情况并预测未来学习技能；利用其自适应学习引擎，结合算法、内容、数据和教学设计为学生动态推荐最合适的学习内容。从而挖掘学生学习数据，通过AI无穷算力和智能化分析规划学习路径，利用学生的指数图谱数据进行个性化教育辅导。
作为整个亚太地区第一家人工智能自适应教育品牌，松鼠AI在AI+教育的道路上，已经取得了可喜的成果，研发成果包括完整自主知识产权、以高级算法为核心的智适应学习引擎，松鼠AI智适应学习系统模拟特级教师，可比传统教育效率提升5到10倍。在国内进行的多次人机大战中，松鼠AI教学组8小时平均每个学生学习42个知识点，完胜真人教学组8小时平均每个学生的28个知识点。
梁静在会议现场更是接受作为大会演讲人的金融时报副主编、科技与创新版资深编辑John Thornhill的采访。John Thornhill 2016年2月被任命为创新编辑，在其担任副主编和新闻编辑期间，他帮助指导英国“金融时报”的全球新闻议程。自1988年作为毕业实习生加入英国“金融时报”以来，约翰还曾担任欧洲版编辑，巴黎局局长，世界新闻编辑，亚洲编辑，莫斯科局局长，Lex专栏作家和企业记者。约翰创立并运营了FT 125的执行论坛，该论坛每月召开一系列行业的高级管理人员会议。之前的演讲者包括比尔盖茨，杰克多西，安娜博廷和马克卡尼。他还另外主持广受欢迎的关于科技影响力的每周播客FT Tech Tonic，近期受邀嘉宾不乏科技界大牛，例如Tim Berners-Lee爵士，Andrew Ng，Maja Pantic和Chris Bishop等等。
乂学教育-松鼠AI合伙人梁静接受FT金融时报资深编辑John Thornhill采访
CogX2019会议上，英格兰银行首席经济学家Andy Haldane也发表其对于人工智能在第四次工业革命中，对经济和慈善事业意味着什么。Andy认为第四次工业革命无疑会从经济上带来的巨大机遇。跨行业的应用是值得考虑和进行实践的。另外，工业转型的力量惊人，尤其对于中小型企业，哪怕是在大城市以外的小地方，现如今的科技进步已经不需要飞上月球般的技术力量来获取最大利益，所以企业思变是必须的。不仅在英国甚至整个西方世界，科技和非科技行业间有着巨大的鸿沟，应该他认为两者应当多相融合，通过沟通联系起来。Andy是世行货币政策委员会成员和政府工业战略委员会主席。诺丁汉大学的名誉教授，牛津大学纳菲尔德学院的访问学者，社会科学院院士和国家经济和社会研究所的州长。他同时还是“Pro Bono Economics”的创始人和受托人，该慈善机构将慈善项目的经济学经纪人，慈善事业的Rence and Speakers for Schools的国家数字和赞助人的受托人。
加州伯克利分校计算机科学教授Stuart Russell，Russell是人工智能的理解和使用的先驱，他还是机器人研究和生物信息学的权威。他还是三本关于知识，推理和机器学习的书籍的作者或合著者，著作中更是包括人工智能的标准教科书。作为人工智能学界权威之一，他发表“人工智能的现在与未来”的主题演讲时表示，人类水平的人工智能并非就在转角处，相反，由于一些根本问题仍然需要解决，才能到达这一水平。例如：真正理解语言;学习与知识的整合；在多个抽象层次上进行长距离思考；概念和理论的积累发现。他继续说道比如语言的真正掌握能力，真正的学习能力，不仅仅是基于数据的学习，而是用所知来学习。比如学习物理学不是对于规则的记忆运用，而是基于掌握知识后，用所知能够感知从而理解数据。这和我们现在学习的能力水平完全在不同的层次。教授诙谐地说道：“人类也成功地在时间上做到了自己本身还不能接触到的事情：阿尔法狗尝试着用看见围棋的50到60步来理解未来，而你们决定来到于此，也尝试着看到150万步以后的未来，那是你们来到会场要做的物理运动量。”
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