多鄰國成立于2012年，是一個跨平臺的語言學習應(yīng)用程序，全球用戶高達3億。為了打造真實的人與人的學習場景，多鄰國一直在投資人工智能和機器學習，以便通過自動化使課程更具吸引力為每個人量身定制。

“我們?nèi)斯ぶ悄軕?zhàn)略的核心部分是盡可能地接近一種人與人之間的體驗。”多鄰國人工智能和研究主管Burr Settles在上月倫敦AI峰會的一次采訪中說。

多鄰國是一個跨平臺的應(yīng)用程序，用戶可以免費學習語言，也可以每月支付7美元購買一項高級服務(wù)，可以刪除廣告、提供離線訪問等。通過游戲化的模式和時間較短的課程，任何人都可以學習閱讀、聆聽和說幾十種語言。

人們學習一門新語言的理由各不相同，但無論動機是什么，學習一門語言都需要花費很多的時間和精力，如果學習者不全天候地沉浸在語言中，那就更是如此。人們不會為了學習一門語言換一個國家居住，而多鄰國這樣的公司，正是利用智能手機的興起和無處不在的網(wǎng)絡(luò)為用戶帶來學習經(jīng)驗，無論他們身在何處。

多鄰國已經(jīng)支持世界上許多最常見的語言，包括漢語和印地語等。本周早些時候，它還推出了推出了對阿拉伯語的支持。多鄰國目前在全球擁有約3億用戶，已籌集到1億美元的資金，估值約為7億美元，其中包括Alphabet的Capitalg和Kleiner Perkins等知名贊助商。

據(jù)市場研究公司稱，2018年全球在線語言學習市場的規(guī)模定為90億美元，到2026年可能達到200億美元以上。在此背景下，多鄰國一直在投資人工智能和機器學習，以便通過自動化使課程更具吸引力為每個人量身定制，就像是人類老師教學的方式。

數(shù)據(jù)

在卡內(nèi)基梅隆大學擔任博士后研究科學家后，Settles于2013年加入多鄰國，擔任軟件工程師，負責從前端到后端的所有事務(wù)。他說，他之所以選擇多鄰國而不是大公司，是因為他看到了這個公司的潛力。

“我的興趣集中在語言、人工智能技術(shù)和認知科學的交叉點上，”Settles指出，在這三者的交叉點上，并沒有多少工作可以做。

Settles加入多鄰國不久之后，他和團隊開始研究如何轉(zhuǎn)換多鄰國學習模型的構(gòu)建模塊，這些模型基于70年代的閃存卡調(diào)度算法。根據(jù)Settles的說法，利用人工智能進行任何實際教育的研究目前相關(guān)研究很少。

多鄰國所擁有的是豐富的學習數(shù)據(jù)，可用于從頭開發(fā)新的模型和算法。

“我接受這份工作的部分原因是數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)的唯一性，”Settles說。“我們一直在使用啟發(fā)式方法，我們收集有關(guān)學生正確的練習、錯誤的地方以及他們上次在應(yīng)用程序中看到這些練習的時間的數(shù)據(jù)。既然我們在跟蹤這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我們就想‘為什么不創(chuàng)建預(yù)測模型來代替呢？”

半衰期

多鄰國一直在開發(fā)自己的統(tǒng)計和機器學習模型，同時還結(jié)合了一些久經(jīng)考驗的學習技術(shù)，如間隔重復(fù)，以優(yōu)化和個性化課程。間隔重復(fù)的理論是，間隔地重復(fù)簡短的課程比在短時間內(nèi)死記硬背相同的信息要好。還有所謂的“滯后效應(yīng)”，如果逐漸增加練習課程之間的差距，則用戶可以進一步提高。

但是，人類個體的差異性很大，機器學習模型往往是二元的，而不是考慮到個體的細微差別。這就是多鄰國的統(tǒng)計模型——“半衰期回歸” ，它分析了數(shù)百萬語言學習者的錯誤模式，以預(yù)測個體長期記憶中每個單詞的“半衰期”。

“當我們投入生產(chǎn)時，我們看到用戶參與率提高了12％，”Settles說。

在物理學中，半衰期概念經(jīng)常被用來描述一個量下降到初始值一半所需的時間。在語言學習中，可以用它來描述大腦中的詞匯或語法知識。例如，如果半衰期是一天，而一天都沒有練習一門新語言，將會有50%的機會忘記這堂課。

但這并不是一個精確的科學，半衰期回歸就是進入一個人的大腦，弄清楚他們知道或不知道什么，然后相應(yīng)地針對課程材料。

對于不同學習背景的人，“衰退”模式截然不同。已經(jīng)有背景的人會犯更少的錯誤，他們犯的錯誤類型可能會有所不同，這意味著他們不必經(jīng)常練習這些知識。

用來定位內(nèi)容的方法是很重要，但內(nèi)容本身也同樣重要。在內(nèi)容方面多鄰國也在轉(zhuǎn)向人工智能，以幫助其團隊建立正確的課程。

“英語中有數(shù)百萬個單詞，也許有1萬個高頻詞，用什么順序教？怎么把它們串在一起？”Settles 說，“因此，我們建立了系統(tǒng)，來幫助內(nèi)容創(chuàng)作者定制初級、中級和高級材料。”

另一個挑戰(zhàn)是，盡管多鄰國的用戶中只有40％的人正在學習英語，但該公司用于培訓(xùn)其AI系統(tǒng)的大部分教學數(shù)據(jù)都是針對英語開發(fā)的。因此，多鄰國不得不采用其系統(tǒng)并將其投射到其他語言上，在AI世界中稱為轉(zhuǎn)移學習。

招聘

盡管人才庫正在緩慢增長，但有充分的證據(jù)表明人AI技能短缺，許多大型科技公司一直在努力收購有前途的人工智能初創(chuàng)公司。人才緊缺是多鄰國在過去幾年中遇到的挑戰(zhàn)，特別是考慮到它專注于特定的技能組合。除語言和語言學外，它正在進行的人工智能研究跨越了一系列學科，并與心理學和學習科學交叉。

“我們希望在語言、人工智能和認知科學的交叉點上有更多的人。”Settles說。“我們的標準也很高。在申請我們AI工作的人中，只有不到0.5％能夠完成這項任務(wù)。”

Settle補充說，該公司在過去18個月左右的時間里，發(fā)現(xiàn)合格人員的興趣小幅增長，其中包括來自其他科技公司和學術(shù)界的申請人。

人對人

遠程教授語言面臨的最大挑戰(zhàn)之一是，很難創(chuàng)建一種吸引人且充滿沉浸感的體驗，以保持學習者的回歸。為了提高參與度，多鄰國在2016年推出了機器人程序，通過其應(yīng)用程序內(nèi)的自動文本對話來幫助教授語言。

各種機器人角色被設(shè)計為對一系列可能的答案做出不同的反應(yīng)，如果用戶卡住，用戶可以點擊“幫我回復(fù)”按鈕。理論上，機器人程序應(yīng)該越用越聰明。

但現(xiàn)在，多鄰國的機器人似乎服務(wù)似乎暫停了，但是自動化代理取代了人類導(dǎo)師的這種學習，可以將虛擬教學提升到下一個層次。會話AI助手的最新發(fā)展，如亞馬遜的Alexa和谷歌智能助手，可能為語言學習者打開一個全新的機會世界。

將虛擬現(xiàn)實（VR）的可能性投入到混合中，用戶可以通過耳機進入虛擬教室環(huán)境，很容易想象學習新語言會變得多么有吸引力。

當被問及多鄰國是否有可能擴展到如此沉浸式的領(lǐng)域時，除了承認“這是可能的”。多鄰國似乎很清楚這些新興技術(shù)帶來的固有好處，并且更大沉浸的潛力可能是巨大的。

雖然多鄰國沒有透露有關(guān)智能語音助手集成或沉浸式視覺世界的任何計劃，但它已承諾在將人的元素放入自動化學習的過程中，進一步個性化其內(nèi)容和交付。

“如果你思考一個好老師的教學方式，他們有三種屬性，”Settles說。“一是他們非常了解內(nèi)容，二是他們有辦法進入你的腦海，弄清楚你知道什么不知道什么。三是他們非常有吸引力，能夠找到在你所處的水平上讓你學習的方法。”

他說： “半衰期回歸是進入用戶腦海中的一個例子，找出用戶的心理模型，并將這些材料定位到用戶。”

“那里有很多未知領(lǐng)域，”Settles補充道。“我認為，我認為，人工智能有很多機會創(chuàng)造新的、吸引人的學習體驗。”