最近，語言學習軟件Duolingo的AI研究負責人Burr Settles，對他們如何運用人工智能為用戶制定個性化的學習課程進行了詳細介紹，主要包括數據跟蹤、統計模型、技能人才和沉浸式體驗四個方面。Duolingo是一款跨平臺應用，用戶可以通過該平臺游戲化和小規模的課程，學會閱讀、傾聽和說幾十種語言，包括漢語、印地語和阿拉伯語，甚至像克林貢語這樣的虛構方言。

目前，Duolingo在全球擁有3億用戶，并籌集了超過1億美元的資金，市場估值約為7億美元，其中知名支持者包括Alphabet的CapitalG和Kleiner Perkins。近日，外媒VentureBeat在倫敦舉行的人工智能峰會上，對Burr Settles進行了采訪。Settles表示，Duolingo人工智能戰略的核心是盡可能接近人與人之間的體驗。

如今，許多像Duolingo這樣的公司已經利用智能手機的普及和無處不在的網絡連接，為世界各地的用戶們提供語言學習服務。據市場研究公司的數據顯示，2018年全球在線語言學習市場的規模達到了90億美元，2026年有可能超過200億美元。在此背景下，Duolingo一直在投資人工智能和機器學習，做到像人類教師一樣為每個人量身定制自動化課程。

Settles在美國卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University）擔任博士后研究科學家后，于2013年加入Duolingo，負責從前端到后端的所有工作。在加入Duolingo不久后，Settles和團隊就開始尋找改變Duolingo學習模型構建模塊的方法，這些模型基于70年代的閃存卡調度算法。Settles表示，這項工作的挑戰之一，是那些利用人工智能進行實際教育的機構很少。但Duolingo擁有大量的學習數據，可以用來從頭開發新的模型和算法。

Settles還表示，他接受這份工作的部分原因是數據量、數據類型和數據的唯一性。他和團隊一直用啟發式方法，收集關于學生們做語言練習和練習時長的數據，并嘗試創建預測模型來跟蹤這些統計數據。由于對用戶數據統計和跟蹤的需求，Duolingo一直在開發自己的統計和機器學習模型，并結合了像間隔重復的學習技術，以優化和提供個性化課程。

間隔重復的理論是，用戶間隔重復短課比在短時間內填滿相同的信息效果要更好。與此相關的是“滯后效應”，如果練習課之間的間隔次數逐漸增加，用戶的學習效果將能進一步提高。但是，系統自動提供語言學習課程的主要問題是，用戶現有的語言知識、個人情況和性情差異很大，機器學習模型往往是二元的，難以考慮到個體的細微差別。

這就是Duolingo“半衰期回歸”統計模型的來源，該模型能分析數百萬語言學習用戶的錯誤模式，以預測個人長期記憶中每個單詞的“半衰期”。在語言學習中，半衰期指人們腦中的詞匯或語法知識。如果人們一天都沒有練習新語言，那么它有50%的機會忘記這一課。因此，“半衰期回歸”就是系統深入一個人的大腦，弄清楚人們知道什么或不知道什么，并針對性地制定課程。

Settles發現，當他們將“半衰期回歸”統計模型投入使用時，用戶的參與度提高了12%。另外，定位內容的方法很重要，例如，像人類教師一樣考慮對學生受半衰期回歸的影響。但內容本身也同樣重要，因此Duolingoy也轉向人工智能，幫助團隊建立適合不同用戶的內容課程。

對此，Settles表示：“英語中有數百萬個單詞，也許有10000個高頻詞，你教他們的順序是什么？你怎么把它們串在一起？”于是他們建立了一套系統，以幫助內容創作者制定初級、中級和高級材料。還有一個挑戰是，盡管Duolingo只有40%的用戶在學習英語，但公司用來訓練人工智能系統的大部分教學數據，都是為英語開發的。

因此，Duolingo需要將它的系統移植到其他語言上，稱為遷移學習（Transfer Learning）。目前，盡管人才儲備在緩慢增長，但AI技能人才依舊短缺，許多大型科技公司一直在努力收購有潛力的人工智能創企。人才短缺也是Duolingo在過去幾年中遇到的挑戰，尤其是它關注人才的特定技能組合。它的人工智能研究跨越了一系列學科，除了語言和語言學外，還涉及心理學和學習科學。

Settle表示，他們希望能擁有更多擅長語言、人工智能和認知科學三門學科的交叉型人才。他們的標準很高，在申請AI工作的人中，能一路過關斬將通過的不超過0.5%。在過去18個月左右的時間里，Duolingo發現合格人才的興趣略有增長，其中包括來自其他科技公司和學術界的申請人。對此，Settle表示，有相當多人來自較大的科技公司，他們也直接從博士項目中招聘了很多新人，主要原因是他們的思想較為開放，并且還沒有被制度化。

遠程教授語言最大的挑戰之一是，很難創造出一種吸引人且充滿沉浸感的學習體驗，讓學生保持學習。為了提高參與度，Duolingo在2016年推出了一款聊天機器人，能通過應用程序中的文本和學生自動對話，幫助教授語言。不同機器人的角色能夠對一系列不確定的答案做出各種反應，如果用戶卡住了，可以點擊“幫我回復”按鈕。目前，Duolingo的機器人似乎暫時被官方刪除，但這種自動化的學習取代了人類教師，將虛擬教學提升到了一個新的水平。

如果將虛擬現實（VR）融入教學中，用戶可以帶上耳機進入虛擬教室，學習一門新語言就會變得更有吸引力。針對Duolingo將來是否會使用VR沉浸式教學的這一問題，Settle表示這是有可能的，公司似乎很清楚這些新興技術將帶來的好處，并且沉浸式教學的潛力也許是巨大的。目前，Duolingo沒有透露任何關于智能語音助手集成或沉浸式視覺教學的計劃，但它將進一步讓語言學習內容和交付更具個性化，努力將人的元素融入自動化學習。