吴延年—做实战型AI教育，为行业输送更多优秀人才

天学网人工智能学院“菁英人才培养计划”一期班毕业答辩会上,行业专家评审让赵同学分享在学院学习四个月,最大的收获是什么?赵同学兴奋地说:“当然是认识了吴延年吴老师啊!”吴延年是谁?他是北京凌声芯语音科技有限公司的CTO;天学网人工智能学院的首席导师;大学英语四六级口语自动测评系统发明人……。

一、缘起清华——从语音实验室走向十年创业之路

十年前,吴延年还是清华大学一名在读的研究生,在电子系嵌入式语音实验室从事语音识别、语音评测等方面的研究工作。07年,吴延年与导师刘润生共同做了一个与每位大学生息息相关的项目——大学生英语四六级口语评测系统。“当时四六级口语考试是老师和学生面对面考的,由于没有足够多的老师进行评测,只能有一小部分同学参加口语考试。所以就想能不能不依赖于口语老师,而用机器自动评测的方法解决无法举行大规模口语评测的问题。当时还没有正式的英语考试采用机器自动评测口语的先例,四六级考试对评测准确性的要求也非常高,因此从开始算法研发到在正式考试中使用我们的自动口语评测系统,花了有一年多的时间。”吴延年回忆道。

毕业后,身边同学有的去国外深造,有的考取了公务员、银行职员去到体制内工作。吴延年受到导师的影响,不愿看着大量的研究成果搁置到实验室,想让这些研究成果进入实际的应用场景,服务社会。因此,他选择加入从实验室孵化出的凌声芯语音科技有限公司,开始了创业之路,一直从事语音识别、语音评测、语音增强等方向的研究和相关技术在教育领域的应用工作。

二、初心未变——是AI企业CTO,也是AI学院专业导师

从科技创新到具体应用落地并非一蹴而就,同大多数AI企业类似,凌声芯在创业过程中也曾遇到各种困难。吴延年感慨道:“令我们没有想到的是,AI技术产业化并不容易,从最初四六级口语考试开始采用机器自动评测到现在中小学自动化口语考试的逐渐普及就花了十年的时间。”可喜的是,今天,人工智能再次迎来热潮,这将进一步推动AI领域的科技创新和产业化落地进程。可是吴延年清楚的认识到:想要加速这个进程,需要大量优秀的AI领域研发人才,然而目前AI领域的人才供给不足以支撑当前热潮下的人才需求。“公司招聘一个优秀的AI算法工程师很难,好不容易花时间培养出几个工程师也留不住,说到底还是AI领域的优秀人才太少。”

于是,当公司决定自己成立“天学网人工智能学院”时,吴延年非常支持,并且承担了课程设计及首席导师的工作。学院面向“985”、“211”等一流高校的理工科专业招生,要求学员有扎实的数学和编程功底。作为教育机构,因为招收学员的“标准过高”曾一度引来质疑,但吴延年表示:“从我们的教学目标出发,是为了向企业输送合格的AI人才,就是从我们学院学习完的同学能够直接进入到人工智能相关企业从事AI相关的工作。学院课程安排的很紧,这就要求你必须掌握一定的基础知识才能跟的上,如果什么人只要交了钱就让他来学,那几个月后,达不到培训目标,对双方来说都是浪费时间。”

当被问到“从CTO转身成为吴老师有什么感受时”,吴延年坦言:“和高校教学方式还不一样,我们从企业实际需求出发设计教学各个环节。除了教理论,更多是教一些实际的项目,让学员了解AI企业需要什么样的人才,体验在企业是怎么样工作的,让他们提前去接触那些在实际工作中遇到的问题。我们的培养方式更像是以老带新,老的工程师带着新人去把项目走一遍,注重的是实践经验的积累。我们既然想培养可以直接输送到企业的人才,就应该模拟企业的工作环境,让他去适应企业的工作方法和工作流程,掌握在企业工作需要具备的各项能力,这样他能够进入企业后非常迅速的融入到企业自己的一套工作流程当中去。”

从天学网人工智能学院前几期毕业学员的就业情况来看,无论是应届生还是在职人员,都通过这三个阶段的学习找到了一份从事AI领域算法研发的工作。吴延年表示:“虽然大部分学员的工程能力仍需要提高,理论理解深度仍显不足,理论联系实际的能力还需要他们在今后的工作中去不断积累,但是从‘带领更多真正想从事人工智能的学员进入AI行业’的角度来看,我们的教学是成功的。”

三、心存理想——为行业输送优秀的AI工程师, 推动AI技术产业化发展

从清华语音嵌入式语音实验室到AI企业CTO再到人工智能教育的主讲导师,吴延年一直在做人工智能相关工作和研究。如果说“为行业输送优秀的AI工程师”是吴延年的小理想;那“推动AI技术产业化发展”则是他的大理想。吴延年始终认为随着AI技术的发展会有更大的社会效应。他举过一个例子:对于像英语口语教学这种对授课老师要求比较高的领域,高昂的教学成本极大限制了高质量教学资源的普及。如果我们能够发展AI技术并应用到这一领域,降低口语教学对人的依赖,就能够在提高教学质量同时极大降低教学成本。让不同地区、不同家庭条件的孩子都能接受高质量的口语教学,有效的促进教育公平。

让更多AI产品真正落地到生活中,可以被大众实实在在地使用,除了需要技术研发人员,也需要大量做应用开发、应用落地的工程师。只有当这个行业的人才足够多,才能更快的推动这件事情发展。吴延年表示:“如果我们公司自己在做的口语测评、语音识别能为这个行业出力,同时我们自己还能培养一批优秀的AI研发人员加入到这个行业,那我想AI技术普及的进度会大大加快,百姓也会更快的享受到AI技术带给人类的好处。”