Команда DeepPavlov Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения ФПМИ преодолела мировой технологический барьер и стала победителем конкурса по разработке ИИ-ассистента учителя по английскому языку Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ. Искусственный интеллект впервые сумел успешно — на уровне педагога — проверить эссе школьников для ЕГЭ на разные типы ошибок.
Участникам конкурса предлагалось найти решения сложнейших технологических задач, которые в мире пока решения не имеют. Призовой фонд конкурса по английскому языку составил 100 млн рублей. Команда DeepPavlov заняла первое место среди разработчиков и выиграла приз в 80 млн рублей. Команде удалось создать ИИ, который решает задачи технологического конкурса с эффективностью 107% по сравнению с результатами проверки реальным учителем, причем обрабатывая одно эссе со скоростью меньше минуты.
«В основе нашего решения продукты лаборатории, в том числе DeepPavlov Agent. Этот подход позволил объединить множество моделей разного типа в «комбайн». Мы заметно выросли после участия в первом цикле и работали не просто над быстрым решением с большим выигрышем, а над согласованным и стабильным решением, выявляющим разные типы ошибок, которые не учитывали прошлый раз, — рассказал капитан команды DeepPavlov Денис Кузнецов, — в дальнейшем мы надеемся, что это решение станет облачным сервисом, доступным для учителей всей России. Конечно, от испытаний в конкурсе до готового продукта нужно будет пройти еще определенный путь, но мы верим, что сервис действительно поможет преподавателям ускорить проверку работ, уменьшить количество рутины, а также будет полезен для аналитических целей».
Все участники команды DeepPavlov — сотрудники Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения ФПМИ под руководством Михаила Бурцева. Капитан команды — Денис Кузнецов, существенный вклад в решение также внесли: Дмитрий Карпов, Алексей Сорокин и Анастасия Кравцова.
Михаил Бурцев, заведующий Лабораторией нейронных систем и глубокого обучения ФПМИ МФТИ: «Мы очень рады, что удалось создать лучшую систему для проверки эссе на английском и занять не просто первое место в номинации, а преодолеть поставленный технологический барьер конкурса всего за год! Надеюсь, что мы сможем и в дальнейшем принять участие в конкурсе и попробовать свои силы в русском языке. А для тех, кто хочет присоединиться к нашей команде и поработать над реальными задачами, мы проведем летнюю школу Russian Deep Learning Summer School, где расскажем, как строить системы на основе искусственного интеллекта».
Поздравляем победителей! Надеемся, что это решение уже очень скоро станет облачным сервисом, доступным для учителей всей России.
