今天一起體驗作業(yè)幫“拍照搜題”功能，從實際產(chǎn)品使用流程中切實感受AI技術(shù) 如何為教育創(chuàng)造更多可能~

??作業(yè)幫是一款以“拍照搜題”為核心功能的在線教育產(chǎn)品，該功能的實現(xiàn)主要運(yùn)用了OCR和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，故本文圍繞該項功能的體驗，結(jié)合簡要的技術(shù)分析，領(lǐng)略作業(yè)幫化身“AI小叮當(dāng)”的魅力，話不多說，開始本期的旅程吧~

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可見，作業(yè)幫的主要用戶可分為學(xué)生、家長及老師，其中以學(xué)生群體為主。?

??我們可以很清楚地看到，作業(yè)幫作為一個K12階段相對成功的在線教育產(chǎn)品，依托于人工智能技術(shù)的發(fā)展，為廣大的學(xué)生、家長和老師帶來了便利。

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#而對于家長而言，作業(yè)幫的拍照搜題幫助他們緩解了自身文化程度不高無法輔導(dǎo)孩子的無力感，同時幫助工作忙的家長節(jié)省了時間，也替經(jīng)濟(jì)條件有限的家長省了錢。

#而對教師用戶而言，作業(yè)幫也為他們價值和利益最大化提供了一個平臺。

#對作業(yè)幫而言，拍照搜題的提出，是迎合AI時代對教育的一種創(chuàng)新，同時為計算機(jī)視覺技術(shù)的落地提供了良好的落地契機(jī)，為傳統(tǒng)教育的改革帶來了新的方向。

????算法、技術(shù)可以有千千萬萬種，用戶可能遍布天涯海角，但作為一個產(chǎn)品，尤其是工具類的產(chǎn)品，如果本身核心功能不夠出眾，或在后續(xù)的完善中偏離了核心功能軌道，只有死路一條。而從人工智能發(fā)展的角度來看，算法準(zhǔn)確率的提升和優(yōu)化是一個不均衡的過程。

比如，起步的時候，可能隨便加大訓(xùn)練數(shù)據(jù)數(shù)量或者是調(diào)整學(xué)習(xí)參數(shù)或訓(xùn)練的方式，算法提升的效果就很明顯，因為說到底，所謂的人工智能，還是利用了計算機(jī)超強(qiáng)的存儲及快速暴力求解的能力。

但隨著不斷地推進(jìn)，面對的數(shù)據(jù)越來越復(fù)雜、用戶場景越來越多、需求越來越豐富，算法還想提升，哪怕那么一個百分點，都是十分困難的，這也是所有人工智能類產(chǎn)品在迭代進(jìn)程中都會面臨的問題。

但是我們從作業(yè)幫拍照搜題的識別越來越準(zhǔn)確，用戶體驗也越來越好，可以看到作業(yè)幫一直在堅持后臺算法的迭代和優(yōu)化，這種對初衷的堅持是算法之外更可貴的產(chǎn)品精神。

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從中可見，在拍照的過程中，做出了兩個比較明顯的限制。

第一個是橫屏拍照，保持題目處于圖片的特定區(qū)域，其目的在于減少后續(xù)識別算法處理的難度。其次是對拍攝燈光的要求，因為當(dāng)光線較暗時，圖片不夠清晰，則后期的文字識別會出問題，不利于最終的識別準(zhǔn)確率。

這是用戶體驗和算法準(zhǔn)確性之間的一種權(quán)衡，更人性化的產(chǎn)品設(shè)計提倡，盡量減少對用戶的要求，增加用戶使用的自由性。

然而對于人工智能算法類的產(chǎn)品設(shè)計而言，其準(zhǔn)確率的獲得往往需基于一定的前提，一旦打破這些限制，算法識別的效果可能就會十分差勁，則會帶給用戶更糟糕的影響。

因此，這可能是因為系統(tǒng)基于OCR和深度學(xué)習(xí)的方法，主要對文字切割進(jìn)行處理，但是對圖像特征的處理比較欠缺，所以檢索效果較差。

則上述問題的解決，可通過多種技術(shù)方案融合，應(yīng)對不同用戶場景需求的特定任務(wù)處理，增強(qiáng)算法應(yīng)用的魯棒性，減少算法失靈的情況，這應(yīng)當(dāng)也是未來人工智能產(chǎn)品落地的一個重要關(guān)注點。

最后，還有一個小問題，有時拍攝上傳數(shù)學(xué)類的題目，返回的結(jié)果中可能還包含物理、化學(xué)、英語等結(jié)果，我們將這類錯誤姑且稱之為跨學(xué)科錯誤。

這也是可以理解的，因為算法更關(guān)注于對拍攝題目的文字識別，并在之后以文字特征的相近性作為主要指標(biāo)，進(jìn)行搜索結(jié)果返回。如此，只要題目描述和題庫文本更相似就會作為結(jié)果返回，卻忽略題目類別的考慮。

關(guān)于這個問題的解決，或許可以考慮，在識別的過程中，增加類別標(biāo)簽，如拍攝題目上傳之后，可以通過用戶設(shè)定題目類標(biāo)簽。比如：屬于語文、數(shù)學(xué)、英語等，則上傳之后在特定的范圍檢索，這一方面可以提高算法檢索的效率，另一方面也可以減少跨學(xué)科返回的錯誤。

改進(jìn)算法，實現(xiàn)對書面與手寫體的精準(zhǔn)識別也顯得至關(guān)重要。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的关于AI拍照搜题的一些想法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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