11月15日，“全球AI+智適應(yīng)教育峰會”在北京嘉里中心大酒店盛大開幕，峰會由雷鋒網(wǎng)聯(lián)合乂學(xué)教育松鼠AI，以及IEEE（美國電氣電子工程師學(xué)會）教育工程和自適應(yīng)教育標(biāo)準(zhǔn)工作組共同舉辦，匯聚國內(nèi)外頂尖陣容。

AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)是目前產(chǎn)學(xué)研三界關(guān)注度最高的話題之一。此次峰會，我們將邀請美國三院院士、機(jī)器學(xué)習(xí)泰斗Michael Jordan，全球公認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)之父Tom Mitchell，斯坦福國際研究院（SRI）副總裁Robert Pearlstein、美國大學(xué)入學(xué)考試機(jī)構(gòu)ACT學(xué)習(xí)方案組高級研究科學(xué)家Michael Yudelson等頂尖學(xué)者；新東方、掌門1對1、作業(yè)盒子、一起作業(yè)、ALEKS等國內(nèi)外最具影響力的AI智適應(yīng)教育公司共聚北京，共同探討AI智適應(yīng)熱點(diǎn)話題。

在大會上午主論壇上，Michael Jordan、乂學(xué)教育-松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋、ALEKS前主席/現(xiàn)任首席產(chǎn)品官Wilmot Lampros帶來了精彩的主題演講，探討了人工智能發(fā)展前沿、人工智能與教育的方法論和前景，大會座無虛席，氣氛熱烈。雷鋒網(wǎng)在現(xiàn)場為大家?guī)砣轿坏膱?bào)道。

Michael Jordan ：人工智能=數(shù)據(jù)+算法+市場

Jordan談到，我們發(fā)展AI，并不是要復(fù)制人的智能，而是要建立一個(gè)新的智能系統(tǒng)，這種系統(tǒng)不是要取代人類而是要讓我們以一種新的方式變得更加智慧。

目前，AI的發(fā)展還面臨著很多的挑戰(zhàn)：多決策的誤差控制、創(chuàng)造市場的系統(tǒng)、可以解釋他們決策的系統(tǒng)、找到原因并且進(jìn)行因果推理等。

迎擊這些挑戰(zhàn)，有兩個(gè)非常重要并且相關(guān)的話題：我們怎么樣進(jìn)行人工智能/傳統(tǒng)的人工智能/新的智能增強(qiáng)/智能基礎(chǔ)設(shè)施的教學(xué)培養(yǎng)，同時(shí)我們?nèi)绾问褂眠@些概念來幫助教學(xué)？由于今天的大會更多地關(guān)注第二個(gè)問題，因此Jordan主要談了第一個(gè)問題。

Jordan在伯克利開設(shè)了一門叫“數(shù)據(jù)8（Data 8)”的課程，課程的目的是將計(jì)算思維和推理思維連接起來，課程主要內(nèi)容是數(shù)據(jù)科學(xué)，他希望將計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)聯(lián)系起來，比機(jī)器學(xué)習(xí)的范圍更廣。很多科學(xué)家認(rèn)為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)該多學(xué)一些計(jì)算機(jī)技術(shù)，但是Jordan認(rèn)為這個(gè)觀點(diǎn)不免狹隘，學(xué)生應(yīng)該多學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)和基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)能力。計(jì)算機(jī)編程的概念很難理解，但是如何將其轉(zhuǎn)換成統(tǒng)計(jì)學(xué)，在學(xué)習(xí)過程中接觸更多真實(shí)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會讓人覺得非常興奮。

“我是一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)家，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后其實(shí)隱藏著很多東西，我們首先要知道數(shù)據(jù)來自于哪里，要檢索數(shù)據(jù)背后真實(shí)世界的源頭，這是我在就計(jì)算機(jī)科學(xué)世界中學(xué)到的東西?！?/p>

Jordan談到，目前大家在發(fā)展AI時(shí)，現(xiàn)在大家更在意AI如何去模仿人類，對經(jīng)濟(jì)方面有所忽略，把不同的元素、機(jī)構(gòu)聯(lián)系起來，通過這樣的互動才能有更好的結(jié)果。人工智能=數(shù)據(jù)+算法+市場。在市場環(huán)境下，最好的服務(wù)被提供出來，市場設(shè)計(jì)可以消滅很多猜測的工作。

Jordan對這種緊密集合市場的人工智能系統(tǒng)進(jìn)行了暢想，例如人工智能可以幫助人類創(chuàng)作領(lǐng)域獲得更大經(jīng)濟(jì)效益。現(xiàn)在很多人會將自己創(chuàng)作的音樂/內(nèi)容放到互聯(lián)網(wǎng)上，供其他人消費(fèi)，但是他們并沒有獲得經(jīng)濟(jì)效益。Jordan給出了一種可行的方案：建立一個(gè)市場。利用數(shù)據(jù)為音樂家提供參考信息，讓他們知道他們的聽眾在哪里，音樂家就可以在有聽眾的地方演出獲得經(jīng)濟(jì)回報(bào)，一個(gè)市場就產(chǎn)生了。目前美國企業(yè)United Masters正致力于此。

栗浩洋：AI里沒有學(xué)霸學(xué)苗之分

栗浩洋認(rèn)為AI具備四大特點(diǎn)：全知全能、見微知著、無窮算力、自我進(jìn)化，這四大特點(diǎn)使得AI能改變各行各業(yè)。

在內(nèi)容行業(yè)，Netflix收集海量數(shù)據(jù)，通過算法針對某一幀畫面進(jìn)行內(nèi)容分析，使得1.7億用戶有1.17億個(gè)Netflix；在金融領(lǐng)域，AI能夠持續(xù)不斷分析美國掛牌股票，每天處理大約100萬則企業(yè)公告，季度財(cái)報(bào)以及新聞等，全年無休，AI股神已經(jīng)能夠超越巴菲特創(chuàng)造的股壇奇跡；在翻譯領(lǐng)域，AI翻譯機(jī)能夠持續(xù)學(xué)習(xí)，不斷提升翻譯效果；微軟小冰已經(jīng)學(xué)會寫詩、唱歌；AlphaGo Zero擊敗人類頂尖旗手。

乂學(xué)教育松鼠AI也具備以上特點(diǎn)，將AI在各行各業(yè)的成就都應(yīng)用在改變教育之上。乂學(xué)教育松鼠AI具備納米級知識點(diǎn)拆分體系，能夠僅通過少量試題就能快速、精準(zhǔn)地診斷出學(xué)生對知識點(diǎn)的掌握情況，有針對性地推薦學(xué)習(xí)和檢測試題，幫助學(xué)生以最快的方式攻克所有知識點(diǎn)。

栗浩洋舉了一個(gè)自己身邊朋友孩子學(xué)習(xí)的例子，孩子在初中時(shí)英語成績只有41分，初中英語知識點(diǎn)100個(gè)，通過測試發(fā)現(xiàn)其已掌握知20個(gè)知識點(diǎn)，較難知識點(diǎn)9個(gè)。通過分析松鼠AI給出了學(xué)習(xí)方案：戰(zhàn)略放棄知識點(diǎn)39個(gè)，戰(zhàn)略優(yōu)先知識點(diǎn)20個(gè)，通過一段時(shí)間學(xué)習(xí)，孩子成績先是提高到70分，后來提升到90分。這個(gè)案例說明，通過大量透明化的數(shù)據(jù)，用算法去推薦知識點(diǎn)，效果會比1對1的老師更好。

栗浩洋指出，在傳統(tǒng)教育里會有學(xué)霸和學(xué)苗的區(qū)分。在松鼠AI系統(tǒng)測試中發(fā)現(xiàn)，針對某一個(gè)新知識，學(xué)霸存在2個(gè)薄弱知識點(diǎn)，學(xué)苗存在7個(gè)薄弱知識點(diǎn)。不過松鼠AI也會發(fā)現(xiàn)，在一些難的知識點(diǎn)上，學(xué)苗反而比學(xué)霸掌握得更好。松鼠AI能發(fā)現(xiàn)每個(gè)人都有不同的學(xué)習(xí)特點(diǎn)，給出針對性的學(xué)習(xí)方法，只要方法得當(dāng)，學(xué)苗也可以比學(xué)霸更快掌握新的知識點(diǎn)或者攻克難點(diǎn)。

展望未來，栗浩洋也談到，人類教育的知識量已經(jīng)發(fā)生了指數(shù)級的增長，以前學(xué)習(xí)四書五經(jīng)，現(xiàn)在則要學(xué)習(xí)二三十個(gè)學(xué)科。過去，通過教育能培養(yǎng)出幾十個(gè)精英，現(xiàn)在能培養(yǎng)出幾十萬個(gè)精英，而未來通過AI，能培養(yǎng)出幾億個(gè)精英。最后他談到：AI會代替老師嗎？絕對不會，但是不會運(yùn)用AI的老師注定會被歷史所淘汰。

Wilmot Lamps：ALEKS核心理論原理

ALEKS前主席、現(xiàn)任首席產(chǎn)品官Wilmot Lamps主要介紹了ALEKS系統(tǒng)的核心理論。

ALEKS是ALEKS公司于1999年首次引入美國教育市場的“人工智能”學(xué)習(xí)和評估系統(tǒng)，其可以初步評估來準(zhǔn)確確定學(xué)生已經(jīng)掌握的問題類型，以及準(zhǔn)備掌握學(xué)習(xí)的點(diǎn)，還可以不斷更新學(xué)生的知識，是“一站式”自動化的輔導(dǎo)老師。

ALEKS的核心基礎(chǔ)理論是知識空間理論與自適應(yīng)。知識空間理論是組合學(xué)中的一種結(jié)構(gòu)，描述了域或“主題”中可能的知識狀態(tài)。知識狀態(tài)是學(xué)生掌握的主體中所有問題類型的集合，并非每個(gè)狀態(tài)都行；知識結(jié)構(gòu)是主題中所有可行知識狀態(tài)的集合，即任何學(xué)生可能占據(jù)的一組狀態(tài)。

在像美國11年級數(shù)學(xué)這樣的學(xué)科中，平均實(shí)施中有400多種問題類型。學(xué)生可能會占據(jù)數(shù)千億的知識狀態(tài)。知識空間理論有助于構(gòu)建實(shí)時(shí)操作的計(jì)算機(jī)算法，以確定學(xué)生的知識狀態(tài)。

在大多數(shù)情況下，建立知識結(jié)構(gòu)需要確定特定學(xué)生群體中特定主題之間的優(yōu)先關(guān)系，需要回答這樣的問題：“如果學(xué)生已經(jīng)掌握了問題類型Y，那么她也掌握了問題類型X的概率是多少？”

那么，學(xué)生如何使用知識空間進(jìn)行學(xué)習(xí)呢？ 邊緣定理展示：如果你知道學(xué)生的知識狀態(tài)，你就會知道學(xué)生狀態(tài)的內(nèi)部和外部邊緣，直觀地說如果你了解學(xué)生的狀態(tài)，你就會知道她準(zhǔn)備學(xué)習(xí)什么，知道她知識的高地。

自適應(yīng)是一種人工智能方法，能為學(xué)生提供多樣化的靈活學(xué)習(xí)方案。自適應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中包含了大量學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，了解學(xué)生如何學(xué)習(xí)自己學(xué)生如何被教授或以其他方式獲得知識的多樣性，因此自適應(yīng)能提供更多主題，做到更精細(xì)。計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步也使得自適應(yīng)系統(tǒng)能夠處理超過一萬億的知識狀態(tài)，自適應(yīng)也重新設(shè)計(jì)了知識檢查算法，教師對呈現(xiàn)的內(nèi)容有更多的可控性。

最后，Lamps談到，"我們不認(rèn)為ALEKS是教師的替代品，我們相信幾乎所有學(xué)生的學(xué)習(xí)過程都需要人類教師參與才能進(jìn)步和蓬勃發(fā)展。"

智慧論壇：教育是育人

在接下來的智慧論壇中，乂學(xué)教育AI首席科學(xué)家崔煒與北師大智慧學(xué)習(xí)研究院副院長李艷燕、華中師大國家數(shù)字化學(xué)習(xí)工程技術(shù)研究中心教授余新國進(jìn)行了深度對話。

余新國談到人工智能分為幾個(gè)級別：計(jì)算、推理、創(chuàng)造。經(jīng)過了幾十年的時(shí)間，機(jī)器已經(jīng)模仿人類實(shí)現(xiàn)了計(jì)算和推理能力，但是目前還沒辦法像人一樣創(chuàng)造新的知識。在教育領(lǐng)域，余新國認(rèn)為教育是教與學(xué)結(jié)合的過程，不僅是傳授知識，更是育人。其所在的研究中心目前也有很多嘗試，比如教育機(jī)器人項(xiàng)目，他們希望讓學(xué)生主動去跟機(jī)器人互動學(xué)習(xí)，而不是讓機(jī)器控制學(xué)生。

李艷燕談到，人工智能分為計(jì)算智能、感知智能、認(rèn)知智能三個(gè)階段。認(rèn)知智能是現(xiàn)在最重要的瓶頸問題，涉及大量學(xué)科專家的介入，需要關(guān)注認(rèn)知神經(jīng)學(xué)科、心理學(xué)，融合多學(xué)科才能解決教學(xué)需求。在教育領(lǐng)域，不僅僅是關(guān)技術(shù)，更需要關(guān)注教育學(xué)規(guī)律、學(xué)習(xí)規(guī)律、認(rèn)知神經(jīng)。

在她看來，人工智能應(yīng)用在教育有五個(gè)方面。第一個(gè)方面是環(huán)境，用智能技術(shù)打造智慧學(xué)習(xí)空間；第二個(gè)方面是學(xué)習(xí)支持，收集學(xué)生全過程數(shù)據(jù)，學(xué)生畫像；第三個(gè)方面是智能教學(xué)助手，此前局限在很小的領(lǐng)域，現(xiàn)在有更多突破；第四個(gè)是測評，從個(gè)體、班級、群體多層次評測；第五個(gè)智能管理層面，用智能技術(shù)給更多管理支持。

目前她正在研究兩個(gè)方面，第一個(gè)方面，通過知識圖譜提供準(zhǔn)確個(gè)性化的知識服務(wù)，比如把古詩詞用知識圖譜構(gòu)建出來，搭建智能平臺提供個(gè)性化檢索、游戲教學(xué)；第二個(gè)是學(xué)習(xí)分析，基于在線學(xué)生大數(shù)據(jù)做學(xué)習(xí)分析并提供評估模型（學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識點(diǎn)等）。

上午主論壇帶來了人工智能前沿理論、人工智能在教育領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)場觀點(diǎn)激昂，火光四射。在下午的論壇中，我們還將看到ASU-GSV首席員工Suzee Han、IEEE學(xué)習(xí)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)委員會現(xiàn)任主席Avron Barr、松鼠AI首席架構(gòu)師/Kewton前亞太區(qū)負(fù)責(zé)人Richard Tong、孟菲斯大學(xué)心理系和智能系統(tǒng)研究所教授Arthur Greaser、美國大學(xué)入學(xué)考試ACT高級研究科學(xué)家Michael Yudelson、新東方AI研究院院長瞿煒、百度教育總經(jīng)理張高先聲教育秦龍的精彩分享，讓我們拭目以待。

16日的論壇更不容錯(cuò)過，我們還將迎來全球公認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)之父Tom Mitchell、網(wǎng)易有道副總裁羅媛、西班牙AI研究院副院長Carles Sierra、印尼最大教育公司Ruangguru創(chuàng)始人Belva Devara、德國人工智能研究中心主任Carsten Ullrich、谷歌中國資深研究科學(xué)家王京濤、掌門1對1創(chuàng)始人張翼、作業(yè)盒子CEO劉夜、一起作業(yè)聯(lián)合創(chuàng)始人肖盾等。

雷鋒網(wǎng)了解到，在“AI+智適應(yīng)教育峰會”，你可以與全球頂尖AI學(xué)者面對面，獲取最前沿AI學(xué)術(shù)動態(tài)和AI行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r；你可以接觸到數(shù)十家全球智適應(yīng)教育公司，全面了解智適應(yīng)行業(yè)，探討AI+教育的未來；同時(shí)，大會匯集集合了百家千億百億規(guī)模的投資機(jī)構(gòu)，更是一次與風(fēng)投對話溝通的絕佳機(jī)會。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。