雷鋒網(wǎng)消息，11月15日-16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16日主論壇上，掌門1對1CEO張翼發(fā)表了主題為“教育AI化”的演講，分享了他對教育AI化的思考與見解，張翼認(rèn)為，新一代人工智能發(fā)展之后，“教”和“育”、“訓(xùn)”和“練”第一次被解構(gòu)，AI對教育最實(shí)際的賦能是賦予學(xué)生打開知識寶庫的“鑰匙”，AI的本質(zhì)是個(gè)性化，最大的亮點(diǎn)是能夠更快地幫學(xué)生找到學(xué)習(xí)過程的“正循環(huán)”。

以下是演講實(shí)錄（雷鋒網(wǎng)做了不改變原意的編輯與整理）：

構(gòu)建教育生態(tài)

各位親愛的嘉賓大家下午好，很高興今天能在這里跟大家一起分享我們對于教育AI化的思考。

因?yàn)檎崎T這些年一直從事整個(gè)K12的學(xué)科輔導(dǎo)，覆蓋一年級到十二年級的所有學(xué)科，對于這樣非常復(fù)雜的產(chǎn)品來說，我們一直在思考如何把AI植入到教學(xué)里，提高它的效果。

今天我們討論人工智能和教育結(jié)合之前，我覺得我們先要思考，在現(xiàn)階段有哪些是非人工智能——這也是我們一直以來的思考。我們做教育到底是在構(gòu)建一個(gè)什么樣的生態(tài)，生態(tài)里有哪些組成部分，哪些可以被解構(gòu)，哪些不可以被解構(gòu)。

我提出來兩個(gè)詞：教育、訓(xùn)練。教育是對老師而言的，訓(xùn)練是對學(xué)生而言的。古代練兵的時(shí)候經(jīng)常說是訓(xùn)練士兵，其實(shí)訓(xùn)和練不一樣。訓(xùn)是訓(xùn)話，包括價(jià)值觀、組織文化、力量；練是士兵整個(gè)操練過程，放在學(xué)生身上也一樣。包括教育，教是知識，育是育人。五千年來我們一直都拆不開，新一代人工智能發(fā)展之后，我們可能可以把其中一些東西拆出來了。

我自己有很深刻的體會，我念高一的時(shí)候，一開始學(xué)物理，我這個(gè)人不喜歡聽課，喜歡自學(xué)，我記得我第一位老師特別不喜歡我，我坐得比較考前又不聽課。因?yàn)檫@位老師不喜歡我，所以我也不喜歡他，就導(dǎo)致我的物理一開始學(xué)的確實(shí)比較一般。后來高一下學(xué)期換了一位物理老師，那個(gè)物理老師特別喜歡我，他給我定了一條規(guī)則，說你不聽課沒問題，只要你物理每次單元考達(dá)到95分以上，我允許你不聽課，也允許你不做作業(yè)。所以我非常有動力，我不聽課，但是上課的時(shí)候在下面做題，當(dāng)然后來我理工科特別好，很大原因是因?yàn)槲蚁矚g那個(gè)老師，我喜歡物理，所以我不斷練習(xí)，所以越學(xué)越好。

我發(fā)現(xiàn)整個(gè)學(xué)習(xí)過程中練是一部分，怎么樣讓學(xué)生具備學(xué)習(xí)的動力這是另一個(gè)部分。我們思考到最后，無論是做學(xué)科的教育還是任何一個(gè)領(lǐng)域的教育，其實(shí)大家都有一個(gè)共同的使命，就是我們希望培養(yǎng)一個(gè)孩子有全面面向未來的獨(dú)立思考的能力，這是一個(gè)非常立體的概念。所以對于現(xiàn)代的老師來說，無論你是否用人工智能輔助他，老師都是立體的，現(xiàn)在的老師跟以前的老師是不一樣的。以前的老師只要做好練的過程，但是現(xiàn)在練的過程大部分已經(jīng)可以被機(jī)器替代了。

以前我們說授人以魚不如授人以漁，現(xiàn)在后面應(yīng)該加一句話，授人以魚不如授人以漁不如授人以漁之動力。上面的兩個(gè)層次確實(shí)比較難，我們最有意義的探索是在網(wǎng)上探索，怎么做到第二個(gè)層次的授人以漁或者授人以漁之動力。老師必須把大部分精力放在最底層的授人以魚上，是有希望往上走的，所以這是人工智能給新一代老師帶來的福音或者是提升的關(guān)鍵所在。

數(shù)字這個(gè)東西是區(qū)別人和人工智能的重要標(biāo)志，或者這么講，一個(gè)孩子學(xué)習(xí)一個(gè)東西的過程有三個(gè)層次，第一是他學(xué)會了一項(xiàng)技能或者知識，第二是他學(xué)會了一種學(xué)習(xí)的方法，第三是他能夠創(chuàng)造，已經(jīng)擺脫了學(xué)習(xí)本身。而數(shù)字是上面的兩個(gè)層次，當(dāng)然我們大量思考的還是怎么學(xué)方法、知識點(diǎn)。而數(shù)字最高的境界是什么？其實(shí)就是哲學(xué)，現(xiàn)在有一個(gè)詞是哲學(xué)科學(xué)思維，簡稱哲科思維，我覺得這是人類最高境界的思維。

很多教育工作者最好看的書不是物理、數(shù)學(xué)，不是很多基礎(chǔ)的書，很多都是哲學(xué)書，只有哲學(xué)目前沒有辦法被人工智能取代，或者取代的可能性很小，這是他們在探索的，未來真正能發(fā)生顛覆的話也應(yīng)該是在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)生顛覆，到目前為止這還是人工智能和人類最大的差別。

AI對教育最實(shí)際的賦能是賦予學(xué)生打開知識寶庫的“鑰匙”

所以探索完人工智能和非人工智能在現(xiàn)階段的區(qū)別之后，我們回到人工智能本身思考，AI對于教育最實(shí)際的賦能是賦予你打開知識的一把鑰匙。

其實(shí)人都是處在循環(huán)里的，只不過有的人處在正循環(huán)里，有的人出在負(fù)循環(huán)里。貝克漢姆踢香蕉球很厲害，但是一開始他也不厲害，只是有一次踢出來了香蕉球還不錯，他就覺得自己有這樣的天賦，他每次訓(xùn)練的時(shí)候踢球踢完都在門框前面放一個(gè)輪胎，訓(xùn)練半小時(shí)，所以后來越練越牛，最后他這一腳橡膠球就特別厲害。

我們發(fā)現(xiàn)有的人像他一樣，找到了他自己的正循環(huán)，覺得我應(yīng)該這樣，就越來越牛。有的人不在正循環(huán)，在負(fù)循環(huán)里，很痛苦，所以就沒學(xué)好，這是學(xué)渣和學(xué)霸的區(qū)別。有些學(xué)渣也是很聰明的，只不過沒有找到自己的循環(huán)。

AI現(xiàn)在最大的亮點(diǎn)是什么？更快的幫你找到了正循環(huán)，市場上所有的AI公司所努力的方向都是如此。

以前孩子學(xué)習(xí)的時(shí)候不知道學(xué)什么，而很多老師、題庫提供給學(xué)生的都是學(xué)生不會的東西，學(xué)生學(xué)他不會的東西本身沒太大意義，學(xué)生應(yīng)該學(xué)什么？學(xué)值得他學(xué)的東西。

比如說我對這個(gè)技能掌握是70分，你可以推一個(gè)可以讓他提高到75分的東西，這才有意義。這個(gè)東西在人工智能出來之前是沒法解決的，一個(gè)將軍必須猜下屬或者徒弟、學(xué)生到底哪里不會，而一個(gè)師父帶的徒弟太多的時(shí)候，就很難清楚的記憶哪個(gè)人在哪個(gè)地方有問題。所以他幫學(xué)生找到正循環(huán)的時(shí)間就會拉長，當(dāng)一個(gè)孩子長期無法找到正循環(huán)的時(shí)候，就會失去耐心，最終就很難把這項(xiàng)技能給學(xué)好。

所謂AI最大的作用就是可以記住所有人的行為，并且可以快速的推送給你，最值得你做的東西，這是我們這個(gè)時(shí)代最應(yīng)該探索的事情，所謂人生值得。

目前整個(gè)教育最大的方向就是這樣，包括AI給學(xué)生、給老師、給教學(xué)賦能，還有人走得更深，比如說AI能不能取代老師本身，或者能取代百分之六七十，甚至有很多公司在嘗試，直接就把老師的動作給肢解了，通過這樣的方式做全面真正的AI，當(dāng)然這些都是非常值得探索的方向。

但是所有AI的本質(zhì)就是個(gè)性化，未來我認(rèn)為無論是做一對一的教學(xué)還是做小班課教學(xué)、大班課教學(xué)，都必須是個(gè)性化的。就算是大班課，未來也一定是個(gè)性化的，雖然所有學(xué)生看的老師是一個(gè)，但是每個(gè)人訓(xùn)練的東西應(yīng)該是不一樣的，我們覺得這是未來最大的方向。

關(guān)于我們自己在智能化方面也做了非常多的努力，知識點(diǎn)很多，尤其對學(xué)科來講知識點(diǎn)是非常龐雜的，越往高齡段走知識越復(fù)雜，圖譜越復(fù)雜。里面有個(gè)東西是知識源或者是題庫，很多題是公海區(qū)域，這適合學(xué)霸，要海納百川，而對正常人來說不需要做這么多，實(shí)際上題目是有好壞之分的，只有一部分是值得80分學(xué)生做的，更少部分的題值70分的學(xué)生做。我們經(jīng)過了大量的篩選，最后做成了非常龐大的數(shù)據(jù)庫。

在知識圖譜里大家希望給題打更多的標(biāo)簽，一個(gè)題很豐富，但是后來我們發(fā)現(xiàn)這對人工智能來說是很基礎(chǔ)的東西，真正往前走應(yīng)該做什么？題序。當(dāng)我這道題沒做好的時(shí)候，做下一道題，這中間的連接點(diǎn)是題序。

整個(gè)AI融入教育過程中，其實(shí)不是單維度的，是多維度的。以前大家說All in AI，其實(shí)應(yīng)該是AI in All，是不是可以更精準(zhǔn)，更個(gè)性化，這里面提了很多?，F(xiàn)在所能做到的有人臉職別，我們可以清楚的知道在哪個(gè)知識點(diǎn)學(xué)生已經(jīng)走神了，在哪個(gè)知識點(diǎn)學(xué)生已經(jīng)清楚的掌握了。包括語音的分析，現(xiàn)在已經(jīng)非常發(fā)達(dá)了，你能知道老師上課的過程中是不是涉及到了一些點(diǎn)，哪些點(diǎn)沒有涉及，在語言和表情方面已經(jīng)比較發(fā)達(dá)。

我們覺得智能化語音不僅于此，今天我們談這個(gè)東西，十年后可能我們就不談這個(gè)東西了，它是“水、電、煤”，是必需品。

整個(gè)教育環(huán)節(jié)，不管是課前、課中還是課后，都可以植入進(jìn)去，現(xiàn)在做題已經(jīng)可以直接識別出你寫的字是不是對的，包括現(xiàn)在的學(xué)生已經(jīng)被解構(gòu)成很多模型，就像我給學(xué)生解構(gòu)成40幾個(gè)模型。

你屬于這個(gè)模型的學(xué)生，你的學(xué)習(xí)曲線是什么樣的，學(xué)習(xí)曲線很復(fù)雜，比如說遺忘曲線。一個(gè)人學(xué)會一項(xiàng)技能并不是今天學(xué)會了就永遠(yuǎn)學(xué)會了，是會忘記的，并且每個(gè)人忘記的速度還不一樣，以往我們是很難考慮到，值得慶幸的是人工智能可以幫我們判斷、模擬誰適合哪個(gè)模型，這是很大的價(jià)值。

當(dāng)然它存在于課中也存在課前，智能化很高。以前要老師答疑，成本很高，現(xiàn)在我們可以對每道題的解說截取出來，放在答疑素材庫，這是最大的賦能。

所以在線教育這樣一個(gè)天然與信息化、數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)高度結(jié)合的物種里，AI是很好的陪伴品。以后會圍繞各個(gè)維度幫助學(xué)生、老師前進(jìn)，這也是我們公司的使命，讓教育共享智能，讓學(xué)習(xí)高效快樂。

在我們的使命里，除了共享，無論是高效還是快樂都跟智能有關(guān)，你減負(fù)的時(shí)候?qū)W生才能真正快樂，人工智能任重道遠(yuǎn)，掌門也希望與各位一起推動人工智能在教育領(lǐng)域的實(shí)踐，走向更大的未來，謝謝大家。

雷鋒網(wǎng)2018年度AI最佳掘金案例評選

人工智能風(fēng)雨60年，與其說技術(shù)升級促成了今天的浪潮，不如說當(dāng)前的人工智能，終于站在離商業(yè)最近的位置。

去年，首屆「AI 最佳掘金案例年度評選」活動一經(jīng)推出，便受到了AI方案輸出方和AI技術(shù)需求方的極大關(guān)注。評選從商業(yè)維度出發(fā)，尋找用戶/客戶問題解決能力強(qiáng)的產(chǎn)品和解決方案。

現(xiàn)在，我們再次站在AI浪潮之巔，正式啟動第二屆「AI最佳掘金案例評選」。

在AI+教育領(lǐng)域我們一共設(shè)置了6個(gè)獎項(xiàng)，歡迎踴躍報(bào)名，報(bào)名地址：

http://www.ozgbdpf.cn/special/custom/AITopTen2018.html

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