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「AI＋教育」到底該如何落地，才能真正促進教育行業的進步？松鼠 AI 智適應教育在極客公園創新之火的活動現場給出了答案：通過技術去解決如今教育所面臨的核心痛點，這或許是目前最好的路徑。

美國西海岸時間 9 月 18 日，極客公園創新之火活動來到了美國硅谷山景城的計算機歷史博物館（Computer History Museum）。這這里，極客公園聯合獵聘發布了「極客雇主 2018」榜單。榜單中囊括了 50 家技術驅動型公司，涵蓋了諸多在各個領域以創新技術驅動優化行業并改變世界的新興力量。

作為上榜公司中用將 AI 賦能至教育行業的代表，松鼠 AI 成功開發了國內第一個擁有完整自主知識產權、以高級算法為核心的人工智能自適應學習引擎。松鼠 AI 智適應教育也是國內第一家將人工智能自適應學習技術應用在 K12 教育領域的人工智能公司。而在活動現場，松鼠 AI 合伙人梁靜還和與會嘉賓分享了最新的行業思考。

資源不均衡，中國教育的「病根」

對于教育領域而言，評判一項技術或方法論的價值，除了其帶來的效率和效果的提升之外，同樣重要的一點是這項技術是否具有普適性。這意味著這項技術在教育這一社會的基礎構建工程中能被運用的廣泛程度，只有能夠在更多不同背景、基礎的學生身上都產生效果，才能夠談得上真正的促進教育行業的進步。

當今的中國有上千個城市和地區，一二三四五線城市的經濟發展狀相差很大，而教育資源的分布也因此越來越不均衡，尤其在國內目前的 K12 教育領域。教育資源不均衡，重點小學、中學、高中，成了所有教育資源的聚集地，而入學困難、路途遙遠等問題也一同困擾著每一位家長。隨著互聯網而興起的在線教育雖然能在一定程度上緩和這種教育資源不均衡的問題，但因為發展差異造成的學生對互聯網學習的習慣和認知情況不同，依舊是在線教育的新痛點。

簡單來說，學區房有多貴，中國的教育資源不均狀況就有多嚴重。

AI 作為如今對傳統行業打來沖擊和變革最大的技術，同樣很早就開始在教育領域尋求合適的結合模式，這其中不乏在對于「教育資源分配不均」這個根本問題上尋求解決方案的優秀案例，松鼠 AI 就是其中的一個典型案例。

作為一家成立于 2014 年的公司，松鼠 AI 智適應教育是國內第一家將人工智能自適應學習技術應用在 K12 教育領域的人工智能公司。乂學教育成功開發了國內第一個擁有完整自主知識產權、以高級算法為核心的松鼠 AI 人工智能自適應學習引擎，目前已在全國 200 多個城市開設了 1000 多家無人教室，學生人數超過了 100 萬。

AI 所能改變的

近年來，AI 無論是在世界范圍還是中國國內，都開始對不同的行業產生深遠的影響。

在智能助理、人臉識別、自動駕駛、內容分發等等領域，AI 都帶來了以往技術無法實現的改變和優化，做到了全知全能、見微知著、無窮算力和自我進化。這其中，瞄準中國教育領域的松鼠 AI 是一個很好的故事。

第一個影響是 AI 做到了全知全能。IBM Watson17 秒閱讀的醫療文獻是一個醫生一輩子才能夠閱讀的醫療文獻和病人病例。無人駕駛對城市所有的大街小巷、對每一個汽車想要的出發地和目的地、路線圖，如果全部都能做到全知全能，也不用擔心駕齡短的司機和疲憊的司機出現安全事故，甚至交通堵塞和事故率可能都會大比例降低。松鼠 AI 教學機器人預知了幾十萬個小學到高中的知識點，又學習了幾百萬的題目和知識點之間的關聯，在這樣一個全知全能的情況下，AI 系統對每一個學生去進行用戶畫像掃描、海量知識點掃描，精準知道他哪個知識點掌握了，哪個知識點沒掌握。

第二個影響是見微知著。在幾年前沒有人工智能的時候，看用戶的人物畫像是很粗糙的，有了人工智能可以更加精細十倍、百倍。例如今日頭條，不僅可以精準推送喜歡看的科技、教育、健康、娛樂，更可以推薦精細度高到可能只希望看到融資額在 1 億以上的、to C 的商業模式的新聞和文章。人工智能用到教育領域也是一樣的，在對學生做了非常精細掃描以后，不需要通過題海戰術刷題。而且每個知識點每個學生的學習速度及掌握情況都是不同的，AI 可以做到實時甄別、見微知著的分析、個性化的匹配到學生需掌握的知識點。

第三個影響是無窮算力。對沖基金使用復雜的 AI 模型，已經做到 20 年復合年化收益率高達 35％，超過巴菲特。松鼠 AI 的無窮算力體現在知識點超納米級拆分，初中知識點從 500 個拆分到 3 萬個，以前只是一個知識點被拆成一百個知識點以后，學生學習的效率十倍提升，浪費的時間十倍減少。

第四個影響是自我進化。在日本已經有了無人酒店，機器人已經代替了酒店全部服務崗位的人類應該做所有的事情。微軟小冰也通過了唱歌的圖靈測試，并且作詩非常人性化甚至達到完美。在自我進化當中，松鼠 AI 的教學系統源自于所有的高級教師和特級教師，教學水平已經遠遠超過了特級教師和高級教師，在教學中 AI 已經可以承擔了真人老師大量的工作，而人類老師更多的重心可以在課程研發和育人等方面。松鼠 AI 教學機器人在從 17 年至今的四場人機比拼中，表現都優于人類老師提高的成績，在第四次的百城人機大戰中，AI 組較真人組不僅成績提高 5 分，AI 教學組學習的知識點數量為 42 個，真人教學組為 28 個。

國內的網絡教育行業經過了六次浪潮

第一個是互聯網＋教育的浪潮，互聯網＋將線下課堂搬到了線上，不受時間地點的影響，將最優質的教育資源普及化，但是也面臨了完成率地和輟學率高的現象，有很多互聯網＋的教育也轉型到第五次和第六次浪潮中。第二個浪潮是工具化教育模式，通過搜題、完成作業等剛需，導入大量免費流量和用戶，但工具類的平臺無法介入到真正的教學過程中。第三次是 O2O 浪潮，O2O 將閑散的教學資源對接，但也受限于老師質量的不平均，無法保證每個學生都能接受到高質量的教育。第四個是內容獲客的教育浪潮，專注精品的課件內容可以非常有效的吸引用戶，但是大平臺可以自身投入課程研發或者通過與內容供應商合作快速趕超。第五個是真人 1 對 1 的浪潮，老師和學生實時的在線 1 對 1 教學解決了網絡學習專注力和持續性差的問題，但需要百倍規模擴張的時候，老師的教學成本也隨之百倍提高。

最終過渡到第六次的 AI＋教育浪潮。松鼠 AI 的智適應正是一個 AI ＋ 教育的典型案例。松鼠 AI 智適應教學引擎運用了遺傳算法、神經網絡技術、機器學習、圖論、概率圖模型、邏輯斯蒂回歸模型、知識空間理論、信息論、貝葉斯理論、知識追蹤理論、教育數據挖掘、學習分析技術等算法，通過這些算法可以規劃最佳的學習路徑，最大化學習效率；依據不同學生的個性偏好、學習習慣和風格，推薦最匹配的學習內容；以及系統實時對學生的能力水平進行動態評估等，最終做到精確定位學生當前的知識狀態并預測未來的學生成績。

通過 AI 的技術優化教育的效率，以及教育資源的分配效率，從而在最大程度上實現教育行業的優化和進步，這是松鼠 AI 這樣一家 AI 企業正在去做的。

同時，松鼠 AI 也在與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室，并與中科院自動化所成立 AI 智適應教育聯合實驗室，從 2017 年發表并被錄取多篇人工智能智適應教育的論文，從產業和學術兩個領域共同嘗試去解決國內目前 K12 教育面臨的根本問題。

松鼠 AI 與歐美很多 AI 智適應教育公司是的不同還在于，松鼠 AI 是集合教學內容、智適應教育平臺和線上線下支部服務三位一體的公司，而大部分的歐美公司是擁有其中一項或兩項。

目前松鼠 AI 面對的挑戰是加速實現中國教育以人為本的教育理念，同時聘請更多的一流 AI 人才和教育專家加入團隊，持續優化和提升松鼠 AI 智適應教學系統背后的算法和模型。