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上周教育圈很熱鬧。

但這其實是一種不太平凡的活躍。熱鬧的不平凡在于，松鼠AI把和自己同屬AI教育賽道的競爭對手挨個請來了自家的活動：新東方、好未來、ALEKS 、一起作業、掌門一對一、作業盒子、Ruangguru等多位“一線咖”就這么破天荒的聚在了一起。

不止如此，全球公認機器學習之父Tom Mitchell、美國三院院士暨阿里達摩院首席AI科學家Michael Jordan、IEEE自適應教育標準工作組主席Avron Barr、美國知名智適應教育公司ALEKS前主席Wilmot Almpros也都千里迢迢來赴約。

打鐵要趁熱，當天在活動現場，松鼠AI宣布了與Tom Mitchell教授的合作，后者將成為松鼠AI首席人工智能科學家。Tom Mitchell表示，此次合作是基于“對松鼠AI的AI技術水平的高度、和對教育理解的深度的認可，對中國教育市場的看好，以及雙方希望通過AI徹底改變教育產業、造福所有孩子的愿景的共鳴。”

這樣的表達本身并無特別。但在這樣的時刻，卻非常重要。

對話國際丨2018年，是教育行業的“AI轉折年”

“150年前的教育系統，今天已經落后了。”

和很多人的看法一樣，斯坦福SRI主任Claude Leglise在演講中直言不諱的提出，過去150年以來的公立教育是一種“集中化的學習”，而現在，我們應該去思考的是，如何真正地去生產知識，要讓學生真正地去掌握。他提到，自適應的學習體系和學習系統就是良藥。

Claude Leglise口中的AI自適應學習，是目前產學研三界關注度最高的話題之一。簡而言之，AI自適應學習就是通過一些技術，了解每個學生的學習情況，給學生的學習過程提供內容、測試等服務，之后有根據測試的結果，反過來繼續調整推薦的學習內容和環境，如此反復，來達到自適應學習的效果，提高學生學習效率。

機器學習泰斗Michael Jordan 在活動上也進一步通俗易懂地解釋了AI自適應學習——使用很多數據、技術以及學習方法，讓學習更加簡單。他提到，“機器學習、數據科學、人工智能”已經成為教育行業新的基礎設施，不過，雖然新的驅動式技術服務于教育行業，但AI并不是要復制人的智能或智慧，而是要建立一個新的智能系統。

全球公認機器學習教父、CMU計算機學院院長Tom Mitchell對此深表認同，他覺得，教育將是老師、學生和電腦三者間的互動。在這其中，對學生的情緒識別是關鍵技術，其一旦實現，老師可以根據系統每秒鐘的反饋，找出哪一名學生需要被指導。而監督式學習、多任務處理學習、增強學習的皎月方式，在AI技術發展到一定程度時，我們也能逐步嘗試。

“2017年到現在，對教育行業和AI來說，都是一個轉折點，它向世界釋放一個信號，人工智能時代已經來臨。”

ASU－GSV的總參謀長Suzee Han女士用數據來佐證自己的觀點，“現在對AI方面的風投在2017年有非常大的增長，可以預見的是，到2030年會有15．7萬億美元將由AI來驅動。這個數值跟中國的經濟體量一樣，比美國僅僅小一點點。教育和技術相結合，已經成為一種主流趨勢。像現在我們需要電一樣，以后一定離不開AI這種新型的電力。”

國內爭鳴丨AI落地教育場景，有20個必須克服的挑戰

正如國外各位學者所言，2018年，可以說是教育行業的“AI轉折年”。隨著教育＋互聯網、電腦普及、O2O、內容獲客、真人1對1等五個浪潮的逝去，AI將會成為教育界里面第六次浪潮。這也就意味著，我們將通過AI技術在教育領域里面的應用，來避免前面五次浪潮里面的那些劣勢。

那么，智能教育到底能做什么呢？

乂學教育－松鼠AI聯合創始人CEO周偉提出，智能教育能夠保證我們的教學質量在快速擴張的情況下，也不會被稀釋，做到規模化的個性化教育，提供教學的產品時降低成本。

一起作業聯合創始人肖盾則是表示，除了“多”和“快”，科技和教育結合還會帶來“好”和“省”——把內容、數據沉淀到他們的平臺上，基于這些內容和數據，去做全新的知識圖譜、教研體系等等。

在掌門1對1創始人張翼的理解中，智能教育是在構建教育（對老師）和訓練（對學生）的新生態。“AI對教育最實際的賦能是賦予學生打開知識寶庫的‘鑰匙’，AI的本質是個性化，最大的亮點是能夠更快地幫學生找到學習過程的‘正循環’。”

網易有道副總裁羅媛則是從網易有道在AI上的實體落地經驗上給出了答案：“教育本質是認知的提升，但教育的過程是需要溫度和態度的。AI起了非常大的作用，具體概括起來，是在數字化、網絡化和智能化三個方面。”

機遇常常與挑戰并存，除了對＂AI＋教育＂大方向的認同，很多到場的嘉賓也提出來做AI＋教育產品，切忌用力過猛。新東方AI研究院院長瞿煒就提到，AI要在教育場景落地必須克服20個挑戰，之后才能迎來蓬勃發展。挑戰主要集中在這幾大方向：

語音識別的挑戰：中英混合、專有名詞識別難、強噪聲

人臉識別的挑戰：超低分辨率、強畸變角度、遮擋

文字識別挑戰：數理化的公式、手寫體難識別

視頻分析的挑戰：線下的情況太復雜

圖譜的挑戰：高精知識地圖缺乏

AR·VR的挑戰：AI合成教師需要互動

機器學習的挑戰：自動標注難、場景零碎、個性化難

瞿煒強調，AI＋教育并不一定就是通用AI技術直接嫁接到教育領域，像出現了很多產品級的應用一樣，更多的AI＋教育將會是對整個教育科技的重構。

“事實上，AI在兩年的火熱之后，冬天已經來臨了，就像外面北京的冬天來到了一樣。因為AI和行業的結合非常非常困難，很多AI的公司并沒有實現商業化變現以及技術落地。但整體來說，通用AI的發展將會變成一個趨勢，而場景化的AI在AI和行業的結合領域會產生無窮無盡的機會。”

結語

有句話說得好，少年的顛覆性在于，能用新的力量挑戰舊的玩法，創造新的秩序。

從2014年至今，其實也就短短的四年。但當時間來到2018年，在這場發布會上，我們已經可以看到很多有意思的東西——不管是這家公司還是AI＋教育這個賽道，都已經從無到有，站在了浪潮之巔。

對于松鼠AI來說，在這三年里完成了兩輪融資，成為累計融資超過十億的新“獨角獸”，還挑大梁辦了兩場相關領域的行業性峰會；對于行業賽道來說，這幾年大半個教育行業的錢仿佛都在追著“AI＋教育”跑，相關教育新產品層出不窮，融資記錄也在不斷刷新。

不過這一切肯定并非終局。用天圖資本管理合伙人馮衛東在活動當天的話來說，現在很多教育企業對“AI”是聞風色變，為了保障自己的安全，很容易陷入一種惡性的“軍備競賽困境”——“前面的人想看得更清楚所以站起來，后面的人也被迫站起來，實際上誰也沒有看得更清楚一點。”

人工智能風雨60年，與其說技術升級即將促成“AI＋教育”的浪潮，不如說我們應該把人工智能，慢慢安排到離教育最近的位置。在這個過程中，還有很多探索和前進的空間。