AI+教育究竟该如何落地才能真正促进教育行业的进步？

「AI＋教育」到底该如何落地，才能真正促进教育行业的进步？松鼠 AI 智适应教育在极客公园创新之火的活动现场给出了答案：通过技术去解决如今教育所面临的核心痛点，这或许是目前最好的路径。

美国西海岸时间 9 月 18 日，极客公园创新之火活动来到了美国硅谷山景城的计算机历史博物馆（Computer History Museum）。这这里，极客公园联合猎聘发布了「极客雇主 2018」榜单。榜单中囊括了 50 家技术驱动型公司，涵盖了诸多在各个领域以创新技术驱动优化行业并改变世界的新兴力量。

作为上榜公司中用将 AI 赋能至教育行业的代表，松鼠 AI 成功开发了国内第一个拥有完整自主知识产权、以高级算法为核心的人工智能自适应学习引擎。松鼠 AI 智适应教育也是国内第一家将人工智能自适应学习技术应用在 K12 教育领域的人工智能公司。而在活动现场，松鼠 AI 合伙人梁静还和与会嘉宾分享了最新的行业思考。

资源不均衡，中国教育的「病根」

对于教育领域而言，评判一项技术或方法论的价值，除了其带来的效率和效果的提升之外，同样重要的一点是这项技术是否具有普适性。这意味着这项技术在教育这一社会的基础构建工程中能被运用的广泛程度，只有能够在更多不同背景、基础的学生身上都产生效果，才能够谈得上真正的促进教育行业的进步。

当今的中国有上千个城市和地区，一二三四五线城市的经济发展状相差很大，而教育资源的分布也因此越来越不均衡，尤其在国内目前的 K12 教育领域。教育资源不均衡，重点小学、中学、高中，成了所有教育资源的聚集地，而入学困难、路途遥远等问题也一同困扰着每一位家长。随着互联网而兴起的在线教育虽然能在一定程度上缓和这种教育资源不均衡的问题，但因为发展差异造成的学生对互联网学习的习惯和认知情况不同，依旧是在线教育的新痛点。

简单来说，学区房有多贵，中国的教育资源不均状况就有多严重。

AI 作为如今对传统行业打来冲击和变革最大的技术，同样很早就开始在教育领域寻求合适的结合模式，这其中不乏在对于「教育资源分配不均」这个根本问题上寻求解决方案的优秀案例，松鼠 AI 就是其中的一个典型案例。

作为一家成立于 2014 年的公司，松鼠 AI 智适应教育是国内第一家将人工智能自适应学习技术应用在 K12 教育领域的人工智能公司。乂学教育成功开发了国内第一个拥有完整自主知识产权、以高级算法为核心的松鼠 AI 人工智能自适应学习引擎，目前已在全国 200 多个城市开设了 1000 多家无人教室，学生人数超过了 100 万。

AI 所能改变的

近年来，AI 无论是在世界范围还是中国国内，都开始对不同的行业产生深远的影响。

在智能助理、人脸识别、自动驾驶、内容分发等等领域，AI 都带来了以往技术无法实现的改变和优化，做到了全知全能、见微知著、无穷算力和自我进化。这其中，瞄准中国教育领域的松鼠 AI 是一个很好的故事。

第一个影响是 AI 做到了全知全能。IBM Watson17 秒阅读的医疗文献是一个医生一辈子才能够阅读的医疗文献和病人病例。无人驾驶对城市所有的大街小巷、对每一个汽车想要的出发地和目的地、路线图，如果全部都能做到全知全能，也不用担心驾龄短的司机和疲惫的司机出现安全事故，甚至交通堵塞和事故率可能都会大比例降低。松鼠 AI 教学机器人预知了几十万个小学到高中的知识点，又学习了几百万的题目和知识点之间的关联，在这样一个全知全能的情况下，AI 系统对每一个学生去进行用户画像扫描、海量知识点扫描，精准知道他哪个知识点掌握了，哪个知识点没掌握。

第二个影响是见微知著。在几年前没有人工智能的时候，看用户的人物画像是很粗糙的，有了人工智能可以更加精细十倍、百倍。例如今日头条，不仅可以精准推送喜欢看的科技、教育、健康、娱乐，更可以推荐精细度高到可能只希望看到融资额在 1 亿以上的、to C 的商业模式的新闻和文章。人工智能用到教育领域也是一样的，在对学生做了非常精细扫描以后，不需要通过题海战术刷题。而且每个知识点每个学生的学习速度及掌握情况都是不同的，AI 可以做到实时甄别、见微知著的分析、个性化的匹配到学生需掌握的知识点。

第三个影响是无穷算力。对冲基金使用复杂的 AI 模型，已经做到 20 年复合年化收益率高达 35％，超过巴菲特。松鼠 AI 的无穷算力体现在知识点超纳米级拆分，初中知识点从 500 个拆分到 3 万个，以前只是一个知识点被拆成一百个知识点以后，学生学习的效率十倍提升，浪费的时间十倍减少。

第四个影响是自我进化。在日本已经有了无人酒店，机器人已经代替了酒店全部服务岗位的人类应该做所有的事情。微软小冰也通过了唱歌的图灵测试，并且作诗非常人性化甚至达到完美。在自我进化当中，松鼠 AI 的教学系统源自于所有的高级教师和特级教师，教学水平已经远远超过了特级教师和高级教师，在教学中 AI 已经可以承担了真人老师大量的工作，而人类老师更多的重心可以在课程研发和育人等方面。松鼠 AI 教学机器人在从 17 年至今的四场人机比拼中，表现都优于人类老师提高的成绩，在第四次的百城人机大战中，AI 组较真人组不仅成绩提高 5 分，AI 教学组学习的知识点数量为 42 个，真人教学组为 28 个。

国内的网络教育行业经过了六次浪潮

第一个是互联网＋教育的浪潮，互联网＋将线下课堂搬到了线上，不受时间地点的影响，将最优质的教育资源普及化，但是也面临了完成率地和辍学率高的现象，有很多互联网＋的教育也转型到第五次和第六次浪潮中。第二个浪潮是工具化教育模式，通过搜题、完成作业等刚需，导入大量免费流量和用户，但工具类的平台无法介入到真正的教学过程中。第三次是 O2O 浪潮，O2O 将闲散的教学资源对接，但也受限于老师质量的不平均，无法保证每个学生都能接受到高质量的教育。第四个是内容获客的教育浪潮，专注精品的课件内容可以非常有效的吸引用户，但是大平台可以自身投入课程研发或者通过与内容供应商合作快速赶超。第五个是真人 1 对 1 的浪潮，老师和学生实时的在线 1 对 1 教学解决了网络学习专注力和持续性差的问题，但需要百倍规模扩张的时候，老师的教学成本也随之百倍提高。

最终过渡到第六次的 AI＋教育浪潮。松鼠 AI 的智适应正是一个 AI ＋ 教育的典型案例。松鼠 AI 智适应教学引擎运用了遗传算法、神经网络技术、机器学习、图论、概率图模型、逻辑斯蒂回归模型、知识空间理论、信息论、贝叶斯理论、知识追踪理论、教育数据挖掘、学习分析技术等算法，通过这些算法可以规划最佳的学习路径，最大化学习效率；依据不同学生的个性偏好、学习习惯和风格，推荐最匹配的学习内容；以及系统实时对学生的能力水平进行动态评估等，最终做到精确定位学生当前的知识状态并预测未来的学生成绩。

通过 AI 的技术优化教育的效率，以及教育资源的分配效率，从而在最大程度上实现教育行业的优化和进步，这是松鼠 AI 这样一家 AI 企业正在去做的。

同时，松鼠 AI 也在与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室，并与中科院自动化所成立 AI 智适应教育联合实验室，从 2017 年发表并被录取多篇人工智能智适应教育的论文，从产业和学术两个领域共同尝试去解决国内目前 K12 教育面临的根本问题。

松鼠 AI 与欧美很多 AI 智适应教育公司是的不同还在于，松鼠 AI 是集合教学内容、智适应教育平台和线上线下支部服务三位一体的公司，而大部分的欧美公司是拥有其中一项或两项。

目前松鼠 AI 面对的挑战是加速实现中国教育以人为本的教育理念，同时聘请更多的一流 AI 人才和教育专家加入团队，持续优化和提升松鼠 AI 智适应教学系统背后的算法和模型。