經過了幾十年的時間，機器已經模仿人類實現了計算和推理能力，但是目前還沒辦法像人一樣創(chuàng)造新的知識。在教育領域，教育是教與學結合的過程，不僅是傳授知識，更是育人。

乂學教育松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋近日在智適應教育峰會上指出，任何行業(yè)未來都將被AI顛覆，AI可能會代替90%的人類工作，尤其在教育和醫(yī)療行業(yè)，AI將產生顛覆性變革，松鼠AI具備的超納米級知識點拆分體系就像高清電視，能夠更加清晰精準地看出出學生的知識結構哪里掌握了和哪里沒掌握，松鼠AI系統(tǒng)的推薦算法就像今日頭條的算法一樣，給每個孩子推薦最適合他的水平的學習內容。

栗浩洋作為乂學教育松鼠AI的創(chuàng)始人，同時還是公司的首席教育技術科學家，每周都會帶著研發(fā)團隊開會超過十個小時到凌晨，并且還獨創(chuàng)了全球首個“超納米級知識點概念”、“適應AI模型的學習能力拆分法”、“用錯印重構KST知識空間理論”和“非關聯性知識點的關聯概率算法”。

幾百年前，中國學生學的是四書五經，現在則要學天文地理政治歷史物理化學等幾十個學科，栗浩洋認為，未來通過AI教育提升十倍效率，孩子會比現在聰明十倍。過去，一個國家只有幾十個精英，現在各行各業(yè)幾十萬個精英，而未來通過AI，能培養(yǎng)出幾億個精英。

最終，松鼠AI希望做成像：蘇格拉底+達芬奇+愛因斯坦的智慧來給學生授課。

在這個目標的倒推下，松鼠AI的整個事業(yè)的方向和戰(zhàn)略目標明顯不同于一般機構?！氨仨毥探o孩子舉一返三，舉一返百的能力。所以在我們的系統(tǒng)里，我們在不同的角度，會給孩子不同的美好未來?！?/span>

強大的人才儲備

在不久前的全球AI+智適應教育峰會AIAED上，著名學府美國卡內基梅隆大學CMU計算機學院院長、美國工程院、藝術與科學院院士，美國科學促進會（AAAS）、國際人工智能協會（AAAI）Fellow，TomMitchell教授，正式宣布接受松鼠AI的邀約，出任首席人工智能科學家ChiefAI officer一職。

Mitchell長期從事機器學習、認知神經學科等研究，全世界最經典應用最廣的機器學習教材，就出自他之手。在全球機器學習領域，Mitchell教授是公認的行業(yè)“教父”，MachineLearning第一人。

卡耐基梅隆大學的計算機科學院素來是Facebook、Google、Netflix等硅谷頂尖企業(yè)世界人才爭奪戰(zhàn)的眾矢之的。他的前任院長安德魯·摩爾（AndrewMoore）被Google攬入麾下，代替了李飛飛的職位。

1997年，Mitchell在CMU聯合創(chuàng)立了自動化學習和探索中心，該中心是全球的高校中首個機器學習系，也是首個開設機器學習博士課程的機構。從1997年至2016年，Mitchell一直是該系的負責人。

Mitchell因其對機器學習、人工智能和認知神經科學進步作出的貢獻而蜚聲海內外，擁有學術論文專著超過130篇，并廣泛發(fā)表于《Science》、《Nature》等世界頂級學術期刊。他最經典代表作是《機器學習：一種人工智能方法》，已經被廣泛用作通用教科書，被譽為行業(yè)圣經。

多年來，TomMitchell屢屢拒絕硅谷頂尖企業(yè)拋出的高薪橄欖枝，繼續(xù)潛心在大學從事科研教育工作。

Mitchell為什么會選擇加入松鼠AI？這要從2018年倫敦的AIED（人工智能教育大會）說起，Mitchell教授作為主題演講嘉賓，松鼠AI作為該次會議唯一一家來自中國的公司有論文被會議接收并且有演講分享，在大會主席的邀請下創(chuàng)始人栗浩洋做了晚宴致辭，公司首席科學家崔煒與教授見面聊了兩個多小時，從松鼠AI人機大戰(zhàn)教學效果超過高級教師的技術核心、AI引擎＋內容＋服務一體化研發(fā)和產品戰(zhàn)略，到已經取得上百萬學生的認可以及超過80%的復購率一一聊起……

之后的每次見面Mitchell都會提起那次難忘的倫敦見面。Mitchell教授還發(fā)現，松鼠AI的首席架構師Richard已經和他熟識的CMU的幾位教授展開了技術合作。

在11月初，栗浩洋專程趕到CMU，和教授再次見面，原定兩個小時的交流一直談了九個小時，Mitchell教授被栗浩洋獨創(chuàng)的“用錯因重構知識空間理論”、“非關聯性知識點的關鍵概率算法”等對教育技術和人工智能算法的理解深度和創(chuàng)新所吸引，并且被他投身AI教育致力于給所有人帶來教育公平的愿景所打動，當場決定加入松鼠AI，擔任ChiefAI Officer 。

Tom Mitchell教授的加入對松鼠AI來說無異于如虎添翼。

Tom Mitchell教授已經為松鼠AI制定了加入后的詳細工作計劃（新官上任三把火）:

第一，制定人工智能教育的白皮書，就像教授多年前指定的機器學習的白皮書稱為全球技術的指導規(guī)范那樣，成為全球AI教育的工作標準。

第二，優(yōu)化現有的AI算法模型，在利用實時動態(tài)數據（學生學習時候的正答率、時間、表情、腦電波等等）不斷調整學生的動態(tài)學習目標和推薦給學生的學習內容（視頻、動畫、講義、題目、解析等）時，可以更加精準，讓效果更加突出。

第三，嘗試教授近幾年研究的重點課題，用人機對話來使用戶可以教授機器，從而顛覆過去機器學習只能夠依靠算法自我進化的現狀。采用類似人類大腦的學習方式，讓機器從每一次被指導中直接學習，就像一個人對GPS導航的一次錯誤的直接矯正可以省去百萬數據量下機器學習的優(yōu)化一樣，每個學生、老師都可以通過和機器做簡單的結構化的對話來高效完善機器學習本身！這一個戰(zhàn)略將是AI領域顛覆性的突破。

而同時，松鼠AI在教育領域的人才儲備、戰(zhàn)略判斷和行業(yè)落地方面具備很強的競爭力。松鼠AI的技術團隊的首席科學家崔煒，擁有愛爾蘭國立大學人工智能博士后學位，之前是Realizeit的核心科學家；其首席架構師Richard，是美國最早的自適應教育公司Knewton在亞太地區(qū)的技術負責人；其首席數據科學家DanBindman博士，是美國自適應巨頭公司ALEKS的聯合創(chuàng)始人，負責核心產品算法的首席架構師。

并且，松鼠AI兩年前就已經與斯坦福研究院(SRI)展開戰(zhàn)略合作，SRI將為其提供AI技術方面的研究，還與中科院自動化研究所成立了平行AI智適應聯合實驗室，在人工智能與教育理論方面共建共享。

松鼠AI讓Mitchell看到了AI技術落地教育場景成功的模式。系統(tǒng)首先根據一定的數據模型對學生進行測試，數據會根據使用其中一種模型跟蹤他們的學習過程進度，然后推薦更適合他學習的知識點和測試題。平臺會根據學生學習情況，不斷調整和迭代他的學習速度和學習方法。

 “全流程智適應”是他們正在關注的領域。在Mitchell看來，這是一種非常強大的學習方式，如果系統(tǒng)推薦的內容適合學生的程度讓學生都可以學會掌握，那么經常受到鼓勵的學生會悟性更高。

另一個他們正研究的方向，也是智適應在學習中的應用之一：學生在學習過程中如何制定動態(tài)的學習目標？90分和60分的孩子的學習目標應該是完全不同的，同樣都是60分的孩子，學習能力不同目標也不相同，所以學習路徑就應該被不斷調整達到精準有效。

Mitchell認為，教育是老師、學生和電腦三者間的互動，AI智適應經過10年的發(fā)展和成熟，機器學習和人工智能將成為智適應學習的驅動式技術。當我們需要個性化的、基于每個學生的教學戰(zhàn)略時，機器應該學習什么？

除了環(huán)境式的數據，還有身體的傳感數據、監(jiān)測大腦的數據以及算法。監(jiān)督式學習、多任務處理學習、增強學習都是很有意思的嘗試，尤其是增強學習沉淀下來的抽樣方法、算法選擇、數據選擇，對于發(fā)展AI+ 教育而言是個寶藏，會從根本上改變教育形態(tài)。

機器學習+ 教育的探索方面，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(tǒng)每秒鐘的反饋，找出哪一名學生需要被指導。

此外，一個很有意思的研究方向是探索新的教學互動方式，即考慮讓學生充當老師的角色來教導模擬學生，過程中會引入教學督導的角色。Mitchell發(fā)現，只有AI技術發(fā)展到一定程度，我們才能實現這種教學。

四大智適應工作原理

松鼠AI是乂學教育新推出的人工智能智適應K12輔導品牌。乂學教育在2014年創(chuàng)立，主營業(yè)務是K12領域智能個性化輔導，主要是通過AI算法和知識點的超納米級分拆，結合中國學情開發(fā)出一套學習引擎，為每位學生智能提供專屬的學習路徑。

截止今年6月，松鼠AI累計融資已近10億人民幣，估值超過11億美金，邁入獨角獸行列。

當前，全球范圍內教育領域的核心痛點主要是缺乏優(yōu)質的教師資源。

正是存在著優(yōu)質教師資源這個核心的限制條件，教育行業(yè)沒有出現壟斷性的巨頭，即使強大如新東方、好未來，發(fā)展近20年，市場占有率也仍然不高，無法體現出規(guī)模效應。而且，好的老師主要集中一、二線城市，三、四、五線城市甚至難以找到很多好老師，擴張起來就更加困難。

而以AI為基礎的自適應教育，理論上能夠從根本上解決這個問題。

松鼠AI系統(tǒng)首先根據一定的數據模型對學生進行測試，然后會根據數據使用其中一種模型跟蹤學生的學習過程進度，進而推薦更適合她們學習的知識點和測試題。平臺也會根據學生學習情況，不斷調整和迭代他的學習速度和學習方法。

松鼠AI的工作原理第一步是依靠知識地圖理論，用最少的題量測出學生的知識點漏洞。傳統(tǒng)考試只能測出學生是80分、60分還是30分的學生，不能測出在具體知識點上的對錯，10個80分的學生沒掌握的知識點可能參差不齊，有交集也有區(qū)別。但智適應引擎可以用少量題目測出每個孩子知識點的薄弱項，比如，要測試一萬個知識點的掌握情況，傳統(tǒng)測試需要一萬道題，但是運用知識空間理論以后，可能只需要用一千或五百道題就能夠測出來。

換句話說，通過知識地圖，我們可以只測試十分之一的題目就能了解孩子對每一個知識點的掌握狀態(tài)。

不過，這就要求測試題目不能像中考高考一樣隨機選擇，而是要通過算法非常精準的找到那個合適的知識點，所以找尋最恰如其分的知識點，同時又是在知識地圖中的大節(jié)點就非常重要，需要算法的不斷優(yōu)化來實現。

第二個原理即認知預知理論，給到每個孩子合適的時間，從而大幅度的提升學習的效率。有的孩子7分鐘可以掌握一個知識點，那么在45分鐘傳統(tǒng)課堂中很多時間就會浪費，如果有的孩子60分鐘才能掌握這個知識點，傳統(tǒng)課堂的學習時間安排對他來說又太短，三天以后，再學習需要的時間就不是起初缺少的十五分鐘，而是需要從零開始。

智適應引擎通過機器學習和深度學習可以找到每一個孩子對每一個知識點的認知預知，因為每個孩子在每一個知識點里的學習情況完全不一樣，用戶畫像千奇百怪，因此找到并且預測孩子對每一個知識點的認知閾值至關重要，不過這點難度也非常大。

第三是追根溯源，九年級的學生可能有一個七年級或六年級的知識點沒有掌握，這個時候他必須進行跳回學習，傳統(tǒng)的教育老師不可能再回到過去，而市場上所有的培訓班，教九年級的物理或是八年級的數學，也不可能跳到五六年級。因為每個孩子前序知識點千奇百怪，所以必須要通過算法找到短缺的知識點，不但治標，而且治本。

松鼠AI智適應引擎的第四個原理叫做戰(zhàn)略放棄。孩子不可能學完所有的知識點，他應該先學什么？后學什么？不同成績的孩子又應該學哪些？放棄哪些？比如說一個50分的學生，其實給他設定的目標可能就是70分，不是100分，所以我們要放棄80分、90分、100分的知識點，只給他學60、70分的知識點，這樣他就可以更堅定的達到70分，如果所有的知識點都給他學，最后的結果可能是連70分都做不到。

此外，智適應教育最大的特點不僅僅是實現個性化學習，而是讓“因材施教”規(guī)?；?。將優(yōu)質師資規(guī)?；皬椭啤?，就使得基于AI的智適應教育模式在商業(yè)上有了大規(guī)模盈利的可能。

栗浩洋稱，目前AI智適應系統(tǒng)的毛利率是70-80%，未來是可以高達90%，教師的成本的比例會越來越低；而在運營層面，成本會更低，比如說，不再需要管理教師團隊的員工，這正是AI智適應的在商業(yè)模式上的優(yōu)點。

突破知識點學習局限 培養(yǎng)舉一反三能力

“智適應學習”，也可以說是自適應學習在人工智能時代的升級。智適應學習系統(tǒng)的革命性就在于，它更像是一種“決策型AI”，也被看成是最有可能顛覆現有教育模式的一種全新系統(tǒng)。

在傳統(tǒng)的非自適應方法學習模式中，由于學生的學習路徑、認知過程、成績反饋等數據無法得到大規(guī)模地追蹤，存儲和分析，難以實現量身定制個性化的學習模式。通過人工智能的手段形成的智適應學習系統(tǒng)加上學習全過程的閉關數據，可以讓系統(tǒng)徹底完善地模擬最優(yōu)秀的老師做出學習內容推薦和路徑推薦的合理決策。就好像是今日頭條通過讀者的閱讀全流程的數據來分析用戶畫像做千人千面的推薦，一改過去依靠編輯選擇來為讀者推薦。

AI智適應系統(tǒng)也顛覆過去所有線上線下教育以老師為中心的教學模式，成為根據學生的用戶畫像實施千人千面的因材施教。

事實上，人工智能自適應學習在美國起步更早，而在中國真正為大眾所知也不過短短幾年時間。但顯然，在實際落地的場景中，中國的創(chuàng)業(yè)公司已經先人一步。松鼠AI對知識點拆分的顆粒度其實比Knewton、ALEKS等美國的競爭對手產品多了十倍。

松鼠AI曾經舉辦過四場AI教學機器人組和真人老師教學組全程直播，通過20個小時的教學，教學機器人組的學生成績、提升分數要比對照組和高級教師組的高出九分。

栗浩洋舉例說，關于一元二次方程，ALEKS拆解為了13個知識點，而松鼠AI團隊拆解為了107個；初中英語聽力知識點拆分為了8000多個?！爸袊赡芨枰{米級和超納米級拆分?！崩鹾蒲蟊硎荆谟⒄Z學習方面，中美兩國學生面對的是不同的問題，類似連讀、爆破音和固定搭配等用法并不了解，口語和書面語也難以區(qū)分的中國學生需要比歐美顆粒度更加精細的知識點拆分。

“不僅如此，如果我們思考教育的終極目的，不是最大范圍內獲取書本知識和在考試中取得高分，更應該是關注一個學生的能力，這包括他的思想和方法，也關乎創(chuàng)造力和想象力。松鼠AI智適應系能做到，因為我們給每個知識點貼上了許多傳統(tǒng)教育中沒有的標簽，而且機器可以通過自我進化打出標簽，松鼠AI目前已經突破了歐美同行知識點學習的局限，開始培養(yǎng)孩子的舉一反三的能力、思想和方法的學習?！?/span>

“過去很多奧數題我都不會做了，但是沒關系，通過這些題目訓練我的思維方式才是最重要的。我們拆分這些知識的時候，發(fā)現知識對未來有著巨大的價值，如何在大量的噪音中找到有用的信號，很多人把眼光放在了AI，也有人關注到AI教育。馬化騰也說過，如果中國有超過BAT市值的公司，出自兩個領域，一個是AI醫(yī)療，一個是AI教育”，栗浩洋稱。

用品牌和行業(yè)普及方式先行開拓市場

2017年對教育和AI說一個轉折年，它向世界釋放一個信號，人工智能已經來臨。

相比沿用了數千年的傳統(tǒng)師生教學方式，要讓學生和家長接受這一教學方式，首先是要加深所有的家長、老師、校長、教育部門的政府官員對人工智能加教育的了解，并得倒認可。松鼠AI開拓市場的方式和其他的公司完全不同的地方，就在于用品牌和行業(yè)普及先行去開拓市場。

“家長對人工智能+教育認可之后，自然松鼠AI的市場也就擴大了，如果松鼠在這個市場中又是行業(yè)的第一名，其實所有的流量就會自然地流到我們品牌下。”栗浩洋告訴融資中國。

在這個過程中，圍繞產品，松鼠AI在自身品牌建設給到消費者的感受度有幾個方面：

第一，產品，當大家對人工智能教育感興趣的時候，就會來體驗產品，而松鼠AI的產品有四個殺手锏應用原理，比如用六十分鐘就能夠測出初中數學的六百個核心知識點的掌握率，用三個小時就可以測出初中全部的知識點的掌握率；

第二，是家長對松鼠AI技術的認可，松鼠AI在全國范圍內進行過四場人機大戰(zhàn)并且均取得AI教學機器人的平均成績和學生學習的知識點數量超出真人教學的效果；通過在全球發(fā)表的人工智能及人工智能教育的多篇獲獎論文；通過跟斯坦福中心的合作；通過跟卡耐基梅隆大學計算機學院Tom Mitchell教授的合作；以及首席科學家、首席架構師等在各種AI及AI教育峰會受邀的演講，讓對人工智能有興趣又比較敏感的家長能夠先看到松鼠AI，如果他對松鼠AI所講的方向和所做的產品有所共鳴，那么就很容易就成為用戶。

第三，是松鼠AI屢屢獲得國際和國內的頂級獎項，例如在美國舊金山獲得的Alconics全球AI領域最大社會貢獻獎、在英國倫敦獲得的EdTechX的Growth成長大獎、以及剛剛在北京頒發(fā)的德勤2018年高科技高成長50強榜單的第12名（德勤50強與1995年在美國硅谷創(chuàng)辦，被譽為全球高成長企業(yè)的標桿）。

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