上周教育圈很热闹。

但这其实是一种不太平凡的活跃。热闹的不平凡在于，松鼠AI把和自己同属AI教育赛道的竞争对手挨个请来了自家的活动：新东方、好未来、ALEKS 、一起作业、掌门一对一、作业盒子、Ruangguru等多位“一线咖”就这么破天荒的聚在了一起。

不止如此，全球公认机器学习之父Tom Mitchell、美国三院院士暨阿里达摩院首席AI科学家Michael Jordan、IEEE自适应教育标准工作组主席Avron Barr、美国知名智适应教育公司ALEKS前主席Wilmot Almpros也都千里迢迢来赴约。

打铁要趁热，当天在活动现场，松鼠AI宣布了与Tom Mitchell教授的合作，后者将成为松鼠AI首席人工智能科学家。Tom Mitchell表示，此次合作是基于“对松鼠AI的AI技术水平的高度、和对教育理解的深度的认可，对中国教育市场的看好，以及双方希望通过AI彻底改变教育产业、造福所有孩子的愿景的共鸣。”

这样的表达本身并无特别。但在这样的时刻，却非常重要。

对话国际丨2018年，是教育行业的“AI转折年”

“150年前的教育系统，今天已经落后了。”

和很多人的看法一样，斯坦福SRI主任Claude Leglise在演讲中直言不讳的提出，过去150年以来的公立教育是一种“集中化的学习”，而现在，我们应该去思考的是，如何真正地去生产知识，要让学生真正地去掌握。他提到，自适应的学习体系和学习系统就是良药。

Claude Leglise口中的AI自适应学习，是目前产学研三界关注度最高的话题之一。简而言之，AI自适应学习就是通过一些技术，了解每个学生的学习情况，给学生的学习过程提供内容、测试等服务，之后有根据测试的结果，反过来继续调整推荐的学习内容和环境，如此反复，来达到自适应学习的效果，提高学生学习效率。

机器学习泰斗Michael Jordan 在活动上也进一步通俗易懂地解释了AI自适应学习——使用很多数据、技术以及学习方法，让学习更加简单。他提到，“机器学习、数据科学、人工智能”已经成为教育行业新的基础设施，不过，虽然新的驱动式技术服务于教育行业，但AI并不是要复制人的智能或智慧，而是要建立一个新的智能系统。

全球公认机器学习教父、CMU计算机学院院长Tom Mitchell对此深表认同，他觉得，教育将是老师、学生和电脑三者间的互动。在这其中，对学生的情绪识别是关键技术，其一旦实现，老师可以根据系统每秒钟的反馈，找出哪一名学生需要被指导。而监督式学习、多任务处理学习、增强学习的皎月方式，在AI技术发展到一定程度时，我们也能逐步尝试。

“2017年到现在，对教育行业和AI来说，都是一个转折点，它向世界释放一个信号，人工智能时代已经来临。”

ASU-GSV的总参谋长Suzee Han女士用数据来佐证自己的观点，“现在对AI方面的风投在2017年有非常大的增长，可以预见的是，到2030年会有15.7万亿美元将由AI来驱动。这个数值跟中国的经济体量一样，比美国仅仅小一点点。教育和技术相结合，已经成为一种主流趋势。像现在我们需要电一样，以后一定离不开AI这种新型的电力。”

国内争鸣丨AI落地教育场景，有20个必须克服的挑战

正如国外各位学者所言，2018年，可以说是教育行业的“AI转折年”。随着教育+互联网、电脑普及、O2O、内容获客、真人1对1等五个浪潮的逝去，AI将会成为教育界里面第六次浪潮。这也就意味着，我们将通过AI技术在教育领域里面的应用，来避免前面五次浪潮里面的那些劣势。

那么，智能教育到底能做什么呢？

乂学教育-松鼠AI联合创始人CEO周伟提出，智能教育能够保证我们的教学质量在快速扩张的情况下，也不会被稀释，做到规模化的个性化教育，提供教学的产品时降低成本。

一起作业联合创始人肖盾则是表示，除了“多”和“快”，科技和教育结合还会带来“好”和“省”——把内容、数据沉淀到他们的平台上，基于这些内容和数据，去做全新的知识图谱、教研体系等等。

在掌门1对1创始人张翼的理解中，智能教育是在构建教育（对老师）和训练（对学生）的新生态。“AI对教育最实际的赋能是赋予学生打开知识宝库的‘钥匙’，AI的本质是个性化，最大的亮点是能够更快地帮学生找到学习过程的‘正循环’。”

网易有道副总裁罗媛则是从网易有道在AI上的实体落地经验上给出了答案：“教育本质是认知的提升，但教育的过程是需要温度和态度的。AI起了非常大的作用，具体概括起来，是在数字化、网络化和智能化三个方面。”

机遇常常与挑战并存，除了对“AI+教育”大方向的认同，很多到场的嘉宾也提出来做AI+教育产品，切忌用力过猛。新东方AI研究院院长瞿炜就提到，AI要在教育场景落地必须克服20个挑战，之后才能迎来蓬勃发展。挑战主要集中在这几大方向：

语音识别的挑战：中英混合、专有名词识别难、强噪声

人脸识别的挑战：超低分辨率、强畸变角度、遮挡

文字识别挑战：数理化的公式、手写体难识别

视频分析的挑战：线下的情况太复杂

图谱的挑战：高精知识地图缺乏

AR·VR的挑战：AI合成教师需要互动

机器学习的挑战：自动标注难、场景零碎、个性化难

瞿炜强调，AI+教育并不一定就是通用AI技术直接嫁接到教育领域，像出现了很多产品级的应用一样，更多的AI+教育将会是对整个教育科技的重构。

“事实上，AI在两年的火热之后，冬天已经来临了，就像外面北京的冬天来到了一样。因为AI和行业的结合非常非常困难，很多AI的公司并没有实现商业化变现以及技术落地。但整体来说，通用AI的发展将会变成一个趋势，而场景化的AI在AI和行业的结合领域会产生无穷无尽的机会。”

结语

有句话说得好，少年的颠覆性在于，能用新的力量挑战旧的玩法，创造新的秩序。

从2014年至今，其实也就短短的四年。但当时间来到2018年，在这场发布会上，我们已经可以看到很多有意思的东西——不管是这家公司还是AI+教育这个赛道，都已经从无到有，站在了浪潮之巅。

对于松鼠AI来说，在这三年里完成了两轮融资，成为累计融资超过十亿的新“独角兽”，还挑大梁办了两场相关领域的行业性峰会；对于行业赛道来说，这几年大半个教育行业的钱仿佛都在追着“AI+教育”跑，相关教育新产品层出不穷，融资记录也在不断刷新。

不过这一切肯定并非终局。用天图资本管理合伙人冯卫东在活动当天的话来说，现在很多教育企业对“AI”是闻风色变，为了保障自己的安全，很容易陷入一种恶性的“军备竞赛困境”——“前面的人想看得更清楚所以站起来，后面的人也被迫站起来，实际上谁也没有看得更清楚一点。”

人工智能风雨60年，与其说技术升级即将促成“AI+教育”的浪潮，不如说我们应该把人工智能，慢慢安排到离教育最近的位置。在这个过程中，还有很多探索和前进的空间。