决胜网总裁王雷：AI在教育领域应用之我见

去年AlphaGO与世界围棋冠军李世石大战五回合4:1取胜，今年年初化身Master再次战出60:0的惊人战绩，下个月中国世界围棋冠军柯洁又将与AlphaGO进行三番棋对决。这一系列的事件着实让人工智能的概念迅速成为街头巷尾的热议话题，在人工智能展现出可怕围棋实力的背后，作为互联网人除了感叹，我们还应该看到人工智能在各个产业里大展拳脚的可能性。今天我就简单谈一下人工智能的情况，以及在教育领域的一些应用及可能性吧。

照例我们先来梳理一下人工智能，也就是AI的发展脉络。人工智能的发展大概的可以分为三个阶段，第一阶段开始于1956年，“人工智能”这一术语在这一年第一次公开面世，由以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一众年轻科学家提出，标志着“人工智能”这门新兴学科的诞生。在这个阶段人工智能是人类的一个梦想，人们幻想未来会有长得和人一样的机器人，他们可以像人一样思考。我记得在我小时候曾经看过一张“2000年实现四个现代化”的招贴画，画面的主角就是一个机器人，这是我们希望机器人走进生活的梦想。但是实际上在这个阶段人工智能的发展仅仅是尝试阶段，困难重重，机器定理证明机器翻译难以复原，智能跳棋程序发展乏力，反向传播算法也遇到瓶颈。

直到80年代，人工智能才开始有了一些产业化的应用，出现了一种被称为“专家系统”的东西，“专家系统”可以通过不断的收集数据建立数据库，形成自己的一套判断机制，根据不同用户出现的问题提供相应的解决方案。“专家系统”的应用领域很多，比如在医疗领域可以进行简单的辅助诊断，判断疾病成因或提供治疗建议，或者在大型设备上的故障自检，根据自检结果提供维修方案。虽然在这个阶段，人工智能已经开始转向实用，但是其发展仍面临巨大的障碍，首当其冲的是作为人工智能载体的第五代计算机的发展并未取得成功，另一个是由于互联网还处于萌芽阶段，无法帮助人工智能获得足够大量的数据用于加工和分析。总而言之，在这个阶段人工智能已有了长足的发展，但是仍未取得飞跃式的进步。

第三个阶段自2000年开始，这一阶段是人工智能爆发式发展的时期，首先就是因为互联网的发展成熟。我们如今在讨论人工智能的时候必然会聊到人工智能的机器学习，这个过程是需要大量的数据支撑的，比如说AlphaGO能进化到现在这个水平，是因为它进行了数十亿次自我对决才实现的。互联网的成熟使得大量的线上数据收集成为可能，为人工智能的自我学习提供了足够多的素材，另一方面线下的传感器的覆盖范围也变得前所未有的广，也为线下的收集数据提供了硬件基础。在这个阶段，数据采集不再成为问题，通过设计算法就可以对这些收集到的数据进行加工和分析，然后才能进入到深度学习的阶段，人工智能也才会有可能获得我们所期待的能力。

了解了人工智能的发展脉络，我们再回过头来看看人工智能的定义吧，人工智能并非是一个独立的概念，而是多种应用的结合体，比如语音识别、图像识别、文本理解与内容生成等技术，这些技术可以根据行业的特典进行有效的适配结合，也就是行业领域内的人工智能应用。人工智能大体上可以根据发展的不同程度分为四类，分别是：响应式机器，IBM的超级电脑“深蓝”就是这一类的典型代表；有限记忆机器，这类AI可以短暂回顾过去的经验，无人驾驶汽车已经可以做到这一点；心智理论机器，未来AI机器将不仅自己建立模拟世界，还会模拟世界上其他对象和实体；最后是自我意识机器，是心智理论机器的延伸，具有自我意识的机器，也就是我们在电影中经常看到的像人一样思考的机器人。

其实后面两类人工智能其实离我们还有一段距离，那么在前两个模式下，在教育领域里能有哪些应用呢，我总结了五点，分别是自动批改作业、个性化学习、智能辅助系统互动学习环境、对教学体系进行反馈和评测以及通过仿真游戏学习。

自动批改作业是一个比较容易理解的概念，主要涉及到的技术包括语音识别、字体识别以及文本理解，客观题的自动批改几乎没有任何难度，和上文提到的“专家系统”没有本质区别，主要难点是主观题的评判。目前中国走在语音识别最前沿的科大讯飞已经开始和新东方合作，准备要在英语口语考试以及作文考试方面做一些结合和应用。我个人最近也接触了一家做自动批改作文的创业公司，他们整理了76个作文相关的知识点，通过人工智能进行判卷的准确率已经非常高了，不过由于目前高考作文仍然是手写答卷，而他们的系统手写字体识别准确率只达到了97%，这一点让他们参与高考判卷遇到了巨大阻碍，但是如果仅是在教学日常中使用，配合教师的校对，已经完全能够大规模推广使用了。所以我还是认为目前有些人工智能的发展还是受限于数据的采集，而算法方面的问题已经不大。

个性化学习是一项能够极大提升学生学习效率的应用，目前在教学中教师布置作业或者进行测试时往往只能按平均水平出题，无法根据学生的水平进行针对性的强化。打个比方，一共10个知识点，学生A掌握了8个，而学生B只掌握了6个，按传统方式来教学的话，对两个学生来说所有的知识点得到的练习机会是一样的。而通过人工智能系统的话，基于过去考试结果的数据分析找到学生尚未掌握的知识点并进行强化训练，就可以大大提升学习效率，将过去由老师人力完成的工作交由人工智能来完成，也提高了教学效率。
智能辅助系统互动学习环境是对整体教学环境的优化，ITS和ILE是这个领域的两种比较成功的应用，教学效果明显要优于课堂教学，类似于老师的一对一辅导，能够充分合理整合及利用教学资源，达到效果和效率的最大化。

而教学体系进行反馈和评测也是基于对教学过程中所收集到数据的加工和分析，从宏观上对教育机构或者学校的教学体系进行评测并提出优化建议。这项应用对于已经拥有了相对成熟的教学体系，渴望寻求更大发展的教育机构来说是极为有效的工具。
最后说一下通过仿真游戏学习，这项应用是对技术和数据要求最高的一项，目前最成熟的例子就是对飞行员和宇航员的培训，同样的还是基于在实际操作时所收集到的巨量的数据，模拟真实驾驶环境，对操作员的操作进行反馈，智能提供操作指导。这样的系统投入巨大，对于实际操作成本高风险大的技能培训才有实际意义，但是如果简化一下，在机动车驾驶员培训领域也可能会有实际应用的机会。

决胜网本身虽然并没有参与到人工智能的研发中去，但是也在时刻关注行业在这方面的突破和趋势，我们所接触的供应商中有很多已经在这个领域取得了长足的进步，未来我们会在了解了市场需求及技术价值的基础上，将这些技术、系统、产品有针对性的推介给学校以及各个教育机构，帮助他们在教育的人工智能化上走的快一些、准一些、稳一些。

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