能否让每个孩子身边都有一个「苏格拉底+达芬奇+爱因斯坦」那样的超级老师？
传统的教育模式是以教师为核心的教学体系的构建。在这种体系下面，教师就变成了唯一的一个核心资源，这种核心资源是很难被复制的，也就导致了很多教育机构没有办法迅速扩张，在保证质量的前提下迅速的占领市场。
随着 AI 技术发展，越来越多学者认为人工智能会取代很多重复且缺乏创造性的工作，也会为教育行业带去变革。在松鼠 AI CEO 周伟看来，新的技术「一定会给传统的产业带来一些变革，而只有通过变革才能使技术得到最新的应用和发展。」
AI 教育会给教育带来哪些革命？周伟认为是突破时间和地域的限制，千人千面，给到每个孩子真正个性化的教育，「针对每个孩子的学习速度量身定制自己的学习方案，告别题海战术，学生真正掌握学习能力方法。」
而实现这些目标需要面对哪些挑战、解决什么问题？松鼠 AI CEO 周伟在 BMW · GeekPark Rebuild 2019 科技商业峰会上讲述了如何用技术来为教育带来变革。
以下是松鼠 AI CEO 周伟在 BMW · GeekPark Rebuild 2019 科技商业峰会上的演讲实录（经极客公园编辑整理）：
大家好，我是松鼠 AI 的周伟。非常高兴在成都和极客公园跟大家一起分享人工智能带给教育的新的思考，技术带给教育未来的改变。
首先我们可以看到这个大的标题：Winner is coming 胜利者来了，或者叫做赢者来了。作为能成为未来在整个领域里面赢家的重要的因素，技术能解决什么问题？我们看到新的技术一定会给原来传统的产业带来一些变革，只有通过这些变革才能使这项技术得到最新的应用和发展。我们来看，在教育这个领域里面我们需要解决哪些问题？
在教育公司里我们总结了一下，在传统的教育包括互联网教育，有 3 大死因。虽然说得有一些恐怖，但是通过这两年的发展，我们真正的看到行业内有一些公司确实出现了这样的 问题，导致整个公司垮掉了。
第一，就是疯狂的补贴，没有合理的营业模式。通过大量补贴获取用户，然后自己的收费没有办法去构造出一个能够盈利的商业模式，这种模式注定在教育里面是走不长远的。比较典型的当年就有教育界也有 O2O 大战，到现在我们可以看到在原来 O2O 的这种传统的教育公司里面，到目前为止没有一家在做 O2O 的事了。当年最疯狂的时候，就是滴滴打车的模式，然后教育界里面突发奇想，说滴滴可以打车，滴滴可不可以「打」老师。同样是寻找资源，对不对？我能不能通过这种模式找到我身边的老师？
所以大家就研发了这样的一个模式，当时我们统计了一下，整个行业内大概有 100 多家公司在做滴滴打老师的这个商业模式。打了一段以后，大家发现打的成本非常贵，同时它不是一个高频的商业模式，它不像滴滴打车。车是标准化的，四个轱辘，一个方向盘，加一个司机，基本能上路的车都是通过检验的，它是一个标准化的产品。你每一次出去都要打车，可以打不同的车，没关系，只要能把你送到目的地。但是滴滴打老师是不是每个家长每个孩子每天都要去找不同的老师呢？不是的。他只要找到一个老师，一年甚至两年或者三年他都不再换，所以它的频率非常低，这就导致了这个商业模式没有办法运营下去。
第二，就是获客渠道有限，流量的成本太高。我们说传统的互联网获客，通过社区裂变，这个裂变那个裂变，变到现在我们会发现所有的互联网获客的成本都非常高。做教育跟做其他的不一样，我们是做服务的，做教学内容的提供的，我们后续的服务的成本非常高，如果前端的获客流量的成本居高不下的话，那就意味着我后面的服务的质量要下降。如果你不下降，你的服务成本难以去支撑你整个商业模式。
第三就是教学环节的品控不到位，学生的学习效果不好。教育它是一个黑匣子，它的品控最难把握。坦白的讲，老师和学生在教室里发生什么家长是不知道的，家长只能通过主观的判断询问才能知道它的教学质量，就问老师好不好，学生讲好，老师非常好，老师哪儿好，老师上课很有意思，老师给我们讲段子我挺爱听的，这也是一种反馈。还有一种，老师好不好？学生讲老师不好。为什么不好？老师老是批评我，老师训我，给我留很多作业。那这都是感性的描述，到底老师在这堂课上给他教了什么，教得好不好，帮助他克服了哪些知识的难点，我们是不知道的，我们只能通过一段时间的学习后去看他考试的成绩，作为对这个老师教学效果好或不好的评判的唯一标准，这是之后的，所以说教学环节的品控很谈把控到位，除非你天天在教室里听着。这就造成传统互联网教育公司的三大死因。
我们可以看到，这个市场非常大，中国有 6 千亿 K12 课外辅导的市场，前 5 名的公司占整个市场份额的 5% 都不到，新东方也好，好未来也好，前五大加起来占市场的 5% 都不到。大家想一想，如果后面的三台轿车是宝马，宝马占整体高端市场份额，我相信这个单一品牌一定都是超过 5% 的。那在教育市场里面五个品牌加起来占整个市场的份额都不到 5%，它是非常分散的。
为什么？因为教育是以教师为核心的教学体系的构建。在这种体系下面，教师就变成了唯一的一个核心资源，这种核心资源是很难被复制的，也就导致了我们没有办法迅速扩张，在保证质量的前提下迅速的去占有市场，这是传统教育面临的困境。
就像我刚才说的，特级教师千里挑一，学区房一房难求。就像昨天我还跟我一个朋友在聊天，他说他根本不在乎孩子读得好读得不好，因为他基本上实现了财富自由，都是他老婆在管这件事，我说你孩子到最后上的什么学校，他告诉我是广州非常好的一所学校。我说你怎么去上了？你既然没有托关系找人，或者是重点培养这个孩子，你怎么上的？他告诉我因为在那个区给他孩子买了一套学区房。其实每个家长对孩子的培养都是全力以赴的，核心就是我们教育资源分配不均，优秀教师资源非常稀缺。像我们身在成都，我们还比较高兴，我们有七中，对吧，我们还有四中，对不对？那我们再往下面走我们还有绵阳，对吧，绵阳中学。再往下面呢？没有了。这些老师，这些学生，他获取不到好的教育资源。
我举一个典型的例子，我们在做市场调研的时候，我们会发现有一个五线城市，一个县级市，有一个课外辅导班的校长，招了三个初中生，那三个初中生想补物理，他说好那我就教你们物理，对不对，你想补习我就教你物理，但是在县城找了一个县城里没有物理老师，整个县城只有两三个物理老师在县中学里任教，人家不能出来带课。
怎么办？中国人的创造力是无限的，这时候他就发挥了他极大的创造力和创造性，它让数学老师去教这些孩子物理的基本的常识，但到画直流电、交流电图的时候数学老师也不熟悉了，怎么办？在当地请了一名高级资深电工来教学生电路图。当时我就问他，如果三个学生还想学化学怎么办？是不是在当地找一个油漆工，或者是喷洒农药的，那因为在县城跟化学有关的估计也就只有是油漆工和喷洒农药的，因为它一样找不到化学老师。
第二个就是千人一面的学习内容、统一划齐的学习速度，就像我今天跟大家分享的一样，我的语速是一致的，我不管这边人听不听，那边人听不听，我按我这样来讲，我想至少场地里有 30% 是打酱油的，因为他们想听下一个演讲者的演讲，或者想听上一个演讲者，我们蚂蚁金服的这个演讲，好不容易人家刚讲完，刚想等我上来了，他想往外走，他也不知我讲什么。这样的情况在我们教室里也会出现，我们没有办法做到千人千面和有的放矢的个性化的教育，主要是因为教师精力有限，难以对付每个人的个性化需求，同时第三点就是只重对孩子知识点掌握的情况。
中国的孩子是学习最苦的，也是最会考试的一群人，坦白讲世界上没有任何一个国家考试能考过我们。为什么？因为我们对刷题产生了巨大的兴趣，我们基本上都是靠刷题来完成学习。就像我们形容学习，我们教孩子的时候，形容学习一样，叫什么？学海无涯苦作舟，大家想一想，多苦啊。题海战术，坦白讲，如果我是一个小孩子，我听到大人描述学习是这么痛苦的一件事的时候，天生我就产生排斥了。对不对？为什么我们不能高效一点学习呢？
因为核心的关键点是应试体制下我们忽略了学习能力、思想和方法的培养。人工智能加教育会等于什么？其实国外人工智能教育并不是一个新的技术，有很多公司，这些大量的公司早在十年前就已经开始进行研发和使用人工智能的教育。到目前为止，海外人工智能自适应的学习系统累计已经有 9 千万人使用过，效果也非常好，它是一项成熟的技术。这项技术其实伴随着硬件不断提升和我国计算机网络的不断普及，其实对我们国家来讲是更适合的。
首先我们来看松鼠 AI 的自适应学习引擎的架构，它是通过什么样的人工智能技术去架设它的引擎架构的？首先我们看到是通过三重架构，第一个叫做知识图谱，第二个叫内容地图，第三个叫个性化学习规划路径，通过三重架构来做的。
知识图谱，上午的张翼也在做知识图谱，我们也在做，所有人工智能教育公司都会做知识图谱的重构。我们可以看到构建知识图谱的时候我们一定要把知识图谱拆得够细，当你的知识图谱做完了以后，我们可以发现就可以全面掌握不同学生学习状况的智能教学数据，其实每个学生他的学习的速度是不一样的，包括他知识点的掌握率也是不一样的。在大屏幕上我们可以看到，针对立方根的知识点，那每个学生他掌握的程度和学习的速度是不一样的。这我们就需要个性化学习内容的推荐，包括用时，有的人 150 秒就学会了，有的人可能要花 1 千多秒才能学会。
我们创造了纳米级知识点的拆分，这是分数加减法，第二就是把学习的思想能力和方法进行拆分，首先我们来看物理，加减法有 11 个知识点，但是我们把求加减法当中一个小的知识点拿出来都拆成了接近 15 个，我们要训练孩子们思想能力的提升。第二是数学能力，数学能力有一项叫数感，什么叫数感之就是对数字的感觉，对数字的感觉也是一种能力，它可以被训练，数感好的孩子基本上蒙选择题数学里面蒙对的概率特别大，不知道怎么做对的，但他就是有感觉。
语文我们也进行了拆分，语文是螺旋式上升的学习方法，难以用图谱化呈现，我们进行了方法拆分，国内我们把语文第一个率先做出人工智能教学。由这些知识点就构筑了内容地图，每个知识点都有内容精美制作出来，然后把这些内容推送给学生，让他用来进行学习，通过这个就可以精准检测到每个孩子的知识漏洞。我们可以看到每个孩子其实掌握的学科上面的知识漏洞是不一样的，这个孩子只有 8% 没有掌握，那这个孩子有 24% 没有掌握，他只学他那 8% 的，他只学那 24% 的，这个小朋友他只学那 58% 的，这样我们能够精准提升他的学习效率。
AI 教育会给教育带来哪些革命呢？就是突破时间和地域的限制，千人千面，给到每个孩子真正个性化的教育，针对每个孩子的学习速度量身定制自己的学习方案，告别题海战术，学生真正掌握学习能力方法。要想做到这些我们必须具备非常高的研究水准，我们签约了全球机器学习教父 Tom Mitchell 教授，他去年成为我们的首席 AI 科学家，今天在北京我们也同步在举办 AIAED 全球 AI+智适应教育峰会。
目前我们在全国 20 多个省 400 多个城市有 1900 多个学习中心在和我们合作，近 2000 万用户使用过我们的系统，在成都我们也有。同时人工智能教育是否真正有效，在国内我们做过四次实验，通过第三方我们做了四次人机大战，就是真人老师和教学系统进行教学对比，四次的结果都是我们优于真人老师的教学，有教无类+教无定法+因材施教才是教育的本质。
分享了这么多，最后我想说。其实做这件事是非常漫长的，我们投入了大量的人力物力和时间，我们相信有耐心把这些事情交给时间，有耐心把这些事情交给艰难。因为内容和算法的制作是非常非常艰巨的，用纯互联网的看法来说，说你们做得太重，一点都不性感，我们说教育它本来就不性感，它是感性加理性的结合，它一定是重的。那在这个过程当中，可能有很多人走不到幸福的彼岸，但是我们始终相信未来都是留给幸存者创造的，不是留给牺牲者创造的，所以我们希望我们就是那位幸存者。
我们衷心的希望让每个孩子身边都有一个苏格拉底+达芬奇+爱因斯坦的超级老师，谢谢大家。
