松鼠AI聯合創始人樊星：AI老師能替代70％教育功能

【獵雲網（微信：ilieyun）北京】12月7日報導（文/饒翔宇）

12月7日，2018年度CEO峰會暨獵雲網創投頒獎盛典在北京望京凱悅酒店隆重舉行，近百位知名資本大咖，獨角獸創始人、創業風雲人物及近千位投資人與創業者共聚“聚勢謀遠 創變未來——2018年度CEO峰會暨獵雲網創投頒獎盛典”。

在本次峰會上，松鼠AI聯合創始人兼CTO樊星發表了《人工智能教育在中國的落地實踐》的主題演講。樊星表示，AI老師可以通過大數據分析、個性化輔導等方式，替代70%教育功能。

AI可以有效解決優質資源匱乏

樊星認為，中國的教育由於優秀老師的資源稀缺，導致了很多孩子在學校教育上享受不到優質、高效的輔導，只能通過題海戰術來提高成績，這種方式是低效的，也是不合適的。

“高考的時候我刷了上千套卷子，但是我覺得其中90%可以不刷的。我們能不能騰出更多時間去玩兒呢？孩子能不能學的更快呢？相信這是每個父母或者我們自己都想要達到這樣的目標。”樊星表示，之所以之前做了大量的無用功，是因為當時的優質老師資源很稀缺，老師對於學生的輔導也是低效的。假如我們每個孩子都能有一個很厲害的老師，非常牛的老師，一直來幫這個孩子進行一對一的輔導，一直陪著這個孩子，可能這個孩子就不用刷那麽多沒有必要的題目了。樊星認為，隨著人工智能的發展，學校教育中這種教的功能完全可以由AI老師來替代。

據樊星介紹，松鼠AI希望用人工智能方法讓系統模擬一個優秀的特級教師，從而給每個孩子提供個性化、一對一的教學服務，即AI老師。在松鼠AI與學校的合作中，已經實現了70%AI老師、30%真人老師的這樣一個比例的教學情況。在這樣系統的加持下，松鼠AI的很多合作校，甚至每年可以開三家分校。AI老師替合作校解決了學校對教學、對優秀老師的依賴，學校基本在教學上不用花太多精力，所以可以很容易的進行市場擴張。

AI老師可以替代70%教育功能

“教育可以分成教與育兩部分，教是教會孩子簡單技能，育就是簡單讓孩子可以正確應用這項技能。AI老師為什麽能替代70%教育功能呢？其實這是基因決定。”樊星表示，AI老師的基因是數據。比如孩子做一道題，AI老師可以搜集孩子在什麽時間點，在什麽地方做的什麽題目，做的什麽結果，甚至還可以知道他的錯因是什麽、采集他做這個題目的時候的表情是什麽，他的專注力如何。通過多維度的數據采集，AI老師可以更加準確地了解到孩子。

“充分了解孩子之後，AI老師就能夠因材施教地給孩子配置學習內容、學習進度，實現千人千面的學校教育。這樣，AI老師就可以讓孩子在學習中，用更短的時間達到更大的學習成果。”樊星認為，比如給孩子配置學習內容的時候，AI老師可以一直嘗試尋找這個孩子能力邊界的問題。什麽叫能力邊界？就是70分的狀態，這個是讓孩子們學的效率最高的，因為這時候既不感覺到枯燥，又有挑戰性，所以部門結果是最佳的。如何找到70分？真人老師沒辦法一直盯著，而AI可以。這就是AI這塊的價值所在。它可以為每個孩子的千人千面學生畫像去配置數千上萬種學習計劃。學習計劃包括學習目標、學習路徑、學習內容，從而讓孩子達到一個更高的學習效率，讓問題的解決達到最好的效果。

演講最後，樊星還表達了自己的一個願景，他希望以後會有這樣一個超腦。這個超腦是會聚了蘇格拉底、達文西和愛因斯坦的智慧，每個孩子從出生起就配備這樣一個超腦，孩子遇到任何困難和問題和時候都有這個超腦幫助他。“我們相信在這個超腦幫助下每個孩子都能達到自己能力和基因限制的極限。我們認為這個世界上會每個人都會是學霸，沒有學渣。”樊星表示。

本次獵雲網CEO年度峰會由獵雲網主辦，銳視角、獵雲資本、AI星球、企業管家、獵雲財經、創頭條協辦。各行業創業者、投資人圍繞“致敬改革開放40周年和時代堅韌的創業者”；“時至今日面臨前所未有的變革時代，創投市場的機遇與挑戰”；“創業創新的版圖和格局如何變革，商業世界裡如何持續創新？”、“展望未來十年中國互聯網創投走向”四大板塊分享科技和產業前沿觀點，探討創新潮流趨勢、把握未來新方向。

以下為的樊星演講實錄，獵雲網整理刪改：

樊星：大家好，非常榮幸在這裡跟大家做分享。今天話題是人工智能在中國的教育實踐。目前，松鼠AI教育在全中國是Top1，做的還是有些成果的，今天跟大家匯報一下。

我們看一下中國教育的情況，我相信接下來幾個問題大家會感同身受。為什麽中國孩子學的最好，但是結果卻不好呢？我們能不能少刷80%題目呢？高考的時候我刷了上千套卷子，但是我覺得其中90%可以不刷的。如果回過頭來看，為什麽優秀老師資源如此稀缺呢？在上海楊浦區初中只有一個英語的特級教師。我們再往三四線城市看簡直沒法兒看了。我們能不能騰出更多時間去玩兒呢？孩子能不能學的更快呢？相信這是每個父母或者我們自己都想要達到這樣的目標。

問題拋出來了，怎麽去解決呢？其實這幾個問題有一個核心的主題。我們去看，假如我們每個孩子都能有一個很厲害的老師，非常牛的老師，一直來幫這個孩子進行一對一的輔導，一直陪著這個孩子，可能這個孩子就不用刷那麽多沒有必要的題目了。孩子可能每個時候都能夠得到合適的指導，所以孩子可以用更短的時間得到更好的成績，所以他有更多時間去玩了。如果有這樣的一個老師，問題是不是夠可以解決了？所以我們推出了一個方法，我們的思路是，AI老師。一句話來說，我們希望用人工智能方法讓系統模擬一個優秀的特級教師，從而給每個孩子提供個性化、一對一的教學服務，就是AI老師。

怎麽做呢？可不可以把很多老師大腦放到這個系統裡去呢？如果可以把這些老師大腦放到這個系統裡，這個系統變成很牛的老師，由於系統是零成本可以複製的，所以完全可以給每個孩子配備這樣的老師，所以每個孩子在這樣AI老師的指導下，基本上我們認為每個孩子都可以成為學霸，沒有學渣。

這個事情靠不靠譜？其實我們在這幾年實踐中做的情況還行，我們在自己合作校已經實現了70%的AI老師，30%的真人老師的這樣一個比例的教學情況。教學結果還不錯，目前的教學結果基本上很多孩子都優於傳統的教學。在這樣系統加持下，我們很多合作校，甚至每年可以開三家分校，為什麽呢？因為AI老師替合作校解決了一個重點的問題，就是學校對教學、對優秀老師這的依賴。所以學校基本在教學上不用花太多精力，所以它們可以很容易的在市場方面進行擴張。

為什麽我們敢花70%用AI老師，我們為什麽敢在實際教學以AI老師為主，真人老師為輔呢？這個數據可以說明這點，去年我們做了AI和人工大戰，AI取得了勝利。第二次又進行了比賽，還是AI老師取得了勝利。在第三次當中我們更加打敗了真人老師。這次人機大戰都印證了一個結果，就是在教學層面上AI老師一定程度上可以代替真人老師。至少在這幾次實踐裡結果如此。

拋出一個問題，大家想真的AI老師可以代替真人老師了嗎？大家都帶著這樣的問號在這兒，答案是什麽？實際上我們來看，這個問題不能簡單地去回答，我們要去回答，AI在什麽地方可以代替真人老師。我們把教育這個事拆解的話，可以把教育看成教和育環節。

教是教會孩子簡單技能，育就是簡單讓孩子可以正確應用這項技能。這件事情其實並不新鮮。在過去，我們教為主，育為輔，雖然過去沒什麽東西可教的。在現代教育裡我們都知道，現在是教為主，育基本不存在。所以我們認為大家可能需要達成一種共識。在教這個環節呢，AI系統可以代替90%以上的真人老師的工作。但是在育的環節裡還是以真人為主的。所以我們期望以後現狀是什麽呢？我們期望以後現狀是真人老師可以得到一個更新，他能夠把更多的精力通過AI老師的幫助，從教學中解脫出來，而把更多的精力花在育上面。所以在這樣的場景下教和育可以達到完美的平衡。每個孩子可以得到真正我們一直講的德智體美勞全面發展。

AI老師為什麽能替代70%教育功能呢？其實這是基因決定，AI老師的基因是數據。數據是什麽呢？我們舉個例子，比如孩子做一道題，我們可以搜集什麽數據呢？我們可以得到孩子在什麽時間點，在什麽地方做的什麽題目，做的什麽結果，甚至於我們知道他的錯因是什麽，甚至我們可以采集他做這個題目的時候他的表情是什麽，他的專注力如何，他是不是慌張了，這就是AI情況下我們可以采集這麽多數據，有了這麽多數據加持，算法的應用其實我們可以不言而喻的。最後一個其實就是進化迭代。只要是系統，只要是產品，它是可以迭代的，松鼠AI在每半年的一個版本裡，AI老師都會變得更加聰明，更加牛，更加厲害。這些點是基因層面的東西。

在應用層面上我們可以看到，其實在應用層面以及幾個點上我們跟真人老師對比的時候發現，系統會有一個真人老師沒辦法去達到這樣的幾個優勢。第一個點是精準定位。我們知道真人老師給孩子做輔導的時候，其實都要做，都要去了解孩子的情況是什麽，這其實是在評估孩子，去檢測孩子的情況，精準定位。這塊AI老師可以做到什麽？他跟真人老師區別可以達到什麽呢？

我們可以想象一下，您在醫院裡做檢查，一個是用CT機，一個是用中醫望聞問切的辦法檢查，兩個結果是：CT機可以得到幾百個結果；望聞問切可以得到幾個詞。所以AI可以做的更細更準更快。我們舉個例子，為什麽更細呢？其實誰都知道要做的更細。我們舉個例子，比如說初中一元二次方程，在學校裡知識點叫一元二次方程，如果孩子一元二次方程掌握的不好，學校裡經常得到這樣的結論，你的孩子一元二次方程掌握的不好。那麽這個需要多長時間變好，需要一個月時間把這個變好。去到輔導班，他會告訴你某個方面沒學好。到松鼠AI，我們發現大數據都知道。

其實這個真人老師知道也要找的更細，但是對真人老師很難做到。因為一旦把這個拆的這麽細，評估的成本就上升了，這是做不到的。只有AI系統，AI老師可以做到知識點拆分細化到比之前上百倍的程度，還能隻用之前二分之一的時間或者相同的時間去得到這樣的一個量化、精準的檢測結果。所以在這個點上，AI老師可以檢查到更準更細更快，而真人老師可能比較吃力。

第二，個性化匹配。什麽叫個性化匹配？我們把問題找出來後，就是解決問題了。我們知道傳統一對一輔導老師也有這個過程，找到孩子問題後會給孩子做個性化學習計劃，跟他一塊去努力。AI老師也是在做，因為AI老師是在模擬真人老師。區別在哪裡呢？我們知道真人老師這塊在大多數情況下，他知道80分的孩子是一個情況，90分的孩子是一個情況。他可以分別給出計劃。但是我們知道90分孩子缺的東西也是不一樣的。

AI老師可以敏感地感知到孩子們之間1%的差別，0.1%的差別，甚至於同一個孩子在一個小時前和一個小時之後的差別。根據這樣的差別，AI老師可以不斷地去生成新的學習計劃，去調整這個學習計劃，從而讓孩子達到更高的學習效率。

我們舉個例子，比如給孩子配置學習內容的時候，AI老師一直嘗試找這個孩子能力邊界的問題。什麽叫能力邊界呢？就是70分的狀態，這個是讓孩子們學的效率最高的，因為這時候既不感覺到枯燥，又有挑戰性，所以部門結果是最佳的。如何找到70分呢？真人老師沒辦法一直盯著，而AI可以。這就是AI這塊的價值所在。它可以為每個孩子的千人千面學生畫像去配置數千上萬種學習計劃。學習計劃包括學習目標、學習路徑、學習內容，從而讓孩子達到一個更高的學習效率，讓問題的解決達到最高的效果上。

舉個例子，松鼠AI學生發現幾個特點，一個學習習慣不好的學生在松鼠AI裡經過幾輪後都會變好。因為初中孩子都想學好，只是他們找不到如何學好的方法。但是AI老師通過找到孩子的邊界，更多的檢測，我們可以讓孩子每節課都能發現自己的問題，且每次都能解決自己的問題。所以孩子在這個課堂上覺得自己還是有救的，即便是學渣也感覺自己是有救的。所以學習不好的孩子經過幾次課學習後發現這個課對他是有價值的，所以他的學習習慣會變好，他會喜歡這個AI老師。

我們看幾個場景，講了這麽多，其實一直是在講效率。我們可以看看這個孩子在測試過程中他節省了70%的時間，學習過程中又節省了一些時間。經過我們統計，在松鼠AI老師輔導下，每個孩子的學習效率相當於公立學校孩子學習效率的2倍。什麽意思呢？在同樣結果的要求下，比如80分結果或者90分結果要求，AI老師要求孩子二分之一時間可以達到公立學校同樣完整時間的效果。所以本質上是為孩子節省了50%時間。

就回到剛才說的，孩子可以有更多時間，可以學的更快，有更多時間玩兒了。當然也不一定去玩兒。

我們可以看一下這個圖，有十個孩子在十個知識點上它的情況會有多麽複雜呢？每個孩子在每個知識點的學習前的掌握情況是不一樣的，學習後的掌握情況也是不一樣的，他的學習時間也是不一樣的，僅僅十個孩子在十個知識點上的情況就已經複雜成這樣一個場圖了。這個場圖我覺得人腦很難處理這個事情。但是這個對AI老師恰恰是它擅長的，這就是個性化教學，這就是個性化教學的價值。

我們其實在幾年研發中積累了很多東西，我們有上億的知識圖譜，我們有100萬的學習者的數據，我們有很多的知識點。這個其實就是我們的數據，我們算法的積累。

基於這些情況，其實我們在國際上吸引了人才。為什麽我們能做到這樣？其實跟我們與國際很多合作分不開的。最近一個新聞，全球機器學習教父Tom Mitchell教授加入了松鼠AI，擔任首席AI科學家。他真的是大神，第一個機器學習的書就是他寫的，很多學校以它為教材。我們在和斯坦福建立了SRI聯合實驗室。我們在美國建立了自己的研發中心。基於這個情況我們跟國際很多教育科技的會議上有一些論文發表，目前大家會問哪裡能得到AI教學，今天有我們的展台，大家想得到更多的谘詢可以找他們谘詢。

最後一個願景，我們說我們希望以後可能會有這樣一個超腦，這個超腦是會聚了蘇格拉底、達文西和愛因斯坦的智慧，每個孩子從出生起就配備這樣一個超腦，孩子遇到任何困難和問題和時候都有這個超腦幫助他。我們相信在這個超腦幫助下每個孩子都能達到自己能力和基因限制的極限。我們認為這個世界上會每個人都會是學霸，沒有學渣。大家一起共勉。謝謝大家。