在大數(shù)據(jù)的“滋養(yǎng)”下,AI在越來(lái)越多的領(lǐng)域更懂人,讓擁有深度學(xué)習(xí)能力、不斷進(jìn)化的AI幫助人類探索學(xué)習(xí)規(guī)律、開(kāi)拓認(rèn)知潛能,已成為人不被機(jī)器淘汰的必要之舉,根據(jù)教育部的規(guī)定,2018年秋季開(kāi)學(xué)后,高中生們將要開(kāi)設(shè)一門(mén)新課程:《人工智能》。
互聯(lián)網(wǎng)教育尤其是線上K12培優(yōu)項(xiàng)目一直是投資熱門(mén),直播1對(duì)1模式風(fēng)口過(guò)后,教育圈內(nèi)最火的應(yīng)該是AI項(xiàng)目了。據(jù)億歐智庫(kù)的報(bào)告顯示,2017年人工智能教育融資額度達(dá)42.17億元,其中超80%屬于早期投資項(xiàng)目,這個(gè)賽道有望誕生多個(gè)獨(dú)角獸公司。
筆者發(fā)現(xiàn),當(dāng)前布局人工智能的在線教育大體分為三派:
1.教學(xué)或題庫(kù)測(cè)評(píng)類工具產(chǎn)品,比如作業(yè)盒子等;
2.培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)用AI技術(shù),比如好未來(lái)等;
3.人工智能教育引擎及平臺(tái)提供商,比如高木學(xué)習(xí)等。
現(xiàn)在擺在AI教育創(chuàng)投從業(yè)者面前的問(wèn)題是:到底以技術(shù)實(shí)力論英雄的AI教育的泡沫有多大?真金不怕火煉的AI教育項(xiàng)目的核心能力在哪里?如何才能落地? 本文試做解讀。
1 為什么“自適應(yīng)”其實(shí)并非真正的AI?
一位投資人朋友曾向我這樣說(shuō)道:“既懂互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)又完全懂本行業(yè)的業(yè)務(wù)的管理型人才不超過(guò)十個(gè),這是在‘互聯(lián)網(wǎng)+’雙創(chuàng)浪潮中每個(gè)垂直行業(yè)頭部項(xiàng)目就幾家能玩轉(zhuǎn)的原因?!倍J(rèn)知和技術(shù)門(mén)檻更高的“AI+”情況恐怕會(huì)更加不妙,甚至很多人把“自適應(yīng)”與“AI教育”劃等號(hào)。
自適應(yīng)學(xué)習(xí)(Adaptive Learning)的鼻祖是美國(guó)的Knewton公司,它通過(guò)評(píng)估不同學(xué)生對(duì)知識(shí)材料掌握度進(jìn)行個(gè)性化推薦,有點(diǎn)類似于今日頭條的興趣引擎。Knewton在國(guó)內(nèi)的門(mén)徒眾多,目前大概有40多家項(xiàng)目宣布發(fā)力做“自適應(yīng)”,比如“乂學(xué)教育”(學(xué)練測(cè)自適應(yīng))、“學(xué)吧課堂”(題庫(kù)自適應(yīng))、“英語(yǔ)流利說(shuō)”(英語(yǔ)口語(yǔ)糾正)、“一起作業(yè)”(家長(zhǎng)、老師在線監(jiān)控)等等。
嘉御基金創(chuàng)始人衛(wèi)哲說(shuō)過(guò),“90%的人工智能項(xiàng)目都是偽AI”,鑒別的依據(jù)是看項(xiàng)目“算法速度”,如果是代數(shù)級(jí)而不是幾何級(jí)計(jì)算那就不是“真AI”,以此來(lái)考驗(yàn)自適應(yīng)項(xiàng)目,得到的結(jié)論未免讓人失望。
初級(jí)的自適應(yīng)項(xiàng)目是人工預(yù)設(shè)指令或編程規(guī)則推薦,高級(jí)的自適應(yīng)是基于知識(shí)圖譜推薦,即使是高級(jí)的自適應(yīng)項(xiàng)目由于沒(méi)有按照既定的教學(xué)大綱和教學(xué)目標(biāo)有邏輯地展開(kāi),在具體知識(shí)學(xué)習(xí)之中并不系統(tǒng)。關(guān)鍵是很多自適應(yīng)項(xiàng)目采集的是各科最優(yōu)秀特級(jí)教師的能力,導(dǎo)致其算法本身是線性的、模擬人學(xué)習(xí)而已。
自適應(yīng)的技術(shù)原理就好比AlphaGo是應(yīng)用了人類最優(yōu)秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機(jī)器深度學(xué)習(xí)和自演化模型;自動(dòng)駕駛AI應(yīng)用了某個(gè)人類零誤差老司機(jī)的感知能力而非是基于全網(wǎng)海量交通大數(shù)據(jù)做運(yùn)算和決策;人工智能醫(yī)生是應(yīng)用了看X片最快最準(zhǔn)的醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)而非是海量數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練;顯然按這樣的路徑訓(xùn)練出的機(jī)器并非是真正的AI。
“真正擁有充分教學(xué)大數(shù)據(jù)及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級(jí)教師的,并且可以突破人類的知識(shí)局限,對(duì)算法模型進(jìn)行自動(dòng)演化,找到人類從未嘗試過(guò)的策略?!备吣緦W(xué)習(xí)創(chuàng)始人劉瞻這樣描述AI教師。
劉瞻是帝國(guó)理工學(xué)院科班出身,早在2015年開(kāi)啟AI教育創(chuàng)業(yè),他認(rèn)為判斷真?zhèn)蜛I教育項(xiàng)目具體有三個(gè)考察維度:
1.自適應(yīng)是基于模擬優(yōu)秀老師的知識(shí)圖譜推薦知識(shí),而真正的AI教育機(jī)器人則是泡在“教學(xué)實(shí)踐大數(shù)據(jù)”中做深度學(xué)習(xí)。
2.自適應(yīng)主要用作知識(shí)盲點(diǎn)的統(tǒng)計(jì),但無(wú)法分析出知識(shí)體系之間的本質(zhì)聯(lián)系,用AI更重要的任務(wù)是找到行為背后的原因,比如某學(xué)生表面上二次函數(shù)是薄弱環(huán)節(jié),既有可能是其對(duì)二次函數(shù)的各細(xì)分知識(shí)點(diǎn)掌握不牢,也有可能是前置知識(shí)點(diǎn)一次函數(shù)、函數(shù)的思想理解不透徹,還有可能是方程求解的問(wèn)題;甚至有可能是抽象思維或計(jì)算能力的問(wèn)題,AI會(huì)根據(jù)該學(xué)生數(shù)據(jù)和“知識(shí)路徑矩陣”,找到問(wèn)題背后的原因從而匹配出最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑。
3.人類教師的情感因素能左右學(xué)生的學(xué)習(xí)效果,AI教師也應(yīng)綜合考慮學(xué)生的自信心與成就感的培育與激發(fā),從而確保學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程“知”、“情”、“意”的一體化。