雷鋒網(wǎng)按：2018 全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)（CCF-GAIR）在深圳召開(kāi)，峰會(huì)由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)（深圳）承辦，得到了寶安區(qū)政府的大力指導(dǎo)，是國(guó)內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級(jí)交流盛會(huì)，旨在打造國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域最具實(shí)力的跨界交流合作平臺(tái)。

CCF-GAIR 2018 延續(xù)前兩屆的“頂尖”陣容，提供1個(gè)主會(huì)場(chǎng)和11個(gè)專場(chǎng)（仿生機(jī)器人，機(jī)器人行業(yè)應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺(jué)，智能安全，金融科技，智能駕駛，NLP，AI+，AI芯片，IoT，投資人）的豐富平臺(tái)，意欲給三界參會(huì)者從產(chǎn)學(xué)研多個(gè)維度，呈現(xiàn)出更富前瞻性與落地性相結(jié)合的會(huì)議內(nèi)容與現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)。

大會(huì)第三天的“AI+專場(chǎng)”，乂學(xué)教育松鼠AI首席科學(xué)家崔煒博士作為第三位演講嘉賓，發(fā)表了題為“讓每個(gè)孩子身邊都有AI超級(jí)老師”的精彩演講，為我們描繪了一幅未來(lái)教育的美好圖景。

崔煒博士介紹，每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力和知識(shí)掌握程度不盡相同，傳統(tǒng)課堂統(tǒng)一教學(xué)無(wú)法滿足學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求。

不同學(xué)生對(duì)于教學(xué)風(fēng)格的偏好程度也不一樣，成績(jī)好的可能喜歡能切中要害的年長(zhǎng)教師，成績(jī)差一點(diǎn)的可能喜歡風(fēng)格輕松活潑的年輕老師。

過(guò)去學(xué)生彌補(bǔ)知識(shí)漏洞主要靠“題?！睉?zhàn)術(shù)，其實(shí)80%都是無(wú)效勞動(dòng)，因?yàn)?0%的題目他已經(jīng)掌握了。

這些都嚴(yán)重影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和效果。

為此，乂學(xué)教育從2014年開(kāi)始研發(fā)人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)“松鼠AI”。松鼠AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎包含學(xué)生畫像、內(nèi)容模型、教學(xué)模型和預(yù)測(cè)模型四大模塊。該系統(tǒng)內(nèi)含不同類型的教學(xué)資源，可以根據(jù)學(xué)生畫像進(jìn)行精準(zhǔn)的教學(xué)內(nèi)容匹配。學(xué)習(xí)過(guò)程中系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，診斷知識(shí)薄弱點(diǎn)。同時(shí)系統(tǒng)還能預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的效果，以及所需的時(shí)間，從而制定最優(yōu)的戰(zhàn)略性學(xué)習(xí)路徑。

2017年至今，松鼠AI先后在多個(gè)城市舉行了“人機(jī)大戰(zhàn)”。讓自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)和經(jīng)驗(yàn)豐富的公立學(xué)校老師進(jìn)行公平公正的對(duì)決，結(jié)果顯示人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的教學(xué)效果要優(yōu)于人類教師。

崔煒博士表示，乂學(xué)教育松鼠AI希望AI老師能夠解決學(xué)習(xí)效率的問(wèn)題，讓人類老師從備課、授課、批改作業(yè)中解放出來(lái)，更多從事“育人”的工作，培養(yǎng)學(xué)生的想象力與創(chuàng)造力。他認(rèn)為，未來(lái)教育是“人機(jī)共教”，AI超級(jí)老師將是蘇格拉底、達(dá)芬奇和愛(ài)因斯坦的結(jié)合體。

以下是崔煒博士的全部演講內(nèi)容，雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾恼砼c編輯：

大家下午好，我叫崔煒，來(lái)自上海乂學(xué)教育。非常感謝雷鋒網(wǎng)提供機(jī)會(huì)，讓我們作為教育企業(yè)的代表在這里分享過(guò)去三四年間，我們?cè)谌斯ぶ悄?教育這個(gè)垂直行業(yè)的應(yīng)用和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。我今天分享的主題是“讓每個(gè)孩子身邊都有AI超級(jí)老師”。

人工智能無(wú)處不在，涉及我們生活的方方面面。我們看到的應(yīng)用主要集中在計(jì)算機(jī)視覺(jué)（包括圖像識(shí)別、安防、安檢）、自然語(yǔ)言處理、文字理解等領(lǐng)域。圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理在教育行業(yè)也有所應(yīng)用，比如一些批改作業(yè)的工具。

我們做的AI教育應(yīng)用跟這些不大一樣。我們的做法類似AlphaGo和IBM沃森，希望AI模擬一個(gè)優(yōu)秀老師的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。我們的使命是通過(guò)AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)因材施教，將個(gè)性化學(xué)習(xí)規(guī)模化，讓每一個(gè)孩子都能按照自己的特點(diǎn)去學(xué)習(xí)。過(guò)去我們一直在朝這個(gè)方向努力。

傳統(tǒng)教育模式的弊端

我們?yōu)槭裁匆鲞@件事情？因?yàn)閭鹘y(tǒng)課堂教育無(wú)法滿足所有學(xué)生的需求。這種模式比較適合授新課，因?yàn)樗袑W(xué)生對(duì)新課內(nèi)容都不太了解，處于同一起點(diǎn)。但每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)、接受能力和智力水平不盡相同，一堂課下來(lái)，不同學(xué)生的學(xué)習(xí)效果千差萬(wàn)別。課后復(fù)習(xí)等也會(huì)影響到學(xué)習(xí)效果，隨著時(shí)間推移，學(xué)生對(duì)知識(shí)的掌握程度會(huì)逐漸拉開(kāi)距離。

一名優(yōu)秀的教師通?？梢宰龅絻牲c(diǎn)：一是精準(zhǔn)診斷學(xué)生的問(wèn)題；二是為學(xué)生制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案。這樣一名優(yōu)秀教師需要幾十年的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)積累，這些經(jīng)驗(yàn)只可意會(huì)不可言傳，難以復(fù)制和傳承。即使傳授給新教師，后者也需要在教學(xué)實(shí)踐中不斷打磨和積累，就像老中醫(yī)一樣。

尤為重要的是，學(xué)生數(shù)量十分龐大，而教師隊(duì)伍相對(duì)較少。老師的時(shí)間、精力有限，不可能照顧到每一個(gè)學(xué)生，為其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)。

近年來(lái)人工智能取得了很大的發(fā)展，我們相信人工智能是人類智力的延伸。以AlphaGo為例，六七年前大家認(rèn)為下圍棋需要人類的全局觀，這是人工智能無(wú)法模擬的，所以它取代不了人類。但AlphaGo推翻了這種觀念，它在短短幾年時(shí)間里學(xué)會(huì)了人類歷史上的幾十萬(wàn)步棋，而且還進(jìn)化了幾十萬(wàn)步。它證明人工智能確實(shí)可以在某些方面超過(guò)人類，做人類做不到的事情。再比如IBM的沃森，它可以模仿優(yōu)秀醫(yī)生做診斷，給出治療方案，而且給出的治療方案優(yōu)于一般醫(yī)生。我們相信，人工智能在教育領(lǐng)域也能像在醫(yī)療、圍棋、德州撲克等領(lǐng)域一樣，超越人類，將傳統(tǒng)教育模式下無(wú)法規(guī)模化的個(gè)性化學(xué)習(xí)進(jìn)行普及。

我們?nèi)メt(yī)院看病，打噴嚏可能是因?yàn)橹鴽?，也可能是因?yàn)榘l(fā)熱和過(guò)敏性鼻炎。過(guò)敏性鼻炎又有幾種誘因，可能是花粉過(guò)敏，也可能是粉塵過(guò)敏。只有精準(zhǔn)找出病因才能更好地治療。學(xué)習(xí)也是如此，只有精準(zhǔn)診斷出每個(gè)學(xué)生的特點(diǎn)和薄弱知識(shí)環(huán)節(jié)，才能更高效地學(xué)習(xí)。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)

這里就要提到自適應(yīng)學(xué)習(xí)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)在國(guó)外并不陌生，已經(jīng)有20多年的歷史，從最早規(guī)則化的自適應(yīng)到現(xiàn)在基于人工智能的自適應(yīng)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)能夠更加精準(zhǔn)地定位每個(gè)學(xué)生的特點(diǎn)，為其提供高效的個(gè)性化學(xué)習(xí)方案。

過(guò)去我們主要依據(jù)分?jǐn)?shù)判斷學(xué)生對(duì)知識(shí)的掌握程度。傳統(tǒng)考試只是對(duì)學(xué)生知識(shí)水平的粗略評(píng)估，受考試范圍（考試不可能覆蓋所有知識(shí)點(diǎn)）和學(xué)生考試心態(tài)影響。采用人工智能算法后，我們可以更精準(zhǔn)地定位學(xué)生對(duì)每個(gè)字的熟練程度，全方位覆蓋學(xué)生對(duì)所有知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，并及時(shí)有效地讓其針對(duì)薄弱點(diǎn)進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)，哪里不會(huì)學(xué)哪里。我們會(huì)精準(zhǔn)地給學(xué)生推薦最合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容，學(xué)生學(xué)習(xí)水平低就推薦容易的內(nèi)容，程度還可以就推薦難一點(diǎn)的內(nèi)容。過(guò)去學(xué)生彌補(bǔ)知識(shí)漏洞的做法通常是“題海戰(zhàn)術(shù)”，其實(shí)80%都是無(wú)效勞動(dòng)，因?yàn)?0%的題目他已經(jīng)掌握了。而且不同學(xué)生會(huì)與不會(huì)的東西不同，傳統(tǒng)模式下所有學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容和課后作業(yè)完全一樣，無(wú)法因材施教。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)在國(guó)外已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用，覆蓋了不同國(guó)家、不同年齡層，從小學(xué)、初中、高中到職業(yè)教育的幾百個(gè)學(xué)科。其效果得到了很好的驗(yàn)證，無(wú)論對(duì)小學(xué)生還是初中生，文科生還是理科生，都可以帶來(lái)成績(jī)的提升。

乂學(xué)教育從2014年開(kāi)始研發(fā)人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，并在2015年底、2016年初正式上線了國(guó)內(nèi)第一個(gè)針對(duì)K12學(xué)生的人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品“松鼠AI”。我們的產(chǎn)品完整覆蓋了所有學(xué)習(xí)流程，學(xué)生只需要有一臺(tái)電腦、一個(gè)賬號(hào)和網(wǎng)絡(luò)就可以登錄到系統(tǒng)中，AI會(huì)像老師一樣給學(xué)生帶來(lái)個(gè)性化學(xué)習(xí)。

下面介紹一些案例，展示學(xué)生通過(guò)系統(tǒng)學(xué)習(xí)之后的效果。比如，有一個(gè)學(xué)生之前一點(diǎn)都不喜歡寫作文，無(wú)論怎么要求、激勵(lì)他都不愿意寫。在我們這里學(xué)習(xí)一個(gè)禮拜后，能夠?qū)?00字的作文了。

還有一個(gè)初中生，在初三進(jìn)行中考沖刺的時(shí)候使用了我們的系統(tǒng)，總成績(jī)提升了近100分。我們的產(chǎn)品對(duì)中考復(fù)習(xí)和沖刺特別有效，能夠診斷學(xué)生所有的知識(shí)漏洞，并有針對(duì)性地幫助其解決知識(shí)薄弱問(wèn)題。

還有一位同學(xué)，他之前上過(guò)很多輔導(dǎo)班，也使用了各種產(chǎn)品，但英語(yǔ)成績(jī)一直沒(méi)什么提升。用了我們的產(chǎn)品后，在沒(méi)有任何老師干預(yù)的情況下，依靠自主學(xué)習(xí)成績(jī)從63分提升到了120分。最后受到副校長(zhǎng)的全校表?yè)P(yáng)，當(dāng)時(shí)學(xué)校只表?yè)P(yáng)了兩名學(xué)生，一名是個(gè)學(xué)霸，另一名就是他。

AI老師提升學(xué)習(xí)效率的奧秘

我們是如何做到這一點(diǎn)的呢？我們會(huì)在學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估，通過(guò)數(shù)據(jù)分析構(gòu)建學(xué)生畫像，掌握他對(duì)每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的熟練程度。然后以此為基礎(chǔ)，為其規(guī)劃最佳學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)解決方案。

我們可以做到像一個(gè)優(yōu)秀老師，不僅給學(xué)生做診斷和規(guī)劃，還為他制定戰(zhàn)略性的學(xué)習(xí)策略。比如一個(gè)面臨中考沖刺的學(xué)生，要在兩個(gè)月內(nèi)學(xué)習(xí)100個(gè)知識(shí)點(diǎn)。我們依據(jù)他過(guò)往的學(xué)習(xí)情況判斷，他兩個(gè)月內(nèi)無(wú)法完全掌握這100個(gè)知識(shí)點(diǎn)。那么我們就會(huì)優(yōu)先讓他學(xué)習(xí)考試中出現(xiàn)頻率較高、分?jǐn)?shù)占比較高，而且學(xué)起來(lái)比較容易的知識(shí)點(diǎn)。因?yàn)槿绻?00個(gè)知識(shí)點(diǎn)全部學(xué)習(xí)就只能蜻蜓點(diǎn)水，最后每個(gè)知識(shí)點(diǎn)都掌握不好。假如把時(shí)間精力放在重要知識(shí)點(diǎn)上，把它鉆研透，就能在考試中穩(wěn)穩(wěn)得分。這才是最高效的學(xué)習(xí)方式。

我們的AI老師還可以做前瞻式判斷。學(xué)生要完成某個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)，我們會(huì)先判斷他當(dāng)前是否有能力完成這個(gè)目標(biāo)。比如某個(gè)學(xué)生學(xué)習(xí)一元二次方程，我們會(huì)看他的分解和一次方程是否學(xué)好了。如果沒(méi)有學(xué)好，就先學(xué)習(xí)這些薄弱的基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)。只有熟練掌握這些前提知識(shí)點(diǎn)，他才能完成學(xué)習(xí)目標(biāo)。

我們的系統(tǒng)會(huì)給學(xué)生推薦最合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容。不同學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和興趣都不一樣，學(xué)習(xí)特別好的可能喜歡年長(zhǎng)的老教師，因?yàn)樗麄兛梢郧兄幸?，學(xué)生的學(xué)習(xí)效率比較高。另外一些學(xué)生可能喜歡輕松活潑的課程。我們系統(tǒng)中有很多不同類型的學(xué)習(xí)內(nèi)容，會(huì)針對(duì)學(xué)生的特點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)推薦。

為了評(píng)估學(xué)習(xí)效果，從2017年10月開(kāi)始，我們采取公平公正的方式先后進(jìn)行了十多場(chǎng)對(duì)比實(shí)驗(yàn)。我們提供一套系統(tǒng)，由當(dāng)?shù)亟逃只蚬W(xué)校找來(lái)一部分學(xué)生，將他們隨機(jī)分成兩組，保證兩組學(xué)生成績(jī)一致。一組作為實(shí)驗(yàn)組，完全使用我們的系統(tǒng)自主學(xué)習(xí)，沒(méi)有老師干預(yù)；另一組是對(duì)照組，由十幾年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的公立學(xué)校老師按傳統(tǒng)方式授課，一位老師帶15-20個(gè)學(xué)生。我們按給定的學(xué)習(xí)范圍讓老師出卷子，學(xué)生學(xué)習(xí)前測(cè)試一套，學(xué)習(xí)后再測(cè)試一套，保證難度一致。

2017年至今，我們?cè)卩嵵?、南昌、武漢、嘉興、成都等地進(jìn)行了十多場(chǎng)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果都證明我們的產(chǎn)品比經(jīng)驗(yàn)豐富的老師授課更有效。最近一場(chǎng)實(shí)驗(yàn)是在山東東營(yíng)舉辦的，我們召集了120多個(gè)學(xué)生。這次對(duì)比實(shí)驗(yàn)更具挑戰(zhàn)，一位老師只帶三名學(xué)生，結(jié)果證明我們的產(chǎn)品跟一位老師帶三名學(xué)生的效果不相上下。

四大功能與四大模塊

我們的系統(tǒng)包含四大功能：學(xué)習(xí)前的診斷、學(xué)習(xí)過(guò)程中的診斷、個(gè)性化學(xué)習(xí)方案和個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容的推薦，以及個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的規(guī)劃。

先說(shuō)學(xué)習(xí)前的診斷。每個(gè)學(xué)生到我們這里，都要先經(jīng)過(guò)智能化的診斷測(cè)試。我們通過(guò)少量題和少量時(shí)間就能快速精準(zhǔn)診斷出他對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況。診斷后有一個(gè)報(bào)告，告訴學(xué)生哪些知識(shí)點(diǎn)是他已經(jīng)掌握的，哪些是沒(méi)掌握的。接下來(lái)，學(xué)生只需要學(xué)習(xí)沒(méi)有掌握的知識(shí)點(diǎn)。

我們還能像優(yōu)秀的教師一樣，在學(xué)習(xí)過(guò)程中不斷評(píng)估學(xué)生的知識(shí)掌握情況。就像病人住院，護(hù)士需要經(jīng)常給病人量血壓和體溫，調(diào)整治療方案。系統(tǒng)可以及時(shí)了解學(xué)生做完一元二次方程的題后能力是否提升，AI引擎會(huì)自動(dòng)推薦后面的學(xué)習(xí)內(nèi)容，及時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)內(nèi)容，保證當(dāng)前的學(xué)習(xí)內(nèi)容是對(duì)學(xué)生幫助最大的。

我們的人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎包含四大模塊：

一、學(xué)生畫像。通過(guò)采集學(xué)生數(shù)據(jù)形成學(xué)生畫像，這是精準(zhǔn)個(gè)性化推薦的基礎(chǔ)。

二、內(nèi)容模型。我們的系統(tǒng)中包含大量學(xué)習(xí)資源，包括對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的講解視頻，每個(gè)知識(shí)點(diǎn)匹配不同難度、不同層次的試題。有了學(xué)生畫像和內(nèi)容模型，才能在學(xué)生和內(nèi)容之間搭建橋梁，做到精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦。

三、教學(xué)模型。根據(jù)學(xué)生畫像，及時(shí)給學(xué)生提供個(gè)性化解決方案。比如在學(xué)生學(xué)習(xí)前預(yù)測(cè)其是否有能力掌握這些知識(shí)點(diǎn)，以及哪些知識(shí)點(diǎn)對(duì)他幫助最大。這就像AlphaGo的動(dòng)態(tài)規(guī)劃，AlphaGo下一步棋會(huì)往后推十步、百步、萬(wàn)步，才知道哪種落子方案獲勝概率最高。我們給學(xué)生的學(xué)習(xí)方案也一樣。比如某個(gè)學(xué)生有一百個(gè)知識(shí)點(diǎn)沒(méi)掌握，我們會(huì)往后推一百步，判斷哪些知識(shí)點(diǎn)對(duì)學(xué)生幫助最大，然后優(yōu)先推薦給他學(xué)習(xí)。

四、預(yù)測(cè)模塊。我們還可以預(yù)測(cè)學(xué)生在尚未學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)上能達(dá)到怎樣的水平，需要花多長(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)，這樣AI老師才能給學(xué)生做整體學(xué)習(xí)規(guī)劃。

傳統(tǒng)學(xué)習(xí)VS人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)

下圖展示了傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)路徑，所有學(xué)生按照統(tǒng)一路徑學(xué)習(xí)。

有了AI老師后就不用這樣刷題了，比如我們?cè)\斷出某個(gè)學(xué)生有五個(gè)知識(shí)點(diǎn)需要學(xué)習(xí)，系統(tǒng)就會(huì)規(guī)劃最佳學(xué)習(xí)路徑。

另一個(gè)學(xué)生的薄弱知識(shí)點(diǎn)更多一點(diǎn)，系統(tǒng)診斷后會(huì)給出另一套最佳學(xué)習(xí)路徑。

下圖是AI老師為第三位學(xué)生診斷出的知識(shí)漏洞，和相應(yīng)規(guī)劃的學(xué)習(xí)路徑。

在我們的系統(tǒng)中，每個(gè)學(xué)生按照自己的學(xué)習(xí)路徑學(xué)習(xí)。AI老師診斷出每個(gè)學(xué)生的知識(shí)漏洞，給他分配不同的學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)內(nèi)容和試題，讓學(xué)生個(gè)性化地高效地學(xué)習(xí)。

下圖是十個(gè)學(xué)生在不同知識(shí)點(diǎn)上花費(fèi)時(shí)間的分布圖。

下圖是九個(gè)學(xué)生在十一個(gè)知識(shí)點(diǎn)上的不同學(xué)習(xí)路徑。前面的學(xué)生只有三個(gè)薄弱知識(shí)點(diǎn)，中間的有七個(gè)，后面有十個(gè)。

他們的學(xué)習(xí)路徑不一樣，不同學(xué)生學(xué)習(xí)同一個(gè)知識(shí)點(diǎn)花的時(shí)間和做題的難度都不一樣。

人機(jī)共教

我們的產(chǎn)品以學(xué)生為中心，學(xué)生自主在系統(tǒng)中學(xué)習(xí)，老師只起答疑解惑的作用。我們希望AI老師能幫助學(xué)生提高學(xué)習(xí)效率，把老師解放出來(lái)。以往老師疲于備課、授課、批改作業(yè)，沒(méi)有時(shí)間育人。有了AI老師解決學(xué)習(xí)效率問(wèn)題，人類老師就可以從事更有意義和價(jià)值的事情，比如跟學(xué)生進(jìn)行情感溝通和交流，幫學(xué)生解決學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的問(wèn)題，培養(yǎng)他們的創(chuàng)造力和想象力。人工智能替代的不僅是簡(jiǎn)單重復(fù)的工種，很多智力相關(guān)的工作也可能會(huì)被替代，包括金融高頻交易員和律師等，因此創(chuàng)造力和想象力的培養(yǎng)更加重要。

提升能力，光靠傳統(tǒng)老師授課肯定不夠，未來(lái)是“人機(jī)共教”的時(shí)代。學(xué)習(xí)通過(guò)系統(tǒng)完成，創(chuàng)造力、想象力由老師培養(yǎng)。我們希望未來(lái)AI老師是蘇格拉底、達(dá)芬奇和愛(ài)因斯坦的結(jié)合體。

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