雷鋒網(wǎng)按：11月15日-16日，“全球AI+智適應(yīng)教育峰會”在北京嘉里中心大酒店盛大開幕，峰會由雷鋒網(wǎng)聯(lián)合乂學(xué)教育松鼠AI，以及IEEE（美國電氣電子工程師學(xué)會）教育工程和自適應(yīng)教育標(biāo)準(zhǔn)工作組共同舉辦，匯聚國內(nèi)外頂尖陣容。

AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)是目前產(chǎn)學(xué)研三界關(guān)注度最高的話題之一。此次峰會，我們邀請美國三院院士、機(jī)器學(xué)習(xí)泰斗Michael Jordan，全球公認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)之父Tom Mitchell，斯坦福國際研究院（SRI）副總裁Robert Pearlstein、美國大學(xué)入學(xué)考試機(jī)構(gòu)ACT學(xué)習(xí)方案組高級研究科學(xué)家Michael Yudelson等頂尖學(xué)者；新東方、掌門1對1、作業(yè)盒子、一起作業(yè)、ALEKS等國內(nèi)外最具影響力的AI智適應(yīng)教育公司共聚北京，共同探討AI智適應(yīng)熱點(diǎn)話題。

15日下午，虎嗅網(wǎng)創(chuàng)始人李岷、百度教育總經(jīng)理張高博士、先聲教育秦龍博士、Smarter Balanced assessment CTO Brandt Redd進(jìn)行了一場圓桌對話，談到了：AI如何解決教育中的痛點(diǎn)，AI賦能教育后教師角色的變化，AI教育目前面臨的瓶頸，資本對行業(yè)的影響等。

以下為對話實(shí)錄，雷鋒網(wǎng)進(jìn)行了不改變原意的編輯整理：

AI如何解決教育中的痛點(diǎn)

李岷：臺上、臺下的各位嘉賓大家好，我是虎嗅網(wǎng)的李岷，非常高興能被邀請來主持這個小的論壇。AI怎么改變教育？這是非常偉大的一件事情。什么叫教育？剛才我特意查了一下，教育首先能觸摸到一些東西，能夠產(chǎn)生一種認(rèn)知，最終來形成自我的意識，從觸摸到感知，到認(rèn)知到自我的意識。教育本身是這么一個事，現(xiàn)在我們又在教機(jī)器做這樣一個事，這是兩件事情同時復(fù)合的在進(jìn)行，我覺得這是非常有意思，非常有意義，同時也是非常復(fù)雜的事。

今天我們在接下來的半個小時，很難窮盡AI+教育的話題，我們只是大概地探討一下目前我們走到了什么樣的階段，這中間的核心瓶頸是怎樣的，三位怎么看待這中間的瓶頸和挑戰(zhàn)。請各位嘉賓用比較短的話介紹一下自己所在的公司或者自己的經(jīng)驗(yàn)，目前怎么用AI來改變或者解決教育中的一些痛點(diǎn)，最好能用深入淺出的話來介紹一下。

張高：我是來自百度教育的，負(fù)責(zé)百度教育事業(yè)部，我們事業(yè)部的宗旨就是人工智能時代已經(jīng)到來，百度是在人工智能技術(shù)領(lǐng)域積累走在比較前面的一個公司，我們也在看用人工智能技術(shù)怎么幫助到教育。

回到主持人提出的很本質(zhì)的問題，什么是教育呢？一般人會理解是在學(xué)校上課叫教育，或者在外面辦一個培訓(xùn)機(jī)構(gòu)叫教育。我們和很多專家進(jìn)行過討論，我們認(rèn)為教育本質(zhì)是認(rèn)知的提升，也就是說我們經(jīng)常討論什么是知識，什么是教育，它們相關(guān)，也有本質(zhì)的區(qū)別。知識更多解決的是知道和不知道，比如說我們來開這個會，大家可能不知道AI對教育有什么用，大家聽了之后知道大概是怎么回事，這叫知識。我覺得教育的本質(zhì)應(yīng)該是認(rèn)知的提升，很多的朋友來這個會之前對AI，對教育可能有一定的認(rèn)知，但是有很多問題沒有想清楚，通過這個會討論之后想清楚了很多事，對AI有了更高的認(rèn)知。

我們認(rèn)為其實(shí)教育的場景非常多，除了學(xué)校教育、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)之外，更大的教育場景就是怎么讓學(xué)習(xí)者無處不在的去學(xué)習(xí)，能夠提升自己。所以我們教育事業(yè)部很高興在過去3年，非常自豪的做成了一件事情，就是我們打造了中國最大的學(xué)習(xí)者的SaaS平臺，這個平臺我們運(yùn)行在百度云之上，我們整合了整個百度人工智能的能力，整個是SaaS的平臺，可以在云上直接讓每一個學(xué)習(xí)者訪問。

云平臺每個月服務(wù)的學(xué)習(xí)者的數(shù)量已經(jīng)超過6.6億，應(yīng)該是當(dāng)之無愧的中國最大的學(xué)習(xí)者平臺。同時很重要的是它的商業(yè)模式也非常清晰，現(xiàn)在付費(fèi)用戶，教育用戶超過1千萬，而且還在高速的增長。我們非常高興的看到每天有幾千萬的人通過我們教育的平臺，具體來看就是百度文庫、百度閱讀，來看書、學(xué)習(xí)，很多大學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中打開我們的APP，就能夠看到很多擴(kuò)展的知識。其中會員里面有200多萬是中小學(xué)教師，他們每天在上面會查看和下載很多資源。

李岷：更多的是平臺。

張高：是學(xué)習(xí)者的SaaS平臺，發(fā)展得很大，我們希望接下來利用這樣的能力開放出去，和很多合作伙伴真正進(jìn)入到K12教育領(lǐng)域，終身學(xué)習(xí)的教育領(lǐng)域。

秦龍：大家好，非常感謝李老師的圓桌話題討論，首先介紹一下我自己，我叫秦龍，我是北京先聲智能的聯(lián)合創(chuàng)始人和CTO。剛剛李老師提出了教育的概念，我突然想了一下我自己讀了25年的書，但我從來沒有想過到底什么是教育，想一下我這25年的書白讀了。我個人的背景是做人工智能的背景，我以前是在科大這邊讀書，也是做語音方面的工作。后來在卡耐基梅隆大學(xué)讀博士，也是語音識別方面。我在美國工作了幾年，回來創(chuàng)辦了先聲教育。

先聲教主要是向各大教育機(jī)構(gòu)、公司提供語音識別、自然語言識別技術(shù)，我們也是跟新東方一樣是開放的合作方式，向教育企業(yè)提供技術(shù)賦能。每天有上百萬學(xué)生在我們的平臺上，用我們的技術(shù)學(xué)習(xí)。

李岷：就是授人以漁。

秦龍：對。

Brandt Redd：大家好，我在教育方面有很多工作，我曾在比爾蓋茨基金會方面負(fù)責(zé)教育的內(nèi)容，也有教育科技的背景。非常重要的一點(diǎn)，我們不僅是將AI這樣的技術(shù)融入到教育中，而是我們需要想一下怎么能讓學(xué)生受益，更好的教他們，用這些技術(shù)更好的教學(xué)生，我們需要思考學(xué)生需要什么，我們怎么樣幫助他們，怎么樣應(yīng)用這些技術(shù)幫助他們，這是非常重要的。像這樣的峰會以及自適應(yīng)的概念，也是要解決這種問題，我們怎么樣能夠有更好的方式來教學(xué)，讓學(xué)生能夠?qū)W得更好。

 AI是一個非常強(qiáng)有力的工具，最近我也是在Smarter Balanced assessment這個公司工作，在美國做測試系統(tǒng)組織的這么一個公司。在我們這個組織里有兩個非常重要的方面來應(yīng)用AI，第一個就是自適應(yīng)測評，知道學(xué)生了解哪些內(nèi)容，有哪些不了解，我們也會根據(jù)學(xué)生掌握的知識來調(diào)整內(nèi)容。每一個問題都會從一個比較大的數(shù)據(jù)庫中抽取，并且是根據(jù)每個學(xué)生不同的情況。我們每年會服務(wù)600多名學(xué)生進(jìn)行測評、測試，我們也會有很多不同的測試內(nèi)容。

另外一個應(yīng)用AI的技術(shù)領(lǐng)域就是來給這樣的一些測試評分，因?yàn)橛袝r候不光是客觀題還有主觀題，一些小的作文、論文，還有小的論述。一般這樣的主觀課題肯定是由人類老師來評卷的，我們也來訓(xùn)練機(jī)器，通過機(jī)器學(xué)習(xí)將一些預(yù)先的文章、數(shù)據(jù)輸入進(jìn)去，讓他們對主觀題像人類老師一樣進(jìn)行評閱。這個過程中我們也需要人類的參與，因?yàn)橛袝r候可能需要復(fù)查的過程。我們現(xiàn)在確實(shí)是能夠以非常高效的方式，通過機(jī)器進(jìn)行主觀題的評分，在這個過程中也是使用AI的技術(shù)。

AI賦能教育后，教師角色變化

李岷：剛才大家談到了自己公司所具有的一種能力，或者提供什么樣的服務(wù)。我覺得在教育的過程中，學(xué)生和老師是兩種非常重要的角色，AI如果賦能教育之后，想聽一下三位的意見，你們覺得在未來，教師會在這中間有什么新的角色扮演，或者你們認(rèn)為未來理想的老師應(yīng)該做什么樣的事情超越現(xiàn)在的工作？

張高：我們看了一下我們6.6億用戶的畫像和背景以及他們的需求，其中20%是中小學(xué)老師，他們的需求是非常集中的，他們會經(jīng)常查一些課件來備課，這是非常大的剛需。還有大學(xué)生，會自學(xué)很多東西。反而在文庫和自學(xué)平臺上，中小學(xué)生非常少，因?yàn)槲覀兩厦孀鲎鳂I(yè)、做題的東西很少。所以對于教育老師我們覺得還是非常關(guān)鍵的，現(xiàn)在有一個問題，老師花大量的時間不是提升自己，而是要布置作業(yè)、考試，去做很多事務(wù)性的工作，但是從內(nèi)心來講，老師自我提升的需求是非常剛需的，所以中小學(xué)老師變成非常積極的剛需人群，所以接下來我們也會開發(fā)智慧課堂的服務(wù)，幫助老師更好的備課，這是大勢所趨。

從我們的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)里看，整個趨勢教育要回歸學(xué)校，教育要回歸老師，老師成為更好的老師，認(rèn)知更好的提升才能教出更好的學(xué)生，而不僅僅是提高效率去更好的考試，這一點(diǎn)是非常重要的。

從學(xué)生端我們可以看到大學(xué)生更多的是自學(xué)，除了老師教之外，就是師傅領(lǐng)進(jìn)門修行在個人，師傅水平要高，更多的是提升自己，去點(diǎn)撥，帶領(lǐng)學(xué)生到全新的領(lǐng)域，讓他感興趣。讓學(xué)生更有興趣的是自學(xué)，所以學(xué)生端要有個性化的學(xué)習(xí)，自學(xué)的平臺應(yīng)該是未來的趨勢。

這中間有一個全新的領(lǐng)域，就是師生互動，他們怎么更好的互動？這種互動往往會超過現(xiàn)在的課堂老師單一教學(xué)生完成作業(yè)，是一個更好的老師和懂得更多知識的學(xué)生之間高水平的互動，這個領(lǐng)域我們非常期待，這也是人工智能、智慧教育最值得發(fā)展的一個領(lǐng)域。

秦龍：現(xiàn)在的老師可能要花1/3在布置作業(yè)和批改作業(yè)上，所以在今天很多人工智能技術(shù)的應(yīng)用點(diǎn)就在于作業(yè)的自動批改這一點(diǎn)，僅僅是這一點(diǎn)就可以幫助老師節(jié)約非常多的時間。老師有了時間以后，他除了做自身能力的提升，也可以有更多時間去做每個學(xué)生的指導(dǎo)。所以像我們公司做這種自動批改的技術(shù)，既節(jié)約了老師的時間，也幫助學(xué)生提高了效率。

過去我們上學(xué)的時候做作業(yè)都是今天做了，第二天交給老師，快的是當(dāng)天老師把作業(yè)批改完了，講一下作業(yè)的情況，慢的到第三天才會批改作業(yè)，所以學(xué)生的思考以及得到反饋的時間會很久?，F(xiàn)在有了自動批改作業(yè)的技術(shù)，學(xué)生可以第一時間得到反饋，用更高的效率學(xué)習(xí)他應(yīng)該學(xué)的知識，所以今天人工智能是在幫助老師和學(xué)生的。我不覺得AI技術(shù)可以完全替代老師的存在，老師傳道、受業(yè)、解惑，像古代孔子這樣的大家，遇到學(xué)生想不通的具體問題和人生觀、世界觀的問題，這些學(xué)術(shù)大家會幫你解答這些問題，里面有很多情感、哲學(xué)上的東西。

李岷：未來有小冰啊。

秦龍：我不覺得小冰可以做這件事情，長遠(yuǎn)來看AI可以提高老師的效率，可以把老師的時間解放出來，讓老師多在一些非模式化、固定化的工作上做花更多的時間，一定會對老師的教學(xué)和學(xué)生成長有更大的幫助的。

李岷：讓老師投入更多的陪伴和情感在學(xué)生身上。

秦龍：對，這一點(diǎn)非常重要，我們上學(xué)的時候會發(fā)現(xiàn)哪一個學(xué)生如果老師特別注意他，無論是好的方面還是不好的方面，其實(shí)這個學(xué)生得到更多關(guān)注成長是更快的，最怕的是老師不去關(guān)注你。無論是好學(xué)生還是相對落后的學(xué)生，沒有關(guān)注的時候一定會越來越差，很多學(xué)生自持力很差嘛。

李岷：所以你理想中未來的老師應(yīng)該扮演什么樣的角色？Brandt。

Brandt Redd：我個人非常同意我同事的想法，今天上午我的同事介紹了整個環(huán)節(jié)，他說到了他的母親也是個老師，我們當(dāng)然會說一個老師的教學(xué)能力非常重要，但是老師有時候可能會非常累，他們花了太多的時間和精力在學(xué)生身上。一般來講最好的老師應(yīng)該是這樣的一個人，他能夠滿足學(xué)生的需求，但這樣的話他們可能會精疲力盡，所以我們有計(jì)算機(jī)和新的技術(shù)，比如說我們會有商業(yè)過程自動化的一些技術(shù)，在這個過程當(dāng)中我們就能夠看到哪些過程應(yīng)該要人來做，哪些過程應(yīng)該由機(jī)器來做，可以用一些自動化的解決方案來完成。

所以我們要看到哪些老師所做的工作可以被機(jī)器所取代，不管是人工智能還是數(shù)據(jù)，我覺得他們都是同樣的一些原則。我們現(xiàn)在的境遇是有很好的老師，他們會花時間和學(xué)生坐在一塊，傾聽學(xué)生的聲音，找到他們的需求。但有的時候要找到學(xué)生的問題，找到學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的誤區(qū)，這些只有人能來做。還能夠給學(xué)生一些個人層面的關(guān)愛，我個人覺得AI不能給學(xué)生個人層面的關(guān)愛。

所以我們要通過非常多的研究、測試，我們發(fā)現(xiàn)只要老師能坐下來一對一的跟學(xué)生進(jìn)行對話，對話越多學(xué)生發(fā)展的會越好，所有這一切都?xì)w根于我們要用一種自動化的方式，用人工智能的方式來進(jìn)行自動化，這樣的話老師可能會有更多的時間一對一的輔導(dǎo)學(xué)生，來找到學(xué)生的弱點(diǎn)。比如說一周一次或者一周一個小時，一周30分鐘，這樣老師跟每個學(xué)生都可以單獨(dú)對話，我們也要確保由AI來幫助我們做很多工作，大多數(shù)的學(xué)生都能夠有自己的事情做，與此同時老師可以進(jìn)行一對一的對話。

所以我們要把人工智能和人的智能進(jìn)行結(jié)合，用一種雙管齊下的方式就能夠讓我們學(xué)習(xí)的體驗(yàn)變得更好。

AI+教育面臨的瓶頸

李岷：剛才談到了一些關(guān)于人的變化，我們接下來要談到大家都很關(guān)注的，討論比較多的，這兩年全球的資金、人力、智力在AI+教育方面投入很多，但是說實(shí)話進(jìn)展比一些人想象的要慢，其中很大的瓶頸，嘉賓們都談到了自然語言識別技術(shù)這是瓶頸之一，數(shù)據(jù)量比較小是瓶頸之一，我們怎么能夠走出這樣一個死循環(huán)或者你們認(rèn)為還有哪些瓶頸存在在AI+教育的進(jìn)程中？我們怎么能突破它呢？這中間突破的道路在哪兒？

張高：這個問題非常有意思，我們也經(jīng)常在探討，我們非常高興的看到隨著資本的進(jìn)入，很多優(yōu)秀人才也加入到整個教育行業(yè)中來。我們看5年前這種現(xiàn)象其實(shí)是非常少的，5年前更多的是老師出來做培訓(xùn)，或者跟教研有非常深刻的聯(lián)系?，F(xiàn)在隨著資本的進(jìn)入，比如說在座的和我自己以前都是純技術(shù)的，我們進(jìn)入到這里面看，雖然有這么大的市場機(jī)會，為什么現(xiàn)在很多突破還很難看到效果？因?yàn)锳I+教育這個里面確實(shí)是一個趨勢，但是很復(fù)雜，我們解決的教研、技術(shù)問題還不夠，主要是解決對教育本身深刻的理解，包括對用戶體驗(yàn)，對商業(yè)模式的發(fā)掘，希望有更多教育、心理學(xué)的專家，希望有更多懂得產(chǎn)品的專家加入進(jìn)來。

更多的挑戰(zhàn)并不是說團(tuán)隊(duì)里有這么多專家，大家對于他核心的靈魂人物，綜合能力要求非常強(qiáng)，如果有靈魂人物懂技術(shù)又懂教育，同時在這個行業(yè)里又有非常豐富的經(jīng)驗(yàn)，這樣成功的概率就很大，整個方向我們是很看好的，但是最大的瓶頸需要時間、耐心，讓這個行業(yè)不斷磨合更多這樣的人才，這樣的趨勢一定是會發(fā)生的。

李岷：所以只能交給時間。

張高：慢慢會有這樣的人才出來，綜合性的人才會越來越多，人才是最根本的。

秦龍：AI+教育確實(shí)是一個交叉學(xué)科，它不僅需要AI人才也需要教育人才、心理學(xué)人才，需要各種各樣背景的人放在一起，大家才有可能把事情做好，這是目前來看我們面對的技術(shù)挑戰(zhàn)。今天有很多號稱是AI+教育的產(chǎn)品，但是非常難用。我在和客戶溝通的時候就跟他們說，你在做AI+教育的產(chǎn)品的時候，切忌不要用力過猛。你覺得AI很重要，什么都體現(xiàn)AI？其實(shí)不是這樣的。AI只是在一個點(diǎn)幫助你更好化的做教育產(chǎn)品，所以不能用力過猛，這是單就今天的一些產(chǎn)品而言。

大的方向上來說，任何技術(shù)都是螺旋式成長的，無論是人工智能技術(shù)或者是剛剛提到的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)，我覺得AI+教育也是這樣的，我們確實(shí)需要時間，需要耐心。企業(yè)在做宣傳的時候同時也要降低大家的預(yù)期，有時候宣傳為了達(dá)到市場的效果，宣傳得非常厲害。說AI技術(shù)已經(jīng)超越了人類，往往可以看到報道AI已經(jīng)打破語音識別了，可以擊敗人類進(jìn)行語音翻譯了，所以很多家長或者用戶期待就特別高，就覺得這個事這為什么你AI做不了？你宣傳是這樣講的，為什么產(chǎn)品里實(shí)現(xiàn)不了？

我覺得業(yè)界需要降低大家的期望，另一方面大家確實(shí)需要更耐心一點(diǎn)，科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步不是我們只要把資金放進(jìn)去它就一定會進(jìn)步的，這里面有很多痛點(diǎn)，這些痛點(diǎn)也是會造就這些技術(shù)成功的。今天技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)狀是非常正常的，大家要有一個理性的心態(tài)來看待這件事情。

李岷：謝謝，我想追一個問題，從業(yè)者都強(qiáng)調(diào)耐心，可是資本很急迫，而且創(chuàng)業(yè)者對著市場的時候說用戶、客戶、市場需要耐心，但是對資本會造出很多概念、噱頭，讓人家給你們估值高一些，你們怎么解釋這樣的矛盾？

秦龍：我覺得我們還是很實(shí)在的，市場早期肯定有亂象、泡沫，我覺得這不是什么壞事。在市場大環(huán)境很差的時候，中國人有一句老話，真金不怕火煉，這種情況下我們可以看出哪些公司是講故事，靠跟資本打交道，說直白一點(diǎn)是忽悠資本來融資，哪些公司是實(shí)實(shí)在在的在做產(chǎn)品，在做落地，還是那句話，時間會讓大家看到一切結(jié)果的。

李岷：我想問一下Brandt，你覺得資本對于AI+教育的熱情和很看好的態(tài)度，反而會害了這個行業(yè)嗎？會導(dǎo)致很多短期的行為？

Brandt Redd：對，我非常同意您的看法，我覺得現(xiàn)在資本來到了這個市場上，它肯定有很多的好處，會讓大家非常興奮，因?yàn)榇蠹視玫饺谫Y，能開發(fā)出更好的產(chǎn)品。但是有的時候期待過高了，我們可能達(dá)不到這樣的期待。在美國，我們會有點(diǎn)不一樣，因?yàn)楝F(xiàn)在我們有很多懷疑，很多人會懷疑AI是不是能促進(jìn)網(wǎng)上學(xué)習(xí)和真正的教育行業(yè)，現(xiàn)在有很多消極怠工的情況出現(xiàn)在這個行業(yè)中，也有很多人懷疑可能會出現(xiàn)潛在的改變。

一方面很多人非常沮喪，我們需要更好的教學(xué)生，因?yàn)橹笪覀儠懈蟮奶魬?zhàn)。同時我們也會得到錢，有些人去投資，想要獲得更好的收益，但是另一方面很多人會懷疑新的事物。所以我有點(diǎn)擔(dān)心，有些機(jī)構(gòu)它們有幾百年的歷史了，它們也會面臨這樣的現(xiàn)狀。

另外您剛剛提到的發(fā)展技術(shù)，需要試錯，需要從錯誤中學(xué)習(xí)，然后才能成長。我非常喜歡之前有個人說的一句話，就是在學(xué)習(xí)工程當(dāng)中，比如說機(jī)械工程。在工程的過程中他們會利用科學(xué)，會利用其他領(lǐng)域當(dāng)中學(xué)習(xí)到的方法和科學(xué)，我認(rèn)為工程也是一樣的，我們必須從學(xué)生的學(xué)習(xí)方法著手。您根據(jù)也提到了，在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中你學(xué)到了什么，你用了什么樣的科學(xué)，你如何讓學(xué)生更好的理解這個知識，我們要把這個過程當(dāng)中所學(xué)到的一些方法，再把計(jì)算機(jī)科學(xué)、學(xué)習(xí)科學(xué)結(jié)合起來，只有這樣我們才能夠有一個共同的呈現(xiàn)。

所以我們現(xiàn)在已經(jīng)看到一些成功的端倪了，比如說有一些講者會提到不同的組織非常成功，帶來了非常好的互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品以及適應(yīng)性學(xué)習(xí)的產(chǎn)品，所以我們可以把這些成功結(jié)合起來，在資本到來的時候我們就能夠讓市場已經(jīng)做好準(zhǔn)備。

李岷：數(shù)據(jù)量少是AI+教育最大的瓶頸嗎？或者除此之外還有什么樣核心的瓶頸呢？

Brandt Redd：現(xiàn)在數(shù)據(jù)確實(shí)是一個瓶頸，但是這個問題應(yīng)該能很快被解決，我們現(xiàn)在有平臺來收集這樣的數(shù)據(jù)，我們知道現(xiàn)在數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能有自己的模式，我們現(xiàn)在在收集數(shù)據(jù)，所以現(xiàn)在可能是一個瓶頸，但是是一個短期的瓶頸。對于長期的瓶頸來說我們還有很多需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，比如說科學(xué)，我們應(yīng)該在這方面投資更多，這樣能夠保證人們可以學(xué)習(xí)，可以將這樣的知識傳遞給其他人。因?yàn)楝F(xiàn)在科學(xué)家的數(shù)量并不多，沒有足夠多的科學(xué)家可以把相應(yīng)的知識傳遞給別人，因?yàn)楹芏鄼C(jī)構(gòu)都在犯一些重復(fù)性的錯誤，他們可能會追尋一些大眾的看法，但是這些大眾的看法有的時候并不科學(xué)，我們也是在這方面需要努力，這樣的一些學(xué)習(xí)以及對于學(xué)習(xí)科學(xué)的應(yīng)用，是我們長期的瓶頸。

我們也需要在這方面開發(fā)更多創(chuàng)新性的學(xué)習(xí)型機(jī)構(gòu)、大學(xué)和相應(yīng)的學(xué)府，教授這方面的內(nèi)容。

李岷：所有從事AI+教育的人都是夢想家，最后一兩個小問題問一下，在你們最狂野的夢里面，你們覺得AI+教育未來10年看到最美好的圖景，它怎么出現(xiàn)在我們的教育場景中間？

張高：從我們來講中期會有一些大平臺出現(xiàn)，第一個就是老師的平臺，在這個平臺上老師可以互相幫助、互相提升。另外可以看到有一個非常大的學(xué)習(xí)者，包括學(xué)生和廣義的學(xué)習(xí)者自學(xué)非常好的平臺，無論是學(xué)校學(xué)習(xí)還是未來學(xué)習(xí)，這兩個平臺比較大。再往后看，可以想象一下未來AI是否可以重構(gòu)一個全新的學(xué)校學(xué)習(xí)模式，我覺得這個是非常期待的。百度教育也在做一些試點(diǎn)，比如說我們在雄安白洋淀高中打造了第一個AI教室，這個教室每天有很多人參觀，也是實(shí)習(xí)教育里應(yīng)用非常廣泛的。整個邏輯像未來的教室，這個教室的功能是什么呢？就是教人工智能。因?yàn)楝F(xiàn)在人工智能寫進(jìn)高中新課標(biāo)了，那怎么教人工智能？其實(shí)大家都不知道，我們就打造了這樣的空間，進(jìn)去你可以體驗(yàn)無人車、無人機(jī)、機(jī)器人，可以觸摸，有小組式的學(xué)習(xí)，有線上的教學(xué)，老師和學(xué)生互動的平臺，有AI、VR的東西，學(xué)生還可以通過他動手編程，驅(qū)動整個東西，完全是全新的，從感官和體驗(yàn)的全新理念，這是我們在探索比較理想的教育模式里，借著AI教育的熱點(diǎn)我們做了一些嘗試，未來這些東西的改變不光是在教室，更大范圍是在學(xué)校，在整個教學(xué)環(huán)節(jié)，包括教學(xué)學(xué)習(xí)管理各個方面，都會有不一樣，全新教學(xué)空間的打造，線上線下的互動我覺得是我們非常期待和憧憬的教育模式。

秦龍：我有一個非常大膽的期望，是理想，但是我覺得這十年是實(shí)現(xiàn)不了的。我是電影《黑客帝國》的粉絲，這里面人們對于知識的獲取非常容易，就像下載一個軟件一樣，馬上就下到你的大腦里了。我理想中的情況，未來也是這樣的。但是對于知識或者對于知識熟練的掌握和應(yīng)用，還是需要老師、人生導(dǎo)師一起訓(xùn)練它的打斗。對于整個世界的認(rèn)識是在和老師的交談中，才能越來越好的認(rèn)識這個世界。所以我理想中的AI+教育，未來一定是人類補(bǔ)再被知識本身所束縛，但是對于世界觀的建立，對于世界的看法，以及知識的獲取還是需要老師幫助做的，當(dāng)然這是未來非常大膽的想象，美好的場景，未來十年甚至未來一百年能不能實(shí)現(xiàn)也很難講。

李岷：就是不用再做那么繁重的功課。

秦龍：不需要再死記硬背了。

李岷：但是一個人的成長總是要學(xué)習(xí)，比如說怎么關(guān)心人，怎么愛人，我覺得愛是要在互動中間得到的

秦龍：是的，對于知識的獲取還是要鍛煉，并不是知識給你就可以了。

Brandt Redd：我最近就是做評估，我的這個夢想不是特別狂野，還是跟評估有關(guān)。因?yàn)榻裉鞂W(xué)生一直在學(xué)學(xué)學(xué)，然后考試，不學(xué)了之后才不會考試，這可能也是一個人工的分割。因?yàn)槿绻覀冇幸粋€非常設(shè)計(jì)良好的測試或者評估的系統(tǒng)的話，在學(xué)習(xí)的過程中它也能進(jìn)行測試，也能來增強(qiáng)你的學(xué)習(xí)能力?？赡茉?—10年之內(nèi)，我的夢想就是在我們進(jìn)行評估的時候，并不是學(xué)一段、考一段，學(xué)一段再考試，而是說我們的學(xué)習(xí)和評估的過程是可以相融合的，每天的學(xué)習(xí)過程中我們就可以進(jìn)行相應(yīng)的測試，來檢測有沒有掌握這樣的知識，這樣的數(shù)據(jù)我們就可以來收集，而且我們也希望能得到越來越可靠的數(shù)據(jù)。

這樣的數(shù)據(jù)可以給到學(xué)生、老師，因?yàn)楝F(xiàn)在學(xué)生只知道他們知道什么，他們還不知道有哪些知識沒有掌握，我們就可以通過這樣的數(shù)據(jù)告訴學(xué)生，這方面的內(nèi)容是你沒有掌握的，可以再下功夫，這樣的模式就可以讓我們創(chuàng)造一個非常好的學(xué)習(xí)環(huán)境，讓學(xué)生也非常有自信，他們就可以在自己的創(chuàng)意方面、想象力方面有更多的實(shí)驗(yàn)，更多的想象，他們也可以不斷的試錯，因?yàn)樵阱e誤中我們也可以有更多的成長。我們都知道失敗是成功之母，失敗越多未來成功的機(jī)會也越多，這個過程中我們也給學(xué)生更多的試錯機(jī)會，這樣的錯誤，這樣的失敗也是非常有價值的，他們不會被懲罰，而是被大家重視，這樣也就能夠?qū)W得更好，學(xué)得更多。

李岷：謝謝，我們論壇的時間也差不多了，也從大家討論的過程中學(xué)到了很多有益的線索。教育是人類很底層的系統(tǒng)，非常復(fù)雜但是也聯(lián)系著過去和未來，最近這幾年興起的AI+教育剛剛開始，未來還會持續(xù)下去，我們很值得把自己一生都投入到這樣偉大的事業(yè)中去，謝謝大家。

---

雷鋒網(wǎng)2018年度AI最佳掘金案例評選

人工智能風(fēng)雨60年，與其說技術(shù)升級促成了今天的浪潮，不如說當(dāng)前的人工智能，終于站在離商業(yè)最近的位置。

去年，首屆「AI 最佳掘金案例年度評選」活動一經(jīng)推出，便受到了AI方案輸出方和AI技術(shù)需求方的極大關(guān)注。評選從商業(yè)維度出發(fā)，尋找用戶/客戶問題解決能力強(qiáng)的產(chǎn)品和解決方案。

現(xiàn)在，我們再次站在AI浪潮之巔，正式啟動第二屆「AI最佳掘金案例評選」。

在AI+教育領(lǐng)域我們一共設(shè)置了6個獎項(xiàng)，歡迎踴躍報名，報名地址：http://m.ozgbdpf.cn/special/custom/AITopTen2018.html

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。