全球機(jī)器學(xué)習(xí)教父Tom Mitchell正式宣布加入了中國(guó)一家教育創(chuàng)業(yè)公司——松鼠AI

所有被數(shù)字化的行業(yè)——音樂(lè)、媒體、零售、通訊、打車，都將迎來(lái)一場(chǎng)天翻地覆的變革和爆炸式增長(zhǎng)。教育無(wú)疑是下一個(gè)。

在線教育泡沫三年、總?cè)谫Y額近50億，互聯(lián)網(wǎng)卻沒(méi)能改變教育，AI才能。

AI+教育的星火已經(jīng)開始燎原，來(lái)看看最近刷屏教育圈兩件事：一是幼兒園版的AI教程問(wèn)世；第二件則是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的教父級(jí)人物跳槽加入了一家成立僅四年的中國(guó)初創(chuàng)公司。

松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋（左）與 Tom Mitchell 教授簽約

11月16日，全球機(jī)器學(xué)習(xí)教父、人工智能領(lǐng)域頂尖科學(xué)家Tom Mitchell教授，正式宣布加入了中國(guó)一家教育創(chuàng)業(yè)公司——松鼠AI，出任首席人工智能科學(xué)家，引起圈里一陣驚嘆。

Mitchell教授到底有多牛？

Mitchell長(zhǎng)期從事機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知神經(jīng)學(xué)科等研究，全世界最經(jīng)典應(yīng)用最廣的機(jī)器學(xué)習(xí)教材，就出自他之手。在全球機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Mitchell教授是公認(rèn)的行業(yè)“教父”，Machine Learning第一人。

這些還不夠——Mitchell還擔(dān)任全球高校AI領(lǐng)域排名第一的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)（而他的前任院長(zhǎng)Andrew Moore ，正是剛剛到谷歌任職AI負(fù)責(zé)人代替李飛飛的人）。1997年，他在CMU聯(lián)合創(chuàng)立了自動(dòng)化學(xué)習(xí)和探索中心，該中心是全球的高校中首個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系，也是首個(gè)開設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)博士課程的機(jī)構(gòu)。從1997年至2016年，Mitchell一直是該系的負(fù)責(zé)人。

1997年出版的Machine Learning （《機(jī)器學(xué)習(xí)》）一書是人工智能領(lǐng)域最經(jīng)典的教材之一

Mitchell為機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的進(jìn)步作出而貢獻(xiàn)蜚聲海內(nèi)外，擁有學(xué)術(shù)論文專著超過(guò)130篇，并廣泛發(fā)表于《Science》、《Nature》等世界頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊。他最經(jīng)典代表作是《機(jī)器學(xué)習(xí)：一種人工智能方法》，已經(jīng)被廣泛用作通用教科書，被譽(yù)為行業(yè)圣經(jīng)。

得益于在行業(yè)內(nèi)作出的杰出貢獻(xiàn)，Mitchell還曾任美國(guó)人工智能促進(jìn)協(xié)會(huì) (AAAI) 主席，AAAI及美國(guó)科學(xué)促進(jìn)協(xié)會(huì)的成員。2007 年獲得了AAAI杰出服務(wù)獎(jiǎng)，2010年當(dāng)選為美國(guó)國(guó)家工程院院士，并于2016年當(dāng)選美國(guó)藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院院士。

這家神秘的中國(guó)公司松鼠AI，是乂學(xué)教育新推出的K12輔導(dǎo)品牌。乂學(xué)教育在2014年創(chuàng)立，主營(yíng)業(yè)務(wù)是K12領(lǐng)域智能個(gè)性化輔導(dǎo)，主要是通過(guò)算法結(jié)合中國(guó)學(xué)情開發(fā)出一套學(xué)習(xí)引擎，為每位學(xué)生智能提供專屬的學(xué)習(xí)路徑。到今年6月，松鼠AI累計(jì)融資已近10億人民幣，估值超過(guò)11億美金，邁入獨(dú)角獸行列。

鈦媒體獨(dú)家獲悉，Mitchell教授加入松鼠AI前，拒絕了眾多千億美金巨頭公司拋出的橄欖枝——擔(dān)任首席科學(xué)家、董事會(huì)成員的機(jī)會(huì)，最終選擇了這家中國(guó)公司，教授到底為什么？一家剛剛成為獨(dú)角獸的中國(guó)公司，為什么可以贏得和谷歌、Facebook、微軟、IBM首席科學(xué)家同級(jí)別的全球頂級(jí)AI屆泰斗的認(rèn)可？

人才流動(dòng)就是產(chǎn)業(yè)的風(fēng)向標(biāo)，當(dāng)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)都面臨流量的拐點(diǎn)時(shí)，被AI激活的教育會(huì)不會(huì)成為下一個(gè)爆發(fā)式增長(zhǎng)的超越TMD的行業(yè)？

Tom Mitchell教授拒絕了其他千億美金級(jí)大公司的邀請(qǐng)，最終加入一家成立才4年的中國(guó)人工智能教育創(chuàng)業(yè)公司，會(huì)不會(huì)成為多年之后回望產(chǎn)業(yè)時(shí)的一個(gè)里程碑式的時(shí)刻？

教育行業(yè)真正的革命要來(lái)了

“我對(duì)教育領(lǐng)域一直很感興趣，我編寫過(guò)教材，始終認(rèn)為教育是我職業(yè)生涯中的重要一環(huán)，我最近開始深度關(guān)注AI對(duì)教育的應(yīng)用，因?yàn)楝F(xiàn)在時(shí)機(jī)比較成熟了?！痹谧罱粓?chǎng)關(guān)于AI+教育的主題大會(huì)上，Mitchell如是說(shuō)。

這句話背后，其實(shí)是有很深含義的。AI在教育領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)機(jī)的成熟，很可能意味著這個(gè)自古以來(lái)的傳統(tǒng)行業(yè)，也要真正進(jìn)入到數(shù)字化的快車道了。而從歷史來(lái)看，所有被數(shù)字化的行業(yè)——音樂(lè)、媒體、零售、通訊、交通，都無(wú)疑會(huì)迎來(lái)一場(chǎng)天翻地覆的變革，和爆炸式的增長(zhǎng)。這樣的挑戰(zhàn)和機(jī)會(huì)，才是對(duì)頂尖人才最大的吸引力。

全球范圍內(nèi)，教育行業(yè)的核心痛點(diǎn)只有一個(gè)，沒(méi)有之一：缺乏優(yōu)質(zhì)的教師資源。

為什么優(yōu)秀的教師資源如此稀缺？松鼠AI的CEO周偉曾在鈦媒體T-EDGE峰會(huì)上分享過(guò)一個(gè)現(xiàn)實(shí)：以上海楊浦區(qū)為例，幾百萬(wàn)人口中，初中英語(yǔ)學(xué)科只有一位特級(jí)教師。“因?yàn)樗枰?0、30年的經(jīng)驗(yàn)，去不斷的累積，這樣的教師資源是我們可遇而不可求的?！?/p>

實(shí)際上，稀缺的不僅是優(yōu)質(zhì)教師資源。據(jù)今年8月教育部發(fā)布《2017年全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示，全國(guó)共有義務(wù)教育階段學(xué)校21.89萬(wàn)所，招生3313.78萬(wàn)人，在校生1.45億人，專任教師949.36萬(wàn)人。而特級(jí)教師不到千分之一，這個(gè)巨大的差距，使得保證基本教學(xué)質(zhì)量就已經(jīng)成為一個(gè)艱巨的任務(wù)，更遑論能夠讓孩子學(xué)習(xí)效率得到最大提升的個(gè)性化問(wèn)題了。

正是這個(gè)瓶頸，使得雖然互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)給教育帶來(lái)了一些變化，但并沒(méi)有取得其他領(lǐng)域那樣巨大的變化和影響，只是提高了獲取教育資源的便利性，卻并沒(méi)有對(duì)教育學(xué)習(xí)的效率帶來(lái)很大提升，更沒(méi)有解決到到教育的深層次問(wèn)題。

換句話講，過(guò)去互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，只是解決了教育行業(yè)的“太花錢”的問(wèn)題，包括錄刻式的教育或者是手機(jī)APP的教育。所謂錄刻，只是把線下的教育搬移到了線上，降低了成本，但也暴露出新的問(wèn)題：一是完課率非常低，二是交互性差，學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中碰到問(wèn)題沒(méi)有人解決和幫助，對(duì)學(xué)生自主性要求非常高，學(xué)習(xí)時(shí)間無(wú)法保證，所以學(xué)習(xí)效能沒(méi)有顯著提高。

而之前流行的在線“一對(duì)一”教育的形式，雖然帶來(lái)個(gè)性化學(xué)習(xí)，但是，這種模式對(duì)老師的依賴性非常強(qiáng)，好老師的資源始終有限，他們的精力也有限，當(dāng)學(xué)生數(shù)量迅速增加時(shí)，優(yōu)質(zhì)的老師的比例就會(huì)被嚴(yán)重稀釋，整體教學(xué)質(zhì)量很難維持，而且也需要巨大的成本支出來(lái)維持、甚至爭(zhēng)奪優(yōu)質(zhì)教師的資源。

而事實(shí)上，一個(gè)特級(jí)教師出來(lái)授課的課時(shí)費(fèi)，是每小時(shí)4000元，收費(fèi)每小時(shí)150到300元的無(wú)論線上線下一對(duì)一，是不可能找到最優(yōu)質(zhì)的師資的，這也是為什么幾百萬(wàn)上千萬(wàn)的學(xué)區(qū)房仍舊被趨之若鶩。

正是存在著優(yōu)質(zhì)教師資源這個(gè)核心的限制條件，這也是為什么教育行業(yè)沒(méi)有出現(xiàn)壟斷性的巨頭的原因，即使強(qiáng)大如新東方和好未來(lái)，發(fā)展近20年，市場(chǎng)占有率也仍然不高，無(wú)法體現(xiàn)出規(guī)模效應(yīng)。而且，好的老師主要集中一、二線城市，下面的三、四、五線城市就難以找到一個(gè)好老師，擴(kuò)張起來(lái)就更加困難。

而以AI為基礎(chǔ)的自適應(yīng)教育，理論上能夠從根本上解決這個(gè)問(wèn)題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)的概念，源于“自適應(yīng)學(xué)習(xí)”（adaptive learning），誕生于人工智能時(shí)代，自上個(gè)世紀(jì)七十年代起流行。智適應(yīng)學(xué)習(xí)模式，融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、心理測(cè)量學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)和腦科學(xué)等專業(yè)領(lǐng)域。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，它主要是使用計(jì)算機(jī)算法來(lái)調(diào)節(jié)與學(xué)習(xí)者的互動(dòng)，并提供定制化的資源和學(xué)習(xí)活動(dòng)，以滿足每個(gè)學(xué)習(xí)者的獨(dú)特需求。

在早期，囿于計(jì)算機(jī)的普及的性能以及AI算法的成熟度，這樣的學(xué)習(xí)模式并沒(méi)有得到廣泛的運(yùn)用。而隨著人工智能的火熱，在中國(guó)，擁躉者將更愿意它理解為“智適應(yīng)學(xué)習(xí)”，也可以說(shuō)是自適應(yīng)學(xué)習(xí)在人工智能時(shí)代的升級(jí)。

鈦媒體觀察到，近兩年來(lái)，國(guó)內(nèi)幾乎所有具備實(shí)力的教育機(jī)構(gòu)，已經(jīng)有50多家都提出了“AI+”的發(fā)展目標(biāo)?！癆I+教育”到底可以做什么，場(chǎng)景也逐一清晰，目前已經(jīng)被幾億家長(zhǎng)們體驗(yàn)到的就包括——智能測(cè)評(píng)、拍照搜題、智能排課、表情識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等等。

而上述這些方法在整個(gè)K12產(chǎn)業(yè)的落地還十分有限。來(lái)自艾瑞的數(shù)據(jù)顯示，總規(guī)模達(dá)3萬(wàn)億的中國(guó)教育市場(chǎng)，K12課外輔導(dǎo)總市場(chǎng)規(guī)模6000億，新東方和好未來(lái)在其中只占到了2%的份額。如此來(lái)看，K12課外輔導(dǎo)行業(yè)空間巨大，急需新的、革命性的教學(xué)方法。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的革命性就在于，它更像是一種“決策型AI”，也被看成是最有可能顛覆現(xiàn)有教育模式的一種全新系統(tǒng)。

在傳統(tǒng)的非自適應(yīng)方法學(xué)習(xí)模式中，由于學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑、認(rèn)知過(guò)程、成績(jī)反饋等數(shù)據(jù)無(wú)法得到大規(guī)模地追蹤，存儲(chǔ)和分析，難以實(shí)現(xiàn)量身定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)模式。通過(guò)人工智能的手段形成的智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)加上學(xué)習(xí)全過(guò)程的閉關(guān)數(shù)據(jù)，可以讓系統(tǒng)徹底完善地模擬最優(yōu)秀的老師做出學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦和路徑推薦的合理決策。就好像是今日頭條通過(guò)讀者的閱讀全流程的數(shù)據(jù)來(lái)分析用戶畫像做千人千面的推薦，一改過(guò)去依靠編輯選擇來(lái)為讀者推薦。

AI智適應(yīng)系統(tǒng)也一改過(guò)去所有線上線下教育以老師為中心的教學(xué)模式，而成為根據(jù)學(xué)生的用戶畫像實(shí)施千人千面的因材施教，幾千年來(lái)，學(xué)生第一次真正成為主角！

“人類教師在教學(xué)過(guò)程中會(huì)制定許多決策。我們的研發(fā)任務(wù)就是模擬老師可能會(huì)制定的所有決策，并且通過(guò)計(jì)算機(jī)搜集的學(xué)生數(shù)據(jù)來(lái)最終制定決策?！盡itchell告訴鈦媒體，教師經(jīng)常需要選擇最佳方式來(lái)提高教學(xué)質(zhì)量，他需要快速地明白，不同水平的學(xué)生應(yīng)該學(xué)習(xí)不同的知識(shí)，不同性格的學(xué)生目前最需要什么不同的幫助，以及下一步該采取什么行動(dòng)。

松鼠AI讓Mitchell看到了AI技術(shù)落地教育場(chǎng)景成功的模式。系統(tǒng)首先根據(jù)一定的數(shù)據(jù)模型對(duì)學(xué)生進(jìn)行測(cè)試，數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)使用其中一種模型跟蹤他們的學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)度，然后推薦更適合他學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)和測(cè)試題。平臺(tái)會(huì)根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況，不斷調(diào)整和迭代他的學(xué)習(xí)速度和學(xué)習(xí)方法。

“全流程智適應(yīng)”是他們正在關(guān)注的領(lǐng)域。在Mitchell看來(lái)，這是一種非常強(qiáng)大的學(xué)習(xí)方式，如果系統(tǒng)推薦的內(nèi)容適合學(xué)生的程度讓學(xué)生都可以學(xué)會(huì)掌握，那么經(jīng)常受到鼓勵(lì)的學(xué)生會(huì)悟性更高。另一個(gè)他們正研究的方向，也是智適應(yīng)在學(xué)習(xí)中的應(yīng)用之一：學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中如何制定動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)目標(biāo)？90分和60分的孩子的學(xué)習(xí)目標(biāo)應(yīng)該是完全不同的，同樣都是60分的孩子，學(xué)習(xí)能力不同目標(biāo)也不相同，所以學(xué)習(xí)路徑就應(yīng)該被不斷調(diào)整達(dá)到精準(zhǔn)有效。

解題、考試，截止目前依然是衡量教育成果的必經(jīng)之路。在“應(yīng)試教育”長(zhǎng)期指導(dǎo)K12學(xué)習(xí)的中國(guó)，自適應(yīng)學(xué)習(xí)擁有天然的基因和蓬勃發(fā)展的土壤。這種教育模式的最大優(yōu)勢(shì)在于：能夠定位到每位學(xué)生的知識(shí)漏洞。

在“考試”這件事上，變革也早就開始了，中國(guó)K12教育的“指揮棒”——中考和高考已經(jīng)不斷嘗試創(chuàng)新；而在美國(guó)，自適應(yīng)測(cè)試的應(yīng)用則更為徹底。

如鈦媒體在今年11月的文章，雅思考試開始推動(dòng)機(jī)考，中國(guó)大陸首場(chǎng)雅思機(jī)考已于8月在廣州舉辦；美國(guó)高考（ACT）也開始大力推行“機(jī)考”模式。2018年，美國(guó)高考在國(guó)際考場(chǎng)推行的機(jī)考模式已經(jīng)是計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試（Computerized Adaptive Testing，以下簡(jiǎn)稱CAT），已經(jīng)在“高考”這一最重要考試中實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模成熟應(yīng)用。

作為一種非常熱門的測(cè)驗(yàn)形式，“計(jì)算機(jī)自適應(yīng)測(cè)試”，會(huì)根據(jù)每位學(xué)生不同的情況設(shè)置不同的考題，每一位考生在同一考場(chǎng)面對(duì)不同的試卷和不同的考題。在考試的過(guò)程中，出題順序和題目?jī)?nèi)容將根據(jù)考生對(duì)上道題的作答情況決定，計(jì)算機(jī)根據(jù)考生的情況對(duì)下一道出現(xiàn)的題目進(jìn)行適應(yīng)性的調(diào)整。

CAT考試中出現(xiàn)每道問(wèn)題，都有相對(duì)應(yīng)的“標(biāo)簽難度”。假設(shè)一位考生正在考試，面對(duì)系統(tǒng)給出的第一個(gè)問(wèn)題，他提交了錯(cuò)誤的答案，此時(shí)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)檢測(cè)到錯(cuò)誤結(jié)果，程序則認(rèn)為題目的難度系統(tǒng)對(duì)于學(xué)生的成績(jī)水平相對(duì)較高，那么，第二題會(huì)適當(dāng)降低難度系數(shù)，自動(dòng)匹配出與學(xué)生水平相應(yīng)的問(wèn)題。

松鼠AI創(chuàng)始人 栗浩洋

智適應(yīng)教育最大的特點(diǎn)不僅僅是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)，而是讓“因材施教”規(guī)?；?。將優(yōu)質(zhì)師資規(guī)?；皬?fù)制”，就使得基于AI的智適應(yīng)教育模式在商業(yè)上有了大規(guī)模盈利的可能。

栗浩洋對(duì)鈦媒體透露，目前AI智適應(yīng)系統(tǒng)的毛利率是70-80%，未來(lái)是可以高達(dá)90%，教師的成本的比例會(huì)越來(lái)越低；而在運(yùn)營(yíng)層面，成本會(huì)更低，比如說(shuō)，不再需要管理教師團(tuán)隊(duì)的員工，這正是AI智適應(yīng)的在商業(yè)模式上的優(yōu)點(diǎn)。

在資本市場(chǎng)，今年9月底掛以“教育+AI”叩開美國(guó)資本市場(chǎng)大門的流利說(shuō)，在2018年上半年?duì)I收為2.3億元。流利說(shuō)是基于自主研發(fā)的英語(yǔ)口語(yǔ)和寫作自動(dòng)評(píng)測(cè)引擎，其變現(xiàn)產(chǎn)品是基于流利說(shuō) App 的定制化 AI 交互課程“懂你英語(yǔ)”。

在上市當(dāng)日，流利說(shuō)CEO王翌在接受鈦媒體等連線采訪時(shí)稱，流利說(shuō)的單位經(jīng)濟(jì)模型是所有教育公司最好的，因?yàn)椴恍枰o教師付工資。流利說(shuō)目前的毛利率在76%左右，這得益于AI代替教師的商業(yè)模式。

在Mitchell看來(lái)，在AI推進(jìn)行業(yè)發(fā)展方面，中國(guó)具備獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，無(wú)論是數(shù)據(jù)量級(jí)、數(shù)據(jù)的多方融合，還是中國(guó)政府對(duì)產(chǎn)業(yè)的支持力度，都比西方國(guó)家更有利于大數(shù)據(jù)的建立。

而同時(shí)，松鼠AI在教育領(lǐng)域的人才儲(chǔ)備、戰(zhàn)略判斷和行業(yè)落地方面具備極強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。在 Mitchell加入之前，松鼠AI還引進(jìn)了同樣在人工智能自適應(yīng)教育領(lǐng)域有極大建樹的高端人才，如Realizeit的崔煒博士、自適應(yīng)學(xué)習(xí)鼻祖公司Knewton前亞太區(qū)技術(shù)負(fù)責(zé)人Richard Tong和ALEKS聯(lián)合創(chuàng)始人、首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Dan Bindman等美國(guó)、歐洲頂級(jí)人工智能專家。

據(jù)鈦媒體了解，作為松鼠AI人工智能領(lǐng)域第一負(fù)責(zé)人，Mitchell 將帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)十多位AI科學(xué)家和幾百位AI應(yīng)用工程師以及技術(shù)團(tuán)隊(duì)，進(jìn)行人工智能在智適應(yīng)教育領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究和相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)應(yīng)用等。

“我認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，將成為智適應(yīng)學(xué)習(xí)的驅(qū)動(dòng)式技術(shù)，發(fā)力點(diǎn)主要包括學(xué)習(xí)目的、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)類型、多任務(wù)處理學(xué)習(xí)理論、非監(jiān)督式學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)等方面。”Mitchell說(shuō)。

重新定義教育和學(xué)習(xí)

隨著AI在教育行業(yè)的落地，所有教學(xué)行為將迅速數(shù)字化，這個(gè)過(guò)程中形成的海量數(shù)據(jù)，在經(jīng)過(guò)算法的不斷分析優(yōu)化之后，勢(shì)必會(huì)重構(gòu)這個(gè)行業(yè)的底層邏輯，帶來(lái)巨大的變化和沖擊，突破我們對(duì)于教育認(rèn)知的邊界。

例如知識(shí)地圖的概念，這個(gè)概念是由ALEKS創(chuàng)造的，這也是個(gè)性化教育的一個(gè)重要基礎(chǔ)。通過(guò)知識(shí)地圖，可以用1/10的題目測(cè)出每個(gè)孩子哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)會(huì)，哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)不會(huì)。因?yàn)槲覀儌鹘y(tǒng)的中考高考只能測(cè)出孩子是八十分或者是六十分的孩子，但是5個(gè)80分的孩子，他們每個(gè)知識(shí)點(diǎn)會(huì)和不會(huì)的地方其實(shí)是完全不一樣的。

而松鼠AI在這個(gè)基礎(chǔ)上，又提出了錯(cuò)因重構(gòu)知識(shí)地圖的理念。“錯(cuò)因”的概念是這樣的：如果這個(gè)孩子某個(gè)知識(shí)點(diǎn)沒(méi)掌握，不一定是知識(shí)點(diǎn)的問(wèn)題，可能是其他的錯(cuò)因，比如說(shuō)題干的語(yǔ)義理解有問(wèn)題，也可能是單純的馬虎遺漏，他其實(shí)是掌握這個(gè)知識(shí)點(diǎn)的，所以，如果我們沒(méi)有把所有的錯(cuò)因抓出來(lái)，或者只給孩子訓(xùn)練知識(shí)點(diǎn)，其實(shí)他已經(jīng)掌握了，等于又浪費(fèi)了時(shí)間，同時(shí)他自己真正錯(cuò)的原因還沒(méi)有解決，以后遇到類似題目仍舊會(huì)做錯(cuò)。

松鼠AI用“錯(cuò)因”重構(gòu)了ALEKS的知識(shí)地圖，雖然需要運(yùn)算的數(shù)量級(jí)大幅度增加了，但是確實(shí)提升了精準(zhǔn)度。

最后說(shuō)服Mitchell教授加盟的時(shí)候，栗浩洋在美國(guó)和教授連續(xù)談了九個(gè)小時(shí)。

栗浩洋如何向教授解釋松鼠AI產(chǎn)品？“我們對(duì)知識(shí)點(diǎn)拆分的顆粒度其實(shí)比Knewton、ALEKS等美國(guó)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品多了十倍?！?/p>

Mitchell第一次聽到后，覺得十分驚訝，詢問(wèn)如何做到這么精細(xì)的拆分？拆分后對(duì)比實(shí)驗(yàn)的效果如何？

事實(shí)上，如上文所談到的那樣，智適應(yīng)學(xué)習(xí)在美國(guó)起步更早，而在中國(guó)真正為大眾所知也不過(guò)短短幾年時(shí)間。但顯然，在實(shí)際落地的場(chǎng)景中，中國(guó)的創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)先人一步。

曾就職于Realizeit、現(xiàn)乂學(xué)教育首席科學(xué)家崔煒告訴鈦媒體，與國(guó)外領(lǐng)先的自適應(yīng)公司相比，雖然它們已經(jīng)做了很久，有了大量的數(shù)據(jù)積累，現(xiàn)有的產(chǎn)品模式也比較完善，但是，對(duì)于中國(guó)而言，智適應(yīng)研究本地化的優(yōu)勢(shì)更明顯。因?yàn)橹袊?guó)的學(xué)習(xí)強(qiáng)度和考試內(nèi)容難度高于國(guó)外，測(cè)試的題目也是，加之中國(guó)地大物博，教材的穿越性也非常大。

栗浩洋舉例說(shuō)，關(guān)于一元二次方程，ALEKS拆解為了13個(gè)知識(shí)點(diǎn)，而松鼠AI團(tuán)隊(duì)拆解為了107個(gè)；初中英語(yǔ)聽力知識(shí)點(diǎn)拆分為了8000多個(gè)。 “中國(guó)可能更需要納米級(jí)和超納米級(jí)拆分?！崩鹾蒲蟊硎?，在英語(yǔ)學(xué)習(xí)方面，中美兩國(guó)學(xué)生面對(duì)的是不同的問(wèn)題，類似連讀、爆破音和固定搭配等用法并不了解，口語(yǔ)和書面語(yǔ)也難以區(qū)分的中國(guó)學(xué)生需要比歐美顆粒度更加精細(xì)的知識(shí)點(diǎn)拆分。

中國(guó)學(xué)生的生長(zhǎng)的環(huán)境和美國(guó)完全不同，社會(huì)文化環(huán)境也影響學(xué)習(xí)的理解。由于家境的問(wèn)題，一些學(xué)生可能沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)飛機(jī)和銀行這樣的場(chǎng)景。所以，中國(guó)學(xué)生可能對(duì)很多英語(yǔ)場(chǎng)景的和新的知識(shí)不熟悉，他們就需要專門的訓(xùn)練。

不僅如此，如果我們思考教育的終極目的，不是最大范圍內(nèi)獲取書本知識(shí)和在考試中取得高分，更應(yīng)該是關(guān)注一個(gè)學(xué)生的能力，這包括他的思想和方法，也關(guān)乎創(chuàng)造力和想象力。松鼠AI目前已經(jīng)突破了歐美同行知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)的局限，開始培養(yǎng)孩子的舉一反三的能力、思想和方法的學(xué)習(xí)。

在做能力、思想和學(xué)習(xí)方法拆分的時(shí)候，松鼠AI團(tuán)隊(duì)的原則是“三課原理”：第一節(jié)可定義，第二可測(cè)量，第三可傳授。只有把一項(xiàng)學(xué)習(xí)能力清晰定義之后，然后再對(duì)每個(gè)學(xué)生在該能力的水平進(jìn)行測(cè)量，才可能進(jìn)行傳授和確保學(xué)生掌握，對(duì)于人的綜合能力和情商能力亦是如此。

“我小的時(shí)候因?yàn)榍樯烫貏e低，不太會(huì)跟人交往。打招呼都會(huì)覺得臉紅，也不知道怎么樣開始?！崩鹾蒲蟾嬖V鈦媒體，他后來(lái)反復(fù)思考，嘗試把“情商”拆解為30多種能力，諸如觀察能力、語(yǔ)言表達(dá)能力、尋找對(duì)方感興趣的話題的能力、對(duì)別人的心態(tài)判斷的能力，甚至是遭受不公平對(duì)待之后的自我化解能力等等。

比如說(shuō)，在與他人聊天時(shí)，如何判斷對(duì)方是真心對(duì)你的內(nèi)容感到興趣，還是出于禮貌不便打斷？如果是前者，就證明你的表達(dá)是有效的，反之，這不僅是一次失敗的表達(dá)，還容易造成對(duì)方的反感。

栗浩洋認(rèn)為，如果對(duì)方根本不想聽，而你還喋喋不休，則證明情商是堪憂的。所以，在一開始就要學(xué)會(huì)觀察，發(fā)現(xiàn)他人微表情的區(qū)別，然后盡量找到別人感興趣的話題。

在這樣的思考模式下，再難以測(cè)量的情商能力，也可以細(xì)化到“你每分鐘是不是看了別人兩三眼”這樣細(xì)微的顆粒，去觀察接受者的情緒變化。

“就像單兵作戰(zhàn)能力可以拆解成射擊能力，移動(dòng)射擊能力、俯臥撐、背負(fù)重物跑與爬等等這些不同能力之后，然后再去進(jìn)行綜合訓(xùn)練，完成任務(wù)的目標(biāo)性訓(xùn)練，從籠統(tǒng)到細(xì)分，從細(xì)分最后再到綜合的訓(xùn)練。”栗浩洋說(shuō)。

Mitchell 被這樣的設(shè)想而震驚，“我那時(shí)候也想過(guò)情商的問(wèn)題，我們的很多學(xué)生因?yàn)槭菍W(xué)計(jì)算機(jī)的，我擔(dān)心他們情商有問(wèn)題，所以我也研究過(guò)這個(gè)事情。而栗的方法無(wú)意更加可操作并且可以明顯取得效果?！?/p>

在談到研發(fā)的時(shí)候，教授還和栗浩洋分享了他的一項(xiàng)研究，他展示了通過(guò)掃描大腦的熱點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)大腦看到不同的詞匯和想到不同內(nèi)容的時(shí)候，熱點(diǎn)范圍是不一樣的。栗浩洋也談到，松鼠AI也在通過(guò)腦電波對(duì)學(xué)生進(jìn)行測(cè)量，來(lái)觀察學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中的專注力是集中還是分散。

此前，從來(lái)沒(méi)有人將人類的行為和思想解構(gòu)得如此細(xì)致且大膽，未來(lái)的學(xué)習(xí)和教育，將會(huì)以一種全新的形象，出現(xiàn)在我們的面前。