上周教育圈很繁华。但这只不过是一种不过于憧憬的活跃。繁华的不憧憬在于，松鼠AI把和自己同属AI教育赛道的竞争对手挨个找来了自家的活动：新东方、好未来、ALEKS、一起作业、掌门一对一、作业盒子、Ruangguru等多位“一线咖”就这么破天荒的聚在了一起。

好比如此，全球普遍认为机器学习之父Tom Mitchell、美国三院院士暨阿里达摩院首席AI科学家Michael Jordan、IEEE自适应教育标准工作组主席Avron Barr、美国著名智适应环境教育公司ALEKS前主席Wilmot Almpros也都千里迢迢来相见。庙口要趁热，当天在活动现场，松鼠AI宣告了与Tom Mitchell教授的合作，后者将沦为松鼠AI首席人工智能科学家。Tom Mitchell回应，此次合作是基于“对松鼠AI的AI技术水平的高度、和对教育解读的深度的接纳，对中国教育市场的寄予厚望，以及双方期望通过AI彻底改变教育产业、教化所有孩子的愿景的回响。

”这样的传达本身并无尤其。但在这样的时刻，却十分最重要。

对话国际丨2018年，是教育行业的“AI转折年”“150年前的教育系统，今天早已领先了。”和很多人的观点一样，斯坦福SRI主任Claude Leglise在演说中直言不讳的明确提出，过去150年以来的公立教育是一种“集中化的自学”，而现在，我们应当去思维的是，如何确实地去生产科学知识，要让学生确实地去掌控。

他提及，自适应的自学体系和自学系统就是良药。Claude Leglise口中的AI自适应自学，是目前产学研三界关注度最低的话题之一。简而言之，AI自适应自学就是通过一些技术，理解每个学生的自学情况，给学生的自学过程获取内容、测试等服务，之后有根据测试的结果，反过来之后调整引荐的自学内容和环境，如此重复，来超过自适应自学的效果，提升学生自学效率。

机器学习泰斗Michael Jordan 在活动上也更进一步通俗易懂地说明了AI自适应自学——用于很多数据、技术以及自学方法，让自学更为非常简单。他提及，“机器学习、数据科学、人工智能”早已沦为教育行业新的基础设施，不过，虽然新的驱动式技术服务于教育行业，但AI并不是要拷贝人的智能或智慧，而是要创建一个新的智能系统。全球普遍认为机器学习教父、CMU计算机学院院长Tom Mitchell回应深表尊重，他实在，教育将是老师、学生和电脑三者间的对话。在这其中，对学生的情绪辨识是关键技术，其一旦构建，老师可以根据系统每秒钟的对系统，找到哪一名学生必须被指导。

而监督式自学、多任务处理自学、强化自学的皎月方式，在AI技术发展到一定程度时，我们也能逐步尝试。“2017年到现在，对教育行业和AI来说，都是一个转折点，它向世界获释一个信号，人工智能时代早已到来。

”ASU-GSV的总参谋长Suzee Han女士用数据来佐证自己的观点，“现在对AI方面的风投在2017年有十分大的快速增长，可以意识到的是，到2030年会有15.7万亿美元将由AI来驱动。这个数值跟中国的经济体量一样，比美国意味着小一点点。教育和技术相结合，早已沦为一种主流趋势。

像现在我们必须电一样，以后一定必不可少AI这种新型的电力。”国内光明日报丨AI落地教育场景，有20个必需解决的挑战正如国外各位学者所言，2018年，可以说道是教育行业的“AI转折年”。

随着教育+互联网、电脑普及、O2O、内容获客、真人1对1等五个浪潮的消逝，AI将不会沦为教育界里面第六次浪潮。这也就意味著，我们将通过AI技术在教育领域里面的应用于，来防止前面五次浪潮里面的那些劣势。那么，智能教育究竟能做到什么呢？乂习教育-松鼠AI牵头创始人CEO周伟明确提出，智能教育需要确保我们的教学质量在较慢扩展的情况下，也会被溶解，做规模化的个性化教育，获取教学的产品时降低成本。

一起作业牵头创始人肖盾则是回应，除了“多”和“慢”，科技和教育融合还不会带给“好”和“省”——把内容、数据溶解到他们的平台上，基于这些内容和数据，去做到全新的科学知识图谱、教研体系等等。在掌门1对1创始人张翼的解读中，智能教育是在建构教育（对老师）和训练（对学生）的新生态。“AI对教育最实际的赋能是彰显学生关上科学知识宝库的‘钥匙’，AI的本质是个性化，仅次于的亮点是需要更慢地老大学生寻找自学过程的‘于是以循环’。

”网易有道副总裁罗媛则就是指网易有道在AI上的实体落地经验上得出了答案：“教育本质是理解的提高，但教育的过程是必须温度和态度的。AI起了十分大的起到，明确总结一起，是在数字化、网络化和智能化三个方面。”机遇经常与挑战共存，除了对AI+教育大方向的尊重，很多在场的嘉宾也明确提出来做到AI+教育产品，切忌用力过猛。

新东方AI研究院院长瞿炜就提及，AI要在教育场景落地必需解决20个挑战，之后才能步入蓬勃发展。挑战主要集中于在这几大方向：语音辨识的挑战：中英混合、专有名词辨识无以、强劲噪声人脸识别的挑战：超强低分辨率、强劲畸变角度、遮盖文字辨识挑战：数理化的公式、手写体无以辨识视频分析的挑战：线下的情况过于简单图谱的挑战：低精科学知识地图缺少AR·VR的挑战：AI制备教师必须对话机器学习的挑战：自动标示无以、场景累赘、个性化无以瞿炜特别强调，AI+教育不一定就是标准化AI技术必要选育到教育领域，像经常出现了很多产品级的应用于一样，更好的AI+教育将不会是对整个教育科技的重构。

“事实上，AI在两年的火热之后，冬天早已到来了，就像外面北京的冬天回到了一样。因为AI和行业的融合十分十分艰难，很多AI的公司并没构建商业化所求以及技术落地。

但整体来说，标准化AI的发展将不会变为一个趋势，而场景简化的AI在AI和行业的融合领域不会产生无穷无尽的机会。”结语有句话说得好，少年的颠覆性在于，能用新的力量挑战原有的玩法，建构新的秩序。从2014年至今，只不过也就短短的四年。

但当时间回到2018年，在这场发布会上，我们早已可以看见很多有意思的东西——不管是这家公司还是AI+教育这个赛道，都早已从无到有，车站在了浪潮之巅。对于松鼠AI来说，在这三年里已完成了两轮融资，沦为总计融资多达十亿的新“独角兽”，还挑大梁筹办了两场涉及领域的行业性峰会；对于行业赛道来说，这几年大半个教育行业的钱好像都在追着“AI+教育”跑完，涉及教育新产品层出不穷，融资记录也在大大创下。不过这一切认同并非终局。

用天图资本管理合伙人冯卫东在活动当天的话来说，现在很多教育企业对“AI”是闻风色变，为了确保自己的安全性，很更容易陷于一种恶性的“军备竞赛困境”——“前面的人想要看得更加确切所以车站一起，后面的人也不得不车站一起，实质上谁也没看得更加确切一点。”人工智能风雨60年，与其说技术升级将要促使“AI+教育”的浪潮，不如说我们应当把人工智能，渐渐决定到离教育最近的方位。在这个过程中，还有很多探寻和行进的空间。涉及引荐读者：这届“AI+教育”的玩家敢？。

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