松鼠AI栗浩洋：联合全球顶级AI科学家，做成像苏格拉底+达芬奇+爱因斯坦的智慧授课系统

经过了几十年的时间，机器已经模仿人类实现了计算和推理能力，但是目前还没办法像人一样创造新的知识。在教育领域，教育是教与学结合的过程，不仅是传授知识，更是育人。

乂学教育松鼠AI创始人栗浩洋近日在智适应教育峰会上指出，任何行业未来都将被AI颠覆，AI可能会代替90%的人类工作，尤其在教育和医疗行业，AI将产生颠覆性变革，松鼠AI具备的超纳米级知识点拆分体系就像高清电视，能够更加清晰精准地看出出学生的知识结构哪里掌握了和哪里没掌握，松鼠AI系统的推荐算法就像今日头条的算法一样，给每个孩子推荐最适合他的水平的学习内容。

栗浩洋作为乂学教育松鼠AI的创始人，同时还是公司的首席教育技术科学家，每周都会带着研发团队开会超过十个小时到凌晨，并且还独创了全球首个“超纳米级知识点概念”、“适应AI模型的学习能力拆分法”、“用错印重构KST知识空间理论”和“非关联性知识点的关联概率算法”。

几百年前，中国学生学的是四书五经，现在则要学天文地理政治历史物理化学等几十个学科，栗浩洋认为，未来通过AI教育提升十倍效率，孩子会比现在聪明十倍。过去，一个国家只有几十个精英，现在各行各业几十万个精英，而未来通过AI，能培养出几亿个精英。

最终，松鼠AI希望做成像：苏格拉底+达芬奇+爱因斯坦的智慧来给学生授课。

在这个目标的倒推下，松鼠AI的整个事业的方向和战略目标明显不同于一般机构。“必须教给孩子举一返三，举一返百的能力。所以在我们的系统里，我们在不同的角度，会给孩子不同的美好未来。”

强大的人才储备

在不久前的全球AI+智适应教育峰会AIAED上，著名学府美国卡内基梅隆大学CMU计算机学院院长、美国工程院、艺术与科学院院士，美国科学促进会（AAAS）、国际人工智能协会（AAAI）Fellow，TomMitchell教授，正式宣布接受松鼠AI的邀约，出任首席人工智能科学家ChiefAI officer一职。

Mitchell长期从事机器学习、认知神经学科等研究，全世界最经典应用最广的机器学习教材，就出自他之手。在全球机器学习领域，Mitchell教授是公认的行业“教父”，MachineLearning第一人。

卡耐基梅隆大学的计算机科学院素来是Facebook、Google、Netflix等硅谷顶尖企业世界人才争夺战的众矢之的。他的前任院长安德鲁·摩尔（AndrewMoore）被Google揽入麾下，代替了李飞飞的职位。

1997年，Mitchell在CMU联合创立了自动化学习和探索中心，该中心是全球的高校中首个机器学习系，也是首个开设机器学习博士课程的机构。从1997年至2016年，Mitchell一直是该系的负责人。

Mitchell因其对机器学习、人工智能和认知神经科学进步作出的贡献而蜚声海内外，拥有学术论文专著超过130篇，并广泛发表于《Science》、《Nature》等世界顶级学术期刊。他最经典代表作是《机器学习：一种人工智能方法》，已经被广泛用作通用教科书，被誉为行业圣经。

多年来，TomMitchell屡屡拒绝硅谷顶尖企业抛出的高薪橄榄枝，继续潜心在大学从事科研教育工作。

Mitchell为什么会选择加入松鼠AI？这要从2018年伦敦的AIED（人工智能教育大会）说起，Mitchell教授作为主题演讲嘉宾，松鼠AI作为该次会议唯一一家来自中国的公司有论文被会议接收并且有演讲分享，在大会主席的邀请下创始人栗浩洋做了晚宴致辞，公司首席科学家崔炜与教授见面聊了两个多小时，从松鼠AI人机大战教学效果超过高级教师的技术核心、AI引擎＋内容＋服务一体化研发和产品战略，到已经取得上百万学生的认可以及超过80%的复购率一一聊起……

之后的每次见面Mitchell都会提起那次难忘的伦敦见面。Mitchell教授还发现，松鼠AI的首席架构师Richard已经和他熟识的CMU的几位教授展开了技术合作。

在11月初，栗浩洋专程赶到CMU，和教授再次见面，原定两个小时的交流一直谈了九个小时，Mitchell教授被栗浩洋独创的“用错因重构知识空间理论”、“非关联性知识点的关键概率算法”等对教育技术和人工智能算法的理解深度和创新所吸引，并且被他投身AI教育致力于给所有人带来教育公平的愿景所打动，当场决定加入松鼠AI，担任ChiefAI Officer 。

Tom Mitchell教授的加入对松鼠AI来说无异于如虎添翼。

Tom Mitchell教授已经为松鼠AI制定了加入后的详细工作计划（新官上任三把火）:

第一，制定人工智能教育的白皮书，就像教授多年前指定的机器学习的白皮书称为全球技术的指导规范那样，成为全球AI教育的工作标准。

第二，优化现有的AI算法模型，在利用实时动态数据（学生学习时候的正答率、时间、表情、脑电波等等）不断调整学生的动态学习目标和推荐给学生的学习内容（视频、动画、讲义、题目、解析等）时，可以更加精准，让效果更加突出。

第三，尝试教授近几年研究的重点课题，用人机对话来使用户可以教授机器，从而颠覆过去机器学习只能够依靠算法自我进化的现状。采用类似人类大脑的学习方式，让机器从每一次被指导中直接学习，就像一个人对GPS导航的一次错误的直接矫正可以省去百万数据量下机器学习的优化一样，每个学生、老师都可以通过和机器做简单的结构化的对话来高效完善机器学习本身！这一个战略将是AI领域颠覆性的突破。

而同时，松鼠AI在教育领域的人才储备、战略判断和行业落地方面具备很强的竞争力。松鼠AI的技术团队的首席科学家崔炜，拥有爱尔兰国立大学人工智能博士后学位，之前是Realizeit的核心科学家；其首席架构师Richard，是美国最早的自适应教育公司Knewton在亚太地区的技术负责人；其首席数据科学家DanBindman博士，是美国自适应巨头公司ALEKS的联合创始人，负责核心产品算法的首席架构师。

并且，松鼠AI两年前就已经与斯坦福研究院(SRI)展开战略合作，SRI将为其提供AI技术方面的研究，还与中科院自动化研究所成立了平行AI智适应联合实验室，在人工智能与教育理论方面共建共享。

松鼠AI让Mitchell看到了AI技术落地教育场景成功的模式。系统首先根据一定的数据模型对学生进行测试，数据会根据使用其中一种模型跟踪他们的学习过程进度，然后推荐更适合他学习的知识点和测试题。平台会根据学生学习情况，不断调整和迭代他的学习速度和学习方法。

 “全流程智适应”是他们正在关注的领域。在Mitchell看来，这是一种非常强大的学习方式，如果系统推荐的内容适合学生的程度让学生都可以学会掌握，那么经常受到鼓励的学生会悟性更高。

另一个他们正研究的方向，也是智适应在学习中的应用之一：学生在学习过程中如何制定动态的学习目标？90分和60分的孩子的学习目标应该是完全不同的，同样都是60分的孩子，学习能力不同目标也不相同，所以学习路径就应该被不断调整达到精准有效。

Mitchell认为，教育是老师、学生和电脑三者间的互动，AI智适应经过10年的发展和成熟，机器学习和人工智能将成为智适应学习的驱动式技术。当我们需要个性化的、基于每个学生的教学战略时，机器应该学习什么？

除了环境式的数据，还有身体的传感数据、监测大脑的数据以及算法。监督式学习、多任务处理学习、增强学习都是很有意思的尝试，尤其是增强学习沉淀下来的抽样方法、算法选择、数据选择，对于发展AI+ 教育而言是个宝藏，会从根本上改变教育形态。

机器学习+ 教育的探索方面，对学生的情绪识别是关键技术，其一旦实现，老师可以根据系统每秒钟的反馈，找出哪一名学生需要被指导。

此外，一个很有意思的研究方向是探索新的教学互动方式，即考虑让学生充当老师的角色来教导模拟学生，过程中会引入教学督导的角色。Mitchell发现，只有AI技术发展到一定程度，我们才能实现这种教学。

四大智适应工作原理

松鼠AI是乂学教育新推出的人工智能智适应K12辅导品牌。乂学教育在2014年创立，主营业务是K12领域智能个性化辅导，主要是通过AI算法和知识点的超纳米级分拆，结合中国学情开发出一套学习引擎，为每位学生智能提供专属的学习路径。

截止今年6月，松鼠AI累计融资已近10亿人民币，估值超过11亿美金，迈入独角兽行列。

当前，全球范围内教育领域的核心痛点主要是缺乏优质的教师资源。

正是存在着优质教师资源这个核心的限制条件，教育行业没有出现垄断性的巨头，即使强大如新东方、好未来，发展近20年，市场占有率也仍然不高，无法体现出规模效应。而且，好的老师主要集中一、二线城市，三、四、五线城市甚至难以找到很多好老师，扩张起来就更加困难。

而以AI为基础的自适应教育，理论上能够从根本上解决这个问题。

松鼠AI系统首先根据一定的数据模型对学生进行测试，然后会根据数据使用其中一种模型跟踪学生的学习过程进度，进而推荐更适合她们学习的知识点和测试题。平台也会根据学生学习情况，不断调整和迭代他的学习速度和学习方法。

松鼠AI的工作原理第一步是依靠知识地图理论，用最少的题量测出学生的知识点漏洞。传统考试只能测出学生是80分、60分还是30分的学生，不能测出在具体知识点上的对错，10个80分的学生没掌握的知识点可能参差不齐，有交集也有区别。但智适应引擎可以用少量题目测出每个孩子知识点的薄弱项，比如，要测试一万个知识点的掌握情况，传统测试需要一万道题，但是运用知识空间理论以后，可能只需要用一千或五百道题就能够测出来。

换句话说，通过知识地图，我们可以只测试十分之一的题目就能了解孩子对每一个知识点的掌握状态。

不过，这就要求测试题目不能像中考高考一样随机选择，而是要通过算法非常精准的找到那个合适的知识点，所以找寻最恰如其分的知识点，同时又是在知识地图中的大节点就非常重要，需要算法的不断优化来实现。

第二个原理即认知预知理论，给到每个孩子合适的时间，从而大幅度的提升学习的效率。有的孩子7分钟可以掌握一个知识点，那么在45分钟传统课堂中很多时间就会浪费，如果有的孩子60分钟才能掌握这个知识点，传统课堂的学习时间安排对他来说又太短，三天以后，再学习需要的时间就不是起初缺少的十五分钟，而是需要从零开始。

智适应引擎通过机器学习和深度学习可以找到每一个孩子对每一个知识点的认知预知，因为每个孩子在每一个知识点里的学习情况完全不一样，用户画像千奇百怪，因此找到并且预测孩子对每一个知识点的认知阈值至关重要，不过这点难度也非常大。

第三是追根溯源，九年级的学生可能有一个七年级或六年级的知识点没有掌握，这个时候他必须进行跳回学习，传统的教育老师不可能再回到过去，而市场上所有的培训班，教九年级的物理或是八年级的数学，也不可能跳到五六年级。因为每个孩子前序知识点千奇百怪，所以必须要通过算法找到短缺的知识点，不但治标，而且治本。

松鼠AI智适应引擎的第四个原理叫做战略放弃。孩子不可能学完所有的知识点，他应该先学什么？后学什么？不同成绩的孩子又应该学哪些？放弃哪些？比如说一个50分的学生，其实给他设定的目标可能就是70分，不是100分，所以我们要放弃80分、90分、100分的知识点，只给他学60、70分的知识点，这样他就可以更坚定的达到70分，如果所有的知识点都给他学，最后的结果可能是连70分都做不到。

此外，智适应教育最大的特点不仅仅是实现个性化学习，而是让“因材施教”规模化。将优质师资规模化“复制”，就使得基于AI的智适应教育模式在商业上有了大规模盈利的可能。

栗浩洋称，目前AI智适应系统的毛利率是70-80%，未来是可以高达90%，教师的成本的比例会越来越低；而在运营层面，成本会更低，比如说，不再需要管理教师团队的员工，这正是AI智适应的在商业模式上的优点。

突破知识点学习局限 培养举一反三能力

“智适应学习”，也可以说是自适应学习在人工智能时代的升级。智适应学习系统的革命性就在于，它更像是一种“决策型AI”，也被看成是最有可能颠覆现有教育模式的一种全新系统。

在传统的非自适应方法学习模式中，由于学生的学习路径、认知过程、成绩反馈等数据无法得到大规模地追踪，存储和分析，难以实现量身定制个性化的学习模式。通过人工智能的手段形成的智适应学习系统加上学习全过程的闭关数据，可以让系统彻底完善地模拟最优秀的老师做出学习内容推荐和路径推荐的合理决策。就好像是今日头条通过读者的阅读全流程的数据来分析用户画像做千人千面的推荐，一改过去依靠编辑选择来为读者推荐。

AI智适应系统也颠覆过去所有线上线下教育以老师为中心的教学模式，成为根据学生的用户画像实施千人千面的因材施教。

事实上，人工智能自适应学习在美国起步更早，而在中国真正为大众所知也不过短短几年时间。但显然，在实际落地的场景中，中国的创业公司已经先人一步。松鼠AI对知识点拆分的颗粒度其实比Knewton、ALEKS等美国的竞争对手产品多了十倍。

松鼠AI曾经举办过四场AI教学机器人组和真人老师教学组全程直播，通过20个小时的教学，教学机器人组的学生成绩、提升分数要比对照组和高级教师组的高出九分。

栗浩洋举例说，关于一元二次方程，ALEKS拆解为了13个知识点，而松鼠AI团队拆解为了107个；初中英语听力知识点拆分为了8000多个。“中国可能更需要纳米级和超纳米级拆分。”栗浩洋表示，在英语学习方面，中美两国学生面对的是不同的问题，类似连读、爆破音和固定搭配等用法并不了解，口语和书面语也难以区分的中国学生需要比欧美颗粒度更加精细的知识点拆分。

“不仅如此，如果我们思考教育的终极目的，不是最大范围内获取书本知识和在考试中取得高分，更应该是关注一个学生的能力，这包括他的思想和方法，也关乎创造力和想象力。松鼠AI智适应系能做到，因为我们给每个知识点贴上了许多传统教育中没有的标签，而且机器可以通过自我进化打出标签，松鼠AI目前已经突破了欧美同行知识点学习的局限，开始培养孩子的举一反三的能力、思想和方法的学习。”

“过去很多奥数题我都不会做了，但是没关系，通过这些题目训练我的思维方式才是最重要的。我们拆分这些知识的时候，发现知识对未来有着巨大的价值，如何在大量的噪音中找到有用的信号，很多人把眼光放在了AI，也有人关注到AI教育。马化腾也说过，如果中国有超过BAT市值的公司，出自两个领域，一个是AI医疗，一个是AI教育”，栗浩洋称。

用品牌和行业普及方式先行开拓市场

2017年对教育和AI说一个转折年，它向世界释放一个信号，人工智能已经来临。

相比沿用了数千年的传统师生教学方式，要让学生和家长接受这一教学方式，首先是要加深所有的家长、老师、校长、教育部门的政府官员对人工智能加教育的了解，并得倒认可。松鼠AI开拓市场的方式和其他的公司完全不同的地方，就在于用品牌和行业普及先行去开拓市场。

“家长对人工智能+教育认可之后，自然松鼠AI的市场也就扩大了，如果松鼠在这个市场中又是行业的第一名，其实所有的流量就会自然地流到我们品牌下。”栗浩洋告诉融资中国。

在这个过程中，围绕产品，松鼠AI在自身品牌建设给到消费者的感受度有几个方面：

第一，产品，当大家对人工智能教育感兴趣的时候，就会来体验产品，而松鼠AI的产品有四个杀手锏应用原理，比如用六十分钟就能够测出初中数学的六百个核心知识点的掌握率，用三个小时就可以测出初中全部的知识点的掌握率；

第二，是家长对松鼠AI技术的认可，松鼠AI在全国范围内进行过四场人机大战并且均取得AI教学机器人的平均成绩和学生学习的知识点数量超出真人教学的效果；通过在全球发表的人工智能及人工智能教育的多篇获奖论文；通过跟斯坦福中心的合作；通过跟卡耐基梅隆大学计算机学院Tom Mitchell教授的合作；以及首席科学家、首席架构师等在各种AI及AI教育峰会受邀的演讲，让对人工智能有兴趣又比较敏感的家长能够先看到松鼠AI，如果他对松鼠AI所讲的方向和所做的产品有所共鸣，那么就很容易就成为用户。

第三，是松鼠AI屡屡获得国际和国内的顶级奖项，例如在美国旧金山获得的Alconics全球AI领域最大社会贡献奖、在英国伦敦获得的EdTechX的Growth成长大奖、以及刚刚在北京颁发的德勤2018年高科技高成长50强榜单的第12名（德勤50强与1995年在美国硅谷创办，被誉为全球高成长企业的标杆）。

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