白云峰最新演讲：为什么好未来全力布局AI+教育？

【智能观】本文整理自白云峰在今日GET2017教育科技大会上的演讲。在白云峰看来，与医疗和自动驾驶行业相比，AI+教育更容易接近奇点，因为教育场景容错性更高，采集数据复杂程度更低。同时，他期待AI能帮助学生实现个性化学习的同时，将老师效率提到最高，成为最好的教学方式。

到底什么是更好的教育？

我想讲的故事和我自己相关，时间拉回到10年前，那个时候学而思（好未来）的几个创始人，还在一线讲课。我印象特别清晰，那段时光可能是我过去15年最快乐的时光。

因为，一个小小的课堂，你能够跟学生很好地互动，并且感知他们眼神的回报，但过程当中其实也有很多的痛苦。当时，学而思班非常火爆，所以我们几个创始人都在一线讲课。为了能够抽出时间来做后台教学和研发，我当时在一线代课带了5个班。

但带了5个班之后，很快就满了（当时是小班教学），有很多家长打电话希望我再开一个班。经研究商量之后我答应了，结果又有一群学生来说，“我希望白老师再开一个班”，最后，我大概一周带9个班。9个班意味着什么？我们一个班三小时，基本上除了白天工作的时间之外，晚上、周末全部占满。

这给我带来了成就感，因为我带了北京市最好的学生，我能够感觉到带班过程中，那种发自内心的愉悦。但是，每当周日晚上上完第九个班的时候，周一周二我要躺两天，直到周三上午的11点左右才说得出话。

27小时的直立，并且高强度的课堂互动，其实给我们的身体带来了极大的影响和损伤。当时我就在想，讲完了这9个班，讲完了一个学期后，我能支撑多少时间？

我那个时候想，如果给我一个麦就好了，我发现那个麦就是一个最简单的AI，帮助老师持续讲课的一个重要的辅助工具。后来我们就给一些优秀的老师上了麦，希望老师能够保持他们讲课的状态，但是人毕竟是肉体做的。

讲了那么多，其实只想讲一句话，十年前的事情发生在今天，我们终于看到了希望，我们发现互联网+教育并没有改变教育的本质，无非是进行了所谓的资源远程输送，没有放大优秀教育稀缺教育资源的长宽高，但是AI来了，我们真的有机会把教学环节当中所谓的重复性的、程式性的、靠记忆、靠反复练习的模块，用更好的方式替代人脑，而把人的价值和因素集中在情感的交互、个性化的引导、创造性思维的开发上面，我觉得这件事情是非常美妙的。

谈到AI，经常有人问我，AI+教育到底能改变什么？AI离教育近不近？

我说AI离教育很近，原因是什么？就是两点：

1.教育场景有更好的容错性。

在学习迭代的过程中，其实我们是允许容错的，不用达到99.99%，我们在学习的整个交互过程中，能够达到90%就非常了不起了，这件事情不会致命，不像医疗和自动驾驶，所以我觉得AI是非常接近教育行业的。

2. 教育数据收敛性和可控性强。

在整个教学的封闭场景中，无论是公立学校还是课外教育，一个教室中产生的所有元素，无论声音还是文本，都有机会通过传感器收集起来。其实AI、底层算法在各行各业通用度已经很高了。但是难点在所有行业运用过程中采集数据的复杂程度上，和其他行业相比，教育场景在采集数据上有天然的收敛性和可控性。

科技带给教育怎样的改变？

有人问我老师会不会失业，其实我刚才已经部分解答过了。人工智能对于大组织而言，对于一家大的教育企业而言，我觉得它最大的价值在于提升人效，在于在教育领域重新定义人和机器的分工，并且发挥人的价值以及机器的价值。

我们看一下在整个教育行业中所有伙伴公司作的努力，计算机视觉、语音识别、语义识别还有其他的，我为所有的教育技术创业者感到骄傲，因为我们教育行业真的有机会比医疗行业、自动驾驶行业更有机会接近那个奇点，更有机会让教育发挥更大的效果，能够培养更多更好、更优秀的人。

当然，整个线下教育交互场景中，很多数据是没有沉淀下来的（图象、语音、答题、iPad），于是我们在线捕捉学生的表情、状态、语言、回答问题的方式，并发现很多可以迭代的地方。这可能是在线教育比线下教育更有优势的地方，虽然线下教育依然蓬勃发展，但是我们认为在获取数据这一点上，在线教育具有无可比拟的优势，它能够采集有效的数据，并且进行实时的反馈。

在教学的整个应用层面上，我们目前在研究互动教学，研究基于教学理念的教育游戏化，以及在教学内容上使用AI。

举两个小例子，这是我们的真实场景魔镜系统，一个真实的教室场景，我们能够捕捉每个学生学习的状态和反应。也许准确度不是100%，比如说一个学生低头的时候，我们会认为他在写作业，通过他的笔和手的信息的采集，也许他笔下在写作业，心里在发呆，但是这不重要。因为我们认为系统的迭代，会比人做得更好。

我们还在做一个尝试，根据一个老师的言语表达、信息传递和肢体互动，我们抽取关于他的一些核心元素，看哪些元素能够在教学交互中高效迭代，或者说，可以被学生高效地感知。

这张曲线图表现的是K-12教学场景中人效和体验之间的关系。横坐标是人效，纵坐标是个性化体验。毫无疑问，我们都希望每个学生能够获得个性化的体验。但是，优秀的，能够产生很好交互的老师非常有限。如何去解决体验和人效之间的差别？行业中有很多做法，如一对一，它大概在个性化方面做得最好，但是它的人效非常低。

线上一对一，面授小班，线下小班，双师模式，面授大班和线上大班……我们发现，最大的痛苦和矛盾在于，我们既要关注学生的个性化学习，也要提高优秀老师的效能，怎么办？在整个研究过程中，我们发现了一种可能性，就是双师，虽然双师目前还没有达到面授的效果，但是它在提高人效上面有一定优势。

不管是面部识别还是语义理解，我们希望AI核心的功能是让教学场景中出现这种情况——从黄线左下端，能够有机会到黄线的右上端。既能够实现很高的人效，同时能够关注孩子个性化的体验，这件事情是我们教育+AI努力的方向。

作为一个师者，或者说对于一个教育工作者来说，我认为最大的成就不是桃李满天下，而是看到自己的学生能够变成自己想变成的样子。

AI+教育，我们是认真的。

—完—

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