對(duì)于智適應(yīng)教育的發(fā)展方向，崔煒說(shuō)，不管怎樣都要從教育的痛點(diǎn)出發(fā)，而不只是做成教育行業(yè)里的輔助工具。

11 月 8-9 日，在 CSDN 和 AICamp 聯(lián)合舉辦的 AI 開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，松鼠 AI · 智適應(yīng)教育首席科學(xué)家崔煒講述了他們?cè)谥沁m應(yīng)教育技術(shù)的實(shí)踐與落地，并在會(huì)后接受 AI科技大本營(yíng)采訪(fǎng)時(shí)就有關(guān)產(chǎn)品和業(yè)務(wù)發(fā)展情況進(jìn)行解答。

崔煒演講

很多身處鄉(xiāng)村的學(xué)生、留守兒童得不到優(yōu)質(zhì)教育，其根本原因是因?yàn)槔蠋熧Y源的分配不均勻，很多孩子都只能接受最基礎(chǔ)的教育，甚至很多孩子接受不到教育。一名老師教授大量學(xué)生是常見(jiàn)的現(xiàn)象，要想每個(gè)孩子都得到優(yōu)質(zhì)的教育，老師的數(shù)量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

我們過(guò)去發(fā)明的 MOOC 互聯(lián)網(wǎng)式的教育受到了很多人歡迎，但它存在很大缺陷，一是完課率很低，二是缺乏互動(dòng)性。在 MOOC 的學(xué)習(xí)過(guò)程中，主要是學(xué)生用戶(hù)在系統(tǒng)上自主的完成學(xué)習(xí)。難以堅(jiān)持下來(lái)是自主學(xué)習(xí)的主要問(wèn)題，這也直接的導(dǎo)致了 MOOC 的完課率很低，所以學(xué)生的學(xué)習(xí)效果非常難以保證。缺乏互動(dòng)性的自主學(xué)習(xí)過(guò)程沒(méi)有老師的干預(yù)，學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中碰到任何問(wèn)題都沒(méi)有人給他實(shí)時(shí)解答互動(dòng)，這也導(dǎo)致了用戶(hù)在使用的時(shí)候?qū)Ｗ⒍鹊?、體驗(yàn)感差，棄課等問(wèn)題。

所以我們要打造 AI 智能個(gè)性化的學(xué)習(xí)平臺(tái)，松鼠 AI 智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是我們 AI 學(xué)習(xí)引擎的品牌。我們要讓每個(gè)學(xué)生都能夠擁有一對(duì)一的私人 AI 老師，幫助每個(gè)學(xué)生進(jìn)行知識(shí)架構(gòu)的查缺補(bǔ)漏，提升學(xué)習(xí)效率，從而帶來(lái)學(xué)習(xí)效果的提升。我們的產(chǎn)品在 2017 年初上線(xiàn)，一年半時(shí)間里開(kāi)設(shè)了 6 門(mén)課程，涉及 12 個(gè)年級(jí)，有 1600 多家學(xué)習(xí)中心，幫助了 100 多萬(wàn)名學(xué)生，覆蓋全國(guó) 300 多個(gè)城市。

在傳統(tǒng)的教學(xué)模式里每個(gè)學(xué)生都是被動(dòng)接受老師的授課內(nèi)容，不管是學(xué)霸還是學(xué)苗、無(wú)論學(xué)生的前序知識(shí)點(diǎn)掌握情況如何、無(wú)論學(xué)生接受新知識(shí)點(diǎn)速度的快慢，大家都要在相同的時(shí)間里學(xué)習(xí)相同數(shù)量的知識(shí)點(diǎn)。但是我們的松鼠AI·智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能“診斷”出每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)問(wèn)題，根據(jù)學(xué)生現(xiàn)有的知識(shí)架構(gòu)，為他規(guī)劃最佳的學(xué)習(xí)路徑，讓每個(gè)學(xué)生都能接收到量身訂做的學(xué)習(xí)內(nèi)容，讓每個(gè)學(xué)生最大化獲得學(xué)習(xí)效率的提高以及學(xué)習(xí)成績(jī)的提升。

舉個(gè)例子，不同的學(xué)生現(xiàn)有的知識(shí)點(diǎn)掌握程度不同，所以要學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)數(shù)量不一樣，學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)順序也不一樣，不同的知識(shí)點(diǎn)上學(xué)習(xí)花的時(shí)間和學(xué)習(xí)內(nèi)容難度也不一樣。松鼠AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過(guò)先行測(cè)試來(lái)診斷學(xué)生現(xiàn)有知識(shí)點(diǎn)的掌握情況和能力水平，判斷學(xué)生的知識(shí)薄弱點(diǎn)在哪，根據(jù)學(xué)生的薄弱點(diǎn)，結(jié)合算法，推送給學(xué)生目前最容易理解和學(xué)會(huì)的內(nèi)容，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)的過(guò)程中過(guò)得成就感，從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，保持學(xué)生在使用學(xué)習(xí)系統(tǒng)的時(shí)候的專(zhuān)注度。目前我們的產(chǎn)品能在不同學(xué)科上幫助學(xué)生進(jìn)行有效的提升，幫助學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)產(chǎn)生興趣，幫他在短時(shí)間內(nèi)高效提升學(xué)習(xí)效率以及成績(jī)。

▌智適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)原理和架構(gòu)

人工智能自適應(yīng)（簡(jiǎn)稱(chēng)智適應(yīng)）學(xué)習(xí)是一種教育技術(shù)，能夠自動(dòng)為學(xué)生提供個(gè)性化服務(wù)。從二十年代到五十年代美國(guó)有很多教育專(zhuān)家和計(jì)算機(jī)專(zhuān)家在研究如何用技術(shù)給每個(gè)孩子帶來(lái)個(gè)性化的學(xué)習(xí)。大家比較常見(jiàn)的產(chǎn)品例如 Knewton 采用人工式的自適應(yīng)方式構(gòu)建了一套完整的學(xué)習(xí)內(nèi)容，建立了學(xué)習(xí)知識(shí)架構(gòu)，讓每個(gè)學(xué)生進(jìn)行測(cè)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果老師給每個(gè)學(xué)生分配不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容，把智適應(yīng)的原理用到線(xiàn)下產(chǎn)品中。

后來(lái)出現(xiàn)了智能教學(xué)系統(tǒng)。目前，智適應(yīng)學(xué)習(xí)分為多種不同的類(lèi)型。最簡(jiǎn)單的是建議性復(fù)習(xí)，給學(xué)生推薦他接下來(lái)要學(xué)習(xí)的內(nèi)容；其次是評(píng)估層面的適應(yīng)性，通過(guò)對(duì)學(xué)生進(jìn)行測(cè)試，能快速檢測(cè)出學(xué)生的能力水平和對(duì)知識(shí)的掌握程度；最后是高度的智適應(yīng)，能做到根據(jù)實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的學(xué)生情況對(duì)學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行調(diào)整。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)不需要老師的干預(yù)，其背后的技術(shù)實(shí)現(xiàn)原理可以基于很多方式，一種是基于個(gè)性化偏好，老師通過(guò)觀(guān)察和對(duì)學(xué)生的了解來(lái)判斷學(xué)生個(gè)人偏好，給他匹配不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容。一種是基于規(guī)則的學(xué)習(xí)系統(tǒng)預(yù)先編程，有 if...then 的邏輯閉環(huán)。還有一種是算法排序的學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)動(dòng)態(tài)的計(jì)算內(nèi)容順序，基于算法驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠更好的滿(mǎn)足個(gè)性化需求。

基于算法驅(qū)動(dòng)的智適應(yīng)測(cè)試驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)基于自動(dòng)化測(cè)試排序，通過(guò)一個(gè)測(cè)試把學(xué)生分為幾種類(lèi)別。AI 能力驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)廣泛地觀(guān)察某人試圖學(xué)習(xí)的內(nèi)容，從廣泛的內(nèi)容中提取出相關(guān)內(nèi)容，來(lái)評(píng)估學(xué)生知識(shí)掌握的程度和能力水平，看學(xué)生是否能到達(dá)他現(xiàn)階段應(yīng)該在的能力水平上。如果能力水平不達(dá)標(biāo)，系統(tǒng)會(huì)讓他停留在最薄弱的知識(shí)點(diǎn)上繼續(xù)學(xué)習(xí)、層層遞進(jìn)；如果能力達(dá)標(biāo)，系統(tǒng)會(huì)推送拓展題，幫助學(xué)生進(jìn)一步提高。

只有全面評(píng)估學(xué)生所學(xué)內(nèi)容的掌握情況，才能更加清楚了解學(xué)生整體知識(shí)情況，從而對(duì)癥下藥。根據(jù)學(xué)生測(cè)試情況找到學(xué)生真正的錯(cuò)因，設(shè)定個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，匹配不同學(xué)習(xí)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化教學(xué)。

我們的智適應(yīng)系統(tǒng)的目標(biāo)是做到精準(zhǔn)診斷、高效學(xué)習(xí)。精準(zhǔn)診斷由兩個(gè)部分組成，一個(gè)是學(xué)生開(kāi)始學(xué)習(xí)前診斷出學(xué)生的知識(shí)漏洞，一個(gè)是在學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中不斷發(fā)現(xiàn)知識(shí)漏洞以及隨著學(xué)生能力水平的變化而補(bǔ)全的知識(shí)漏洞。而高效學(xué)習(xí)是指系統(tǒng)在精準(zhǔn)診斷的基礎(chǔ)上自動(dòng)生成的動(dòng)態(tài)個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑和最適合學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

基于這些特征我們?cè)谙到y(tǒng)里有四個(gè)模型：第一是學(xué)生的模型，來(lái)評(píng)估學(xué)生在每個(gè)時(shí)刻的學(xué)習(xí)情況、對(duì)知識(shí)點(diǎn)掌握的情況、學(xué)習(xí)的效率和學(xué)習(xí)的能力；第二是內(nèi)容模型，我們清楚了解到內(nèi)容哪一塊對(duì)哪類(lèi)學(xué)生有幫助；第三是教學(xué)模型，這個(gè)學(xué)生是需要哪種教學(xué)方式，我們需要根據(jù)學(xué)生不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格匹配合適的教學(xué)方式；第四是預(yù)測(cè)模型，我們會(huì)基于學(xué)生當(dāng)前的學(xué)習(xí)情況給學(xué)生做預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)學(xué)生接下來(lái)學(xué)習(xí)下一個(gè)知識(shí)點(diǎn)之后會(huì)達(dá)到什么樣的水平，預(yù)測(cè)學(xué)生將會(huì)花費(fèi)多長(zhǎng)時(shí)間才能完成下一個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)，這四個(gè)模型是相互關(guān)聯(lián)的，把四個(gè)模型相互結(jié)合才能打造更加個(gè)性化的學(xué)習(xí)產(chǎn)品。

學(xué)習(xí)目標(biāo)的合理性是一個(gè)重要的教育理念，在過(guò)去的教育模式里老師和家長(zhǎng)希望每個(gè)孩子都考 100 分，但每個(gè)學(xué)生達(dá)到這個(gè)目標(biāo)所需要花費(fèi)的時(shí)間、精力是不一樣的，所以教育理念是應(yīng)該給不同的學(xué)生設(shè)立不同的學(xué)習(xí)目標(biāo)，讓每個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中獲得自我成就感。

診斷的準(zhǔn)確性和效率就像去醫(yī)院看病一樣，診斷的準(zhǔn)確率和效率越高，患者的康復(fù)概率越大、周期越短。我們對(duì)學(xué)生的判斷越準(zhǔn)確，學(xué)生的學(xué)習(xí)效率就會(huì)越高。然后是學(xué)習(xí)內(nèi)容的質(zhì)量，內(nèi)容不會(huì)讓系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生，內(nèi)容一定是人為完成，不同的學(xué)生有不同的學(xué)習(xí)習(xí)慣和喜歡的學(xué)習(xí)內(nèi)容類(lèi)型，我們能實(shí)時(shí)采集到學(xué)生的內(nèi)容反饋，用大數(shù)據(jù)分析了解到試題的區(qū)分度，對(duì)后面的學(xué)生做到更精準(zhǔn)匹配。

最后是干預(yù)和輔導(dǎo)的時(shí)機(jī)、效果和效率，在整個(gè)產(chǎn)品形態(tài)里機(jī)器是完成教學(xué)的主要手段，以學(xué)生為中心，老師與學(xué)生跟系統(tǒng)相結(jié)合，是人機(jī)共教的模式。智適應(yīng)系統(tǒng)很重要的一點(diǎn)是能夠提醒老師這個(gè)學(xué)生什么時(shí)候需要輔導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)以學(xué)生為中心的教學(xué)模式。

▌打造以學(xué)生為中心的智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)

智適應(yīng)系統(tǒng)在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程里會(huì)結(jié)合不同的教育心理學(xué)理念和教學(xué)理論知識(shí)給學(xué)生帶來(lái)更好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，從而提升學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性，讓學(xué)生愿意花更多時(shí)間學(xué)習(xí)，培養(yǎng)學(xué)生更好的學(xué)習(xí)習(xí)慣，這是我們產(chǎn)品考慮的關(guān)鍵因素之一。

這個(gè)產(chǎn)品是以學(xué)生為中心的，每個(gè)學(xué)生都能按照自己的節(jié)奏學(xué)習(xí)，并且是基于能力的學(xué)習(xí)，我們會(huì)及時(shí)評(píng)估，系統(tǒng)不會(huì)因?yàn)閷W(xué)生知識(shí)點(diǎn)沒(méi)有掌握停下來(lái)或者跳過(guò)，而是會(huì)采取戰(zhàn)略?xún)?yōu)先的方法讓他學(xué)會(huì)更加有利于其掌握的知識(shí)點(diǎn)，在學(xué)生能力提升之后再進(jìn)行該知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)，確保掌握后，然后再進(jìn)行下一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)。不同學(xué)生的大腦結(jié)構(gòu)不一樣，認(rèn)知規(guī)律也不一樣，一堂課講下來(lái)后學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和收獲也不一樣，系統(tǒng)會(huì)分析出每個(gè)學(xué)生的規(guī)律然后給他匹配合適的內(nèi)容。精熟學(xué)習(xí)，學(xué)生要達(dá)到相應(yīng)的能力水平才能進(jìn)行更難的知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)。

智適應(yīng)產(chǎn)品目標(biāo)非常多，教育是長(zhǎng)期投資，最后看帶來(lái)的效果和收益，效果和收益不是立馬能見(jiàn)效的，我們針對(duì)產(chǎn)品打造和 AI 技術(shù)的落地考慮了很多方面的因素，比如學(xué)習(xí)必須要有內(nèi)容推薦，還要有相對(duì)應(yīng)的命題幫助學(xué)生把知識(shí)點(diǎn)掌握得更加熟練。必須要有這樣一套內(nèi)容管理的系統(tǒng)，記錄每個(gè)學(xué)生在系統(tǒng)上產(chǎn)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)對(duì)每個(gè)學(xué)生進(jìn)行個(gè)人畫(huà)像。所有這些系統(tǒng)有一個(gè)中樞系統(tǒng)（Master Data Service）做系統(tǒng)之間的銜接，打造系統(tǒng)的過(guò)程中我們要構(gòu)建系統(tǒng)架構(gòu)的目標(biāo)藍(lán)圖。

我們 AI 技術(shù)主要目的是用在這些方面：第一做知識(shí)診斷；我們希望打造一個(gè)超級(jí) AI 老師，能夠在沒(méi)有真人老師干預(yù)的情況下智能化的給每個(gè)學(xué)生提供性化的輔導(dǎo)。第二要做到高效治療；松鼠 AI 系統(tǒng)中初中一個(gè)學(xué)科我們拆分到了 3 萬(wàn)多個(gè)超納米級(jí)的知識(shí)點(diǎn)，知識(shí)結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜。每個(gè)人的知識(shí)儲(chǔ)量是不一樣的，想要精準(zhǔn)的判斷出學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)是非常困難的。而教學(xué)大綱里只是粗顆粒度的，很難做到精準(zhǔn)判斷學(xué)生的現(xiàn)有知識(shí)點(diǎn)掌握情況，但是我們的納米級(jí)拆分將知識(shí)點(diǎn)拆分得非常細(xì)，3 萬(wàn)多個(gè)知識(shí)點(diǎn)要評(píng)判出每個(gè)學(xué)生到底有哪些會(huì)哪些不會(huì)，這是很有挑戰(zhàn)的事情，但這能精準(zhǔn)的測(cè)量出學(xué)生知識(shí)架構(gòu)。

大部分的老師對(duì)學(xué)生的情況不是很了解，所以我們希望精準(zhǔn)判斷出每個(gè)學(xué)生對(duì)知識(shí)的掌握情況。最關(guān)鍵的是我們構(gòu)建了一個(gè)知識(shí)體系，形成了一個(gè)知識(shí)狀態(tài)。先行測(cè)試的目的從理論上來(lái)講，是在龐大的知識(shí)空間里尋找到學(xué)生對(duì)應(yīng)的知識(shí)狀態(tài)。

▌如何做到動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)規(guī)劃學(xué)習(xí)路徑？

然后是給學(xué)生生成實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)路徑。我們的系統(tǒng)會(huì)給學(xué)生制定只屬于他的學(xué)習(xí)路。，可以給學(xué)生規(guī)劃他的學(xué)習(xí)順序。我們能做到戰(zhàn)略放棄和戰(zhàn)略?xún)?yōu)先，讓學(xué)生將有限的時(shí)間放在最應(yīng)該學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)上。

例如某個(gè)考試需要學(xué)生要掌握 1 千個(gè)知識(shí)點(diǎn)，但在持續(xù)學(xué)習(xí)中發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)能力非常弱，我們能夠預(yù)測(cè)他在未來(lái) 1 千個(gè)時(shí)間點(diǎn)上花的時(shí)間超過(guò)他能學(xué)習(xí)的時(shí)間， 1 個(gè)月后馬上要參加考試，不可能在一個(gè)月時(shí)間內(nèi)把 1 千個(gè)知識(shí)點(diǎn)全學(xué)會(huì)，所以需要算法做到優(yōu)先訓(xùn)練當(dāng)前有能力能學(xué)好的知識(shí)點(diǎn)，讓學(xué)生集中時(shí)間花在他能夠快速學(xué)好的知識(shí)點(diǎn)上面，對(duì)于學(xué)霸可以讓他放棄已經(jīng)學(xué)會(huì)的知識(shí)點(diǎn)，集中注意力于不會(huì)的知識(shí)點(diǎn)上，甚至可以超前學(xué)習(xí)。這需要做到以下四點(diǎn)：

內(nèi)容匹配：依據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)能力匹配難度合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容，讓學(xué)生體驗(yàn)到事半功倍的效果。不同的學(xué)生在不同的知識(shí)點(diǎn)上分配的時(shí)間是不一樣的，我們能夠給學(xué)生分配不同學(xué)習(xí)時(shí)間，目的是讓他在有限的時(shí)間內(nèi)達(dá)到最優(yōu)的學(xué)習(xí)目標(biāo)。

知識(shí)的表征：教育領(lǐng)域需要用這樣一個(gè)技術(shù)把機(jī)器的結(jié)構(gòu)表征出來(lái)，學(xué)科里有很多專(zhuān)業(yè)詞匯和公式，很難做到機(jī)器識(shí)別，我們構(gòu)建了完整的知識(shí)體系結(jié)構(gòu)，用機(jī)器去識(shí)別每個(gè)學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)，因?yàn)闄C(jī)器不能識(shí)別視頻具體對(duì)應(yīng)的是哪一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，所以我們要求對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行納米級(jí)拆分，只有這樣機(jī)器才能做到更加的精準(zhǔn)。

構(gòu)建知識(shí)圖譜：學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)圖譜區(qū)別于搜索里面的知識(shí)圖譜，在學(xué)習(xí)過(guò)程中基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)不好，沒(méi)辦法學(xué)習(xí)后面的知識(shí)點(diǎn)。如何評(píng)估學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)？持續(xù)性、實(shí)時(shí)性、傳遞性，這需要評(píng)估每個(gè)學(xué)生的知識(shí)水平，我們會(huì)收集每個(gè)學(xué)生做題的時(shí)間、題目考查的知識(shí)點(diǎn)和難易程度，這些都是我們構(gòu)建學(xué)生畫(huà)像的重要因素。系統(tǒng)會(huì)實(shí)時(shí)的進(jìn)行用戶(hù)分析，生成學(xué)生畫(huà)像，產(chǎn)生學(xué)習(xí)報(bào)告。

評(píng)估最后的教學(xué)效果：教育產(chǎn)品很重要的一點(diǎn)是能給給學(xué)生帶來(lái)怎樣的學(xué)習(xí)效果，所以教育產(chǎn)品形成良好的口碑是最重要的。目前我們進(jìn)行了四場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，采取隨機(jī)分組的形式把學(xué)生分成對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組，實(shí)驗(yàn)組是根據(jù)系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行學(xué)習(xí)沒(méi)有老師干預(yù)，對(duì)照組是一個(gè)老師帶 15 到 20 個(gè)學(xué)生，在學(xué)習(xí)之前進(jìn)行前測(cè)，學(xué)習(xí)之后進(jìn)行后測(cè)，后測(cè)是第三方出卷保證難度是一致的。對(duì)比實(shí)驗(yàn)的結(jié)果已發(fā)表在學(xué)術(shù)會(huì)議上。

我們?cè)诔掷m(xù)不斷的進(jìn)行努力，希望把更多、更好、更先進(jìn)的技術(shù)應(yīng)用在智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品里，希望為教育貢獻(xiàn)我們的力量，為鄉(xiāng)村的孩子帶來(lái)更高質(zhì)量的教育和個(gè)性化的教育。

以下為 AI科技大本營(yíng)對(duì)崔煒的采訪(fǎng)內(nèi)容：

AI科技大本營(yíng)：有業(yè)內(nèi)人士說(shuō)目前 AI+教育的整個(gè)行業(yè)狀況是還處在搬數(shù)據(jù)的階段，您看到的又是怎樣一番景象？

崔煒：目前我們整個(gè)行業(yè)看得到的是 AI 已經(jīng)像李開(kāi)復(fù)說(shuō)的到了收獲期，這指的是相對(duì)于過(guò)去很多年來(lái)說(shuō)，AI 現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入到一個(gè)成熟的應(yīng)用期，過(guò)去很多 AI 是停留在理論層面的，所以說(shuō)現(xiàn)在其實(shí)是一個(gè)最好的時(shí)代，就是能夠應(yīng)用 AI 的最好的機(jī)會(huì)。

當(dāng)然，任何一個(gè)產(chǎn)品的發(fā)展過(guò)程肯定會(huì)經(jīng)歷一個(gè)初期、中期一直到一個(gè)非常完善、體驗(yàn)非常好的產(chǎn)品。我們現(xiàn)在可以說(shuō)是還不夠非常完善，但這是一個(gè)很好的起點(diǎn)。

AI科技大本營(yíng)：今年在產(chǎn)品上有沒(méi)有必須要達(dá)到的一些目標(biāo)？

崔煒：我們目前是在進(jìn)一步去擴(kuò)展更多的學(xué)科、更多的應(yīng)用，從而帶來(lái)更多豐富的內(nèi)容。技術(shù)是一方面，跟技術(shù)相匹配的另一方面是內(nèi)容，就像今日頭條一樣，它能夠帶來(lái)千人千面的個(gè)性化體驗(yàn)，這也是因?yàn)樗膬?nèi)容積累得足夠豐富。擴(kuò)展更多學(xué)科在商業(yè)模式上能節(jié)省成本，因?yàn)橥粋€(gè)用戶(hù)可以報(bào)一門(mén)學(xué)科，也可以順便報(bào)其他學(xué)科。

我們也在不斷去加強(qiáng)我們的技術(shù)壁壘。像我們跟世界上最頂尖的幾家機(jī)構(gòu)都有合作，包括斯坦福大學(xué)、中科院、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)都建立了相應(yīng)的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室或者研發(fā)中心，共同來(lái)研發(fā)我們的產(chǎn)品，同時(shí)在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊上我們也發(fā)表了相應(yīng)學(xué)術(shù)論文。

AI科技大本營(yíng)：技術(shù)更新周期是怎樣的？

崔煒：大的迭代兩三個(gè)月就有一次，小的疊加每周都在進(jìn)行，我們是互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)模式，也就是小步快跑。

AI科技大本營(yíng)：你們?nèi)绾谓鉀Q C 端教育產(chǎn)品的流量和獲客問(wèn)題？

崔煒：我們綜合了線(xiàn)上+線(xiàn)下相結(jié)合的模式。線(xiàn)上類(lèi)似于 VIPKID、VIPABC 有線(xiàn)上遠(yuǎn)程的教學(xué)業(yè)務(wù)來(lái)獲取流量。線(xiàn)下是像盒馬鮮生這樣的體驗(yàn)店，我們主要在非一線(xiàn)城市做了學(xué)習(xí)中心，調(diào)研后發(fā)現(xiàn)其實(shí)線(xiàn)下至少有 60% 的流量。

區(qū)別于傳統(tǒng)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，我們的學(xué)習(xí)中心高科技氛圍營(yíng)造了一種寬松愉悅的氣氛，并且我們實(shí)行的是不超過(guò) 10 名學(xué)生的小班形式，但對(duì)每個(gè)學(xué)生來(lái)說(shuō)獲得的卻是一對(duì)一的個(gè)性化輔導(dǎo)，因?yàn)槲覀兊漠a(chǎn)品是一個(gè)以學(xué)生為中心的自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)。所以在小班課上的老師是不教學(xué)的，老師只是跟隨著學(xué)生的教學(xué)，只在需要的時(shí)候幫助學(xué)生。

AI科技大本營(yíng)：你們幾乎包攬了從技術(shù)平臺(tái)、內(nèi)容到線(xiàn)下招生的所有環(huán)節(jié)，最開(kāi)始做智適應(yīng)學(xué)習(xí)的 Knewton 也是這種打法，但最后只剩提供算法 API 了，所以并沒(méi)有形成一個(gè)比較好的商業(yè)模式，你們會(huì)有這種擔(dān)憂(yōu)嗎？

崔煒：沒(méi)有擔(dān)憂(yōu)。做這樣一個(gè)業(yè)務(wù)模式以及背后的技術(shù)架構(gòu)，我們都經(jīng)過(guò)了深度思考。從 2014 年我們開(kāi)始做產(chǎn)品到 2017 年初上線(xiàn)，在這近四年時(shí)間里，我們做了很深入的研究，包括競(jìng)品的商業(yè)模式、產(chǎn)品形態(tài)、技術(shù)落地等重要問(wèn)題，也就是在思考如何避免從國(guó)外引進(jìn)的模式在中國(guó)碰到水土不服的問(wèn)題。

AI科技大本營(yíng)：您說(shuō)最終要打造一個(gè) AI 教育的 iOS 生態(tài)系統(tǒng)，能不能具體描述一下？

崔煒：內(nèi)容、引擎系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)等全部都做其實(shí)就是一個(gè) iOS 閉環(huán)系統(tǒng)，它跟安卓不一樣，像 Knewton 的引擎系統(tǒng)其實(shí)做的就像一個(gè)安卓，相當(dāng)于只做一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)，但我們是做“整車(chē)”的這樣一個(gè) iOS 閉環(huán)系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)包括生態(tài)鏈、生態(tài)體、生態(tài)系統(tǒng)、生態(tài)結(jié)構(gòu)等好幾個(gè)模塊，這里面也包括 Learning Management System（學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)），它是直接跟用戶(hù)進(jìn)行交互，而內(nèi)容管理系統(tǒng)，主要目的是管理課程、管理知識(shí)、管理內(nèi)容資源等。

其次是智適應(yīng)學(xué)習(xí)的引擎，這個(gè)引擎是與我們大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)掛鉤，同時(shí)我們另外一個(gè)系統(tǒng) Learning Recording System（學(xué)生學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)）是學(xué)習(xí)的記錄系統(tǒng)，收集了所有學(xué)生學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，這是 AI 引擎的一個(gè)重要基礎(chǔ)。

還有一個(gè)中樞是 Master Data Service，這是一個(gè)主數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)。同時(shí)還有 CRM 系統(tǒng)，這是管理老師、校長(zhǎng)等管理員的系統(tǒng)，但其實(shí)也是一個(gè)課程售賣(mài)的系統(tǒng)，背后服務(wù)主體是家長(zhǎng)。圍繞 Master Data Service 把這些不同部分進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而能統(tǒng)一進(jìn)行對(duì)接管理。這里每一個(gè)系統(tǒng)都可以獨(dú)立出去做一個(gè)獨(dú)立的公司，但我們形成了一個(gè)完整的閉環(huán)。

這樣做的缺點(diǎn)很明顯，做的事情很多會(huì)很累。外面說(shuō)做這個(gè)系統(tǒng)很簡(jiǎn)單，沒(méi)有深度學(xué)習(xí)處理、自然語(yǔ)言處理那么復(fù)雜，每一個(gè)點(diǎn)都是一個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)，但它整個(gè)合起來(lái)是一個(gè)蠻復(fù)雜的大工程。

AI科技大本營(yíng)：這樣一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)由剛成立三四年的創(chuàng)業(yè)公司來(lái)做不會(huì)太容易。

崔煒：是的，松鼠 AI 系統(tǒng)研發(fā)的近四年里，借鑒了國(guó)際上很多頂尖的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)。即便如此，現(xiàn)在很多東西不是那么容易去做。國(guó)內(nèi)有很多公司也都在做，但可能做一、兩年也很難出來(lái)。

目前國(guó)內(nèi)宣稱(chēng)自己上智適應(yīng)教育有 50 多家公司，很多的本質(zhì)上還是以老師為中心的教學(xué)模式，目前國(guó)內(nèi)整體的智適應(yīng)技術(shù)應(yīng)用還處在一個(gè)初中級(jí)的程度，我們松鼠 AI 智適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)是完全取代老師來(lái)完成教學(xué)過(guò)程，實(shí)現(xiàn)以學(xué)生為主的千人千面的教學(xué)模式。不管怎樣，我們都要從教育的痛點(diǎn)出發(fā)，而不只是做成教育行業(yè)里的輔助工具。