新基建下的AI+教育：教育蟲洞是AI坍塌的終路

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好未來“用科技推動教育”輕課業(yè)務(wù)被曝數(shù)據(jù)造假；AI伴學(xué)的明兮語文在疫情流量的大風(fēng)口下無奈關(guān)店；宣稱“AI賦能”的優(yōu)勝教育長沙一校區(qū)突然跑路……

在很多人看來，雖然AI在教育行業(yè)的進(jìn)軍被稱之為“AIED（Artificial intelligence in education）的金礦”。但近期AI+教育行業(yè)一系列的“地雷”引爆讓公眾對“AI+教育”的內(nèi)核重新產(chǎn)生了懷疑，AI對于教育來說，到底是真需求還是偽概念？“黃金礦工”為何變成了“掃雷”游戲？

“90%的人工智能項目都是偽AI。” 阿里前CEO嘉御基金創(chuàng)始人衛(wèi)哲，2017年和原斯坦福教授，現(xiàn)Google人工智能負(fù)責(zé)人之一李飛飛教授，溝通后有感而發(fā)。

2020年的“AI+教育”大抵也是如此？

在新基建開始大規(guī)模鋪設(shè)的今天，處于人工智能領(lǐng)域中的AI+教育能否借著這股東風(fēng)，去“偽”存真，為“AI+教育”重新正名？

“算命”換皮后，躲在AI招牌后的“人”

去年央視曾點名批評了“AI算命”的網(wǎng)絡(luò)騙局，說的是只需上傳一張照片，“AI”便可以解碼你的未來命運。命運贈送的禮物有沒有在暗中標(biāo)上價格暫且不知，但你的命運被套上了模版卻是實錘。打著AI的招牌，背后卻是一套隨機(jī)的模版。其背后唯一支撐的科學(xué)原理來自于人類的的心理自我暗示。

那么，“AI算命”和很多教培機(jī)構(gòu)通過問卷回答的方式為學(xué)生定制“AI個性化課程”有無異曲同工之處呢？

有AI方面的專家對此表示：“在底層數(shù)據(jù)沉淀和AI技術(shù)發(fā)展的前期，‘AI個性化課程’定制的方式并無不妥，也有一定的作用。其本質(zhì)就是用機(jī)器模擬老師和學(xué)生的交流，是一個搜集信息的過程，只是當(dāng)前的技術(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法還原人腦立體活動，深度學(xué)習(xí)程度不夠，其結(jié)果就是準(zhǔn)確度就不夠。”

另一名在AI領(lǐng)域深耕八年的程序員稱：“這類算法可大可小，底層數(shù)據(jù)足夠大，就可以看起來足夠智能。如果打的標(biāo)簽少，運行的算法少，問題涉及的維度窄，那么最后結(jié)果的準(zhǔn)確性就要打個問號。”該程序員認(rèn)為，如今的技術(shù)水平尚不足以支撐讓機(jī)器來分析人的性格，只是通過學(xué)生的回答和日?；顒訕?biāo)注的標(biāo)簽，組合生成一個報告，完全去人為化是不可能的，“很多教培機(jī)構(gòu)沒有開發(fā)團(tuán)隊的，總共就用了幾個模型幾個框，不管回答怎么樣都往里一套，我們常說的偽AI也就誕生了。”

除了“偽AI”，還有偽需求。

2019年10月腦機(jī)接口公司BrainCo推出教育產(chǎn)品“智能頭環(huán)”不但被人民網(wǎng)點評批評，在社會也引發(fā)了廣泛爭議。

通過采集大腦中的生物體征信號，然后用計算機(jī)對信號進(jìn)行解讀，從而實現(xiàn)專注力評分。公眾討論的焦點集中在科技所帶來的隱私問題和人工智能應(yīng)用落地的紅線問題，即在教育領(lǐng)域，到底需不需要這樣的AI技術(shù)？

上述兩個案例實際上是目前“AI+教育”在市場層面“各自為政”“獨自美麗”現(xiàn)狀的冰山一角。在這個似是而非的灰色地段，抓不到躲在招牌后的人。首先從AI和教育的搭配、到技術(shù)和道德界限，這些問題沒有統(tǒng)一的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，由于概念混亂，因此AI+教育始終無法發(fā)揮出最大的效益。

從數(shù)據(jù)到AI，教育機(jī)構(gòu)們愛在心頭口難開

“智能相對論”認(rèn)為，AI+教育概念的混亂，一方面是由于技術(shù)門檻過高，許多管理者本身并不懂“AI”，只是風(fēng)口到了，便順著概念而上。 例如，目前市面上著眼于“自適應(yīng)”的教育企業(yè)就非常多，工作原理主要是通過評估學(xué)生對知識、課本的掌握程度進(jìn)行個性化推薦，可以看作“教育屆的抖音自動推薦”理解。這一類公司對外便一直宣稱自己是“AI+教育”，并獲得了一定的認(rèn)可度。

另一方面也不能怪機(jī)構(gòu)自封“AI”。因為概念本身就有重疊，且基于民眾認(rèn)知和媒體宣傳的影響，諸如“自適應(yīng)”“機(jī)器學(xué)習(xí)”等諸多數(shù)據(jù)處理技術(shù)都“被”和人工智能畫上了等號。 因此機(jī)構(gòu)在自我宣傳造勢方面，也頗有些無奈。在采訪中就有某中小教育企業(yè)創(chuàng)始人自嘲：“不要說什么人工智能，其實現(xiàn)在都還是人工智障，去人工化就不可能，我們自己都知道。”

Stack Overflow的數(shù)據(jù)科學(xué)家David Robinson就曾提出了一個簡單差異定義：數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生見解、機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生預(yù)測，而人工智能產(chǎn)生行為。

數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生見解很容易理解，杰夫·李克（Jeff Leek）曾在Types of Data Science Questions對數(shù)據(jù)科學(xué)提供的見解類型進(jìn)行定義，包括描述性（學(xué)生做題）、探索性（不同的學(xué)生做題有不同正確率）、因果性（課后習(xí)題表明學(xué)生A正確率比學(xué)生B正確率高），但在這其中人是不可或缺的角色。例如，因為技術(shù)團(tuán)隊缺失，一些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的線上做題系統(tǒng)便是停留在這一步，下一步還需要老師根據(jù)其數(shù)據(jù)人工進(jìn)行分析。 這一類應(yīng)用，“智能相對論”Shellie統(tǒng)一將其歸為“簡單工具”，還不能邁入AI之門。但如果做題閱卷后，還可以針對結(jié)果勘錯或推薦同考點的題目，那么則向AI又邁進(jìn)一步。

因此有技術(shù)方面優(yōu)勢的機(jī)構(gòu)就更進(jìn)一步，走到了數(shù)據(jù)科學(xué)和能產(chǎn)生預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的進(jìn)階階段。 這里的機(jī)器學(xué)習(xí)可以看作是一個黑盒模型，生長在“智能”與“工具”的夾縫中。例如各搜題軟件：小猿搜題、作業(yè)幫、阿凡題等，搜題后提供答題解析的同時，還可舉一反三自動推送相似題目、點評、考點等相關(guān)信息，利用技術(shù)進(jìn)一步提高學(xué)生學(xué)習(xí)的互動性、積極性。 并可以借此將搜題的用戶導(dǎo)流到自己的題庫中，增加用戶留存。

“小猿搜題”路徑

相似題目的推送，知識點與課程、題目的關(guān)聯(lián)，則都需要投入大量的標(biāo)注工作量，標(biāo)注越多才被“訓(xùn)練”得越“聰明”。這樣的“學(xué)習(xí)”還出現(xiàn)在許多“養(yǎng)成系”的聊天機(jī)器人（小愛同學(xué)）、口語測試（羊駝教育PTE模擬考）、語音識別系統(tǒng)（科大訊飛語音識別）等知識圖譜算法中。

但完全去人為化的人工智能定義則存在諸多爭議，所代表的更多是一個技術(shù)愿望。 在如今的技術(shù)層面上，我們無法達(dá)到這個高度，對機(jī)構(gòu)提出如此高的要求屬實是難為了。目前多是在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的協(xié)同下，從工具不斷努力無限趨近于智能。但畢竟不論白貓黑貓，能幫助人類提高工作效率的就是“好貓”，將其在易理解的考慮上，將這一類統(tǒng)稱為“AI”也無不可。

業(yè)內(nèi)知識圖譜算法程序員李博士解釋：“目前很多機(jī)構(gòu)的技術(shù)就是一個巧妙的集成。 ”他舉了幾個例子，例如拍照線上解題，用的文字識別、題庫抓取等技術(shù)；注意力監(jiān)測，是人臉識別、知識圖譜等技術(shù)；口語測試，是語音識別、集成數(shù)據(jù)經(jīng)驗算法、知識圖譜等技術(shù)......“機(jī)器知其然，并不知其所以然。它本身仍不懂知識點是什么專注是什么，只是由于曾經(jīng)被人為標(biāo)注，因此識別了這個標(biāo)注，按照算法走了人類早前做好的路徑，推薦了同類標(biāo)注內(nèi)容。”他解釋道。

咨詢的多個AI專家也都表示：“目前強(qiáng)行追求技術(shù)愿望并不實際，更多的則需要關(guān)注AI在不同場景中的表現(xiàn)。 ”事實上，僅僅只是在機(jī)器學(xué)習(xí)層面，大量標(biāo)注工作、高門檻的技術(shù)含量算法開發(fā)，都不是一個中小型機(jī)構(gòu)可以承擔(dān)的。于是許多中小型機(jī)構(gòu)或分公司，便另辟蹊徑往小而美的細(xì)分領(lǐng)域開發(fā)方向，不斷在場景中挖掘亮點。

例如在線培訓(xùn)機(jī)構(gòu)羊駝教育研發(fā)的語言測試AI打分系統(tǒng)，解決了口音對語言測試的影響、一對一口語培訓(xùn)費用昂貴、不同教師對學(xué)生要求的差異化等問題；小猿搜題等解題軟件，解決了學(xué)生搜題難、家長輔導(dǎo)難、知識點對應(yīng)題庫難等課后習(xí)題問題。這些都是利用機(jī)器節(jié)省人力成本，且概念輕方便使用，采取的新教育概念又廣受家長青睞。

而只有科研資金和技術(shù)團(tuán)隊足夠雄厚的頭部機(jī)構(gòu)，才能配合國之重器不斷豪擲資本，不斷在此方向深耕、研發(fā)，形成自己的技術(shù)壁壘。技術(shù)的不斷前進(jìn)，才是從招牌后揪出偽AI去偽存真的最佳方式。因此，“AI+教育”方向的新基建就顯得尤為重要。

新基建，將AI坍塌成教育蟲洞

宇宙中可能存在的連接兩個不同時空的狹窄隧道，被稱作蟲洞，過蟲洞可以做瞬時的空間轉(zhuǎn)移或時間旅行。

目前優(yōu)質(zhì)的教育資源集中在大城市、發(fā)達(dá)地區(qū)，導(dǎo)致強(qiáng)者越強(qiáng)，弱者越弱。新基建在此節(jié)點上，有將AI坍塌成教育蟲洞，溝通兩頭教育資源，同時承擔(dān)一定程度的教育公平和個性化教育兩大痛點的指導(dǎo)責(zé)任。早在2019年 2月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《中國教育現(xiàn)代化2035》，便提出面向人人、因材施教、共建共享等基本理念。從政府方面加強(qiáng)現(xiàn)代化教育宏觀調(diào)控，已經(jīng)開始落在了實踐意義上，于2012年開始建設(shè)的“三通兩平臺”成為其重要抓手。

“智能相對論”Shellie認(rèn)為，如今新基建走在發(fā)展的高速路上，5G已經(jīng)開始被廣泛鋪設(shè)溝通，教育大數(shù)據(jù)中心建設(shè)游刃有余。在未來，以5G溝通大數(shù)據(jù)和人工智能的信息時代，K12教育還將將繼續(xù)深化未來學(xué)校的改革和實踐，在辦學(xué)體系和教學(xué)結(jié)構(gòu)等頂層設(shè)計上進(jìn)行深層次優(yōu)化。

例如騰訊教育推出的智慧校園，便是通過多樣化的數(shù)字工具和產(chǎn)品的應(yīng)用場景支持，構(gòu)建覆蓋智慧管理、智慧教學(xué)、智慧家校、智慧辦公、智慧環(huán)境、智慧評價、智慧數(shù)據(jù)等校園全場景的智慧生態(tài)圈解決方案。整個系統(tǒng)依賴于騰訊云大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，實現(xiàn)了教育廳局、學(xué)校、班級、家庭四級的打通與聯(lián)動，并通過“統(tǒng)一服務(wù)門戶”、“統(tǒng)一身份鑒權(quán)體系”、“統(tǒng)一應(yīng)用接入平臺”、“統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理平臺”，打破了系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)孤島，讓管理者可以統(tǒng)一規(guī)劃和治理，讓學(xué)習(xí)者可以獲得更好、更具個性化的學(xué)習(xí)體驗。目前，騰訊智慧校園已為多地教育局和學(xué)校師生提供高效的管理服務(wù)、更便捷的生活體驗和更智慧的教學(xué)體驗。

可以預(yù)見，未來在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)無縫配合之下，數(shù)據(jù)搜集、判斷更高效化，政府可以更好的從宏觀層面上優(yōu)化教育政策設(shè)計，根據(jù)大數(shù)據(jù)調(diào)整考試大綱，通過政策施壓倒逼“AI+教育”市場更加標(biāo)準(zhǔn)化、流程化。同時，溝通發(fā)達(dá)地區(qū)與落后地區(qū)教育資源、考試資源，達(dá)到知識無地界。并出臺“因材施教”的標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范化流程化地進(jìn)行個性化教育、素質(zhì)教育。

科大訊飛高級副總裁杜蘭博士在2019年第二屆中國（廣東）人工智能發(fā)展高峰論壇上就宣布，科大訊飛探索實踐了智慧教育大數(shù)據(jù)平臺項目，通過大數(shù)據(jù)重塑粵港澳大灣區(qū)教育教學(xué)、教育管理、教育決策流程， 從而打造粵港澳大灣區(qū)智慧教育區(qū)級樣板。

騰訊智慧教育產(chǎn)品研發(fā)總監(jiān)付金懋也表示：“基于新基建的教育信息化，目前智慧校園產(chǎn)品正廣泛應(yīng)用。并且在理念先進(jìn)的地區(qū)，已經(jīng)開始嘗試通過對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中各類數(shù)據(jù)的沉淀建立模型分析，對個人的個性化學(xué)習(xí)和教學(xué)質(zhì)量均衡起到促進(jìn)作用。 從用戶的反饋上顯示對提分有一定效果，但提分并不是最終目的。我們更希望推動教育從‘教’到‘育’的前進(jìn)。從簡單的分?jǐn)?shù)分析、錯題分析，向模擬人腦的多維分析完善，促進(jìn)素質(zhì)教育和個性化教育。”

位于北美的教育集團(tuán)PEARSON EDUCATION LTD也與英美澳等眾多高校合作率先推出了“AI”標(biāo)準(zhǔn)化出國留學(xué)移民類英語語言能力考試，也就是留學(xué)生較為熟悉的PTE考試，分?jǐn)?shù)被全球數(shù)千所大學(xué)和院校、專業(yè)組織和政府機(jī)構(gòu)認(rèn)可。其中的機(jī)器打分，雖一直有“倫理”方面爭議，但因其避免地域、膚色和口音歧視、保持絕對評分公平，因此仍廣有市場。 該集團(tuán)還參與了美國眾多課程的共建工作，發(fā)布了“工具類”應(yīng)用網(wǎng)站。無論你身在何地，只要在書本上獲取驗證碼，便可直接在網(wǎng)頁上做該學(xué)科的基礎(chǔ)知識題，并獲得評分。雖工具較為簡單，但在教育公平、考試公平的層面上，仍有一定積極意義。

合作的學(xué)科

評分頁面

在談?wù)摰叫禄赡軒淼奈磥頃r，羊駝教育的創(chuàng)始人劉雅麗表示：“在新基建完成后，知識大家都能很輕易拿到，也許就變得不再那么‘值錢’。我們培訓(xùn)機(jī)構(gòu)未來更多的可能扮演的是健身房里私人教練的角色。根據(jù)教育的要求，規(guī)范地引導(dǎo)、督促、鼓勵學(xué)生學(xué)習(xí)，并將結(jié)果數(shù)據(jù)反饋給學(xué)校、家庭。學(xué)校和家庭的數(shù)據(jù)也能按流程規(guī)范地共享給培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，達(dá)成互相促進(jìn)的共通閉環(huán)。”

雖然還只是停留在想象中的未來，但技術(shù)不斷進(jìn)步的過程，也就是不斷將AI壓縮坍塌的過程，教育蟲洞也將依賴于新基建帶來的頂層設(shè)計不斷優(yōu)化而逐漸形成。

也許，我們很快能看到一個新世界。

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文|Shellie

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