賀文

“激活”隱藏于民間的“名師經(jīng)驗(yàn)”，變成被系統(tǒng)算法理解的語(yǔ)言，讓數(shù)據(jù)工程師實(shí)現(xiàn)“所有的知識(shí)點(diǎn)都可以被算法理解”等，這是論答正在做的人和機(jī)器的整合。

傳統(tǒng)教育模式嚴(yán)重依賴?yán)蠋煛Ｕ摯鸬膭?chuàng)始人兼CEO王楓博士認(rèn)為，傳統(tǒng)模式下的優(yōu)秀教育機(jī)構(gòu)，有一個(gè)好老師開(kāi)一個(gè)班，從經(jīng)營(yíng)的角度來(lái)講非常值得尊重。但優(yōu)質(zhì)的教育資源總是稀缺的，好老師不是一蹴而就能培育出來(lái)的。這種供需之間的強(qiáng)烈反差，使得在線教育領(lǐng)域在2013年、2014年時(shí)成為資本眼里的寵兒，一批創(chuàng)業(yè)公司獲得資本青睞。

到2016年時(shí)，教育科技市場(chǎng)的創(chuàng)投整體趨冷，全球在線教育投資明顯放緩，資本的流向也更為謹(jǐn)慎和理性，在中國(guó)少有繼續(xù)保持高熱度的領(lǐng)域是在線英語(yǔ)口語(yǔ)學(xué)習(xí)。王楓認(rèn)為，這個(gè)垂直領(lǐng)域正好踩在在線教育的三大優(yōu)勢(shì)的交集上——可獲得性、靈活性、價(jià)格優(yōu)勢(shì)，并且將其發(fā)揮到極致。

即便是這種持續(xù)“高能”的在線教育領(lǐng)域，王楓認(rèn)為，短板依然明顯，沒(méi)有好的互動(dòng)和反饋。而這正是傳統(tǒng)概念上的“好老師”最寶貴的地方——盡可能快的找到不同學(xué)生的學(xué)習(xí)問(wèn)題，針對(duì)性地進(jìn)行教學(xué)。

在回國(guó)創(chuàng)業(yè)之前，王楓已經(jīng)在美國(guó)從事在線教育研究與管理工作12年有余。2016年，歸國(guó)后的王楓和搭檔馬鎮(zhèn)筠博士一起創(chuàng)立“論答”，他們希望找到一種方式，能從根本上解決教育領(lǐng)域“依賴?yán)蠋煛钡碾y題，他們相信，論答這套自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠在未來(lái)創(chuàng)造成百上千萬(wàn)個(gè)好老師。

高下之分

王楓喜歡從“論答”的名字說(shuō)起，“Learnta”，Learn是學(xué)習(xí)、t是Technology技術(shù)、a是Analytics數(shù)據(jù)分析。公司的名字很好地傳遞了他們創(chuàng)業(yè)的使命和目標(biāo)，專注于學(xué)習(xí)技術(shù)與大數(shù)據(jù)，讓每一個(gè)孩子學(xué)習(xí)得更有效。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)是人工智能在教育領(lǐng)域的垂直應(yīng)用。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的概念，在中國(guó)在線教育領(lǐng)域不算新鮮。教育行業(yè)有很多人都在說(shuō)做自適應(yīng)學(xué)習(xí)，“但其實(shí)這里面也是分層級(jí)的?！蓖鯒髡J(rèn)為，如果是預(yù)先制定的規(guī)則的話，這其實(shí)是非常初期的自適應(yīng)。

他介紹，論答的自適應(yīng)系統(tǒng)與其他自適應(yīng)系統(tǒng)最大的差別是，系統(tǒng)做出判斷是基于非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)運(yùn)算，而不是按照預(yù)先制定的規(guī)則，“論答的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)后臺(tái)是基于復(fù)雜的人工智能算法?！庇悬c(diǎn)兒像AlphaGo下圍棋，它不斷在推算在哪個(gè)格子里落子最終能夠贏棋的概率最高。論答的學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)不斷分析下一步學(xué)習(xí)什么知識(shí)點(diǎn)和內(nèi)容，可以讓每位學(xué)生能最高效地掌握所有相關(guān)知識(shí)。

以論答已經(jīng)完成產(chǎn)品化的初中數(shù)學(xué)為例，在初中數(shù)學(xué)應(yīng)試教育的應(yīng)用場(chǎng)景上，論答團(tuán)隊(duì)把整個(gè)初中數(shù)學(xué)的知識(shí)圖譜總共分拆為181個(gè)大的知識(shí)點(diǎn)和超過(guò)1000個(gè)細(xì)分知識(shí)點(diǎn)。每個(gè)知識(shí)點(diǎn)有2種可能的情況，掌握、沒(méi)掌握；對(duì)于181個(gè)知識(shí)點(diǎn)來(lái)講，所有掌握與沒(méi)掌握的可能狀態(tài)是2的181次方種。這是什么概念？世界上不可能有任何機(jī)器在沒(méi)有算法的情況下把這所有的可能都算出來(lái)。

論答的自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎要精準(zhǔn)地定位每位學(xué)生在初中數(shù)學(xué)的每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)上到底掌握得好或不好，不能靠預(yù)先設(shè)定幾個(gè)規(guī)則來(lái)解決，這后面一定要通過(guò)算法進(jìn)行優(yōu)化，包括知識(shí)空間理論、貝葉斯理論等。論答的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)可以做到在24分鐘內(nèi)精準(zhǔn)判斷每一位學(xué)生在中考代數(shù)所有知識(shí)點(diǎn)的掌握程度，而如果是通過(guò)傳統(tǒng)在線系統(tǒng)學(xué)習(xí)的話，要達(dá)到同樣的判斷精準(zhǔn)度，則至少需要11個(gè)小時(shí)。

王楓進(jìn)一步舉例，初中數(shù)學(xué)里“一元一次方程”和“二元一次方程”這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)是強(qiáng)關(guān)系型的，但初中英語(yǔ)里“不定冠詞”和“名詞的單復(fù)數(shù)”這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)就不是強(qiáng)關(guān)系型，在算法上數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)系統(tǒng)和英語(yǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是有差別的。

王楓一直強(qiáng)調(diào)一個(gè)觀點(diǎn)，對(duì)于人工智能學(xué)習(xí)引擎來(lái)說(shuō)，光有引擎是不夠的，還要有應(yīng)用?！八惴ㄒ到y(tǒng)結(jié)合起來(lái)，要跟內(nèi)容（包括知識(shí)圖譜、題目、視頻等）匹配”，引擎兩端“輸入和輸出之間有很多的變量在影響?！?/p>

這也是為什么王楓他們認(rèn)為，將美國(guó)已經(jīng)成熟的大數(shù)據(jù)人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域的ALEKS測(cè)評(píng)系統(tǒng)直接照搬到中國(guó)來(lái)，非常不適宜。它沒(méi)有對(duì)中國(guó)市場(chǎng)優(yōu)化的內(nèi)容；國(guó)外的一些系統(tǒng)在中國(guó)能不能運(yùn)用起來(lái)，還需要實(shí)踐檢驗(yàn)，更需要在應(yīng)用的過(guò)程中不斷優(yōu)化。

“以數(shù)學(xué)為例，我們的系統(tǒng)里用了大量的知識(shí)圖譜，由我們的內(nèi)容專家名師團(tuán)隊(duì)花很長(zhǎng)時(shí)間跟著數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)一起做出來(lái)，中間不斷調(diào)試，一般要花兩到三月才能做出一個(gè)學(xué)科的知識(shí)圖譜?！蓖鯒鹘榻B，論答的做法是由聯(lián)合創(chuàng)始人、首席數(shù)據(jù)科學(xué)家馬鎮(zhèn)筠帶領(lǐng)數(shù)學(xué)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，和論答的內(nèi)容專家一起花很長(zhǎng)時(shí)間打磨知識(shí)圖譜和相關(guān)的算法，這里面有大量復(fù)雜的幕后工作。

馬鎮(zhèn)筠介紹，直接把國(guó)外自適應(yīng)算法或產(chǎn)品搬到中國(guó)十分不妥，不只是中美教育的差異，僅在中國(guó)，各個(gè)學(xué)科之間的差異性也很大，比如數(shù)學(xué)和英語(yǔ)所適用的算法差異比較大，再比如英語(yǔ)閱讀、詞匯和語(yǔ)法所用的算法又不一樣。

機(jī)器老師的“教感”

最好的算法其實(shí)沒(méi)有開(kāi)發(fā)出來(lái)的。這是王楓他們所信奉的。他們認(rèn)為：對(duì)系統(tǒng)算法來(lái)說(shuō)，大的數(shù)據(jù)量確實(shí)有可能帶來(lái)價(jià)值，但初期系統(tǒng)算法的數(shù)據(jù)量不夠大的時(shí)候，可以把名師經(jīng)驗(yàn)整合進(jìn)去，這樣對(duì)系統(tǒng)、對(duì)用戶同樣很有價(jià)值。就像AlphaGo學(xué)習(xí)名師棋譜獲得“棋感”一樣，論答的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)名師的知識(shí)圖譜，獲得“教感”。更專業(yè)的解釋是：通過(guò)算法做到系統(tǒng)的“運(yùn)算量可控，同時(shí)把信息的損失降到最低”。

美國(guó)孟菲斯大學(xué)心理系、計(jì)算機(jī)科學(xué)系、計(jì)算機(jī)工程系終身教授，華中師范大學(xué)心理學(xué)院院長(zhǎng)胡祥恩曾經(jīng)分享過(guò)一個(gè)觀點(diǎn)：到目前為止我們想象的大數(shù)據(jù)是以計(jì)算機(jī)的形式存儲(chǔ)處理的，中國(guó)的教育歷史悠久，這樣的數(shù)據(jù)其實(shí)存在于民間，中國(guó)有多少名師，看看那些奧數(shù)比賽的輔導(dǎo)書(shū)，里面就隱含了非常多的經(jīng)驗(yàn)，它事實(shí)上就是某種數(shù)據(jù)，只是存在形式不一樣而已。

“激活”這些隱藏于民間的“名師經(jīng)驗(yàn)”，變成能夠被系統(tǒng)算法理解的語(yǔ)言；讓內(nèi)容專家深刻地理解算法；讓數(shù)據(jù)工程師實(shí)現(xiàn)“所有的知識(shí)點(diǎn)都可以被算法理解”，這是王楓他們正在做的人和機(jī)器的有機(jī)整合。

在大數(shù)據(jù)、人工智能應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)這樣的交集領(lǐng)域，王楓認(rèn)為最終較量的是誰(shuí)能真正擁有一支強(qiáng)大的，包括學(xué)習(xí)技術(shù)專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、課程內(nèi)容專家在內(nèi)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)一起協(xié)作，有效地、有目的地去收集、處理、維護(hù)和應(yīng)用海量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，這才是教育大數(shù)據(jù)的根本。

他自信的是，論答團(tuán)隊(duì)的核心成員均是各個(gè)領(lǐng)域的專家型人才。王楓也慶幸，現(xiàn)在回國(guó)在大數(shù)據(jù)、人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)，正遇上了好時(shí)機(jī)，“資本和人才已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入這個(gè)行業(yè)?！?/p>

2016年7月，王楓博士和弗吉尼亞大學(xué)校友馬鎮(zhèn)筠，在上海和紐約共同創(chuàng)辦論答（Learnta），專注于“人工智能 + 教育”，為中小學(xué)生提供優(yōu)質(zhì)高效的在線輔導(dǎo)服務(wù)。同年9月獲得青松基金等數(shù)百萬(wàn)元的天使輪投資，同年12月獲得東方富海領(lǐng)投的千萬(wàn)級(jí)Pre-A輪融資，目前正在準(zhǔn)備新一輪融資。

目前，論答已經(jīng)完成了初期的產(chǎn)品化，正在產(chǎn)品開(kāi)始大規(guī)模商用之前。接下來(lái)，算法、內(nèi)容和系統(tǒng)之間將不斷的迭代、反饋和優(yōu)化。論答今年4月已經(jīng)推出兩大產(chǎn)品：“論答課堂”人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站，為中小學(xué)生免費(fèi)提供優(yōu)質(zhì)教學(xué)視頻、精準(zhǔn)測(cè)評(píng)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析報(bào)告，以及高度互動(dòng)的在線學(xué)習(xí)社區(qū)；論答輔導(dǎo)，主要針對(duì)中小學(xué)生初中數(shù)學(xué)、英語(yǔ)進(jìn)行個(gè)性化在線輔導(dǎo)，依托論答公司人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過(guò)極速精準(zhǔn)測(cè)評(píng)、學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦和老師互動(dòng)教學(xué)，達(dá)到快速提分的目的。

按照王楓的介紹，現(xiàn)在論答的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠完成優(yōu)秀老師30%～50%的工作。他同時(shí)也強(qiáng)調(diào)，如果我們相信機(jī)器不能替代人，老師也不會(huì)被系統(tǒng)替代，比如監(jiān)督學(xué)生學(xué)習(xí)、有針對(duì)性的教學(xué)，組織分組學(xué)習(xí)和討論等工作，目前老師會(huì)做得更好。

“人工智能能夠做到什么？解決效率問(wèn)題，對(duì)于論答這樣的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，它能夠在短時(shí)間內(nèi)精準(zhǔn)地定位學(xué)生的問(wèn)題出在哪兒，對(duì)癥下藥，比如通過(guò)學(xué)習(xí)路徑推薦算法，有針對(duì)性地引導(dǎo)學(xué)生怎么學(xué)，怎么解決問(wèn)題。”王楓認(rèn)為，人工智能算法、大數(shù)據(jù)針對(duì)“有明確的學(xué)習(xí)目標(biāo)”的領(lǐng)域最為有效，“但如果是想學(xué)成馬友友那樣的音樂(lè)家，這個(gè)比較困難，技術(shù)有它的局限性，尤其在創(chuàng)新和創(chuàng)造層面?！?/p>

他一直堅(jiān)信：讓機(jī)器去做它擅長(zhǎng)的事情，即它的運(yùn)算能力、儲(chǔ)存能力和信息采集能力，針對(duì)有明確目標(biāo)的任務(wù)；人的大腦不是硬件，人應(yīng)該去做相對(duì)來(lái)說(shuō)更模糊的，對(duì)學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)是更高級(jí)的事情，像創(chuàng)造力、更高層次的思維能力、交流能力、領(lǐng)導(dǎo)能力，這些更應(yīng)該讓人，而不是機(jī)器去做。