經(jīng)過了幾十年的時(shí)間，機(jī)器已經(jīng)模仿人類實(shí)現(xiàn)了計(jì)算和推理能力，但是目前還沒辦法像人一樣創(chuàng)造新的知識(shí)。在教育領(lǐng)域，教育是教與學(xué)結(jié)合的過程，不僅是傳授知識(shí)，更是育人。
乂學(xué)教育松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋近日在智適應(yīng)教育峰會(huì)上指出，任何行業(yè)未來都將被AI顛覆，AI可能會(huì)代替90%的人類工作，尤其在教育和醫(yī)療行業(yè)，AI將產(chǎn)生顛覆性變革，松鼠AI具備的超納米級(jí)知識(shí)點(diǎn)拆分體系就像高清電視，能夠更加清晰精準(zhǔn)地看出出學(xué)生的知識(shí)結(jié)構(gòu)哪里掌握了和哪里沒掌握，松鼠AI系統(tǒng)的推薦算法就像今日頭條的算法一樣，給每個(gè)孩子推薦最適合他的水平的學(xué)習(xí)內(nèi)容。
栗浩洋作為乂學(xué)教育松鼠AI的創(chuàng)始人，同時(shí)還是公司的首席教育技術(shù)科學(xué)家，每周都會(huì)帶著研發(fā)團(tuán)隊(duì)開會(huì)超過十個(gè)小時(shí)到凌晨，并且還獨(dú)創(chuàng)了全球首個(gè)“超納米級(jí)知識(shí)點(diǎn)概念”、“適應(yīng)AI模型的學(xué)習(xí)能力拆分法”、“用錯(cuò)印重構(gòu)KST知識(shí)空間理論”和“非關(guān)聯(lián)性知識(shí)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)概率算法”。
幾百年前，中國學(xué)生學(xué)的是四書五經(jīng)，現(xiàn)在則要學(xué)天文地理政治歷史物理化學(xué)等幾十個(gè)學(xué)科，栗浩洋認(rèn)為，未來通過AI教育提升十倍效率，孩子會(huì)比現(xiàn)在聰明十倍。過去，一個(gè)國家只有幾十個(gè)精英，現(xiàn)在各行各業(yè)幾十萬個(gè)精英，而未來通過AI，能培養(yǎng)出幾億個(gè)精英。
最終，松鼠AI希望做成像：蘇格拉底+達(dá)芬奇+愛因斯坦的智慧來給學(xué)生授課。
在這個(gè)目標(biāo)的倒推下，松鼠AI的整個(gè)事業(yè)的方向和戰(zhàn)略目標(biāo)明顯不同于一般機(jī)構(gòu)。“必須教給孩子舉一返三，舉一返百的能力。所以在我們的系統(tǒng)里，我們?cè)诓煌慕嵌龋瑫?huì)給孩子不同的美好未來。”
強(qiáng)大的人才儲(chǔ)備
在不久前的全球AI+智適應(yīng)教育峰會(huì)AIAED上，著名學(xué)府美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)CMU計(jì)算機(jī)學(xué)院院長、美國工程院、藝術(shù)與科學(xué)院院士，美國科學(xué)促進(jìn)會(huì)（AAAS）、國際人工智能協(xié)會(huì)（AAAI）Fellow，TomMitchell教授，正式宣布接受松鼠AI的邀約，出任首席人工智能科學(xué)家ChiefAI officer一職。
Mitchell長期從事機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知神經(jīng)學(xué)科等研究，全世界最經(jīng)典應(yīng)用最廣的機(jī)器學(xué)習(xí)教材，就出自他之手。在全球機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Mitchell教授是公認(rèn)的行業(yè)“教父”，MachineLearning第一人。
卡耐基梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)院素來是Facebook、Google、Netflix等硅谷頂尖企業(yè)世界人才爭奪戰(zhàn)的眾矢之的。他的前任院長安德魯·摩爾（AndrewMoore）被Google攬入麾下，代替了李飛飛的職位。
1997年，Mitchell在CMU聯(lián)合創(chuàng)立了自動(dòng)化學(xué)習(xí)和探索中心，該中心是全球的高校中首個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系，也是首個(gè)開設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)博士課程的機(jī)構(gòu)。從1997年至2016年，Mitchell一直是該系的負(fù)責(zé)人。
Mitchell因其對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)進(jìn)步作出的貢獻(xiàn)而蜚聲海內(nèi)外，擁有學(xué)術(shù)論文專著超過130篇，并廣泛發(fā)表于《Science》、《Nature》等世界頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊。他最經(jīng)典代表作是《機(jī)器學(xué)習(xí)：一種人工智能方法》，已經(jīng)被廣泛用作通用教科書，被譽(yù)為行業(yè)圣經(jīng)。
多年來，TomMitchell屢屢拒絕硅谷頂尖企業(yè)拋出的高薪橄欖枝，繼續(xù)潛心在大學(xué)從事科研教育工作。
Mitchell為什么會(huì)選擇加入松鼠AI？這要從2018年倫敦的AIED（人工智能教育大會(huì)）說起，Mitchell教授作為主題演講嘉賓，松鼠AI作為該次會(huì)議唯一一家來自中國的公司有論文被會(huì)議接收并且有演講分享，在大會(huì)主席的邀請(qǐng)下創(chuàng)始人栗浩洋做了晚宴致辭，公司首席科學(xué)家崔煒與教授見面聊了兩個(gè)多小時(shí)，從松鼠AI人機(jī)大戰(zhàn)教學(xué)效果超過高級(jí)教師的技術(shù)核心、AI引擎＋內(nèi)容＋服務(wù)一體化研發(fā)和產(chǎn)品戰(zhàn)略，到已經(jīng)取得上百萬學(xué)生的認(rèn)可以及超過80%的復(fù)購率一一聊起……
之后的每次見面Mitchell都會(huì)提起那次難忘的倫敦見面。Mitchell教授還發(fā)現(xiàn)，松鼠AI的首席架構(gòu)師Richard已經(jīng)和他熟識(shí)的CMU的幾位教授展開了技術(shù)合作。
在11月初，栗浩洋專程趕到CMU，和教授再次見面，原定兩個(gè)小時(shí)的交流一直談了九個(gè)小時(shí)，Mitchell教授被栗浩洋獨(dú)創(chuàng)的“用錯(cuò)因重構(gòu)知識(shí)空間理論”、“非關(guān)聯(lián)性知識(shí)點(diǎn)的關(guān)鍵概率算法”等對(duì)教育技術(shù)和人工智能算法的理解深度和創(chuàng)新所吸引，并且被他投身AI教育致力于給所有人帶來教育公平的愿景所打動(dòng)，當(dāng)場決定加入松鼠AI，擔(dān)任ChiefAI Officer 。
Tom Mitchell教授的加入對(duì)松鼠AI來說無異于如虎添翼。
Tom Mitchell教授已經(jīng)為松鼠AI制定了加入后的詳細(xì)工作計(jì)劃（新官上任三把火）:
第一，制定人工智能教育的白皮書，就像教授多年前指定的機(jī)器學(xué)習(xí)的白皮書稱為全球技術(shù)的指導(dǎo)規(guī)范那樣，成為全球AI教育的工作標(biāo)準(zhǔn)。
第二，優(yōu)化現(xiàn)有的AI算法模型，在利用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)（學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)候的正答率、時(shí)間、表情、腦電波等等）不斷調(diào)整學(xué)生的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)目標(biāo)和推薦給學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容（視頻、動(dòng)畫、講義、題目、解析等）時(shí)，可以更加精準(zhǔn)，讓效果更加突出。
第三，嘗試教授近幾年研究的重點(diǎn)課題，用人機(jī)對(duì)話來使用戶可以教授機(jī)器，從而顛覆過去機(jī)器學(xué)習(xí)只能夠依靠算法自我進(jìn)化的現(xiàn)狀。采用類似人類大腦的學(xué)習(xí)方式，讓機(jī)器從每一次被指導(dǎo)中直接學(xué)習(xí)，就像一個(gè)人對(duì)GPS導(dǎo)航的一次錯(cuò)誤的直接矯正可以省去百萬數(shù)據(jù)量下機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)化一樣，每個(gè)學(xué)生、老師都可以通過和機(jī)器做簡單的結(jié)構(gòu)化的對(duì)話來高效完善機(jī)器學(xué)習(xí)本身！這一個(gè)戰(zhàn)略將是AI領(lǐng)域顛覆性的突破。
而同時(shí)，松鼠AI在教育領(lǐng)域的人才儲(chǔ)備、戰(zhàn)略判斷和行業(yè)落地方面具備很強(qiáng)的競爭力。松鼠AI的技術(shù)團(tuán)隊(duì)的首席科學(xué)家崔煒，擁有愛爾蘭國立大學(xué)人工智能博士后學(xué)位，之前是Realizeit的核心科學(xué)家；其首席架構(gòu)師Richard，是美國最早的自適應(yīng)教育公司Knewton在亞太地區(qū)的技術(shù)負(fù)責(zé)人；其首席數(shù)據(jù)科學(xué)家DanBindman博士，是美國自適應(yīng)巨頭公司ALEKS的聯(lián)合創(chuàng)始人，負(fù)責(zé)核心產(chǎn)品算法的首席架構(gòu)師。
并且，松鼠AI兩年前就已經(jīng)與斯坦福研究院(SRI)展開戰(zhàn)略合作，SRI將為其提供AI技術(shù)方面的研究，還與中科院自動(dòng)化研究所成立了平行AI智適應(yīng)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，在人工智能與教育理論方面共建共享。
松鼠AI讓Mitchell看到了AI技術(shù)落地教育場景成功的模式。系統(tǒng)首先根據(jù)一定的數(shù)據(jù)模型對(duì)學(xué)生進(jìn)行測(cè)試，數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)使用其中一種模型跟蹤他們的學(xué)習(xí)過程進(jìn)度，然后推薦更適合他學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)和測(cè)試題。平臺(tái)會(huì)根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況，不斷調(diào)整和迭代他的學(xué)習(xí)速度和學(xué)習(xí)方法。
“全流程智適應(yīng)”是他們正在關(guān)注的領(lǐng)域。在Mitchell看來，這是一種非常強(qiáng)大的學(xué)習(xí)方式，如果系統(tǒng)推薦的內(nèi)容適合學(xué)生的程度讓學(xué)生都可以學(xué)會(huì)掌握，那么經(jīng)常受到鼓勵(lì)的學(xué)生會(huì)悟性更高。
另一個(gè)他們正研究的方向，也是智適應(yīng)在學(xué)習(xí)中的應(yīng)用之一：學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中如何制定動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)目標(biāo)？90分和60分的孩子的學(xué)習(xí)目標(biāo)應(yīng)該是完全不同的，同樣都是60分的孩子，學(xué)習(xí)能力不同目標(biāo)也不相同，所以學(xué)習(xí)路徑就應(yīng)該被不斷調(diào)整達(dá)到精準(zhǔn)有效。
Mitchell認(rèn)為，教育是老師、學(xué)生和電腦三者間的互動(dòng)，AI智適應(yīng)經(jīng)過10年的發(fā)展和成熟，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能將成為智適應(yīng)學(xué)習(xí)的驅(qū)動(dòng)式技術(shù)。當(dāng)我們需要個(gè)性化的、基于每個(gè)學(xué)生的教學(xué)戰(zhàn)略時(shí)，機(jī)器應(yīng)該學(xué)習(xí)什么？
除了環(huán)境式的數(shù)據(jù)，還有身體的傳感數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)大腦的數(shù)據(jù)以及算法。監(jiān)督式學(xué)習(xí)、多任務(wù)處理學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)都是很有意思的嘗試，尤其是增強(qiáng)學(xué)習(xí)沉淀下來的抽樣方法、算法選擇、數(shù)據(jù)選擇，對(duì)于發(fā)展AI+ 教育而言是個(gè)寶藏，會(huì)從根本上改變教育形態(tài)。
機(jī)器學(xué)習(xí)+ 教育的探索方面，對(duì)學(xué)生的情緒識(shí)別是關(guān)鍵技術(shù)，其一旦實(shí)現(xiàn)，老師可以根據(jù)系統(tǒng)每秒鐘的反饋，找出哪一名學(xué)生需要被指導(dǎo)。
此外，一個(gè)很有意思的研究方向是探索新的教學(xué)互動(dòng)方式，即考慮讓學(xué)生充當(dāng)老師的角色來教導(dǎo)模擬學(xué)生，過程中會(huì)引入教學(xué)督導(dǎo)的角色。Mitchell發(fā)現(xiàn)，只有AI技術(shù)發(fā)展到一定程度，我們才能實(shí)現(xiàn)這種教學(xué)。
四大智適應(yīng)工作原理
松鼠AI是乂學(xué)教育新推出的人工智能智適應(yīng)K12輔導(dǎo)品牌。乂學(xué)教育在2014年創(chuàng)立，主營業(yè)務(wù)是K12領(lǐng)域智能個(gè)性化輔導(dǎo)，主要是通過AI算法和知識(shí)點(diǎn)的超納米級(jí)分拆，結(jié)合中國學(xué)情開發(fā)出一套學(xué)習(xí)引擎，為每位學(xué)生智能提供專屬的學(xué)習(xí)路徑。
截止今年6月，松鼠AI累計(jì)融資已近10億人民幣，估值超過11億美金，邁入獨(dú)角獸行列。
當(dāng)前，全球范圍內(nèi)教育領(lǐng)域的核心痛點(diǎn)主要是缺乏優(yōu)質(zhì)的教師資源。
正是存在著優(yōu)質(zhì)教師資源這個(gè)核心的限制條件，教育行業(yè)沒有出現(xiàn)壟斷性的巨頭，即使強(qiáng)大如新東方、好未來，發(fā)展近20年，市場占有率也仍然不高，無法體現(xiàn)出規(guī)模效應(yīng)。而且，好的老師主要集中一、二線城市，三、四、五線城市甚至難以找到很多好老師，擴(kuò)張起來就更加困難。
而以AI為基礎(chǔ)的自適應(yīng)教育，理論上能夠從根本上解決這個(gè)問題。
松鼠AI系統(tǒng)首先根據(jù)一定的數(shù)據(jù)模型對(duì)學(xué)生進(jìn)行測(cè)試，然后會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)使用其中一種模型跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)過程進(jìn)度，進(jìn)而推薦更適合她們學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)和測(cè)試題。平臺(tái)也會(huì)根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況，不斷調(diào)整和迭代他的學(xué)習(xí)速度和學(xué)習(xí)方法。
松鼠AI的工作原理第一步是依靠知識(shí)地圖理論，用最少的題量測(cè)出學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)漏洞。傳統(tǒng)考試只能測(cè)出學(xué)生是80分、60分還是30分的學(xué)生，不能測(cè)出在具體知識(shí)點(diǎn)上的對(duì)錯(cuò)，10個(gè)80分的學(xué)生沒掌握的知識(shí)點(diǎn)可能參差不齊，有交集也有區(qū)別。但智適應(yīng)引擎可以用少量題目測(cè)出每個(gè)孩子知識(shí)點(diǎn)的薄弱項(xiàng)，比如，要測(cè)試一萬個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，傳統(tǒng)測(cè)試需要一萬道題，但是運(yùn)用知識(shí)空間理論以后，可能只需要用一千或五百道題就能夠測(cè)出來。
換句話說，通過知識(shí)地圖，我們可以只測(cè)試十分之一的題目就能了解孩子對(duì)每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握狀態(tài)。
不過，這就要求測(cè)試題目不能像中考高考一樣隨機(jī)選擇，而是要通過算法非常精準(zhǔn)的找到那個(gè)合適的知識(shí)點(diǎn)，所以找尋最恰如其分的知識(shí)點(diǎn)，同時(shí)又是在知識(shí)地圖中的大節(jié)點(diǎn)就非常重要，需要算法的不斷優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)。
第二個(gè)原理即認(rèn)知預(yù)知理論，給到每個(gè)孩子合適的時(shí)間，從而大幅度的提升學(xué)習(xí)的效率。有的孩子7分鐘可以掌握一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，那么在45分鐘傳統(tǒng)課堂中很多時(shí)間就會(huì)浪費(fèi)，如果有的孩子60分鐘才能掌握這個(gè)知識(shí)點(diǎn)，傳統(tǒng)課堂的學(xué)習(xí)時(shí)間安排對(duì)他來說又太短，三天以后，再學(xué)習(xí)需要的時(shí)間就不是起初缺少的十五分鐘，而是需要從零開始。
智適應(yīng)引擎通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)可以找到每一個(gè)孩子對(duì)每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的認(rèn)知預(yù)知，因?yàn)槊總€(gè)孩子在每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)里的學(xué)習(xí)情況完全不一樣，用戶畫像千奇百怪，因此找到并且預(yù)測(cè)孩子對(duì)每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的認(rèn)知閾值至關(guān)重要，不過這點(diǎn)難度也非常大。
第三是追根溯源，九年級(jí)的學(xué)生可能有一個(gè)七年級(jí)或六年級(jí)的知識(shí)點(diǎn)沒有掌握，這個(gè)時(shí)候他必須進(jìn)行跳回學(xué)習(xí)，傳統(tǒng)的教育老師不可能再回到過去，而市場上所有的培訓(xùn)班，教九年級(jí)的物理或是八年級(jí)的數(shù)學(xué)，也不可能跳到五六年級(jí)。因?yàn)槊總€(gè)孩子前序知識(shí)點(diǎn)千奇百怪，所以必須要通過算法找到短缺的知識(shí)點(diǎn)，不但治標(biāo)，而且治本。
松鼠AI智適應(yīng)引擎的第四個(gè)原理叫做戰(zhàn)略放棄。孩子不可能學(xué)完所有的知識(shí)點(diǎn)，他應(yīng)該先學(xué)什么？后學(xué)什么？不同成績的孩子又應(yīng)該學(xué)哪些？放棄哪些？比如說一個(gè)50分的學(xué)生，其實(shí)給他設(shè)定的目標(biāo)可能就是70分，不是100分，所以我們要放棄80分、90分、100分的知識(shí)點(diǎn)，只給他學(xué)60、70分的知識(shí)點(diǎn)，這樣他就可以更堅(jiān)定的達(dá)到70分，如果所有的知識(shí)點(diǎn)都給他學(xué)，最后的結(jié)果可能是連70分都做不到。
此外，智適應(yīng)教育最大的特點(diǎn)不僅僅是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)，而是讓“因材施教”規(guī)模化。將優(yōu)質(zhì)師資規(guī)模化“復(fù)制”，就使得基于AI的智適應(yīng)教育模式在商業(yè)上有了大規(guī)模盈利的可能。
栗浩洋稱，目前AI智適應(yīng)系統(tǒng)的毛利率是70-80%，未來是可以高達(dá)90%，教師的成本的比例會(huì)越來越低；而在運(yùn)營層面，成本會(huì)更低，比如說，不再需要管理教師團(tuán)隊(duì)的員工，這正是AI智適應(yīng)的在商業(yè)模式上的優(yōu)點(diǎn)。
突破知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)局限 培養(yǎng)舉一反三能力
“智適應(yīng)學(xué)習(xí)”，也可以說是自適應(yīng)學(xué)習(xí)在人工智能時(shí)代的升級(jí)。智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的革命性就在于，它更像是一種“決策型AI”，也被看成是最有可能顛覆現(xiàn)有教育模式的一種全新系統(tǒng)。
在傳統(tǒng)的非自適應(yīng)方法學(xué)習(xí)模式中，由于學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑、認(rèn)知過程、成績反饋等數(shù)據(jù)無法得到大規(guī)模地追蹤，存儲(chǔ)和分析，難以實(shí)現(xiàn)量身定制個(gè)性化的學(xué)習(xí)模式。通過人工智能的手段形成的智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)加上學(xué)習(xí)全過程的閉關(guān)數(shù)據(jù)，可以讓系統(tǒng)徹底完善地模擬最優(yōu)秀的老師做出學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦和路徑推薦的合理決策。就好像是今日頭條通過讀者的閱讀全流程的數(shù)據(jù)來分析用戶畫像做千人千面的推薦，一改過去依靠編輯選擇來為讀者推薦。
AI智適應(yīng)系統(tǒng)也顛覆過去所有線上線下教育以老師為中心的教學(xué)模式，成為根據(jù)學(xué)生的用戶畫像實(shí)施千人千面的因材施教。
事實(shí)上，人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)在美國起步更早，而在中國真正為大眾所知也不過短短幾年時(shí)間。但顯然，在實(shí)際落地的場景中，中國的創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)先人一步。松鼠AI對(duì)知識(shí)點(diǎn)拆分的顆粒度其實(shí)比Knewton、ALEKS等美國的競爭對(duì)手產(chǎn)品多了十倍。
松鼠AI曾經(jīng)舉辦過四場AI教學(xué)機(jī)器人組和真人老師教學(xué)組全程直播，通過20個(gè)小時(shí)的教學(xué)，教學(xué)機(jī)器人組的學(xué)生成績、提升分?jǐn)?shù)要比對(duì)照組和高級(jí)教師組的高出九分。
栗浩洋舉例說，關(guān)于一元二次方程，ALEKS拆解為了13個(gè)知識(shí)點(diǎn)，而松鼠AI團(tuán)隊(duì)拆解為了107個(gè)；初中英語聽力知識(shí)點(diǎn)拆分為了8000多個(gè)。“中國可能更需要納米級(jí)和超納米級(jí)拆分。”栗浩洋表示，在英語學(xué)習(xí)方面，中美兩國學(xué)生面對(duì)的是不同的問題，類似連讀、爆破音和固定搭配等用法并不了解，口語和書面語也難以區(qū)分的中國學(xué)生需要比歐美顆粒度更加精細(xì)的知識(shí)點(diǎn)拆分。
“不僅如此，如果我們思考教育的終極目的，不是最大范圍內(nèi)獲取書本知識(shí)和在考試中取得高分，更應(yīng)該是關(guān)注一個(gè)學(xué)生的能力，這包括他的思想和方法，也關(guān)乎創(chuàng)造力和想象力。松鼠AI智適應(yīng)系能做到，因?yàn)槲覀兘o每個(gè)知識(shí)點(diǎn)貼上了許多傳統(tǒng)教育中沒有的標(biāo)簽，而且機(jī)器可以通過自我進(jìn)化打出標(biāo)簽，松鼠AI目前已經(jīng)突破了歐美同行知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)的局限，開始培養(yǎng)孩子的舉一反三的能力、思想和方法的學(xué)習(xí)。”
“過去很多奧數(shù)題我都不會(huì)做了，但是沒關(guān)系，通過這些題目訓(xùn)練我的思維方式才是最重要的。我們拆分這些知識(shí)的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)知識(shí)對(duì)未來有著巨大的價(jià)值，如何在大量的噪音中找到有用的信號(hào)，很多人把眼光放在了AI，也有人關(guān)注到AI教育。馬化騰也說過，如果中國有超過BAT市值的公司，出自兩個(gè)領(lǐng)域，一個(gè)是AI醫(yī)療，一個(gè)是AI教育”，栗浩洋稱。
用品牌和行業(yè)普及方式先行開拓市場
2017年對(duì)教育和AI說一個(gè)轉(zhuǎn)折年，它向世界釋放一個(gè)信號(hào)，人工智能已經(jīng)來臨。
相比沿用了數(shù)千年的傳統(tǒng)師生教學(xué)方式，要讓學(xué)生和家長接受這一教學(xué)方式，首先是要加深所有的家長、老師、校長、教育部門的政府官員對(duì)人工智能加教育的了解，并得倒認(rèn)可。松鼠AI開拓市場的方式和其他的公司完全不同的地方，就在于用品牌和行業(yè)普及先行去開拓市場。
“家長對(duì)人工智能+教育認(rèn)可之后，自然松鼠AI的市場也就擴(kuò)大了，如果松鼠在這個(gè)市場中又是行業(yè)的第一名，其實(shí)所有的流量就會(huì)自然地流到我們品牌下。”栗浩洋告訴融資中國。
在這個(gè)過程中，圍繞產(chǎn)品，松鼠AI在自身品牌建設(shè)給到消費(fèi)者的感受度有幾個(gè)方面：
第一，產(chǎn)品，當(dāng)大家對(duì)人工智能教育感興趣的時(shí)候，就會(huì)來體驗(yàn)產(chǎn)品，而松鼠AI的產(chǎn)品有四個(gè)殺手锏應(yīng)用原理，比如用六十分鐘就能夠測(cè)出初中數(shù)學(xué)的六百個(gè)核心知識(shí)點(diǎn)的掌握率，用三個(gè)小時(shí)就可以測(cè)出初中全部的知識(shí)點(diǎn)的掌握率；
第二，是家長對(duì)松鼠AI技術(shù)的認(rèn)可，松鼠AI在全國范圍內(nèi)進(jìn)行過四場人機(jī)大戰(zhàn)并且均取得AI教學(xué)機(jī)器人的平均成績和學(xué)生學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)數(shù)量超出真人教學(xué)的效果；通過在全球發(fā)表的人工智能及人工智能教育的多篇獲獎(jiǎng)?wù)撐模煌ㄟ^跟斯坦福中心的合作；通過跟卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院Tom Mitchell教授的合作；以及首席科學(xué)家、首席架構(gòu)師等在各種AI及AI教育峰會(huì)受邀的演講，讓對(duì)人工智能有興趣又比較敏感的家長能夠先看到松鼠AI，如果他對(duì)松鼠AI所講的方向和所做的產(chǎn)品有所共鳴，那么就很容易就成為用戶。
第三，是松鼠AI屢屢獲得國際和國內(nèi)的頂級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)，例如在美國舊金山獲得的Alconics全球AI領(lǐng)域最大社會(huì)貢獻(xiàn)獎(jiǎng)、在英國倫敦獲得的EdTechX的Growth成長大獎(jiǎng)、以及剛剛在北京頒發(fā)的德勤2018年高科技高成長50強(qiáng)榜單的第12名（德勤50強(qiáng)與1995年在美國硅谷創(chuàng)辦，被譽(yù)為全球高成長企業(yè)的標(biāo)桿）。
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