AI教育,蜀道難

作者:管理員  來源:未知  發布時間:2019-08-06


AI教育,蜀道難

大概在19世紀時,英國實證主義哲學家、社會學家H.斯賓塞曾在《教育論》中指出當時英國資本主義經濟繁榮發展時期,資產階級對教育的新要求,另外他還批判了機械背誦、無視人體發育規律的舊的教學和教育方法,教學方式亟待突破與革新。

如今,隨著業界對于教育中所面臨的問題、困惑和挑戰不斷地探索,一切皆有了很大改觀。教育領域原本就是各路參賽選手覬覦的領地。其近年來也正憑借其千億市場和政策紅利,成為AI技術落地的重要領域。2017年馬化騰就曾公開表示,“下一個能超過BAT的千億美金市值公司將會出自AI+教育領域”。

AI賦能下的教育市場在資本引爆、巨頭加入和巨額融資中滾滾向前,賽道不斷被細分,競爭殘酷程度也逐漸加劇。而與此同時,浮在空中的AI概念如何成功落地、已建立的行業壁壘如何融合都成為“AI+教育”企業思忖的重點問題。

狂歡盛宴與奶酪難切

當下人工智能一日千里全速前進,可謂迎來前所未有的爆發點。

當圍墻之外的各行各業都在試圖用該技術穿透自己行業固有的層層堅冰迎來新機遇之時,教育行業當然也有所覺醒。數據能佐證這一市場的繁榮。前瞻產業研究院數據顯示,預計2020中國在線教育用戶規模將接近3億人,2021年市場規模也將達到了4660億元。

在線教育廣闊的發展前景,以及AI+教育巨大的想象空間,讓各路選手奮力劃槳,紛紛加碼AI戰略的布局。

隨著AI技術的發展突破,AI+教育已被寄予了讓教育由“千人一面”轉變為“千人千面”的希望。縱觀整個行業不乏很多洋溢著讓人為之驚艷畫風的產品,部分產品似乎還帶著某種來自未來的“科幻感”,但這場狂歡盛宴仍難掩痛楚,仍有幾道坎擺在面前:

首先,教育的“特殊性”。

教育作為傳統的行業,至今已運行千年,有其完整的運行邏輯。從過去孔子尊師重道,到今天百年大計教育為本。從中國講十年樹木百年樹人,再到美國人講傾一村所有育一人才,都體現了教育在人生中無可替代的特殊地位。

今年3月,在清華大學舉辦的中國創新者論壇上,行業大咖也曾分享對于AI教育的態度:其一是肯定AI賦能教育取得的成績,其二就是互聯網顛覆不了教育。網易有道周楓、三好網余敏都曾在發言中表示,AI深入教育行業會極大提高學習的效率,但目前AI還是主要以輔助工具的形式存在。

這也引出AI+教育為何會成為亮點的問題?答案正緣于教育的“特殊性”大前提,AI+教育的最大價值在于能夠讓教學的效率提高,能滿足不同人的個性化需求。網易有道CEO周楓就表示,在教育領域,AI不能變成僅僅是為效率論、為技術論學習,更為重要的是孩子作為人的成長。

再者,關于逐利與情懷。

如你所見,互聯網在很多領域正蛻變成乏善可陳的資本游戲,很多技術武器的被濫用同時也在反噬著很多創業者的初心,估值神話、上市奇跡,一度驅動不少投機者陷入一種用互聯網概念追逐財富的集體無意識。

與這種癲狂相比,另類的AI教育創業者們則為那些想要實實在在帶來改變的創業團隊啟發了一種新可能——

去年底一篇《這塊屏幕可能改變命運》的報道曾刷屏。文章講述了248所貧困地區的中學通過直播與著名的成都七中同步上課的故事。通過直播上課,貧困地區的中學有88人考上清華北大。網易CEO丁磊為此深受觸動,在朋友圈發文稱將捐出1億元投入在線教育公益,支持更多貧困地區的學校落地網課直播模式,讓知識無階層流動,讓中國處處都是學區房。

但現實是,并非人人都有丁磊的情懷和能力。

這也在啟迪外界,要從對互聯網的盲目逐利回歸到關注商業的核心和本身,飽含情懷的初心之后,將技術的手段用地淋漓盡致或許才能深刻理解所處行業最樸素的本質規律。

數據或成進階最大障礙

如果說前兩點痛楚在于圍繞AI+教育本身的認知出現了偏差,那么AI教育接下來最大的坎坷在于——高談“智能化”背后卻缺乏扎實有力的技術支撐。風口愈盛也就意味著跟風充數者愈多,很多團隊往往在技術硬核實力的大考中栽了跟頭。這也是筆者想闡述的又一道坎:

AI對于教育的賦能,缺失結構化數據的“喂養”直至影響AI反哺技術的迭代。

近年來今日頭條等APP產品的精準推薦能力,讓其產品躋身行業前列。而互聯網時代下大數據的應用,同樣也給在線教育的發展提供了技術支撐。維克托·邁爾·舍恩伯格曾在《大數據時代》一書中用“黑匣子”表述大數據意義的理論非常形象——問題從一個端口進去,中間是一個集合成千上萬數據的“黑匣子”,經過一番計算機工程后,答案從另一個端口出去。

所以,思忖一下大數據對于這個信息化時代的價值便是——它是將充斥世界的海量數據采用數學算法予以“提純”、鉆取或抽出規律,或處理成有用信息。

AI+教育的根本基礎也正來自產品所需要的結構化數據,如內容數據和用戶數據等。

7月27號GMIC未來教育峰會中,網易有道技術總監林會杰分享:AI+教育的三個階段是內容數字化、過程自動化、方式智能化,目前還是處于最底層的初級階段,難點是沒有數據,人工智能的喂養需要大量優質的數據,而對于教育來說數據獲取是行業難題。“得數據者得先機。”林會杰一語道破。

數據的強勢地位已是行業共識。近日2019第四屆全球人工智能與機器人峰會“智慧教育專場”上,好未來、騰訊教育、商湯科技、科大訊飛、網易有道、阿里釘釘等頭部企業相遇。大家一致認為AI+教育整體還處于早期階段,數據數量少、質量低成為現階段的主要難點。

在這一層面,網易有道的先天優勢明顯。根據官方公布數據,網易有道全平臺目前的用戶數量超過8億。龐大的用戶群體,無疑成為獲取一手數據最好的來源。

當然,用戶規模只呈現了一方面,而倘若要實現真正技術迭代,目前,用戶學習數據的來源渠道還有兩個,一是源于數字化的教學環境,二是從傳統教學過程中收集教育信息,并將之轉化為數據。從目前看,許多產品的數據來源單一,AI+教育的主要障礙是教育行業的學習數據還未形成閉環,一些重要環節仍然缺失。

而擁有海量數據的大公司對于這個問題不用費心。比如BAT進軍教育產業便是以多種產品界面形成的巨大流量池及數據優勢碾壓式切入AI+教育業務市場。網易有道的產品布局與其用戶數量一樣,同樣不容小覷。網易有道憑借有道翻譯王、有道詞典筆、有道智能筆等多款硬件組成的智能硬件矩陣,網易有道詞典、有道少兒詞典等學習型APP、有道精品課這些課程產品,構建了關系緊密的流量池,類似多個進水管一起開,而且精準定位于學習場景的需求確保了數據的質量,這與只做技術但沒有C端產品接口的企業形成本質區別。

數據是燃料,算法是發動機,對于面對數據難題的教育企業來說,融合多樣化的數據庫,有望突破大數據的瓶頸。AI能力的迭代正在于數據的基礎和不斷更新的反饋機制。這是一個良性循環,數據可以幫助AI技術的提升迭代,迭代的AI技術再應用于產品,并在應用過程中產生收集到新的數據,再作為提升AI技術所用。

這也成為網易有道在中場賽事廝殺正酣之時的“殺手锏”。

黃金賽道的爆發與溫燉:開車換輪胎背后的隱喻

毫無疑問,每一次科技的迭代作用到教育領域都會引起新一輪的變革,從直播技術的討論到“改變命運屏幕”的熱議,也不過幾年的時間,而AI技術對教育的賦能價值也正逐漸發揮出來——從2017年進入教育行業,兩年的時間,已經從校內服務滲透到教育的重要賽道,但AI概念的落地及商業應用依然是教育領域的重要課題。

環視這個擁擠無比的黃金賽道上,有幾路選手正疾馳其中:

第一來自有技術優勢的科技與互聯網巨頭。比如具備底層操作技術構建互聯網基礎設施的BAT,有具備專業技術如語音識別領域的科大訊飛,盡管BAT分別以搜索、電商、社交占據流量優勢,但“流量贏家”并非可以成就在線教育的大佬,畢竟教育產業的特性是以內容為主且需人際互通,BAT能否完全進入“體制內”還不好說;

第二來自傳統教育企業。例如新東方、好未來、學而思等,老牌教育輔導機構,線上線下齊頭并進,品牌與推廣意識強、力度大,不過技術實力有待提升,之所以把希望寄托在AI上,是想通過人工智能來替代老師的部分低價值勞動、幫助學生個性化學習,最終目的是想借助技術達到精準教學,提高學習效率。

第三則來自兼具前兩者優勢的團隊,例如,網易有道,做技術、做AI、做教育都已經很長時間,可謂魚與熊掌兼具,而其又與很多AI追求前沿科技或追逐賽事名次的企業不同,將關注點放到產品落地上,通過投入市場的產品面服務不同類型不同年齡層次人的同時,以此為渠道收集多樣化的海量數據,用以推動AI技術的發展。

而在這場風馳電掣的賽道上,也可以尋覓到有選手在爆發與溫鈍中打平衡游戲,講究慢節奏的清醒認識。

段亦濤是網易有道的首席科學家,他曾講了這樣一個類比,對于已經存在上千年,擁有非常成熟自有模式的教育行業來說,就像一個在行駛中的汽車。有人覺得這個車走的有點慢,就想引入AI這個新型“輪胎”來提速。但我們不能為了換輪胎而叫停行駛中的車輛,也就是不能為了AI介入而打亂教育節奏,為了避免翻車,一定要慢慢操作,AI技術要慢慢滲透到教育行業來,需要一個由量變到質變的過程。

互聯網圈一直普及“唯快不攻”的理念,在這個快魚吃慢魚的背景下,成就網易有道的或許正是這份對教育這個“慢”行業的清醒認知。

AI+教育風口正勁,但在筆者看來,AI+教育還有很長的路要走,要攻克的難題也還有很多。未來AI+教育賽道將呈現怎樣的風云變幻,誰又能突出重圍?我們且行且期待。

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