學霸君創始人兼CEO張凱磊

　　大家可以看到，屏幕上第一張照片看著不太像我，這就是人工智普及之后的問題，大家看網絡上照片都不太像自己。所以我很糾結應該放一張真實的自拍還是放一張P過的。這就是人工智能應該思考的問題。

　　聽了很多高大上的關于終身學習、素質教育，培養有創造性的人的話題，特別好、特別厲害。但是特別不好意思，我要講的是特別苦逼的事。

　　我們是一個教育公司，如果一定要給它一個定義的話，就是新教育公司。新教育公司的未來可能跟醫藥公司一樣，你過十年說我在教育公司上班，估計沒有人會跑過來問你是不是老師，他會猜測說你是不是博士畢業，因為醫藥公司需要你是博士畢業，他們的假設是說你是懂技術的。

　　大家非得說AI，非得把這個題目寫成AI。其實5年前我們做這行的時候，這個東西不叫AI，它叫圖象識別、自然語言處理等很專業的名詞。現在終于有一個統一的名詞把它說成AI了。那么作為一個從業很多年的人，我們怎么理解這個教育新物種?

　　這個是6月7號我們的現場發布會，當天考試的時候，我女兒考出了134分的成績，人類的平均是135分，一分落敗。但是非常開心，大家看看119分不是高考狀元的水平。前面兩個比較正常，后面一個是失誤了，所以我們僥幸失了一分，不然的話我們應該是140幾分。我做這個東西的核心是為了告訴大家，人工智能現在到了什么水平，解題能力到了什么水平。預計明年我們會再把這個系統送上去，在數學、物理多個題目里都應該可以同時達到甚至大幅度超過這樣的水平，這是可以期待的。

　　為什么要做一個高考機器人?為什么做這個事情，這件問題是很多人問我的。你們是不是秀肌肉，你們是不是一個技術公司，你們是不是來蹭熱點的?大家想象一下這個玩意兒不可能是。AI火也就是半年的事，這個東西不是幾天能夠做出來的。我們回過頭思考一個問題，為什么要做這個事情，我為什么要創辦學霸君。

　　這是一名非常有名的照片，2012年這個照片傳遍了互聯網。這個姑娘是衡水中學的畢業生，高考結束完之后很幸福，拿到了香港科技大學的OFFER去香港科大讀書，這個姑娘高高瘦瘦的，173cm，把整個三年所有的卷子累起來， 214cm，比她高了70多厘米。所以說，現在我們的實際情況是，當我們一邊在說素質教育的時候，中國整整8800萬中學生的整個高中期間又都要經歷“做過的卷子比讓人還高”這回事，衡水中學只是其中比較典型的一個。學生負擔過重成了中國教育明顯的問題。

　　再有一個事實，人大附中招了30幾個老師，一半以上博士畢業，并且哈佛、哥大的一大堆。哈佛的博士教你數學，這是什么樣的場景?想象一下。不是博士就無法進中國頂尖的牛校做老師，這是一個常態性的情況，不是只有人大附才會出現這種情況。我去上海看了一下，他們說十年之前就是這樣了，十年前碩士多一點，現在博士多一點。

　　另外一方面很容易理解的就是學區房，花46萬1平買走3平米的一個特別特別破的、像窩棚一樣的地方，真的是可憐天下父母心，這就是現在我們北京實實在在發生的事情。為什么?因為很簡單，46萬根本不是買三平米的窩棚的，46萬是買這批博士的，不要說是窩棚，你拿了一堆資料說100萬上人大附，一樣會有大把家長去買，這就是可憐天下父母心。

　　另外就是遠離北上廣深的人。這些年我在做教育，他們說給我點錢讓我去做公益，因為企業家掙了錢特別喜歡做這個事情，留下名字。所以我跑了中國不少三四五六七八線的城市。

　　我們做了一些老師培訓，云南大理州永平縣副縣長，主管教育的，他說求求你了，不要再來這里培訓我的老師了，你培訓完，他們都不是我的老師了。知道為什么嗎，這個地方已經開不起生物課、化學課、物理課了，英語課也只能一個老師串幾個班講，因為培訓完效果很好，老師就往縣里去了。30萬所左右的小學，現在變成10萬所，十年前14萬所的中學，變成現在76000所，這都是撤校或者并校造成的。這都是好的事情，但是損失了40%左右的學校，老師的工資水平提高了一大部分。在中國最貧窮的一系列地方，這就是現實發生的地方。

　　再來看另外一個數字，也是觸目驚心。 “沒了，這五年一個都沒了，連一本率都在降。”這是一個曾經考出過十余位清華北大的湖北衡陽的重點中學老師說的話。說一個大家不知道的事實，清華北大，裸分考進去的人數只有一半，另外一半是靠加分進去的。再說另外一個數字，在湖南，湖南四大名校，這四所名校每年考清華北大的人占湖南的99%。我們總是在說我們要搞素質教育，要全面培養孩子的潛力。說這些話的時候，其實我很汗顏。我跑縣里經常遇到一個事，我們的高考不是教育的一種考試，如果是考試應該是這樣子的，那你去學CPA，CPA成績過了60分我都給你發一個CPA，你是中國會計注冊師了。我們的學校是篩選，今年這些人哪6千可以上清華北大，哪1.5萬可以上985，由于篩選越來越牛逼，直接導致下面縣里面的，市里面的中學考不出來清華北大，甚至連一本率都在降。這就是結果。現在是已經面臨著這么一個情況，我們的整個這個體系聚集了一些特別厲害的學校、牛校，這些學校壟斷了全部頂尖的資源，讓下面所有的人在另外的一個學校里，你自己玩兒吧。北京折疊的故事就發生在我們眼前，教育上尤其突出。

　　教育資源嚴重不均衡，是我們今天面對的核心問題。大家說怎么解決呢，我們都知道，一個是學習壓力過大，一個是教育資源嚴重不均衡。給大家看一個人，這個是那天演講會上講的周海寧老師，我的高中數學老師，上海延安高級中學，數學特級教師，30年教齡，奧賽總教練。其實我在2000年讀高中的時候，我的感覺不是這樣子的。因為我高三的時候他就給我們全班180多道題目的資料，說你們做做吧，后來我們班里平均分考到了127分，我當年高考數學順利考了滿分，我們全班都進了非常好的學校，我們沒有感覺到壓力。我回去做教育的時候訪談他，說你怎么做老師的?他就做這幾件事：批改作業、重點講解、個性化訓練、針對性輔導。這就是優秀的老師要做的事情，不要創造需求、創造業務，老師應該做什么?老師要做的就是批改作業、重點講解、個性化訓練、針對性輔導，仔細想想，它就是在了解學情、分析學情、夯實基礎、補足弱點。系統有沒有可能性做到這些事情，個性化教學是本質上的行為，讓我們班里人少做了很多題，但是讓我們每個人知道我們面對的是什么問題，針對性的解決問題，所以全班同學數學成績都很好。他干的這個事情，抽象一點說就是，系統來做的話能不能做自動改、學情報告、錯題本和系統推介。

　　有沒有可能讓系統掌握這些能力?我們來說你做個性化作業需要哪些技術?兩件事情：做自動批改和題目推薦。怎么做自動批改呢?第一個做自動解題，第二個做手寫識別。如果學生作業里的每一筆每一劃你都能判斷清楚，不是讓你涂答題卡，而是書寫里的每一筆每一劃你都能判斷他到底寫的是什么，那么你跟后臺體系里的空間是不是相似的?第二個，所有的題都做得出來，中學里限定一定的題，不用讓人工智能做所有的物理題，但是高考范圍之內的題你都能解出來，他做的對不對你都能判斷清楚，那么你是不是能夠把這個事情做好了呢?如果你做自動批改，告訴他你應該做什么題目，更有效的提高效率，是不是個性化就做出來了呢?我們從2012年到今天，5年時間里一直在做這個事情，只不過外在的表現形式是拍照答疑，學霸君的AI學，只是外在的形式。背后的體系是我們的技術債，它包括了海量數據的來臨，手寫識別連接、脫機手寫識別，光這一條東西，很多傳統上我們認為已經解決的事情，全都暴露出來沒有被解決。你們今天看到6月7號的東西，自動解題只是其中技術戰里面的一個外延的形式，里面包括了字眼推理、機器學習、形式推理、符號計算、邏輯推理等一系列的技術問題。AI不是目的，AI解決個性化學習才是目的。如果把這些技術做好，能讓一個普通的老師能夠掌握這些專業能力才是目的。

　　個性化教學是解決學習負擔過重和教育資源部均衡的突破口，自動解題就是教育資源核心的發動機。這就是我回答說，我們為什么做自動解題。

　　本來你在這里會看到，你書寫完了之后，系統自動判定對錯。這里應該有海量的視頻給大家看到，我們采集到的數據，事實上我們已經在我們股東的支持之下。在安徽的大概100多個班級里鋪下去了，正是因為這些系統幫助了我們。在安徽的這些地方鋪下去之后，我們看到了非常欣喜的一些數據。事實上我們今天已經在用數字化的形式管理整個學校了，因為沒有辦法放視頻，我來給大家解釋一下。

　　本來在這里，每個人的學習能力和學習態度不同，我們能夠說清楚每一個學生個體在學習過程中碰到哪些問題哪些點，以及用它的學習質量的東西評估它的所有的學習情況。所有的老師在可以向管一個銀行一樣管理學生整個學習的過程，然后來把學生的學習情況判斷的更清晰。

　　我們的邏輯就是能不能讓所有老師成為80分水平的周老師，我們認為做到這些事情之后教育的個性化才能做到。

　　這是我們模仿自動駕駛機車L1—L5級別所做的個性化教學的演進之路。剛才白老師提到一些東西，我覺得我們要說清楚一點，我們就是干這個事情的人。

　　我們現在處于L0的作業，授課1V5，授課就是人工統一化的，學制12年，內容統一的。

　　我們部分領先的技術達到了L2級別，但是在L1這個級別，我們將會看到數字化的跟作業將會開始，機器提供部分的數據，人工進行整體分析，但是沒有改變的是學制跟內容。

　　未來在3年左右的時間里，我們將會看到L3的出現，同校直播互動，今天的雙師模式是未來模式的一種眼前的臨時解決方案，并且分層作業體系跟人機合作的模式將完全被推出，技術可以在三年左右的時間里準備完成。但是應用實施的結果將會通過另外一種模式才會實施，我不知道需要多長時間，但是一定會實現。

　　到了最后個性化教學的真正解釋方式是L5級別，也就是說一個老師同時對10萬人進行講課。但是他們的水平要非常的接近，請大家注意這里沒有人工智能任何毛線的關系，今天一個最基本的想要同時給10萬人進行低延遲、低擾動率的講課，并且是多向傳輸的，所有10萬人給你傳輸數據也是可以解決的，這些沒有解決，這些都是基礎的技術，大家會看到未來幾年內逐步被解決掉。我們現在可以做到同時給三四百個人，并且三四百個人可以同時反饋他們的東西，同時可以跟三四百人開電話會議，這個問題可以解決。然后每個人的考核作業都不一樣，你的系統作業是系統推薦出來的，老師起到引導、指引，讓你啟發的角色，讓人回歸到人，讓機器回歸到機器做的事情，可以實現。今天的教學模式是來自于普魯士教學法，當工業革命完成之后，普魯士為了培養海量大批量的工人產生出來的東西，所以學制一樣、課制一樣、內容一樣，所后考試合格的進工廠，不合格的淘汰掉。但是教育學領域，理論體系里都存在精準教學法，就是說我不應該考慮你到底現在是不是要學這個東西，我要考慮你是不是適合這個東西。也許L5級別的時候，我們看到純個性化的學制可以出現，9年可以學完小學到高中的，但是也可能15年，我的限定是限制最低而不是最高。這個過程中純教育化的模式可以真正被打開。

　　技術上應該要突破的是L3到L4級別，核心的突破點人工智能，在我們行業里叫語言處理、自然語言處理、深度識別的一系列東西，這些東西是真正能夠突破整個這個體系的。重復剛才講過的一句話，個性化教育是解決中國的學生壓力過大跟教育不公平最核心的突破點。所以回頭看這個東西，我們一直以來的使命就是干掉學區房，只有干掉學區房，才發現中國教育體系個性化的東西可以騰出來更多的時間，去做有價值啟發學生價值的東西。

　　最后想說AI讓人類第一次有機會徹底改善學習的體驗，這是AI的價值，但是我們要在技術去改變教學的路上一路向前。謝謝!