作者:夏天
編輯:王海倫
審校:一條輝
來源:GPLP犀牛財經(jīng)(ID:gplpcn)
高考牽動了所有家長的心。
因此,當(dāng)人工智能遇到教育可是刮起了一股人工智能教育的旋風(fēng),估值不斷攀升,各種教育公司搖身一變?yōu)榭萍脊?,為啥,加上人工智能四個title,身價估值上漲十倍,誰不愿意?
只是,發(fā)展了幾年,人工智能+教育并不如意——已經(jīng)上市的51talk一直擺脫不了虧損的標(biāo)簽,其他的人工智能教育公司在實際教學(xué)當(dāng)中只能是一個輔助,并不能解決真正的問題,人工智能教育,猶如雞肋,“扔了可惜,食之無味?!?/p>
全員All in AI教育領(lǐng)域
雷軍說只要站在風(fēng)口,豬都能飛。馬云說,風(fēng)停了,摔死的全是豬。
在人工智能教育的這個風(fēng)口,大多數(shù)人都野心勃勃的擁擠在這個風(fēng)口,但是又有幾個人真正理解人工智能,大多數(shù)都只是一知半解,只盯上了光鮮的羽毛,沒有飛翔的翅膀,他們都有可能被吹上天,但大部分會成為摔死的豬。
A公司是國內(nèi)人工智能教育公司的一員,2017年和2018年在資本的助推下好不風(fēng)光,發(fā)布會是一場又一場,然而,2019年,該公司卻開始銷聲匿跡。
除了創(chuàng)始人焦慮的融資以外,其以前吹的概念和泡沫也開始被投資人所“清算”,融資了這么多錢,你們到底做出了什么?
事實上,當(dāng)洗牌開始成為互聯(lián)網(wǎng)下半場主流的時候,人工智能教育公司也并不例外。
“來也匆匆,去也匆匆”,這是人工智能教育公司的真實寫照。
其實,從全球角度來看,人工智能教育都是一個新興事物。
在美國,Knewn、Realizeit等老牌機(jī)構(gòu)獲得融資,澳大利亞的學(xué)習(xí)平臺Smart Sparrow也獲得了1400萬美金B(yǎng)輪融資,印度的byju’s在轉(zhuǎn)型人工智能教學(xué)后,獲得了超過1億美元融資,韓國的KnowRe也獲得了軟銀的投資。
然而,即便如此,我們也不得不承認(rèn),人工智能教育公司依舊處在“社會主義初級階段”,離我們所期望的高階階段,相差甚遠(yuǎn)。
國際上如此,國內(nèi)也同樣脫離不了這個客觀規(guī)律。
而且與國際相反的是,在中國,人工智能教育公司似乎炒的,吆喝比國外更要火爆。
“我就等著看今年誰來接盤,所謂的人工智能不過是智障而已?!蹦承袠I(yè)內(nèi)投資人私下吐槽說,看過了國內(nèi)幾乎所有的人工智能教育項目,在他看來,這基本都是概念+炒作,“教育的數(shù)字化都沒有完成,何談智能化?”該投資人對教育的人工智能并不認(rèn)可。
而在行業(yè)內(nèi)從事多年的教育創(chuàng)業(yè)者看來,在這個時候創(chuàng)業(yè)者做人工智能教育可謂“異想天開”,基本所有的人工智能教育公司都可以說是“人工智障公司”,缺乏真正的創(chuàng)業(yè)情懷。
事實上,這符合中國創(chuàng)投圈的現(xiàn)狀:
看到某一個概念火了之后,幾乎所有人都會跟過去,言必稱“XXX類型”的公司,此現(xiàn)象在O2O行業(yè)上演過,在共享領(lǐng)域上演過,如今,也開始在人工智能領(lǐng)域上演。
從2015年開始,各種創(chuàng)業(yè)教育公司如雨后春筍般出現(xiàn)在人們的視線中,人工智能教育的相關(guān)概念因為受到資本市場的追捧,在教育領(lǐng)域的投融資也出現(xiàn)井噴態(tài)勢,大手筆融資額比比皆是,單次融資金額紀(jì)錄也在不斷被刷新。
細(xì)數(shù)一下這幾年在線教育的投融資數(shù)量,在2015-2016年,在線教育投融資案例高達(dá)591起,2017至2018年達(dá)到409起,在線教育爆發(fā),智能題庫、家教O2O、少兒英語培訓(xùn)、K12直播、素質(zhì)教育等多面開花,圍繞教育培訓(xùn)的熱點快速更替,模式也呈現(xiàn)出多元化特點。
尤其在2017年,教育領(lǐng)域內(nèi)的融資到達(dá)一個爆發(fā),4月abc360 獲數(shù)億元B+輪融資;5月猿輔導(dǎo)獲1.2億美元E輪融資;掌通家園6月份獲得過億元C+輪融資;7月英語流利說獲近億美金C輪融資;8月VIPKID獲兩億美元D輪融資,同月作業(yè)幫完成1.5億美元C輪融資;10月極課大數(shù)據(jù)獲1億元B輪融資,阿卡索外教網(wǎng)獲近億元B+輪融資,作業(yè)盒子獲2億元B+輪融資;編程貓11月獲1.2億元B輪融資,同月愛樂奇獲3750萬美元D輪融資,CC視頻獲2.08億元C輪融資,乂學(xué)教育獲1.5億追加投資,藝朝藝夕教育集團(tuán)獲1.6億元B輪融資,智課教育獲2億元B+輪融資。
可以看到,在人工智能這個萬能鑰匙的引爆下,在資本市場里,上演了金錢與概念的貓捉老鼠的游戲,剛開始,錢逐追著人工智能教育跑,然而,等過熱到一定程度,缺乏支撐的時候二者上演了反轉(zhuǎn):
2018年,在線教育行業(yè)也邁入一個資本化的新階段,2018年3月,尚德機(jī)構(gòu)在美成功上市,同年9月,流利說也順利登陸納斯達(dá)克,2019年3月,新東方在線教育也在港股上市。
然而,2019年,到處焦慮融資的人工智能教育公司開始面臨真正的考驗,人工智能到底能否真正用在教育行業(yè),解決什么樣的問題,人工智能公司此前的高估值誰來接盤?
如果沒有人來接盤,接下來的人工智能教育公司該何去何從?
眾所周知的的是,在線教育企業(yè)盈利的是少數(shù),大部分都處于一個虧損并且還需往里瘋狂砸錢的狀態(tài)。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2017年中國AI創(chuàng)業(yè)公司累計獲得超過500億人民幣融資,但其中商業(yè)落地前100強(qiáng)公司累計產(chǎn)生收入?yún)s不足100億人民幣。
在整個產(chǎn)業(yè)鏈中,90%以上的人工智能教育企業(yè)依然處在虧損階段。許多吹噓自己是做人工智能教育的企業(yè)為了獲得資本的垂青,不停地講故事,造概念,推新品,現(xiàn)在大家談?wù)摰亩际俏磥砣绾稳绾?,甚至是中國教育的未來,但是誰來關(guān)注現(xiàn)在?
AI+教育仍處于1.0時代
現(xiàn)在很多教育企業(yè)宣稱研發(fā)出AI產(chǎn)品,并投入教學(xué)應(yīng)用。
然而,經(jīng)GPLP犀牛財經(jīng)調(diào)查顯示,所謂的“人工智能教育”被專家認(rèn)為是“偽人工智能”。
華人科學(xué)家、人工智能頂尖研究者李飛飛曾提到,一個人工智能項目,在算法上的進(jìn)步,如果是代數(shù)級的,而不是幾何級的,那么就還只是機(jī)器學(xué)習(xí)而已,屬于偽人工智能。而算法上的極速進(jìn)步,需要海量數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。
事實上,傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)一般用于處理那些具有簡單規(guī)律的數(shù)字,而深度學(xué)習(xí)就可以做到對圖像、聲音、文字等復(fù)雜對象的識別和分析。
深度學(xué)習(xí)目前就像一個把3-4歲的小孩,能夠把汽車的圖片,汽車這個單詞,還有汽車的聲音建立聯(lián)系。本質(zhì)上它能夠把復(fù)雜數(shù)據(jù)對應(yīng)起來,但是還有許多是做不到的,例如:與人進(jìn)行有意義的對話;寫出具有邏輯性的文章;在即將發(fā)生車禍時,做出道德判斷;編寫計算機(jī)程序。
目前基于深度學(xué)習(xí),出現(xiàn)在市場上面的產(chǎn)品都是比較初級的,還沒有觸及到深度學(xué)習(xí)的核心,并沒有突破核心技術(shù)壁壘——自然語言處理因此有些人把這些人工智能產(chǎn)品戲稱為“人工智障”,我們可以從幾個方面來梳理一下目前人工智能學(xué)習(xí)與教育結(jié)合的點。
一、圖像方面
目前使用圖像識別最主流的應(yīng)用就是拍照搜題,典型代表是作業(yè)幫、學(xué)霸君、小猿搜題、阿凡題等等,傳統(tǒng)的K12應(yīng)用更多是停留在學(xué)生去看視頻和做題,這本身對于學(xué)生來講是很難有學(xué)習(xí)場景的。而拍照搜題則是學(xué)生帶著問題和困惑來學(xué)習(xí)的,所以我們也看到拍照搜題App是所有K12應(yīng)用里活躍度最高的。拍照搜題的核心技術(shù)就是把圖片與文字做對應(yīng)在,然后再去做文字與已有題庫的匹配。
但是也會有相應(yīng)的問題存在就是如果學(xué)生是在遇到困難并且思考后,通過手機(jī)獲得答案,這是一個很好的自主學(xué)習(xí)過程。但如果是無腦地把所有答案抄到練習(xí)冊上,就沒有任何學(xué)習(xí)意義。
二、聲音方面
目前使用聲音最主流的應(yīng)用就是語音評測,大部分集中在學(xué)英語方面,也就是學(xué)生說一句話,機(jī)器給打分,典型代表是科大訊飛、流利說、一起作業(yè)、盒子魚等等。
目前絕大多數(shù)市面上的口語學(xué)習(xí)App的口語評測的水平就是評判規(guī)定的一句話的發(fā)音準(zhǔn)確度,或者是半開放式的交流,但是它無法解決的難點是評估開放性對話的好壞。
三、文字方面
文字處理,也就是所謂自然語言處理(簡稱NLP),在傳統(tǒng)教育的最大應(yīng)用就是作文的自動批改,但是目前的人工智能做不到這一點。
AI對于在線教育要解決的問題是,如何把課本上死的知識變成老師給學(xué)生的對話。這里的技術(shù)挑戰(zhàn)就非常多,比如如何做到自動解題能力——能夠根據(jù)題目自動得出詳細(xì)解析;作業(yè)智能批改能力——這里說的不只是批改選擇判斷題,而是能夠?qū)W(xué)生的做題過程進(jìn)行批改;
智能答疑能力——能夠回答學(xué)科相關(guān)問題;自適應(yīng)對話能力——感知到學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)并且不斷地給出相應(yīng)的互動。
目前這四個問題的所有解決方案都是基于人工編寫的規(guī)則,而不是利用AI。
四、從自適應(yīng)到智適應(yīng)
智適應(yīng)和自適應(yīng)最重大的區(qū)別就是不再是預(yù)先設(shè)定好的基于決策樹的學(xué)習(xí)流程,而是通過算法,來實時地根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)時產(chǎn)生的多維度的大數(shù)據(jù),比如對錯、時間之外的鼠標(biāo)滑動、知識地圖和結(jié)構(gòu)概率、其他學(xué)生用戶畫像對比、腦電波、表情等等,以及對更多幾個數(shù)量級的知識點、題目等的處理,完成更加接近甚至某些維度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類智能的教學(xué)效果。
另外,智適應(yīng)的應(yīng)用可以分為兩個方面來看。對于老師來說,自適應(yīng)教育以前只是老師的工具,現(xiàn)在智適應(yīng)教育對老師來說是解放。在課堂上,更多的教學(xué)是系統(tǒng)完成的,老師是一個監(jiān)控者,就像駕駛員一樣。另外,對學(xué)生來說,智適應(yīng)的價值就是減少了大量刷題。
但是,目前,從技術(shù)角度來看都不能滿足及實現(xiàn)人工智能教育,那有何談落地呢?
目前市面上的自適應(yīng)產(chǎn)品,都是基于人工梳理的教學(xué)模型+簡單的數(shù)學(xué)建?!a(chǎn)品形態(tài)也比較簡單,根據(jù)學(xué)生做題的對錯,評估其知識點的掌握程度。其中的典型就是Knewton、可汗學(xué)院和猿題庫,絕大多數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品只關(guān)心一道題的對錯,而無法判別具體“為什么”錯了——同一道填空題,不同的學(xué)生答案老師一眼就能看出是哪一個知識點掌握不到家,而系統(tǒng)一遍就只能歸結(jié)于固定的一個知識點。至于證明題,解答題更是現(xiàn)有自適應(yīng)產(chǎn)品無法解決的。
所以真正的自適應(yīng)的依賴條件依然是之前所提到的NLP/文字處理能力。只有當(dāng)算法能夠看到題目知道正確答案,看到題目知道出題人的意思,看到錯誤的答案就知道哪個知識點掌握不到家時,在線教育就會出現(xiàn)全新的洗牌。
不談機(jī)器學(xué)習(xí)的AI多是耍流氓
我們知道,目前人工智能的發(fā)展,主要依靠大數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)和GPU計算三個方面,而大數(shù)據(jù)的采集、基礎(chǔ)管理和云計算、GPU計算等技術(shù)應(yīng)該說比較成熟了,那么突破智能的重點還是在機(jī)器學(xué)習(xí)。
作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分,深度學(xué)習(xí)雖然很厲害,但它還是十幾年前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那套算法理論,不管是支持向量機(jī)、貝葉斯、決策樹等淺層學(xué)習(xí)算法,還是深度網(wǎng)絡(luò)衍生出來的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、對抗學(xué)習(xí)等,現(xiàn)在唯一不同的是加了個深度:有強(qiáng)大的計算力支持,能處理大數(shù)據(jù)了,而這還主要依賴于這十幾年來互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。
事實上,深度學(xué)習(xí)主要就是依賴于數(shù)據(jù),現(xiàn)在的AI多是數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI,沒有數(shù)據(jù)的喂養(yǎng),就沒有深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。
盡管人工智能的發(fā)展已經(jīng)超過50年,但仍然還處于一個比較早期的發(fā)展階段,其應(yīng)用主要集中在弱人工智能和垂直行業(yè)相結(jié)合的領(lǐng)域。
現(xiàn)在市場上的很多人工智能技術(shù)都是基于基礎(chǔ)層提供的存儲資源和大數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)建模,開發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)。它主要包括感知智能和認(rèn)知智能,目前的教育產(chǎn)品還停留在感知智能層面,如語音識別、圖像識別、自然語言處理等,而認(rèn)知層面包括機(jī)器學(xué)習(xí),強(qiáng)化學(xué)習(xí),對抗學(xué)習(xí),自然語言理解等方面還無法達(dá)到。
目前市場上一些知名人工智能教育企業(yè)的產(chǎn)品,如掌門1對1構(gòu)建的智能課堂個性化測評提分系統(tǒng);松鼠AI主打的AI智能老師;海風(fēng)教育上線的面部識別技術(shù);好未來的WISROOM智慧課堂和MAGIC MIRROR魔鏡系統(tǒng)兩款新產(chǎn)品,另外還包括好未來腦科學(xué)實驗室正在做的一個兒童腦發(fā)育發(fā)展的全息動態(tài)圖譜的研究項目等等。
不過,這些產(chǎn)品或者項目,都還處于一個“弱人工智能”層面,都是想通過他們發(fā)布的人工智能產(chǎn)品,去盡可能多的收集學(xué)生的數(shù)據(jù)樣本來不斷提升算法,改進(jìn)產(chǎn)品的功能。
要想達(dá)到“強(qiáng)人工智能”,就像人一樣,但這就離不開知識、記憶和經(jīng)驗,也離不開通過知識、經(jīng)驗和記憶建立起來的認(rèn)知體系,因為就像小孩一樣,通過知識經(jīng)驗的累積,不再需要人教而能夠自主學(xué)習(xí)。
然而,想法很美好,實現(xiàn)卻異常艱難。
說了這么多機(jī)器學(xué)習(xí),或許有些家長想問人工智能教育有沒有用,值不值得給孩子用,因為誰家的錢也不是從樹上長出來的。就拿松鼠AI的付費(fèi)課程來說,付費(fèi)額在6000-12000元之間,除了金錢還有時間和精力的成本,更何況教育和其他產(chǎn)品還不一樣,它承擔(dān)不起試錯的成本和代價,孩子就是家長的未來。
而又有多少的家庭能讓孩子大膽的試錯呢?雖說不能一概而論市面上的產(chǎn)品,但是或許總需要有些人去做“第一個吃螃蟹的人”。
沒有場景支持的AI教育是空中樓閣
每一波技術(shù)浪潮的出現(xiàn)都要融入具體的場景,創(chuàng)造用戶價值以及提高作業(yè)效率,才會爆發(fā)新的機(jī)會。AI介入教育的價值,就在于大規(guī)模地滿足了個性化教學(xué)的能力。
現(xiàn)在,任何一個人工智能教育企業(yè)都不認(rèn)為自己是人工智能泡沫里裸泳的選手。
“人工智能給智能層面、服務(wù)層面、教育教學(xué)方面確實帶來一些機(jī)會,但是怎么做好還要跟教育本身的場景有效結(jié)合起來?!北本煼洞髮W(xué)智慧學(xué)習(xí)研究院聯(lián)席院長黃榮懷講道。
2016年,AlphaGo將人工智能推上了風(fēng)口浪尖,似乎也給了大家一種錯覺就是現(xiàn)在就是人工智能的風(fēng)口,現(xiàn)在不投資更待何時,而事實是AlphaGo只是Google的一個實驗性項目,只是為了向大家展示這個產(chǎn)品能夠更好的理解深度學(xué)習(xí)。
因此,AlphaGo本身并不具備任何實際意義,也無法產(chǎn)生回報,而將這種技術(shù)應(yīng)用于實際的場景,還需要很多年,并且因為技術(shù)的復(fù)雜性,在不同的場景應(yīng)用,它所需要突破的核心技術(shù)也是不同的,更不要說實際應(yīng)用的難度了。
因此,從目前國內(nèi)人工智能教育企業(yè)的一個發(fā)展模式來看,大家還只是把人工智能作為一個噱頭和概念,這是不正確的,其實,AI只是一種技術(shù)手段,不論是什么技術(shù),終究是要融入具體的具體場景,才能發(fā)揮它最大的價值,才會迎來真正的社會變革。
其實在北京的一些學(xué)校已經(jīng)將人工智能技術(shù)應(yīng)用于現(xiàn)在的教育教學(xué)場景當(dāng)中,作者了解到,在北京市第十二中學(xué),學(xué)校將人工智能等技術(shù)引入校園后,各學(xué)科教師在新技術(shù)的輔助下,創(chuàng)新教育教學(xué)方式?!霸谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的支持下,師生間不僅可以互動討論,老師還能通過教學(xué)設(shè)備平臺,看到每一位學(xué)生對學(xué)習(xí)內(nèi)容的實時反饋,這讓老師能夠隨時調(diào)整教學(xué)策略,提升課堂學(xué)習(xí)效率。”一位教師說道。
可見人工智能教育終歸是要回歸到教育的本質(zhì)上來,但現(xiàn)在資本的涌入已經(jīng)將人們的注意力引入搶占市場、搶占用戶等方面,卻忽略了教育產(chǎn)品需要長期在教學(xué)資源、教學(xué)場景、教學(xué)效果方面的積累。
現(xiàn)在的人工智能教育領(lǐng)域可謂是“百花齊放”,但是待大浪淘沙過后,“剩者”將只有幾家。
但不可否認(rèn)的是人工智能教育是未來的方向,不過卻不是風(fēng)口,就像互聯(lián)網(wǎng)一樣,它讓O2O、電商等成為可能并成為日常生活重要的一部分,但是人工智能的風(fēng)口卻是當(dāng)人工智能技術(shù)成熟后,所有行業(yè)能夠利用人工智能改進(jìn)提升甚至是顛覆行業(yè)。
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