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“我們傾向于高估一項新技術的短期效應，而低估它的長期影響?！?nbsp; —  James Heppelmann，PTC 總裁兼首席執(zhí)行官

人工智能的「短期效應」也曾多次被「高估」過。歷史上，人工智能已經歷過三波浪潮。第一波，1956年-1974年的美國，感知神經網(wǎng)絡軟件；第二波，1980年-1987年的英國和日本，語音識別、語音翻譯；第三波，2006年，全球，深度學習、圖像識別。但每一波浪潮最終的結果都是「破滅」。

近幾年，隨著卷積神經網(wǎng)絡席卷全球，再一次燃起了人們對于超級智能的無限向往。

經歷過三波「破滅」后，這一次，我們是否應該更理性、更真實的看待人工智能以及它在教育領域的應用？

在這篇文章中，藍象資本執(zhí)行合伙人周爽將結合藍象的觀察與感知，與你一起探討對人工智能+教育的擔憂與未來。

一提到人工智能，不乏有一些人會「神化」它。但其實，人工智能像互聯(lián)網(wǎng)一樣，是一種基礎工具，任何行業(yè)都可以與之結合并「產生反應」。

目前，人工智能在各個行業(yè)的應用已經非常廣泛，比如醫(yī)療行業(yè)、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等。以醫(yī)療行業(yè)來說，基于科學底層的概念和認知已經相對完善，使得在與人工智能相結合的時候可以得到很好的應用。比如，運用人工智能檢查腫瘤，腫瘤的形狀和特征都有既定的標準輔助做辨別和判斷。

但對于教育行業(yè)，目前底層科學尚不完善，并且它的發(fā)展軌跡和決策機制與其他行業(yè)也是存在差異的。所以，當人工智能與教育結合，我們也從投資人的角度看到了一些擔憂：

人工智能+教育的擔憂

人工智能目前在教育領域的應用案例有很多，比如，智能批改、校車、校餐、自適應推題、高考志愿填報等。但其中不免有些項目的科學性令人存疑，比如，借助大數(shù)據(jù)分析做高考志愿填報咨詢類的項目，從我們目前看到的BP而言，有一些項目是通過自己采集的部分數(shù)據(jù)樣本來推演全體。

為什么會對這類項目的科學性存疑？我們想先來探討一下，什么是「大數(shù)據(jù)」？

• 擔憂一：「偽大數(shù)據(jù)」的應用

《大數(shù)據(jù)時代》（作者: [英] 維克托?邁爾?舍恩伯格）一書中這樣定義：大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。

而早年間IBM也曾提出過，真正的大數(shù)據(jù)應該具備5V特點：

大數(shù)據(jù)的5V特點

1、Volume（大量）

中國在醫(yī)療大數(shù)據(jù)方面的應用優(yōu)于北美和歐洲的原因之一，就是擁有足夠大的數(shù)據(jù)量，并對數(shù)據(jù)的使用相對自由；

2、Velocity（高速）

對于底層數(shù)據(jù)的獲取和處理速度要快、要保證時效性。比如，金融行業(yè)的借貸類產品，根據(jù)用戶日常的消費行為，幾乎可以實時計算出過去3-6個月的消費數(shù)據(jù)，從而判斷用戶的消費能力和可承受的借貸額度；

3、Variety（多樣）

數(shù)據(jù)的來源必須豐富多樣。也就是我們在采集數(shù)據(jù)時，應該包含不同的渠道、不同平臺的數(shù)據(jù)；

4、Value（價值）

數(shù)據(jù)的價值含量。大數(shù)據(jù)并不在「大」，而在于「有用」；

5、Veracity（真實）

數(shù)據(jù)的真實性。比如，有些行業(yè)存在刷單的現(xiàn)象，在對相關公司經營數(shù)據(jù)進行采集時，采集的是公司經營過程中的所有數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)中摻雜了大量的虛假數(shù)據(jù)，就會改變大數(shù)據(jù)分析的最終結果。

回到上述使用部分數(shù)據(jù)樣本來推演全體的高考志愿填報咨詢項目上，這其中的問題在于，如果用于分析的數(shù)據(jù)樣本大部分采集到的是學霸或是某些教育水平偏低地區(qū)學生的信息，這就會導致最終得出的結果與真實結果相差甚遠。

底層數(shù)據(jù)的采集與篩選決定了最終的判斷結果，使用「偽大數(shù)據(jù)」來推算、預測孩子應該如何填報高考志愿，從科學的角度看，這是不合理的。

科技+教育，本質上我們希望借助科技的力量解決傳統(tǒng)教育行業(yè)存在的問題。

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今年5月16日，在中國與聯(lián)合國教科文組織合作舉辦的國際人工智能與教育大會上，藍象顧問、好未來集團創(chuàng)始人兼CEO張邦鑫提到了好未來始終堅守的教育理念之一：為每個孩子提供最適合的教育。

那么，這里又衍生了第二個值得我們探討的問題，到底什么樣的教育是「最適合的」？

• 擔憂二：「最適合的」教育，沒有統(tǒng)一衡量標準

想要理解什么樣的教育才是「最適合的」，我們就需要先理解教育是什么、教育的本質是什么。我們先來看看，美國是如何描述「公立教育的目標」的（來源：《Disrupting Class》，作者: Clayton M. Christensen）：

“最大化實現(xiàn)我們作為‘人’的潛能”

也就是表達了，為什么一定要花費那么多的錢去做公立教育。

“培育一個茁壯的民主環(huán)境，使我們的選民得以不被自私自利的政客的聒噪所迷惑，清醒和理智的行使投票權?！?/strong>

這句話是當年亞歷山大·漢密爾頓等一群美國國父在建國之后，游說各個州給聯(lián)邦政府交稅以提供教育支持時說的。體現(xiàn)了教育是影響人民政治思想和理念的一種工具。

“訓練人民的技能、能力和品性，提供足夠的人才來保證我們國家的經濟繁榮、國力強盛、保持國際競爭性?！?/strong>

曾經我們也研究過歐洲、以色列以及一些新興國家的公立學校系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)幾乎每一個民主國家都一樣，需要通過教育來培養(yǎng)國民的技能。

“教育人民理解和寬容他人的多樣性，使他們懂得，不一樣的觀點應該被尊重而非被迫害?！?/strong>

最后，則是美國作為一個多元文化的國家，它還需要國民具備理解和寬容他人多樣性的素質。

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與美國環(huán)境下的獨立教育不同，我國的國情、政治體系以及人民的訴求（比如，學生家長和學校的訴求）不一樣。

那么，在中國這樣的系統(tǒng)里我們是如何理解教育的呢？

“堅持立德樹人，著力培養(yǎng)擔當民族復興大任的時代新人?！?/strong>

這句話來源于今年7月中共中央、國務院印發(fā)的《關于深化教育教學改革全面提高義務教育質量的意見》。我國作為社會主義國家，這就決定了我們的教育必須把培養(yǎng)社會主義建設者和接班人作為根本任務。

除了黨中央出臺的文件，目前社會上還沒有其他比較好的來源可以很清晰的說明教育的本質是什么。于是，我們就在網(wǎng)上搜索了一下，大概得到了以下幾種答案：

“讓孩子擁有健康的人格”—— 把目的當本質

“給孩子創(chuàng)造一個安全的成長環(huán)境” —— 把手段當本質

“教育是自由、是愛、是引發(fā)人獨立思考?！?/strong>—— 把方法當本質

“教育的本質是在淡泊中歸真，在靜篤中抱樸，在禪定中重生?！?/strong> —— 把價值輸出當本質

通過以上這些搜索結果可以看出，目前社會中對于「教育的本質」還沒有一個統(tǒng)一衡量的標準。

有效的采集到學生的行為數(shù)據(jù)，是實現(xiàn)人工智能+教育發(fā)展的基礎。如果無法準確的衡量到底什么樣的教育對于孩子是「最適合的」，我們也就無法判斷應該采集什么樣的數(shù)據(jù)。

人工智能+教育的未來

教育本身是個重服務的行業(yè)，具有很強的針對性、專業(yè)性和適用性。

目前，人工智能在教育領域的應用還處在探索階段，也許我們還無法像醫(yī)療行業(yè)一樣，比如，通過科學的方式判斷不同的題目刷下去會對孩子的大腦產生什么樣的影響，從而準確的衡量或者提升學習效果。

但是，當一個市場沒有統(tǒng)一的見解和衡量標準時，就會出現(xiàn)分眾市場。每個分眾市場，都可能出現(xiàn)新機會。也就是說，當不同的用戶產生了不同的教育目的時，不同的教育目的就會分化出不同的需求，于是就形成了不同的分眾市場，而每個分眾市場中或許都蘊含著新的機會。

比如，讓孩子學習鋼琴的目的是為了讓孩子考級？還是為了讓孩子開心？

我們相信每個老師、家長甚至孩子自己的觀點可能都不太一樣，這件事情其實是沒有標準答案的。這時，我們就可以把不同的教育目的進行分級，當用戶的目的是讓孩子考級時，可以借助大數(shù)據(jù)+考試或者人工智能+考題的結合，把考級這件事做到極致；而當用戶的目的是讓孩子開心時，又會出現(xiàn)可以滿足這類需求的教育產品。

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在當下的市場環(huán)境中，教育行業(yè)還存在著各種各樣的問題，而科技的發(fā)展為教育行業(yè)帶來了無限的想象空間。

本文轉載自微信公眾號“藍象資本”，作者周爽。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場，轉載請聯(lián)系原作者。