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前不久，AlphaGo与柯洁上演了一场超级人机对战，有人称之为人类最高智慧与机器最高智慧的对决，也有人（例如马云）觉得这样的对决没有任何意义。
实际上，后者多数来自于对人工智能实际应用性的疑虑，也就是说，我们更愿意亲身体验AI带给我们的益处，来解决我们面临的各种问题。
比如国内领先的中小学智能化教育公司——学霸君正试图深度挖掘人工智能在教育行业的应用潜力，甚至逐步改变整个教育行业。
6月7日高考当天，学霸君带着自主研发的智能教育机器人——Aidam首次与数名高考状元同台PK，解答2017年高考数学试题，完成包括客观题和主观题在内的整张试卷，并按照评分标准得出最终成绩。
最终，Aidam在10分钟内完成解题，成绩134分，与之PK的6位3组高考状元分别拿到146分、140分和119分，耗时1个小时。
只看分数可能显得直观和冰冷，实际上Aidam在背后已经实现了深度个性化学习，为未来的教育智能化、个性化革新，提供了极大的技术参考价值。
当机器人学会思考
与 AlphaGo一样，Aidam并没有实体，而是一套能自动解题的人工智能系统，输入算法指令及数据之后，输出运算结果，一道题目的运算速度最短达到几秒钟。
Aidam解数学题与AlphaGo下围棋的逻辑相似，通过学习人类的编程逻辑，熟悉人类思考和学习的方式，进而掌握解题方法，已经远远超越了以图像识别和匹配为主的拍照搜题技术。
也就是说，Aidam已经具备了学习和思考能力，可以模仿人脑的感知、记忆、认知、分析、建立经验知识库、联想、判断、决策整个过程，它也像人类一样，在不断的学习和训练中提高解题实力。
Aidam这样的自动解题系统可谓人工智能领域的前沿性研究，背后涉及到图像识别、语音识别、自然语言处理等多个人工智能技术领域。
据学霸君首席科学家陈锐锋介绍，Aidam的解题过程分为三个步骤：通过自然语言处理识别翻译人类语言——通过知识语言网络逻辑推理，模拟人类方式解题——转化语言，给出解题步骤。
按照智能程度划分，一是AlphaGo代表的弱人工智能，二是未来能够自主思考的强人工智能，而Aidam则处于两者之间。
同样能够战胜人类，跟AlphaGo相比，Aidam的研发难度也就更大。用计算机语言描述围棋规则相对容易，但Aidam让系统准确理解人类语言非常具有挑战性。
“输赢和分数并不重要，我只是希望通过这样的PK,让教育业界了解到人工智能在教育领域的应用已经发展到了什么程度，人工智能已经可以像人一样思考知识点，一步一步输出过程和答案”， 学霸君创始人、CEO张凯磊表示。
或者我们可以想象，当某一天机器人真正能够阅读和理解句子含义时，其爆发的能量将不可估量。
从个性化学习到个性化教学
人工智能的成熟让我们更期待实际应用效果。
2011年，IBM 沃森在智力问答竞赛中击败人类，赢得冠军，成为人工智能史上一个里程碑。
此后，IBM沃森向医疗、法律等领域拓展，转型成为智能医疗系统。同样，下围棋与解高考题也不是AlphaGo和Aidam研发的最终目的。
对于Aidam来说，其深度学习能力可以帮助学生脱离粗暴的题海战术，改变学生获取知识的方式和效果，对智能化、个性化教育的未来也提供了极大的技术参考价值。
例如，中学生原本做1万道题目就可以完全掌握3529个考点，却往往多做了3/4的重复题目，75%的时间都被浪费掉了。
这时候，智能教育机器人系统就可以充分发挥作用——把所有学生的行为数据全部记到机器人系统里面，学生每天的作业经由数字化传输并在后台由机器批改。
截止2017年5月，学霸君已有超7000万用户，累计解决近100亿道问题，答疑命中率93%。
智能教育机器人系统通过所收集的海量大数据，在不断地自我深度学习中，分析出学生的答题思路、做题心理、结果与问题点等，从而实现类人思维，为使用者提供个性化的学习解决方案，用更少量的题目得到更高效的学习结果。
落地到具体教学实践中，学霸君智能教育机器人系统着重解决了目前存在的几大教育难题：
1.实现个性化教学。
目前K12阶段主流的教学方法就是标准化教育，一个老师对多个学生，缺乏个体针对性。
而学霸君智能教育机器人系统，可以完整采集学生做题过程中的行为数据和结果数据，根据学生的个人知识水平进行全面、精准的评估，再进行针对性训练，实现千人千面。
据透露，学霸君的这套教学系统，已经在安徽的50所学校里进行试点，经过两三年的体系化训练之后，每个人平均提高了15-20分。
2.解放人力，废除题海战术。
中国的教师资源已经从上个世纪的数量短缺过渡到结构性短缺，专注培养学生能力的高素质教师紧俏，很大一部分原因是一对多的题海战术模式让教师分身乏术，想创新而不能，教育信息化进程急需人工智能的干预。
学霸君智能教育机器人系统的自动批改作业、阅卷等功能，把老师从重复、枯燥的工作中解放出来，帮助老师减负，更精准的掌握每个学生的学习情况，因材施教。老师也可以逐步废除题海战术，利用更多时间进行创新教学。
3.素质教育成为可能。
人们动辄谈论素质教育，但应试教育从没有“低头”或“让步”。素质教育应该以人为根本目的，以人的全面发展为终极目标。
如何废除僵化、不道德的应试教育，除了制度和观念的进步，技术的侧翼推动同样不可忽视。
人工智能发展到最后，首先淘汰的将是由应试教育训练出来的，缺乏个性化和创造力的学生。所以，我们为什么不利用眼前的人工智能成果，为素质教育添一把火呢？
“干掉学区房”
除了教育过程中的方法论问题，教育资源本身的分配不均也加重了周遭社会乱象。
比如，天价学区房以及前段时间引发热议的上海幼升小事件，反映的根本是优质教育资源的稀缺。
自从十八届五中全会公报中把“推动义务教育均衡发展”、“普及高中阶段教育”等作为共享发展成果的八大目标之一后，“教育公平”在各种会议、文件中已是高频话题，其重要性不言而喻。
张凯磊并没有把学霸君定位成一家追求技术第一的AI公司，而是一家试图改进教育行业的“教育公司”，他的最终目标是促进教育公平，“干掉学区房”。
造成教育不公平的原因多种多样，地区和城乡差距、制度设计偏颇、学生家庭收入过低、政府规定执行不力都不能忽视。
通过AI技术及应用的探索，学霸君已经在教学方法、时间成本及教育资源优化等层面做出良好示范。而迈出这一步之后，中国教育行业的未来可能就会不一样。
当然，教育公司依然任重道远。
张凯磊把学霸君智能教育机器人系统的中期目标划分为三步：第一、把所有的基础数据和底层能力建立起来；第二、在更多学校落地推行，以年级为单位全面推进数字化管理；第三，未来两三年里，至少有5-6所推行学校形成持续稳定输出高学习素质的学生的能力。
在关注人机大战时，很多人认为，AlphaGo是在跟人类进行竞争，但是柯洁告诉我们说不是，“有了AlphaGo我开始理解围棋有更多的可能”。
AlphaGo可以依靠着强大的计算能力，帮助柯洁重新探索一个我们从未见过的围棋世界。那么在教育行业，Aidam或许也可以帮助我们一起见证中国教育的未来。
