最近《这块屏幕可能改变命运》刷爆朋友圈，一块屏幕改变的是优质教师稀缺问题，但仍然没有解决教育核心，这也是互联网教育推广艰难的原因之一。国内AI＋教育玩家众多，产业泡沫究竟几何？笔者身处教育行业，自然也免不了收到不少朋友的私信：“你怎么看？”

索性不吐不快，结合今年教育行业和人工智能行业的融资热，把很多积压在心里的话一次性说个痛快。笔者不禁反思，从事在线教育这么长时间，真的到了一块屏幕就可以全面战胜人类的时刻了吗？

一块屏幕解决的问题是什么？优质老师资源稀缺。没有解决的是什么？个性化学习因材施教。

当县里孩子根本听不懂成都七中老师讲课难过得直哭、当老师提问时候，成都的孩子七嘴八舌热闹非凡，而县里孩子鸦雀无声面面相觑、当每天的作业成都老师当天抽空就可以批改完而县里的老师七天还没有改完……在线教育如何从实际上真正落地、适用，就成了问题。

在线教育十几年的发展其实并没有真正改变教育现状，北京四中网校黄冈网校等二十年的大规模推广也以都失败告终！而在欧美已经开始大面积推行、比尔盖茨扎克伯格盛赞、数千万孩子大量使用的AI＋自适应教育是否可以成为救世主呢？

一、AI颠覆式创新，教育奇点时刻多久到来？

不可否认，科技的进步往往能给这个世纪带来颠覆式改变，并创新产生出一系列不同以往的产业、商业模式、思维逻辑。

就像我们2000年前的秦始皇一定不会想到自己修筑的长城利用烽火台来传递信息，如今已经演变成借助一台小小的手机通过微信就能轻松传递信息，比过去的飞鸽传书更靠谱，更快速；同样，李白写下诗句“千里江陵一日还”的时候，他不会想到，今天我们坐高铁、飞机千里之路，一两小时便可以轻松到达；当四川出现第一张纸币“交子”的时候，也许也不会有人想到现在出门已经不需要带钱了。

同样AI的今天或许还只是在一些弱人工智能领域应用广泛，相对而言强人工智能领域并没有过多建树。但是，正如一百年前刚刚诞生的汽车跑不过马车，并不代表永远跑不过马车，只要随着时间的推移，不断的进化，总能迎来全面战胜旧事物的一天。就像美国作家卢克·多梅尔在《人工智能》一书中提出“奇点”的概念，奇点指的是机器在智能方面超过人类的那个点。

奇点大学创始人库兹韦尔说道，“奇点是指一项技术在成熟之前，都在缓慢潜伏发展，一旦技术水平、市场环境成熟，发展速度将立刻变成一条指数级增长上扬的曲线，而这个转折就是奇点时刻”，高铁、智能手机、导航、移动支付、打车、旅游、外卖、移动视频、AI刷脸认证等几乎所有的工业、软件、APP和AI应用，都经历了奇点时刻。

有人畅想，人工智能教育是不是也即将迎来自己奇点时刻。毕竟，在线教育已经迎来了资本春天。

作为一名教育行业的创业者，笔者看到这样的现象既欣喜又忧虑。喜的是，这么多年在对的赛道上一直孤独的奔跑着，迎来了行业的高光时刻。忧的是，一时间雨后春笋般涌现出来的在线教育行业，鱼龙混杂的情况下带来不可估量的副作用。

二、AI教育成为行业催金符，但不懂的请不要强行碰瓷

全球经济形势承压，资管新规的落地，都让2018年的资本圈雪上加霜。这一轮的寒冬来的如此凛冽，以至于王兴不禁说“2018可能是过去十年最差的一年，但却一定是未来十年最好的一年”。

正如“盛世买翡翠，乱世买黄金”的家庭理财法则一般。作为抗周期性产业，教育被朱啸虎称为寒冬中的吉祥三宝之一。

以笔者所在的K12领域为例，2018年有8例亿元以上级别的融资，作业帮在年内完成了两轮合计8.5亿美元融资。

然而投资机构的雄厚金钱，能踢出临门一脚？

当下社会全面进入ABC时代，即AI+ Big Data+Cloud。许多在线教育企业紧跟时代潮流也纷纷宣称进军AI教育新领域，从传统在线教育摇身一变成了人工智能教育，在资本市场上融资不断。

而乱花渐欲迷人眼的情况下，我们发现，全球的AI教育分成泾渭分明的两个派别，按照艾瑞的AI教育报告的分法：

一个派别叫做工具类AI，或者叫做识别类AI，比如拍照识别的作业帮，智能题库的猿题库，主观题自动识别批改的科大讯飞，语音识别的云知声，表情识别和脑电波识别的好未来，都是帮助老师识别学生情况的工具，而教学仍旧由老师人工完成；

第二个类别是教学类AI，或者叫做策略类，海外叫做自适应学习Adaptive Learning，是模拟特级教师的教学方法和教学策略，从测教学练测五个角度完全闭环由AI完成，老师是监督、辅助工作，比如英语流利说、松鼠AI和论答。有趣的是，在美国纳斯达克上市的英语流利说，是从第一类，一个判断学生发音是否标准的AI工具，进化到第二类教学AI，在没有任何老师辅助的情况下完成教学全流程的“懂你英语”。

如果我们仔细观察，智能教育经历了奇点到来之前的长久潜伏期，1970年代起，基于科学家们在认知科学和人工智能领域的新发现，智能教学系统ITS逐渐兴起。同时，Carnegie Learning， Cognitive Tutor等多种新型教学软件的成功研发使得智能教育系统研究取得历史突破。

自适应学习产品经历了三个年代，1.0年代是基于人工的自适应，比如全球成功开设两万八千家加盟店的日本公文式教育KUMON，排在Entrepreneur全球连锁500强第37位，超过了SUBWAY和7-11；2.0年代是基于计算机编程的自适应，比如谷歌投资的十亿美金独角兽Renaissance Learning；3.0年代是基于人工智能的自适应，又叫做“智适应”，比如美国融资2亿多美金的Knewton和国内专注中小学生教育的松鼠AI。

随着全球50多家AI智适应教育最近三年纷纷获得融资，以及老牌互联网教育巨头Duolingo， 可汗学院， Coursera等也匆忙转型智适应，加上国内60多家最大的传统和在线教育机构一年之内全体宣布进军AI教育！不禁令人感觉有一种奇点时刻就应该在最近两三年到来的狂热气氛！

可是，在蜂拥而上的气氛下，AI智适应教育，又是一个新兴的领域，相关人才和经验总体上处于匮乏状态，在国内，由于对这个行业之前闻所未闻，无论高校还是企业界，可以说人才储备为零。

可见，想要做智能教育，显然得有几把刷子才能叫AI教育，否则不过是一种强行碰瓷。目前，业内公认基于AI的智适应学习有三大核心技术：

第一，这些系统可以全面精准地评估学生对每个学科几万个知识点的每一个点的掌握状态。

第二，还可以根据学生知识测试后的结果为他们推荐不同的学习内容，并且根据学生的学习过程中的每分钟的数据采集实时调整教学策略，比如：提升难度或者降低难度，换一个教学风格的视频，给不同的学生不同的学习时间直到学会为止，等等。

第三，当学生出错时，系统可以帮助他们理解真正的错因。

总而言之，智适应教育就像一个富有经验的老师一对一地给学生授课。而识别类的AI则是老师提升授课效果的工具。后者的典型代表是学霸君的“高考机器人”，前者的典型代表是松鼠AI教学效果多次战胜特级教师和中考命题组专家的“教学机器人”。