學霸君智能機器人要和高考狀元PK？我們聊了聊它的技術、野心和商業化

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學霸君智能機器人要和高考狀元PK？我們聊了聊它的技術、野心和商業化

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0602/163405.shtml

黑智 2017-06-02 18:41

學霸君智能機器人要和高考狀元PK？我們聊了聊它的技術、野心和商業化

幾十秒完成一道數學題，10分鐘做完一張卷子，它和高考狀元PK，人類能勝嗎？

高考在即，學霸君宣布，其在年初計劃推出參加高考的智能機器人Aidam，即將實現承諾——在6月7日，和高考狀元同臺PK。AlphaGo剛剛戰勝柯潔，Aidam又是否能PK狀元？它又能考多少分呢？學霸君研發這款機器人，又是計劃用它來做什麽？黑智和學霸君創始人、CEO張凱磊，聊了聊它的技術、功能和商業化的問題。

今年年初，學霸君在完成1億美元C輪融資後，宣布推出智能教育機器人，並稱其將於6月與廣大高三學子共赴2017年高考。現在，可以看成，是學霸君實現承諾“交卷”來了。張凱磊表示，Aidam將於6月7日高考當天，數學考試結束後，與數名高考狀元同臺PK，解答2017年高考數學試題，完成包括客觀題和主觀題在內的整張試卷，並按照評分標準得出最終成績。這次活動鬥魚將全程直播。

學霸君

學霸君創始人張凱磊與研發副總裁陳銳鋒

幾十秒完成一道數學題

“Aidam完成整張試卷，大約需要的時間是10分鐘左右。”張凱磊說，“它完成單題的速度在幾十秒鐘左右。”

Aidam和AlphaGo一樣，並非實體，而是以深度學習、專家系統和自然語言理解為核心的複雜系統。這個系統的核心在於通過學習人類的編程邏輯，熟悉人類思考和學習的方式，進而掌握解題方法。

Aidam的圖像識別和自然語言理解技術均為自己研發，構建了深度神經網絡的句法和語義分析器，在海量題庫中不斷強化和擴充訓練。

目前，學霸君已經擁有7000萬道數學題目的題庫系統，以及大量的學生手寫和上傳題目圖片、各種教輔書籍中的題目庫，構成了學霸君的智能機器人的訓練數據。據張凱磊介紹，目前，依靠學霸君的產品端的日活量，每天可以產生1700萬-1800萬張左右的題目圖片上傳。而其中，無論是拍照，還是學生手寫題目，均可以被Aidam的圖像識別系統識別，並記錄、收集、標記。在學霸君的題庫中，每一道題目均記錄了其答案、解析和不同的解題過程。在此基礎上，Aidam不斷進行自動解題訓練。

“系統每天大概做 40-50 萬道題目，進行自我訓練。”張凱磊說。“我們是自己在超鏈路神經網絡使用的時候發現，它對於記憶題目使用的步驟跟邏輯是有價值跟效果的，所以開始大規模地在代數體系跟解析體系解決這個問題。”

目前為止，Aidam主要針對的是數學學科。張凱磊對此的解釋是，數學題目的標準更加明確，容易判定對錯。“我們目前看到學生咨詢最多的問題，超過40%都是數學問題。除了評價標準之外，對於人工智能系統而言，數學的挑戰是比較有難度的。數學試卷中，包括簡單的選擇題，也有複雜的需要解題過程的大題，這是非常適合測試AI的，所以，我們這次選擇數學作為切入口。”學霸君研發副總裁陳銳鋒表示。

而對於類似於語文和英語等學科，張凱磊表示，學霸君已經具備了一定的技術積累，有考慮會在日後推出。

個性化教育真能實現？

而推出這樣一款智能機器人，學霸君的目的，自然不會是單純讓它能夠去參加高考。“我希望它能夠作為教師的幫手，解決目前教育中的一些難題，比如，輔助批改作業。”張凱磊說。

在張凱磊的構想中，“自動批改作業”一直是他希望實現的。“今天我們已經有能力把學生的學習行為數據采集到電腦上面去，有能力把他書寫過程中的東西數字化，但是一直以來我們都沒有這個能力讓機器去批改作業。現在，我們靠深度學習技術，開始有機會，把像人一樣將一道題目一步步推理出來這件事，在系統層面做出來。無論這道題目是否在系統中錄入過，無論它的難度系數有多高，只要在它的認可範圍內，都可以做出來。”

而自動批改的核心目的，則是為了實現個性化教育的最終目標。人工智能可以知道每一個學生的學習習慣、學習進度和學習意願。學生會的東西不會再出現；不會的東西，機器則會一直提醒，直到學會為止。這樣，每個學生看到的內容、做的習題都是量身定制的。另外，通過人工智能，老師對每一個學生的了解將比以往任何時候都要深入。因為人工智能將會在最短的時間里將學生的學習情況及時反饋給老師，老師可以直接讀取，而不會因為學生太多顧不過來。

“我們已經開始逐步在學校里實行個性化教育的實踐，在教育機器人完成後，也將加大推廣的力度。”張凱磊表示。在學霸君現場展示的在某地學校的教學系統中，學生作業已經數字化傳輸到電腦上面，並且後臺由機器批改完成，並對學生的完成情況、行為數據進行了標註和統計。“目前我們的教學改進系統是靠學生做題的零散數據產生的離散模型，把這些題做好了，提升效率之後看過程。未來，我們將把它擴展到5000-6000個班級，這樣將會擴充到幾十萬規模題量的學習過程，成為我們越來越強大的一塊資產。”張凱磊告訴黑智。

在教育領域中，對內容數據的智能化的機器理解將為老師的教學和學生的自主學習提供非常豐富的信息支持，圍繞學生學習薄弱點的自適應學習在機器理解的基礎之上將變得高效而又有針對性。而學霸君研發的智能教育機器人，就是機器理解技術在教育領域的典型應用。

“我們可以預測下，Aidam的數學高考成績將會是多少分。”張凱磊笑言。而事實是，現有教育環境下，還有豐富的應用場景亟待開發。當機器判卷、個性化指導、個性化作業、教案改進等變成可能，老師的教學效率和學生的學習效果都可以得到大幅度提升。人工智能在教育領域的商業化，仍然有更大的創新空間，可待開啟。

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