Tom Mitchell教授，正式宣布接受松鼠AI的邀約，出任Chief AI officer一職。

2018年11月16日，在全球AI＋智適應教育峰會AIAED上，著名學府美國卡內(nèi)基梅隆大學CMU計算機學院院長、美國工程院、藝術與科學院院士，美國科學促進會（AAAS）、國際人工智能協(xié)會（AAAI）Fellow，Tom Mitchell教授，正式宣布接受松鼠AI的邀約，出任Chief AI officer一職。

這是所有來自中國的公司，包括BAT和微軟亞洲研究院在內(nèi)，第一次聘請到如此級別的人工智能行業(yè)泰斗加入。

卡耐基梅隆大學的計算機科學院素來是Facebook、Google、Netflix等硅谷頂尖企業(yè)世界人才爭奪戰(zhàn)的眾矢之的。前院長安德魯·摩爾（Andrew Moore）被Google攬入麾下，代替了李飛飛的職位。CMU的教授Manuela Veloso 剛剛被JP Morgan 請去成為首席科學家。而在CMU，＂Tom Mitchell教授是當今世界上最頂尖的三大機器學習專家之一，這是全球公認的＂  國際頂尖學術會議IEEE ICDM的創(chuàng)立人和主席吳教授如此評價Tom教授，130篇論文在國際頂級雜志發(fā)布，他更是千億美金市值企業(yè)必爭之頂尖人才清單中的Top 1。

松鼠AI是乂學教育新推出的K12輔導品牌。乂學教育在2014年創(chuàng)立，主營業(yè)務是K12領域智能個性化輔導，主要是通過算法結(jié)合中國學情開發(fā)出一套學習引擎，為每位學生智能提供專屬的學習路徑。到今年6月，松鼠AI累計融資已近10億人民幣，估值超過11億美金，邁入獨角獸行列。

多年來，Tom Mitchell屢屢拒絕硅谷頂尖企業(yè)拋出的高薪橄欖枝，繼續(xù)潛心在大學從事科研教育工作。此次宣布加入中國本土獨角獸企業(yè)松鼠AI智適應，在業(yè)界也是引起一陣騷動。

對此，松鼠AI教育創(chuàng)始人栗浩洋表示，教育終有一天會被AI徹底顛覆改變，對此我和Tom Mitchell教授堅定無比，這也是促使教授選擇與松鼠AI攜手一起改變世界的最大原因。

全球范圍內(nèi)，教育行業(yè)的核心痛點只有一個：缺乏優(yōu)質(zhì)的教師資源。

為什么優(yōu)秀的教師資源如此稀缺？松鼠AI的CEO周偉曾在某峰會上分享過一個現(xiàn)實：以上海楊浦區(qū)為例，幾百萬人口中，初中英語學科只有一位特級教師�！耙驗樗�需要20、30年的經(jīng)驗，去不斷的累積，這樣的教師資源是我們可遇而不可求的。”

實際上，稀缺的不僅是優(yōu)質(zhì)教師資源。據(jù)今年8月教育部發(fā)布《2017年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》顯示，全國共有義務教育階段學校21．89萬所，招生3313．78萬人，在校生1．45億人，專任教師949．36萬人。而特級教師不到千分之一，這個巨大的差距，使得保證基本教學質(zhì)量就已經(jīng)成為一個艱巨的任務，更遑論能夠讓孩子學習效率得到最大提升的個性化問題了。

正是這個瓶頸，使得雖然互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)技術給教育帶來了一些變化，但并沒有取得其他領域那樣巨大的變化和影響，只是提高了獲取教育資源的便利性，卻并沒有對教育學習的效率帶來很大提升，更沒有解決到到教育的深層次問題。

工業(yè)革命技術革命推動手工勞動向動力機器生產(chǎn)轉(zhuǎn)變歷史100多年，而AI對社會勞動力結(jié)構(gòu)的顛覆將更勝當年。教育幾百年來都沒有被科技改變過，而AI已經(jīng)在美國被廣泛認知會解決教育長久以來的優(yōu)質(zhì)資源稀缺和不夠個性化的問題。

據(jù)內(nèi)部人士透露，栗浩洋和Tom Mitchell 教授的忘年之交，始于2018年倫敦的AIED（人工智能教育大會）。 教授作為主題演講嘉賓，松鼠AI作為該次會議唯一一家來自中國的公司有論文被會議接收并且有演講分享，在大會主席的邀請下創(chuàng)始人栗浩洋做了晚宴致辭，公司首席科學家崔煒與教授見面聊了兩個多小時，從松鼠AI人機大戰(zhàn)教學效果超過高級教師的技術核心、AI引擎＋內(nèi)容＋服務一體化研發(fā)和產(chǎn)品戰(zhàn)略、到已經(jīng)取得上百萬學生的認可以及超過80％的復購率，淋漓酣暢，之后的每次見面Tom都會提起那次難忘的倫敦見面。教授還發(fā)現(xiàn)，松鼠AI的首席架構(gòu)師Richard已經(jīng)和他熟識的CMU的幾位教授展開了技術合作。

在十一月初，創(chuàng)始人栗浩洋專程趕到CMU，和教授再次見面，原定兩個小時的交流，后來一直談了九個小時，教授深深地被栗浩洋獨創(chuàng)的“用錯因重構(gòu)知識空間理論”、“非關聯(lián)性知識點的關鍵概率算法”等等對教育技術和人工智能算法的理解深度和創(chuàng)新所吸引，并且被他投身AI教育致力于給所有人帶來教育公平的愿景所深深打動，當場決定加入松鼠AI，擔任Chief AI Officer 。

在連續(xù)九個小時的談話中，栗浩洋如何向教授解釋松鼠AI產(chǎn)品？“我們對知識點拆分的顆粒度其實比Knewton、ALEKS等美國的競爭對手產(chǎn)品多了十倍。”

Mitchell第一次聽到后，覺得十分驚訝，詢問如何做到這么精細的拆分？拆分后對比實驗的效果如何？

事實上，如上文所談到的那樣，智適應學習在美國起步更早，而在中國真正為大眾所知也不過短短幾年時間。但顯然，在實際落地的場景中，中國的創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)先人一步。

曾就職于Realizeit、現(xiàn)乂學教育首席科學家崔煒表示，與國外領先的自適應公司相比，雖然它們已經(jīng)做了很久，有了大量的數(shù)據(jù)積累，現(xiàn)有的產(chǎn)品模式也比較完善，但是，對于中國而言，智適應研究本地化的優(yōu)勢更明顯。因為中國的學習強度和考試內(nèi)容難度高于國外，測試的題目也是，加之中國地大物博，教材的穿越性也非常大。

栗浩洋舉例說，關于一元二次方程，ALEKS拆解為了13個知識點，而松鼠AI團隊拆解為了107個；初中英語聽力知識點拆分為了8000多個。 “中國可能更需要納米級和超納米級拆分�！崩鹾蒲蟊硎�，在英語學習方面，中美兩國學生面對的是不同的問題，類似連讀、爆破音和固定搭配等用法并不了解，口語和書面語也難以區(qū)分的中國學生需要比歐美顆粒度更加精細的知識點拆分。

不僅如此，如果我們思考教育的終極目的，不是最大范圍內(nèi)獲取書本知識和在考試中取得高分，更應該是關注一個學生的能力，這包括他的思想和方法，也關乎創(chuàng)造力和想象力。松鼠AI目前已經(jīng)突破了歐美同行知識點學習的局限，開始培養(yǎng)孩子的舉一反三的能力、思想和方法的學習。

在做能力、思想和學習方法拆分的時候，松鼠AI團隊的原則是“三課原理”：第一節(jié)可定義，第二可測量，第三可傳授。只有把一項學習能力清晰定義之后，然后再對每個學生在該能力的水平進行測量，才可能進行傳授和確保學生掌握，對于人的綜合能力和情商能力亦是如此。

“我小的時候因為情商特別低，不太會跟人交往。打招呼都會覺得臉紅，也不知道怎么樣開始。”栗浩洋表示，他后來反復思考，嘗試把“情商”拆解為30多種能力，諸如觀察能力、語言表達能力、尋找對方感興趣的話題的能力、對別人的心態(tài)判斷的能力，甚至是遭受不公平對待之后的自我化解能力等等。

比如說，在與他人聊天時，如何判斷對方是真心對你的內(nèi)容感到興趣，還是出于禮貌不便打斷？如果是前者，就證明你的表達是有效的，反之，這不僅是一次失敗的表達，還容易造成對方的反感。

栗浩洋認為，如果對方根本不想聽，而你還喋喋不休，則證明情商是堪憂的。所以，在一開始就要學會觀察，發(fā)現(xiàn)他人微表情的區(qū)別，然后盡量找到別人感興趣的話題。

在這樣的思考模式下，再難以測量的情商能力，也可以細化到“你每分鐘是不是看了別人兩三眼”這樣細微的顆粒，去觀察接受者的情緒變化。

“就像單兵作戰(zhàn)能力可以拆解成射擊能力，移動射擊能力、俯臥撐、背負重物跑與爬等等這些不同能力之后，然后再去進行綜合訓練，完成任務的目標性訓練，從籠統(tǒng)到細分，從細分最后再到綜合的訓練。”栗浩洋說。

Mitchell 被這樣的設想而震驚，“我那時候也想過情商的問題，我們的很多學生因為是學計算機的，我擔心他們情商有問題，所以我也研究過這個事情。而栗的方法無意更加可操作并且可以明顯取得效果�！�

在談到研發(fā)的時候，教授還和栗浩洋分享了他的一項研究，他展示了通過掃描大腦的熱點，發(fā)現(xiàn)大腦看到不同的詞匯和想到不同內(nèi)容的時候，熱點范圍是不一樣的。栗浩洋也談到，松鼠AI也在通過腦電波對學生進行測量，來觀察學生在學習過程中的專注力是集中還是分散。

此前，從來沒有人將人類的行為和思想解構(gòu)得如此細致且大膽，未來的學習和教育，將會以一種全新的形象，出現(xiàn)在我們的面前。

據(jù)普華永道估計，到2030年，AI的應用部署將為全球GDP增加15．7萬億美元。這其中，至少有AI教育的半壁江山。

作為松鼠AI人工智能領域第一負責人，Mitchell 將帶領團隊十多位AI科學家和幾百位AI應用工程師以及技術團隊，進行人工智能在智適應教育領域的基礎研究和相關產(chǎn)品的研發(fā)應用等。

“我認為機器學習和人工智能，將成為智適應學習的驅(qū)動式技術，發(fā)力點主要包括學習目的、學習數(shù)據(jù)類型、多任務處理學習理論、非監(jiān)督式學習和增強學習等方面�！盡itchell說。

Tom Mitchell教授已經(jīng)為松鼠AI制定了加入后的詳細工作計劃：

第一，制定人工智能教育的白皮書，就像教授多年前指定的機器學習的白皮書稱為全球技術的指導規(guī)范那樣，成為全球AI教育的工作標準。

第二，優(yōu)化現(xiàn)有的AI算法模型，在利用實時動態(tài)數(shù)據(jù)（學生學習時候的正答率、時間、表情、腦電波等等）不斷調(diào)整學生的動態(tài)學習目標和推薦給學生的學習內(nèi)容（視頻、動畫、講義、題目、解析等）時，可以更加精準，讓效果更加突出。

第三，嘗試教授近幾年研究的重點課題，用人機對話來使用戶可以教授機器，從而顛覆過去機器學習只能夠依靠算法自我進化的現(xiàn)狀。采用類似人類大腦的學習方式，讓機器從每一次被指導中直接學習，就像一個人對GPS導航的一次錯誤的直接矯正可以省去百萬數(shù)據(jù)量下機器學習的優(yōu)化一樣，每個學生、老師都可以通過和機器做簡單的結(jié)構(gòu)化的對話來高效完善機器學習本身！這一個戰(zhàn)略將是AI領域顛覆性的突破。

每次探討時，教授的想法都與松鼠AI不謀而合。在中國這樣的高速發(fā)展國家，名校、高級教師都是稀缺資源，根本不能滿足人們的需求，政府也是束手無策，AI教育工具能幫助人們適應科技變革引發(fā)的劇烈變化，也有助于解決財富增長后對優(yōu)質(zhì)教育的迫切需求�！袄蠋煙o法應對每一個孩子的不同的學習狀態(tài)和能力帶來的千人千面的需求。”因此，在教授的幫助下，松鼠AI的“AI特級教師”可以更加精準地掃描確定學生的知識點漏洞實現(xiàn)“哪里不會學哪里”，更加有效地推送知識講解視頻等幫助學生“學習更透明，能力上升看得見”。相比傳統(tǒng)線上教育的毫無互動的錄播課以及傳統(tǒng)線下教育的低效高價，松鼠AI的終極夢想是讓每一個孩子身邊都有一個像拉斐爾《雅典學院》中57位智者合體的AI老師，實現(xiàn)真正的教育公平。

拉斐爾《雅典學院》－現(xiàn)收藏于梵蒂岡博物館

智適應學習的概念，源于“自適應學習”（adaptive learning），誕生于人工智能時代，自上個世紀七十年代起流行。智適應學習模式，融合了計算機科學、人工智能、心理測量學、教育學、心理學和腦科學等專業(yè)領域。簡單說來，它主要是使用計算機算法來調(diào)節(jié)與學習者的互動，并提供定制化的資源和學習活動，以滿足每個學習者的獨特需求。

在早期，囿于計算機的普及的性能以及AI算法的成熟度，這樣的學習模式并沒有得到廣泛的運用。而隨著人工智能的火熱，在中國，擁躉者將更愿意它理解為“智適應學習”，也可以說是自適應學習在人工智能時代的升級。

智適應學習系統(tǒng)的革命性就在于，它更像是一種“決策型AI”，也被看成是最有可能顛覆現(xiàn)有教育模式的一種全新系統(tǒng)。

在傳統(tǒng)的非自適應方法學習模式中，由于學生的學習路徑、認知過程、成績反饋等數(shù)據(jù)無法得到大規(guī)模地追蹤，存儲和分析，難以實現(xiàn)量身定制個性化的學習模式。通過人工智能的手段形成的智適應學習系統(tǒng)加上學習全過程的閉關數(shù)據(jù)，可以讓系統(tǒng)徹底完善地模擬最優(yōu)秀的老師做出學習內(nèi)容推薦和路徑推薦的合理決策。就好像是今日頭條通過讀者的閱讀全流程的數(shù)據(jù)來分析用戶畫像做千人千面的推薦，一改過去依靠編輯選擇來為讀者推薦。

AI智適應系統(tǒng)也一改過去所有線上線下教育以老師為中心的教學模式，而成為根據(jù)學生的用戶畫像實施千人千面的因材施教，幾千年來，學生第一次真正成為主角。

事實上，這套名為Intelligent Adaptive Learning（人工智能自適應，簡稱智適應）的系統(tǒng)在美國已經(jīng)應用到各種教學模式的幾千個學校，實際效果好于優(yōu)秀老師的教學水平。松鼠AI也曾經(jīng)舉辦過一場全程直播，通過20個小時的教學，教學機器人組的學生成績、提升分數(shù)要比對照組和高級教師組的高出九分。

人工智能自適應之所以在全球取得非常好的效果，并且在國內(nèi)試用的時候產(chǎn)生超過特級教師的教學效果，是因為它對好學生來說，是因人而異地高效學習不會的知識點；對差的學生來說，50分的孩子教的是51分的知識，這樣，很快就可以學會和掌握，然后再給52分和53分，非常容易輕松地進步。這也正是中國千百年所講的因材施教。而要達到這樣的實際效果，對于算法的要求將會非常高。

2018年中國在線教育市場規(guī)模達2727．1 億元，AI＋教育是其中大有可為的領域。

在Mitchell看來，在AI推進行業(yè)發(fā)展方面，中國具備獨特的優(yōu)勢，無論是數(shù)據(jù)量級、數(shù)據(jù)的多方融合，還是中國政府對產(chǎn)業(yè)的支持力度，都比西方國家更有利于大數(shù)據(jù)的建立。

而同時，松鼠AI在教育領域的人才儲備、戰(zhàn)略判斷和行業(yè)落地方面具備很強的競爭力。

Tom Mitchell教授的加入對松鼠AI來說無異于如虎添翼。松鼠AI內(nèi)部人士表示。松鼠AI的技術團隊的首席科學家崔煒，擁有愛爾蘭國立大學人工智能博士后學位，之前是Realizeit的核心科學家；其首席架構(gòu)師Richard，是美國最早的自適應教育公司Knewton在亞太地區(qū)的技術負責人；其首席數(shù)據(jù)科學家Dan Bindman博士，是美國自適應巨頭公司ALEKS的聯(lián)合創(chuàng)始人，負責核心產(chǎn)品算法的首席架構(gòu)師。

并且，松鼠AI兩年前就已經(jīng)與斯坦福研究院（SRI）展開戰(zhàn)略合作，SRI將為其提供AI技術方面的研究，還與中科院自動化研究所成立了平行AI智適應聯(lián)合實驗室，在人工智能與教育理論方面共建共享。

松鼠AI讓Mitchell看到了AI技術落地教育場景成功的模式。系統(tǒng)首先根據(jù)一定的數(shù)據(jù)模型對學生進行測試，數(shù)據(jù)會根據(jù)使用其中一種模型跟蹤他們的學習過程進度，然后推薦更適合他學習的知識點和測試題。平臺會根據(jù)學生學習情況，不斷調(diào)整和迭代他的學習速度和學習方法。

“全流程智適應”是他們正在關注的領域。在Mitchell看來，這是一種非常強大的學習方式，如果系統(tǒng)推薦的內(nèi)容適合學生的程度讓學生都可以學會掌握，那么經(jīng)常受到鼓勵的學生會悟性更高。另一個他們正研究的方向，也是智適應在學習中的應用之一：學生在學習過程中如何制定動態(tài)的學習目標？90分和60分的孩子的學習目標應該是完全不同的，同樣都是60分的孩子，學習能力不同目標也不相同，所以學習路徑就應該被不斷調(diào)整達到精準有效。

因此，雙方的相遇是宿命而不是偶然。Tom Mitchel教授是少有的AI行業(yè)泰斗如此關注和研究教育領域落地的，因此才會在AIED大會演講。而松鼠AI在全球眾多AI和教育頂級會議上都有論文獲獎或者受邀演講。

教授談到加入的幾個原因的第一個就是看到松鼠AI原本就非常過硬的AI技術實力和對教育的深刻理解。

“在AI革命所未有的破壞力量前，我們將惶惶穿越前方深不可測的漆黑水域。盡管AI在由0和1組成的冰冷世界里擁有超能力，但人類的各種興趣、期望與夢想，依然閃耀著光輝�！崩铋_復博士發(fā)表在《華爾街日報》的專欄文章中寫到。

AI革命的破壞和沖擊，將比前兩次工業(yè)革命更廣大，發(fā)生的速度肯定也快許多。蒸汽引擎基本上改變了體力勞動的本質(zhì)，ICT基本上改變了認知勞動的本質(zhì)，而AI會同時改變兩者，因為它可以執(zhí)行多種不同的體能工作和智識工作，而且速度和效能遠遠勝過人類，大幅提升交通、制造到醫(yī)療等許多產(chǎn)業(yè)的效率。在全球人才爭奪戰(zhàn)中，相比起商湯科技來自全球AI排名第32名的香港中文大學的湯曉鷗，和優(yōu)必選來自全球計算機排名第47名的悉尼科技大學的陶大程教授，這一次，松鼠AI收獲的CMU的機器學習系創(chuàng)系系主任和計算機學院院長Tom Mitchell，已經(jīng)是后來居上的勢頭，未來是否可以如馬化騰去年財富論壇所說，超越BAT市值的公司會來自于AI教育，以及像栗浩洋所述改變?nèi)祟惤逃�發(fā)展史，讓下一代每個孩子都比現(xiàn)在聰明十倍，還需要時間來驗證。