学霸君创始人兼CEO张凯磊

　　大家可以看到，屏幕上第一张照片看着不太像我，这就是人工智普及之后的问题，大家看网络上照片都不太像自己。所以我很纠结应该放一张真实的自拍还是放一张P过的。这就是人工智能应该思考的问题。

　　听了很多高大上的关于终身学习、素质教育，培养有创造性的人的话题，特别好、特别厉害。但是特别不好意思，我要讲的是特别苦逼的事。

　　我们是一个教育公司，如果一定要给它一个定义的话，就是新教育公司。新教育公司的未来可能跟医药公司一样，你过十年说我在教育公司上班，估计没有人会跑过来问你是不是老师，他会猜测说你是不是博士毕业，因为医药公司需要你是博士毕业，他们的假设是说你是懂技术的。

　　大家非得说AI，非得把这个题目写成AI。其实5年前我们做这行的时候，这个东西不叫AI，它叫图象识别、自然语言处理等很专业的名词。现在终于有一个统一的名词把它说成AI了。那么作为一个从业很多年的人，我们怎么理解这个教育新物种?

　　这个是6月7号我们的现场发布会，当天考试的时候，我女儿考出了134分的成绩，人类的平均是135分，一分落败。但是非常开心，大家看看119分不是高考状元的水平。前面两个比较正常，后面一个是失误了，所以我们侥幸失了一分，不然的话我们应该是140几分。我做这个东西的核心是为了告诉大家，人工智能现在到了什么水平，解题能力到了什么水平。预计明年我们会再把这个系统送上去，在数学、物理多个题目里都应该可以同时达到甚至大幅度超过这样的水平，这是可以期待的。

　　为什么要做一个高考机器人?为什么做这个事情，这件问题是很多人问我的。你们是不是秀肌肉，你们是不是一个技术公司，你们是不是来蹭热点的?大家想象一下这个玩意儿不可能是。AI火也就是半年的事，这个东西不是几天能够做出来的。我们回过头思考一个问题，为什么要做这个事情，我为什么要创办学霸君。

　　这是一名非常有名的照片，2012年这个照片传遍了互联网。这个姑娘是衡水中学的毕业生，高考结束完之后很幸福，拿到了香港科技大学的OFFER去香港科大读书，这个姑娘高高瘦瘦的，173cm，把整个三年所有的卷子累起来， 214cm，比她高了70多厘米。所以说，现在我们的实际情况是，当我们一边在说素质教育的时候，中国整整8800万中学生的整个高中期间又都要经历“做过的卷子比让人还高”这回事，衡水中学只是其中比较典型的一个。学生负担过重成了中国教育明显的问题。

　　再有一个事实，人大附中招了30几个老师，一半以上博士毕业，并且哈佛、哥大的一大堆。哈佛的博士教你数学，这是什么样的场景?想象一下。不是博士就无法进中国顶尖的牛校做老师，这是一个常态性的情况，不是只有人大附才会出现这种情况。我去上海看了一下，他们说十年之前就是这样了，十年前硕士多一点，现在博士多一点。

　　另外一方面很容易理解的就是学区房，花46万1平买走3平米的一个特别特别破的、像窝棚一样的地方，真的是可怜天下父母心，这就是现在我们北京实实在在发生的事情。为什么?因为很简单，46万根本不是买三平米的窝棚的，46万是买这批博士的，不要说是窝棚，你拿了一堆资料说100万上人大附，一样会有大把家长去买，这就是可怜天下父母心。

　　另外就是远离北上广深的人。这些年我在做教育，他们说给我点钱让我去做公益，因为企业家挣了钱特别喜欢做这个事情，留下名字。所以我跑了中国不少三四五六七八线的城市。

　　我们做了一些老师培训，云南大理州永平县副县长，主管教育的，他说求求你了，不要再来这里培训我的老师了，你培训完，他们都不是我的老师了。知道为什么吗，这个地方已经开不起生物课、化学课、物理课了，英语课也只能一个老师串几个班讲，因为培训完效果很好，老师就往县里去了。30万所左右的小学，现在变成10万所，十年前14万所的中学，变成现在76000所，这都是撤校或者并校造成的。这都是好的事情，但是损失了40%左右的学校，老师的工资水平提高了一大部分。在中国最贫穷的一系列地方，这就是现实发生的地方。

　　再来看另外一个数字，也是触目惊心。 “没了，这五年一个都没了，连一本率都在降。”这是一个曾经考出过十余位清华北大的湖北衡阳的重点中学老师说的话。说一个大家不知道的事实，清华北大，裸分考进去的人数只有一半，另外一半是靠加分进去的。再说另外一个数字，在湖南，湖南四大名校，这四所名校每年考清华北大的人占湖南的99%。我们总是在说我们要搞素质教育，要全面培养孩子的潜力。说这些话的时候，其实我很汗颜。我跑县里经常遇到一个事，我们的高考不是教育的一种考试，如果是考试应该是这样子的，那你去学CPA，CPA成绩过了60分我都给你发一个CPA，你是中国会计注册师了。我们的学校是筛选，今年这些人哪6千可以上清华北大，哪1.5万可以上985，由于筛选越来越牛逼，直接导致下面县里面的，市里面的中学考不出来清华北大，甚至连一本率都在降。这就是结果。现在是已经面临着这么一个情况，我们的整个这个体系聚集了一些特别厉害的学校、牛校，这些学校垄断了全部顶尖的资源，让下面所有的人在另外的一个学校里，你自己玩儿吧。北京折叠的故事就发生在我们眼前，教育上尤其突出。

　　教育资源严重不均衡，是我们今天面对的核心问题。大家说怎么解决呢，我们都知道，一个是学习压力过大，一个是教育资源严重不均衡。给大家看一个人，这个是那天演讲会上讲的周海宁老师，我的高中数学老师，上海延安高级中学，数学特级教师，30年教龄，奥赛总教练。其实我在2000年读高中的时候，我的感觉不是这样子的。因为我高三的时候他就给我们全班180多道题目的资料，说你们做做吧，后来我们班里平均分考到了127分，我当年高考数学顺利考了满分，我们全班都进了非常好的学校，我们没有感觉到压力。我回去做教育的时候访谈他，说你怎么做老师的?他就做这几件事：批改作业、重点讲解、个性化训练、针对性辅导。这就是优秀的老师要做的事情，不要创造需求、创造业务，老师应该做什么?老师要做的就是批改作业、重点讲解、个性化训练、针对性辅导，仔细想想，它就是在了解学情、分析学情、夯实基础、补足弱点。系统有没有可能性做到这些事情，个性化教学是本质上的行为，让我们班里人少做了很多题，但是让我们每个人知道我们面对的是什么问题，针对性的解决问题，所以全班同学数学成绩都很好。他干的这个事情，抽象一点说就是，系统来做的话能不能做自动改、学情报告、错题本和系统推介。

　　有没有可能让系统掌握这些能力?我们来说你做个性化作业需要哪些技术?两件事情：做自动批改和题目推荐。怎么做自动批改呢?第一个做自动解题，第二个做手写识别。如果学生作业里的每一笔每一划你都能判断清楚，不是让你涂答题卡，而是书写里的每一笔每一划你都能判断他到底写的是什么，那么你跟后台体系里的空间是不是相似的?第二个，所有的题都做得出来，中学里限定一定的题，不用让人工智能做所有的物理题，但是高考范围之内的题你都能解出来，他做的对不对你都能判断清楚，那么你是不是能够把这个事情做好了呢?如果你做自动批改，告诉他你应该做什么题目，更有效的提高效率，是不是个性化就做出来了呢?我们从2012年到今天，5年时间里一直在做这个事情，只不过外在的表现形式是拍照答疑，学霸君的AI学，只是外在的形式。背后的体系是我们的技术债，它包括了海量数据的来临，手写识别连接、脱机手写识别，光这一条东西，很多传统上我们认为已经解决的事情，全都暴露出来没有被解决。你们今天看到6月7号的东西，自动解题只是其中技术战里面的一个外延的形式，里面包括了字眼推理、机器学习、形式推理、符号计算、逻辑推理等一系列的技术问题。AI不是目的，AI解决个性化学习才是目的。如果把这些技术做好，能让一个普通的老师能够掌握这些专业能力才是目的。

　　个性化教学是解决学习负担过重和教育资源部均衡的突破口，自动解题就是教育资源核心的发动机。这就是我回答说，我们为什么做自动解题。

　　本来你在这里会看到，你书写完了之后，系统自动判定对错。这里应该有海量的视频给大家看到，我们采集到的数据，事实上我们已经在我们股东的支持之下。在安徽的大概100多个班级里铺下去了，正是因为这些系统帮助了我们。在安徽的这些地方铺下去之后，我们看到了非常欣喜的一些数据。事实上我们今天已经在用数字化的形式管理整个学校了，因为没有办法放视频，我来给大家解释一下。

　　本来在这里，每个人的学习能力和学习态度不同，我们能够说清楚每一个学生个体在学习过程中碰到哪些问题哪些点，以及用它的学习质量的东西评估它的所有的学习情况。所有的老师在可以向管一个银行一样管理学生整个学习的过程，然后来把学生的学习情况判断的更清晰。

　　我们的逻辑就是能不能让所有老师成为80分水平的周老师，我们认为做到这些事情之后教育的个性化才能做到。

　　这是我们模仿自动驾驶机车L1—L5级别所做的个性化教学的演进之路。刚才白老师提到一些东西，我觉得我们要说清楚一点，我们就是干这个事情的人。

　　我们现在处于L0的作业，授课1V5，授课就是人工统一化的，学制12年，内容统一的。

　　我们部分领先的技术达到了L2级别，但是在L1这个级别，我们将会看到数字化的跟作业将会开始，机器提供部分的数据，人工进行整体分析，但是没有改变的是学制跟内容。

　　未来在3年左右的时间里，我们将会看到L3的出现，同校直播互动，今天的双师模式是未来模式的一种眼前的临时解决方案，并且分层作业体系跟人机合作的模式将完全被推出，技术可以在三年左右的时间里准备完成。但是应用实施的结果将会通过另外一种模式才会实施，我不知道需要多长时间，但是一定会实现。

　　到了最后个性化教学的真正解释方式是L5级别，也就是说一个老师同时对10万人进行讲课。但是他们的水平要非常的接近，请大家注意这里没有人工智能任何毛线的关系，今天一个最基本的想要同时给10万人进行低延迟、低扰动率的讲课，并且是多向传输的，所有10万人给你传输数据也是可以解决的，这些没有解决，这些都是基础的技术，大家会看到未来几年内逐步被解决掉。我们现在可以做到同时给三四百个人，并且三四百个人可以同时反馈他们的东西，同时可以跟三四百人开电话会议，这个问题可以解决。然后每个人的考核作业都不一样，你的系统作业是系统推荐出来的，老师起到引导、指引，让你启发的角色，让人回归到人，让机器回归到机器做的事情，可以实现。今天的教学模式是来自于普鲁士教学法，当工业革命完成之后，普鲁士为了培养海量大批量的工人产生出来的东西，所以学制一样、课制一样、内容一样，所后考试合格的进工厂，不合格的淘汰掉。但是教育学领域，理论体系里都存在精准教学法，就是说我不应该考虑你到底现在是不是要学这个东西，我要考虑你是不是适合这个东西。也许L5级别的时候，我们看到纯个性化的学制可以出现，9年可以学完小学到高中的，但是也可能15年，我的限定是限制最低而不是最高。这个过程中纯教育化的模式可以真正被打开。

　　技术上应该要突破的是L3到L4级别，核心的突破点人工智能，在我们行业里叫语言处理、自然语言处理、深度识别的一系列东西，这些东西是真正能够突破整个这个体系的。重复刚才讲过的一句话，个性化教育是解决中国的学生压力过大跟教育不公平最核心的突破点。所以回头看这个东西，我们一直以来的使命就是干掉学区房，只有干掉学区房，才发现中国教育体系个性化的东西可以腾出来更多的时间，去做有价值启发学生价值的东西。

　　最后想说AI让人类第一次有机会彻底改善学习的体验，这是AI的价值，但是我们要在技术去改变教学的路上一路向前。谢谢!