中國的民營教育類似于一片活躍的雨林，自下而上的需求旺盛，但是競爭環(huán)境多樣而復(fù)雜。在這樣一個集中度很低、地域和人群差異很大的市場中，教育領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者都在試圖找到自己的立足生境，成為叢林法則下的勝出者。最近二三十年的中國誕生了一批定位清晰、市場化運(yùn)營高效的教育類上市企業(yè)，包括俞敏洪的新東方和張邦鑫的好未來等等。

而近幾年來，更新的一代創(chuàng)業(yè)者在“叢林中”的競爭手段卻已經(jīng)完全不同。栗浩洋的外公曾是北海艦隊海軍航空兵的領(lǐng)導(dǎo)，母親是省會城市的副市級領(lǐng)導(dǎo)，他沒有繼續(xù)從政，而是十幾歲就炒過股、擺過攤、賣過卡帶、帳篷和電腦，在法院、銀行、國企嘗試過各種社會實踐。21歲的栗浩洋開始在教育行業(yè)打拼。和當(dāng)年的俞敏洪一樣，他也曾經(jīng)在街頭貼過海報、拉過橫幅，甚至因此從樹上摔落到地上。但是，不同的是他今天的競爭壁壘不再是磚墻和人力優(yōu)勢，而是機(jī)器學(xué)習(xí)和重新結(jié)構(gòu)化過的教學(xué)數(shù)據(jù)。

在第一屆財富中國創(chuàng)新大賽中，栗浩洋作為松鼠AI的創(chuàng)始人獲得了新媒體、娛樂和教育組的冠軍。與《財富》（中文版）的對話中，他披露了很多自己創(chuàng)業(yè)的細(xì)節(jié)。其中提到最多的一個名詞是知識點的“超納米級拆分”。比如，把初中的知識點從課本上的300個拆分至30,000個。在AI系統(tǒng)輔助之下，學(xué)生的學(xué)習(xí)就可以按圖索驥，如同使用GPS定位一樣，很容易找尋到目標(biāo)。

他用具體題目舉例，一道“分?jǐn)?shù)的加減法”，松鼠AI把這道題拆分成100多個知識點：推送給學(xué)霸的是帶未知數(shù)的分?jǐn)?shù)加減法的應(yīng)用題；而學(xué)苗如果基礎(chǔ)不好，就可能從異分母分?jǐn)?shù)加減法，降到簡單的分?jǐn)?shù)加法；如果還是不會，就降到同分母加法，甚至不需要約分。“當(dāng)我們把知識點拆到這么細(xì)的時候，我們發(fā)現(xiàn)沒有學(xué)不會知識的孩子?！彼绱私忉?。

松鼠AI最近宣布任命湯姆·米切爾博士為公司的首席AI官。他是美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機(jī)科學(xué)學(xué)院代理院長，機(jī)器學(xué)習(xí)和AI領(lǐng)域的前沿人物之一。這家成立于2014年的上海AI教育公司目前在中國300多個城市設(shè)立了1,600多個學(xué)習(xí)中心。下面是我們與栗浩洋對話中最重要的一些內(nèi)容：

《財富》（中文版）：你說教育是AI真正的應(yīng)用場景，這背后判斷的依據(jù)是什么？

栗浩洋：人工智能在某些垂直的細(xì)分領(lǐng)域里，將要大面積地代替人類的工作，而大家對此仍處在一種茫然狀態(tài)。舉例而言，安檢人員、銀行客服等等未來會大幅度地被系統(tǒng)取代。我們所在的教學(xué)行業(yè)，在接下來的十年里面，也會有系統(tǒng)來大幅度地代替人類的很多基本工作。這一次AI給人類職業(yè)帶來的沖擊，我覺得會比當(dāng)年的英國工業(yè)革命更加迅猛。

教育之所以是AI真正的應(yīng)用場景，是因為它具備三個特征：有限的知識庫、有限的人類經(jīng)驗、有限的可能性。K12教育幾十萬個知識點、上千萬道題目、幾千萬學(xué)生對每一個知識點的掌握度等數(shù)據(jù)，都是相對有限的集合。而老師的工作也是人類經(jīng)驗累積價值很明顯的一個領(lǐng)域。這些都導(dǎo)向了有限的可能性，讓人工智能如魚得水。

回到大眾語境，如何對一個不懂AI的學(xué)生或者家長解釋你們的技術(shù)，說服他們用算法來替代人工教學(xué)？

一個學(xué)生在課外補(bǔ)習(xí)一個科目，老師會講所有的知識點。而松鼠AI是“哪里不會學(xué)哪里”，只學(xué)自己的薄弱環(huán)節(jié)，這樣可以節(jié)省至少一半以上的時間，讓學(xué)習(xí)更加精準(zhǔn)。此外，一對一量身定制學(xué)習(xí)方案的好處是因人施教：用7分鐘就可以學(xué)會的孩子不用浪費(fèi)時間去聽45分鐘的課；但是，作為對比，需要60分鐘的孩子，也不會讓他在45分鐘內(nèi)就匆匆結(jié)束課程。最后一點，是教學(xué)的透明性。學(xué)生掌握每一個知識點的情況，每一道題里面所涉及的思想方法和能力等都有記錄。這些價值是傳統(tǒng)教育手段無法給予的。

如果面對董事會或者投資人，被問到AI教育公司當(dāng)前最大的挑戰(zhàn)和難度，你會如何回答？

第一難點是如何建立一套真正有效的AI算法模型。我們的核心科學(xué)家用四年的時間，突破了算法的障礙。在最近兩年里面，我們發(fā)表了屬于自己的知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品和大量國際AI會議上認(rèn)可的論文。

第二個難點和中國教育現(xiàn)狀有關(guān)。這里面包括了地區(qū)性教委不同的大綱和要求，同時還要面對多樣化的出題思路。如何讓這一套體系去結(jié)合中國教學(xué)實踐？當(dāng)時我們花了巨大的精力和成本。我親自負(fù)責(zé)AI技術(shù)和教研的板塊，經(jīng)歷了很多的爭吵、痛苦、掙扎、絕望和辯論。目前的產(chǎn)品成功融合了中國的教學(xué)特點。

最后也是最重要的挑戰(zhàn)在于尋找全球AI教育人才。今年我們在大量國際會議上演講和曝光，也是希望能夠想盡一切辦法找到更好的人才。

你屢次提到要做一家基業(yè)長青的教育公司。這背后最難的是什么？

一家百年公司首先要服務(wù)于人的基本需求，比如教育、醫(yī)療、飲食、居住等等，才能夠有足夠大的市場和長達(dá)數(shù)百年、數(shù)千年的持續(xù)需求。其次，需要有很高的技術(shù)突破的壁壘。當(dāng)教育遇上人工智能時代，我們抓住機(jī)會就可以建立非常深厚的技術(shù)壁壘，就像當(dāng)年波音、高通抓住了飛機(jī)制造、移動芯片等技術(shù)的那些公司一樣。我認(rèn)為AI教育是百年罕遇的機(jī)遇，讓我們可以去打造基業(yè)常青的公司。

一位投資人曾經(jīng)指出互聯(lián)網(wǎng)教育陣亡率高的一個共同問題：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)解決兩秒鐘后的問題，教育解決20年后的問題，技術(shù)和需求經(jīng)常被錯配了。你怎么看？

教育領(lǐng)域考驗?zāi)土头e累能力，所以有很多老公司。日本的十大業(yè)余教育培訓(xùn)集團(tuán)中有六家是百年公司。但是，我認(rèn)為疊加上AI技術(shù)以后，教育能夠融合互聯(lián)網(wǎng)的種種優(yōu)勢和特點。

在平衡“快”和“深”這兩點的時候，AI給我們帶來了天然解決方案：首先，它可以快速吸收數(shù)百位教育專家的幾十年的經(jīng)驗，快速地掃描定位學(xué)生的知識點，讓學(xué)生短期就覺得有神奇的效果，甚至比教了兩三年的老師更理解他們。

通過AI，解決了傳統(tǒng)教育一個老師（類似于醫(yī)療領(lǐng)域里的老醫(yī)生）需要20年成長的時間障礙；隨著學(xué)生數(shù)量的激增，更多的數(shù)據(jù)反哺AI系統(tǒng)讓它持續(xù)成長得更加有深度和智慧。所以AI教育既解決了短瞬的用戶需求，又促成了長久進(jìn)步。正因為如此，松鼠AI學(xué)生的續(xù)費(fèi)率高達(dá) 80%。

你對外透露的核心方法是“拆分知識點”，這背后需要大量數(shù)據(jù)。它們來自于哪里？

沒有一個高考狀元是因為做了幾千、幾萬道題而成為狀元的。他可能只需要做其中的3%就已經(jīng)可以成功。當(dāng)我們的系統(tǒng)具備了所有的知識存量，就可以借助AI去找到這3%。這背后確實需要大量的數(shù)據(jù)，在過去幾年擁有了幾百萬學(xué)生的數(shù)億做題記錄之后，我們的系統(tǒng)可以根據(jù)積累的用戶畫像生成無數(shù)“虛擬學(xué)生”來和松鼠AI虛擬老師通過對抗模型完成深度的訓(xùn)練過程，就像AlphaGo Zero的學(xué)習(xí)模式一樣。

同時，我們反觀歷史，新聞閱讀數(shù)據(jù)積累最多的是百度，但人工智能新聞分發(fā)的領(lǐng)先者卻是當(dāng)年數(shù)據(jù)擁有量少得多的今日頭條。擁有人臉數(shù)據(jù)最多的公司是美圖，最后人臉識別的領(lǐng)先者卻是Face++和商湯。

人工智能的系統(tǒng)開發(fā)者承認(rèn)了“倫理缺陷”和“數(shù)據(jù)偏見”的存在。在教育領(lǐng)域里是否會有同樣的缺陷？

我們看到很多AI的偏見都是由于一個小范圍的偏狹案例得到的一個結(jié)果。如果我們有了更多的、相對全面深入的數(shù)據(jù)，AI會具有比人類更強(qiáng)大的能力去完成對公正的判斷。

舉一個例子：表面上，AI會判斷一線城市孩子的學(xué)習(xí)速度更快；五六線地區(qū)孩子的學(xué)習(xí)能力相對偏弱，需要給他們提供更簡單的內(nèi)容、更低的目標(biāo)。但是通過AI很快就會發(fā)現(xiàn)，造成這樣的一個結(jié)果的原因可能是因為一線城市孩子起步時獲得的教育資源更多更好；通過AI教學(xué)之后，不少偏遠(yuǎn)地區(qū)孩子的學(xué)習(xí)速度會反超上來，甚至?xí)酱蟪鞘械暮⒆?，因為他們通過松鼠AI迅速獲得了第一流的、廣泛的信息和資源，并且他們的韌性更強(qiáng)。

這是一種第一時間的自我糾正，也就是我們常說的“AI四大特性”中的自我進(jìn)化特性。（財富中文網(wǎng)）