阿尔法狗（AlphaGo）和柯洁的那场比赛，大家只记住了冷峻的AlphaGo和痛哭柯洁。但没有人会在意坐在柯洁对面的人是谁？这个代理下棋者就像一个路人甲，在AI程序的指导下他对棋术并不需要多么高明。
未来，在各个细分领域，“棋术”高明的AI会指导各种各样的人类执行工作。
这不是幻想，这正在教育领域上演
海风教育创始人兼CEO郑文丞认为，“未来人工智能可以达到的程度是：并不需要老师多么的有经验、有能力，只需要按照计算机推送的固定步骤来辅导学生就可以了。”
2017年不容忽视的是这样几个事实：能答题的机器人出现，能给学生批改作业的机器人也出现了。辅助老师教学和学生学习的机器人也出现了……人工智能对教育的颠覆似乎越来越近。
2018年刚一开年，在教育领域就有10余家公司宣布获得融资。品途商业评论发现新近获得巨额融资的教育项目无一不给自己贴上了AI的标签。
AI教育真的有那么神奇吗？他可以让饱受压力摧残的学生们告别题海战术吗？还是他可以解放老师繁重的教学工作？亦或者能够改变教育资源不平衡的现状？为了深入探讨这些问题，品途商业评论专访了2018年获得开年第一笔C轮融资的企业海风教育的创始人兼CEO郑文丞，希望从他的创业经历出发谈谈人工智能对教育行业的改变。
从线下到“一对一”再到智能教学，验证教育发展历程
2010年海风教育刚刚成立的时候，创始人郑文丞还是一位年龄刚刚满20岁的复旦大学数学系学生，一转眼8年过去。郑文丞经历了教育这个行业的诸多起伏。
2014年海风教育还在专注做线下的自主招生辅导，虽然这给他带来了不菲的收入，但是郑文丞觉得这样的线下教育就如同“小作坊”一样，效率低下，永远也做不大。于是他下决心转型做在线升学教育，砍掉了所有的线下培训班，这直接导致团队员工大量离职。这次转型对于一个20出头的创业者来说需要不小的魄力。
转型之后，他发现在线教育虽然解决了场地、学生通勤以及家长线上监督问题，但是还有一个核心的问题没有解决――班型问题。不同的班型，需要容纳水平相似的学生，只有水平相当的学生凑在一起上课才有效果，否则对于大多数学生来说就是在浪费时间。
而在需求端，家长也意识到这个问题，愿意花更多的资金投入到孩子的升学教育上寻求一对一辅导。因为痛点和需求端的快速膨胀，所以市场上快速出现了学大教育、龙文教育等诸多线下一对一的培训机构。
于是郑文丞最终决定把线下的一对一模式移植到线上培训中来。从最初转型的7、8人发展到如今，海风教育仅非教职员工已达1000名，并拥有超万名来自全国各地的老师。非教职员工中，在线学习平台技术开发和教研研究等核心成员占比近80%；本科以上学历员工占比约90%，硕士及博士以上学历员工占比达25%。
而重视技术的开发正是海风教育融资后的下一步。人工智能提供了一个非常好的数据土壤。
AI在教育中是一门很好的武器
加速布局AI教育的好未来和专注人工智能创业投资的源码资本成为了海风教育C轮的投资方。而海风教育也特别强调了本轮融资将于技术与教学研发与“智能教学＋真人教学”双引擎教学系统建设。
三方的合作无疑是目前教育AI火爆的一个印证。
2017年，不仅仅像百度这样的科技公司开始加速布局AI，好未来集团也在去年8月成立了AI Lab实验室，致力于搭建集团AI平台，研发AI产品及解决方案。同时承接各事业部有关AI产品的需求，向各事业部提供AI技术顾问咨询服务。
郑文丞介认为，AI在教育中确实是一门很好的武器。过去学生上课，课程上完了，除了学生的笔记，什么东西都不会留存下来。这非常可惜，而人工智能和大数据恰恰可以扭转这个现状。
“将老师们的板书和课堂内容进行结构化和标准化的存储。等数据到了一定的量级，自然可以帮助老师和学生提升教与学的效率。”
AI数据从应用上看，最切实的是可以提升老师教学水平。以海风教育做1对1教学为例，名高手、名师几乎不参与做一对一教学，即使参与一对一教学，很多家长难以负担的起名师的费用。“名师一对一是没办法商业化的问题。”那怎么提升辅导老师的普遍教学水平呢？
郑文丞表示，“我们一个题库，里面有大数据统计过的学生最容易错的题目和知识点，还有就是每一个学员都会有一个数据画像，画像的内容包括他的学习水平、科目偏好等内容。老师在教学过程中可以根据这两个数据维度给学生布置题目，这大大的提升了效率，让学生告别了题海战术。”
机器学习的数据越多，推荐给学生的准确率也就越高。其实，海风教育也只是应用了人工智能教学中的一小部分。人工智能在教育领域的应用前景还远远不止这些。
AI到底能帮助传统教育解决那些痛点？
2017年好未来推出了基于人脸表情识别技术研发的学习状态测评系统。该系统对孩子上课的表情进行实时采集，从专注、疑惑、高兴、闭眼四个维度分析其听课状态，形成注意力曲线学习报告，反馈给老师和家长，从而让老师根据学生的情况优化课程和教学内容。该系统已经率先引入好未来学而思双师课堂。
从以上例子可以看来AI在教育领域的应用非常广泛。品途商业评论在与郑文丞的专访中总结了3点主要的运用方向。
1、数据结构化
过去课堂上老师的教学内容和学生所做的试卷、作业没有任何存储，课讲完了有多少学生听懂并不知道，作业做完了就很难再利用。而现在机器可以把做完的作业编成计算机可以处理、分析的数据。这在人工智能领域叫数据结构化的技术，可以把当前采集的数据编进计算机进行分析。
例如，在数据采集过程中，题目的难度、区分度，背后知识点之间的相关性、强弱度等数据，加上老师使用过程中的反馈信息，能够为学生提供一个包含各个维度数据的学习报告。
2、数据经验模式化
这一点在在帮助教师教学上意义非凡。科大讯飞曾经向品途介绍过，他们与北京市教委合作研发的批卷AI将在2018年落地应用。人工智能不仅仅可以批阅数学题还可以批阅越来越多的中英文作文题，以后还可以批阅更多科目的题目。
郑文丞介绍“一个晚上我们能收到数千道学生提的题目，这类题目数量巨大、比较难，普通老师没有足够能力处理。但是通过后台分发的数据，机器会很容易算出，然后分发给老师。”
世界经济论坛未来计算机全球未来理事会主席、卡内基梅隆大学计算机学院副院长贾斯汀・卡塞尔（Justine Cassell）在接收品途专访时曾举例说，“假设一个班级有40个学生，教师如何保证与每个人充分交流？当下是做不到的。但如果AI可以帮助教师做些基本工作，如批改作业、整理文件等，教师便可以把更多时间放在‘育人’上。”
未来，AI还可以把更多教学活动变成一种模型让计算机去运行，从而代替教师很多繁琐的工作。
3、数据个性化
这将是AI发展的高级阶段。每个老师都有一个教学助手，可以帮助老师变成“千里眼”观察每一个学生。每个学生都有一个像哆啦A梦那样的玩伴，它可以帮助学生整理学习笔记、发现学习中的问题，更有效率地学习。
上述的这些AI教学应用已经有众多的教育机构中布局，而其中的关键就是数据。
AI教育不应该只是皇帝的新衣
IBM全球教育产业副总裁Michael D.King表示，教育行业人工智能的一个主要挑战是：没有深度数据集，学生的学习未曾进行深度的数据采集和挖掘。
教育行业虽然也拥有大量数据，但是跟其他行业相比，优化目标不够明确。有效数据很少。
学而思网校总经理陈宁昱认为，“互联网行业会优化点击率，但是教育行业，我们优化的是学生的学习能力，可是学习能力的提升，比较难以评估。我们能拿到一些有效的数据，比如正确率、用时等，但是学生到底有没有进步，两次成绩的差别是否受状态影响，很难判断。只能从短期以一个知识点的方式，判断学生的掌握情况。”
另外，在K12领域不同科目的巨大差别，校外辅导与课堂学习的不同，行业集中程度低，这让数据难以在某一个特定领域形成足够多的密度，也让数据的采集与挖掘利用困难重重。
郑文丞也认同教育AI目前还处于比较初级的阶段，目前整个教育行业虚火和噱头不少。在他看来做教育人工智能的无非两种企业，一种是像科大讯飞这样做基础建设的公司，一种是像海风教育这样应用好人工智能基础建设的公司。而打着人工智能旗号号称自己可以做基础建设的公司显然是不靠谱的。
他说，在未来，AI和大数据只会有少数的赢家，只有少数大公司能够收集、使用足够的数据。
虽然只有少数赢家，但是在他看来AI教育是最应该被商业化的。
”效率的提升，降低了学习的门槛，让知识变得更为易取。孔子2000多年前就提出因材施教，但是教育的供需永远不平衡――好的教师少，学生多。教育亟需要人工智能改变它的不平等性。“郑文丞说。
让教师腾出更多时间和精力，与学生深入交流、创新教育内容、改革教学方法，让教育这件事变得更平等、更美好――这或许就是AI教育的使命。
