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(jìng)爭(zhēng)環(huán)境多樣而復(fù)雜,。在這樣一個(gè)集中度很低、地域和人群差異很大的市場(chǎng)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(chǎng)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(jìng)爭(zhēng)手段卻已經(jīng)完全不同,。栗浩洋的外公曾是北海艦隊(duì)海軍航空兵的領(lǐng)導(dǎo)，母親是省會(huì)城市的副市級(jí)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(huì)實(shí)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(bào)、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(jìng)爭(zhēng)壁壘不再是磚墻和人力優(yōu)勢(shì),，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(cái)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(cái)富》（中文版）的對(duì)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(gè)名詞是知識(shí)點(diǎn)的“超納米級(jí)拆分”,。比如，把初中的知識(shí)點(diǎn)從課本上的300個(gè)拆分至30,000個(gè),。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(gè)知識(shí)點(diǎn)：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(jiǎn)單的分?jǐn)?shù)加法,；如果還是不會(huì),，就降到同分母加法，甚至不需要約分,?！爱?dāng)我們把知識(shí)點(diǎn)拆到這么細(xì)的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)沒有學(xué)不會(huì)知識(shí)的孩子,?！彼绱私忉尅?/p>

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(jì)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(gè)城市設(shè)立了1,600多個(gè)學(xué)習(xí)中心,。下面是我們與栗浩洋對(duì)話中最重要的一些內(nèi)容：

《財(cái)富》（中文版）：你說教育是AI真正的應(yīng)用場(chǎng)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(duì)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(huì)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(huì)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(huì)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(chǎng)景,，是因?yàn)樗邆淙齻€(gè)特征：有限的知識(shí)庫,、有限的人類經(jīng)驗(yàn)、有限的可能性,。K12教育幾十萬個(gè)知識(shí)點(diǎn),、上千萬道題目、幾千萬學(xué)生對(duì)每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握度等數(shù)據(jù),，都是相對(duì)有限的集合,。而老師的工作也是人類經(jīng)驗(yàn)累積價(jià)值很明顯的一個(gè)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(duì)一個(gè)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(gè)學(xué)生在課外補(bǔ)習(xí)一個(gè)科目,，老師會(huì)講所有的知識(shí)點(diǎn)。而松鼠AI是“哪里不會(huì)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(shí)間，讓學(xué)習(xí)更加精準(zhǔn),。此外,，一對(duì)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(huì)的孩子不用浪費(fèi)時(shí)間去聽45分鐘的課；但是,，作為對(duì)比,，需要60分鐘的孩子，也不會(huì)讓他在45分鐘內(nèi)就匆匆結(jié)束課程,。最后一點(diǎn),，是教學(xué)的透明性。學(xué)生掌握每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)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(jià)值是傳統(tǒng)教育手段無法給予的。

如果面對(duì)董事會(huì)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(huì)如何回答？

第一難點(diǎn)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(shí)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(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品和大量國際AI會(huì)議上認(rèn)可的論文,。

第二個(gè)難點(diǎn)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(shí)還要面對(duì)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(shí)踐？當(dāng)時(shí)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(zhēng)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(diǎn)。

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?cè)诖罅繃H會(huì)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(chǎng)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(shí)代，我們抓住機(jī)會(huì)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(dòng)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(gè)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(cuò)配了。你怎么看,？

教育領(lǐng)域考驗(yàn)?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(shì)和特點(diǎn),。

在平衡“快”和“深”這兩點(diǎn)的時(shí)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(yàn),，快速地掃描定位學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)，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(gè)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(shí)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?yàn)槿绱?，松鼠AI學(xué)生的續(xù)費(fèi)率高達(dá) 80%。

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

沒有一個(gè)高考狀元是因?yàn)樽隽藥浊?、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(shí)存量,，就可以借助AI去找到這3%,。這背后確實(shí)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(duì)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(shí),，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(shí)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(huì)有同樣的缺陷,？

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

舉一個(gè)例子：表面上,，AI會(huì)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(duì)偏弱，需要給他們提供更簡(jiǎn)單的內(nèi)容,、更低的目標(biāo),。但是通過AI很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)，造成這樣的一個(gè)結(jié)果的原因可能是因?yàn)橐痪€城市孩子起步時(shí)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(huì)反超上來,，甚至?xí)酱蟪鞘械暮⒆樱驗(yàn)樗麄兺ㄟ^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(shí)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(cái)富中文網(wǎng)）