不管是我國的高考機械人還是喬治亞理工大學的智慧型助教沃森，目前人工智慧+教育的應用都只是停留在表面層次，因為教育最本質的問題就是在於個性化的解決方案。因此，我想談一談人工智慧教育領域最核心的問題——自適應學習。
可以說自適應學習是ai+教育領域的聖杯，那麼什麼是自適應？實際上就是我們的人工智慧程式可以針對不同的學習者提供完全不一樣的解決方案。
首先，程式通過一系列測試將學生頭腦中儲存的知識點對映到乙個知識空間上。
然後根據打分的情況，就可以推薦出一系列個性化的解決方案。不同的人性格特徵不一樣，那麼，他得到的課程方案也不一樣。
自適應學習的核心技術
而這樣乙個自適應學習，背後最核心的技術，就是所謂的知識空間理論。
知識空間很簡單，每乙個知識點就是其中的乙個節點，而知識之間的相互聯絡就構成了連邊，所以所有的知識就構成了乙個複雜的網路。
知識空間和我們熟悉的物理空間存在著非常本質的不同，那就是知識空間是乙個雙曲空間，大家可以看到這個圓球，這叫龐加萊圓盤，這裡面黑色的白色的小鳥看起來不一樣大，其實這是表觀上的不一樣大，他們的面積都是相等的。為什麼球的外邊緣會有無窮多個小鳥呢？原因就是這個空間是乙個雙曲空間，是具有負曲率的，它可以容納無窮多知識點。
龐加萊圓盤模型
雙曲空間還有很多我們熟悉的特點。比如說，雙曲空間存在層級性結構，我們每個人既可以在細節知識上深耕，又可以跳轉到更高視角來看待整個知識體系。另外一方面，沿著雙曲空間往乙個方向走，你就會發現兩條原本靠得很近的路徑很快就會分離開，這就是所謂的隔行如隔山。這都是知識空間的特點。
如何解決教學方案時效性問題？
另外乙個特點是，我們處於乙個知識大**的時代，整個知識空間就像宇宙大**一樣不斷向外膨脹，這就使得任何一種你提供的教學方案都有可能在幾年後過時，就比如現在的人工智慧技術。
所以面對這樣乙個困境，面對這樣乙個難題，我們唯一的解決方案是什麼呢？
知識市場。
我更願意將它比喻成知識空間領域的**。每乙個知識點都是乙個可交易的單元，於是通過乙個ugc的方式，使用者自動產生教學內容，才有可能應付不斷膨脹、不斷增長的知識空間。
學生如何做到真正的學以致用？
所有這些都只是學生被動接受學習，當然我們學是要以致用，那麼如何致用呢？
這種方式有很多好處。
第一，學以致用。學到的東西馬上就可以參與到專案之中。
第二，在你參與的所有專案中，你的行為全部被大資料記錄，考試的方式就可以取消，老師可以通過大資料的方式對每乙個學生做評估。
10年、20年後的ai教育展望
讓我們進一步展望在10年、20年後，我們的教育由於人工智慧技術的影響將會變成什麼樣子。
首先，在教育方式上，我們已經見證了一系列的轉變，如mooc、翻轉課堂，在這裡面，機器扮演了重要的角色，但是教學的主體仍然是人。但是在進一步的未來，我們可能看到老師這一角色將由ai扮演。
在未來，我們可能更多地要向ai學習。谷歌的強化學習演算法給了我很多啟發。當我們面對乙個全部未知的環境時，我們會怎麼做呢？沒有任何導師會給你直接的資訊，你必須自己去摸索。但是在這個時候，演算法告訴我們，我們只要做一點就行了，那就是保持我們的價值觀不變。讓這個保持不變，再根據不同的環境反饋作一定調整，就可以做得非常好，至少電腦程式給我們做了乙個證明。
最後，在更遠的將來，可能會有一些恐怖的事情發生。伊隆·馬斯克的公司neurallink目標是做腦機介面，為人類新建大腦皮層，以更好地和機器連線。如果他成功的話，意味著什麼呢？意味著他將徹底改變教育和學習的方式，你可能在一分鐘以內就可以學會開飛機。
在未來這將成為可能，因為在那時候，教育已經不單單是乙個學習的問題，而是變成了乙個生物學問題，因為人都已經不再是人了。人類如果想要通過血肉之軀與機器賽跑，是不可能的，唯一的解決方案就是把自己改造，去擁抱機器，和機器發生深度的聯接。通過這種終極的教育解決方案，我們最終會形成全新的人類，我相信，未來的人類將會進化**類2.0。
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