這次“人機大戰”不是比下棋，而是比“學習”。

? ? ? 沈陽市兩位優秀數學教師與某品牌智適應智能教育機器人進行了一場教育領域里的“人機大戰”。比賽流程是根據學生的前測結果，將學生按平均成績分成四組，通過抽簽確定兩組由真人教師教學，兩組由“AI教師”教學。3天后進行后期測試，最終比較兩組學生學習效率的提升情況。

其實在此之前，這款“AI教師”與“人類教師”已經進行過多次的比試。而結果無一例外，都是“AI教師”以較大優勢戰勝“人類教師”。因此，這次比賽人類的勝算依然不大。教學和下棋不一樣。下棋下不過AI，人類可以自己和自己下，不帶AI玩；但如果教學比不過AI，學生可能就會選擇“AI教師”，而“人類教師”就有可能被“AI教師”所取代，難道教師會是又一個人類即將失去的職業嗎？

小編自己也曾當過中學物理老師，看了這些報道并對這位“AI教師”做了一些分析之后，有這樣一些感受。

“AI教師”確有過人之處，比賽贏得有道理。

和戰勝人類棋手的“AlphaGo”一樣，“AI教師”同樣勝在了短時間內強大的計算和分析能力上：精準的測評分析、動態的學習監控、針對性極強的練習鞏固，學習計劃和進度的及時調整等，能夠在短時間內就實現因此施教，“AI教師”依靠的是多元的學習理論模型、大數據分析、深度學習等方面的不斷提升和進化，而人類教師解決這些問題往往要依靠經驗和較長的時間。

另外，教學資源的擁有與運用的差異也決定了比賽勝負天平的倒向。比賽說是“AI教師”與“人類教師”一對一單挑，但實際上“AI教師”從一開始就“不是一個人在戰斗。”（它確實不是一個“人”。呵呵！）“AI教師”的數據庫中存儲著海量的、優質的、各種類型的教學資源。不夸張的說，可能每一個細分的知識點都有幾個，甚至十幾個優秀教師從不同的角度、不同的思路去講解，“AI教師”可以根據學生不同的學習習慣、認知特點和水平、知識缺陷等，從多個維度為學生提供極具個性化的，快速、有效的學習資源。這種“量身定做”的專屬教學模式和學習內容會讓學生獲得很好的學習體驗，進而提高學習興趣和效率。而反觀人類教師，不僅在教學資源的擁有量上與對手不可同日而語，而且受到精力、經驗等方面的限制和影響，人類教師也很難同時兼顧多個學生的動態學習狀況，并根據這個狀況做出及時、有針對性的調整，這就在教學效果上產生了差距，而這種差距在比賽的短時間內又被成倍放大了。

還有就是新鮮感和好奇心也給“AI教師”加分不少。對于從小就見慣了人類教師的十幾歲的孩子來說，光是“智能教學機器人”這個名稱就會給他們帶來十足的好奇心和新鮮感，而在短時間內，因這種好奇心和新鮮感而形成的學習動力給比賽結果帶來的影響有多大，恐怕連最智能的“AI教師”也是無法準確測量和計算的。

顯而易見，“AI教師”勝在了效率。想一想人類設計出人工智能，首要目的就是為了提高效率，因此在這點上，“AI教師”贏的有道理。

人類輸的有情可原

比賽雖然輸了，但從整個教育過程來看，人類教師依然擁有“AI教師”目前無法比擬的優勢和強項，這與“地表最強的圍棋高手”困戰“AlphaGo”時的束手無策完全不同。這似乎也預示著“AI教師”還有很大的“進化”空間。

學校教育是對學生進行德智體美勞全面發展、全方面培養的過程，從這個角度來講，比賽中的“AI教師”似乎只注重了“智”這一個方面，而對“德體美勞”似乎還沒有解決方案。當然，我們不應苛求現階段的這位“AI教師”面面俱到，但也許這是它今后發展的方向。

盡管人類教師又一次輸掉了比賽，但輸得“有情可原”。而所提到的這個情，就是人類師生在教學過程中產生的交流情感，包括彼此關愛、理解、信任、尊重等等。教育心理學告訴我們，這種師生情感對于學生的學習過程和學習效果都有著極大的影響。我們大多數人會有這樣的經歷：小時候上學時，因為喜歡一個老師，從而喜歡上了一門學科；也會因為“不喜歡”一個老師，而整門課都不好好學。而且越是低齡的學生，這種情感的影響效果就越明顯。參加這次“人機大戰”的兩位人類教師，在談及自身優勢以及“用什么辦法戰勝AI對手”時，都不約而同地提到了“情感”的作用，都希望通過情感的交流提高學習效果。至少到目前為止，相對于“AI教師”而言，“情感”還是人類所獨有。

說到這兒，小編想起在年初參加由美國O’Reilly公司舉辦的AI Conference 2018北京站大會時，聽同樣做“AI+教育”的LAIX公司（當時還叫“流利說”，今年9月在紐交所掛牌上市，改稱LAIX，號稱“AI+教育”第一股。）的首席科學家說過一句話：未來，“流利說”的智能英語教師應該是一個有“情感溫度”的智能教師。不但要有情感，而且情感還要有溫度，對人工智能來說，這是一個進化的難點，但也是實現從量變到質變飛躍的關鍵點。

如果說高效是“AI教師”的“蓋世武功”，那么情感就是人類教師的“獨門絕技”。但因為比賽時間只有三天，參賽師生又大多屬于“臨時匹配”，相互不了解，因此人類教師的這個“殺手锏”也并沒有發揮出最佳的效果。

除了情感因素，在學習過程中的交互方面，“人類教師”的“人人交互”，也應該是稍微領先于“AI教師”的“人機交互”。在有經驗的老師眼里，學生的一個眼神、一個表情、一個小動作、一個簡單的回答仿佛都在告訴他：老師我聽懂了…，老師這個問題我還是不太明白…，老師您再講一遍…。而“AI教師”要想準確理解這些信息，還需要在語音識別、圖像識別等技術方面進一步提升。當然，同樣是因為比賽時間短的原因，“人人交互”的優勢也并不明顯。

總之，由于日常教學在性質、目標、過程、評價等方面教學比賽不盡相同，因此在比賽中屢戰屢敗的人類教師不但“有情可原”，甚至有機會東山再起。

到底誰輸誰贏？

教育領域“人機大戰”的目的不應是證明誰比誰厲害，誰勝誰就意味著取代對方，而應是在比賽中“逼迫”對方發揮出最強戰力，最高水平，通過比賽發現問題，進而雙方取長補短，共同進步，但最終，“AI教師”還應該還原其本來的面目——人類的助手：教師的智能助教，學生的智能輔導員。

要想實現這個美好的愿景，盡管AI在教育領域的應用已是大勢所趨。但“AI教師”的“進化之路”肯定不會一帆風順：

§和AlphaGo一樣，AI教師的自我學習過程也同樣是個“黑匣子”，人類還不清楚其進化的原理，因此也就不能把這種進化方式應用到提升人類教師教學水平的學習中。如何讓“黑匣子”由“黑”變“白”決定著“AI教師”能否實現質的飛躍。

§智能的升級取決于技術與教育結合的升級。包括語音識別、圖形、圖像識別、語義識別等在內的人工智能技術如何與教學原理、教學設計、教學資源合理結合，發揮出最佳的教學效果，也是擺在人工智能專家和教育專家們面前的問題。

§教育是一個長期的過程，在這個過程如何解決“AI教師”與學生在情感、交互等方面存在的問題，也是“AI教師”能盡快為學生接受的關鍵要素。

§人工智能在教育領域的應用正處于一個快速上升期，未來有著極大的發展空間，將會給現有的教育理念、教學方法帶來巨大的變革和創新，有些甚至可能是顛覆性的，作為人工智能的締造者，人類應該如何應對…

問題可能很深刻，但答案也許并不難得到。關于“AI+教育”的諸多問題，關于人工智能在教育領域的發展前景，也許在AI Conference 2019北京站大會上你會從中外技術專家、行業大咖、知名學者的分享中找到思路和答案。

作為一個源自美國的，原汁原味的人工智能大會，AI Conference 2019北京站目前正在進行大會的議題招募。如果你有什么想和同行、同業交流的，這將是一個最好的平臺。

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