AI+教育到底創造什么核心價值？

AI+教育到底創造什么核心價值？首先必須明確用戶的核心價值是什么？用戶需要提升能力，這是根本，所有的設計都是為了這個目標。

AI的技術邏輯是這樣，標注數據叫做能力提升，然后告訴機器，達成這個結果是好的，機器然后不斷的收集數據進行深度學習，達到用戶想要的結果。就像阿爾法狗只要看棋譜，最后輸出的結果是贏對方，機器就在不斷的進行學習達到這個目標。

基于這一點，AI第一步是需要拿到用戶的數據和內容數據，然后拿到足夠的數據后進行自我學習，可以針對每個人提供個性化的解決方案，讓用戶的能力值得到提升。

總結下，就是AI的技術原理帶來的用戶價值就是大規模的滿足個性化的能力的提升。

難點1——知識點和解決方案如何進行數據標注和匹配？

但是如何做到大批量的個性化，這里面有很難很難跨越的點。

在AI層面，實現精準化的匹配，需要數據標注。

具體表現為，一方面是用戶的能力項的定義需要明確，另一方面是解決方案需要足夠精準。可以把能力項和解決方案都定義為數據，并進行標注，那這數據到底如何細分和標注，才能讓機器進行有效的深度學習，這是很難的一個點。

舉個例子，淘寶賣家培訓，賣家的流量獲取能力弱，但是影響流量的指標項就很多，列出來包括標題優化，主圖點擊，銷量遞增，下架時間等。

而另外，給用戶推薦的內容又必須圍繞精準的能力項進行匹配，這樣效率才能更高。比如需要如何做主圖優化，如何做標題優化，如何做銷量遞增，如何設置下架時間。否則，根本就無法匹配出來。

而這對于現有的內容體系是需要進行重新的構造并進行數據標注。這將是一個很大很大的工程。

匹配也是很難的一個點，里面的維度就更多了，比如同樣的知識點薄弱，學習時間是6個月和3個月的推薦維度是不一樣的，還有提升的難易程度等等，一些列復雜因素，需要不斷的調優。

難點2——提供給用戶的解決方案如何做到有效？

從機器識別需要提升的能力項，到推薦的方案，到完成學習，到能力的提升，這里面是有鴻溝的，在學習領域，不是拿到了方案，用戶都能完成提升的。

學習的主體是用戶，不是機器。所以現在很流行的機器去考試，只能證明機器是發展到一定階段，但并不能直接等同于用戶能力提升。阿爾法狗的任務就是直接打敗對手就行。而教育不行，因為學這件事情是需要用戶自己去消費完成的。

所以機器更多的是在提供用戶方案層面的價值，這塊可以不斷的根據用戶行為進行調優，并反饋給內容端。但是用戶學習的過程的效果并不在AI的可控范圍內。這里需要內容端大量的配合。AI要給用戶一個解決方案，可是內容根本無法承擔這個職責，這肯定是不行的。

這里不可控的因素太多了，比如同樣的上課，同樣的教室，同樣的老師，不同的人的理解力不一樣，學習的主動性也不一樣，還受到課后各種外部的因素影響。

這一切都會影響到AI+教育的目標的實現。

所以，需要內容、服務都圍繞著AI的思路進行重新設計。這是很難很難的。

AI確實是可以解放很多重復性的人力勞動，但是從AI+教育對解決方案端的內容和服務的要求可以看出，人的因素非常重要。

比如完成內容的重構，需要老師，這是極其大的工作量，而且每年還不斷更新；解決方案的效果的好壞很依賴人，機器是冰冷的，人是有情感的，不管是克服惰性還是關懷，人在學習中有人陪伴效果也會更好。

整個過程中，一定要平衡好人和機器的關系，既有體驗的因素，也有成本的因素。如果體驗好了，效率跟不上，那整體的價值還是沒法發揮，反之亦然。

未來商業的形態是智能商業。智能商業在教育領域是怎么樣呢？

智能商業有幾個特征：1、大規模的實施在線 2、滿足用戶的個性化需求 3、不斷的迭代更新。而這其實也就是AI+教育的思路。

所以，在這個領域，更愿意將AI+教育的AI當做一種商業思維，而不是單純的技術。本質上是教育行業結合AI技術的特點，重新去構建教育的內容、技術和服務體系，最終大規模的滿足個性化的用戶需求，從內容匹配到實施都為此準備，都能切實提升用戶的能力。

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