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2016年3月，李世石對戰AlphaGo。1:4的結果宣告人類在圍棋項目上不敵人工智能（以下簡稱AI）。時隔一年之后，柯潔0：3的慘敗再一次確證這一結果。
盡管AI概念在1955年就被提出，人類在國際象棋項目上也早已失守，但在輸掉被視為“人類智慧最后堡壘”的圍棋后，AI的浪潮才真正被掀起。
“人工智能”百度指數（時間周期：2016年1月1日至2018年8月18日）
AI開始替代“互聯網”，成為要去撬動所有行業的杠桿。
數據是AI應用的基礎。積累海量用戶數據的在線教育行業可謂AI的溫床。對于重服務、人力成本高的教育行業來說，AI+教育在降低成本、提升效率方面的想象空間很大。AI教育企業或AI教育產品應運而生，“AI顛覆傳統教育模式”的口號也屢見不鮮。
此外，2017年國務院下發的《新一代人工智能發展規劃》提出，利用智能技術建立以學習者為中心的教育環境，推動 AI 在教學的全流程應用。
不論是對新商業模式的追求，還是受政策引導，AI儼然成為教育行業標配。從拍照搜題到自適應學習，AI教育產品層出不窮。憑借AI概念，教育公司也頗受資本青睞。據億歐智庫統計數據顯示，2017年“AI+教育”行業融資額達42.17億元。
只是AI+教育的火熱似曾相識。2015~2016年VR成為風口，憑借完全還原真實教學場景，VR+教育也被行業看好。然而由于缺乏優質教育內容，產品落地程度低，VR+教育并沒有如期起飛。
與VR相比，AI+教育已經有產品化，只是目前的產品化是否能夠承載教育公司的AI夢，還是個問題。
AI與教育擦出的火花
AI是個大概念，與教育的結合，可以從教、學、練、測、評五個環節落地。在教育機構、老師、學生三方，AI+教育都已結出了青澀的果實。
對于學校和校外機構，AI是教務管理和學校工作的幫手，主要應用有智能分班排課、智慧校園、考勤招生等，校寶在線、校管家、課程幫都是代表玩家。但AI在to C端機構的實際管理工作中使用較少，進入傳統公立校的還寥寥無幾。
老師的主要工作是教研、教學、測評與管理，AI在現階段給老師帶來的改變，可以從老師的職責展開。
教研上，AI利用數據可以分析出學生對知識點的掌握程度。老師能更清楚地知道哪些東西該講，哪些可以少講，以此提高授課效率。比如做自適應教材的Knewton、做”一對一“指導的乂學教育。
教學上，基于圖像識別技術的智能情緒識別，可以識別追蹤全班學生以及老師自身的狀態，了解學生學習困難點、興趣和集中度。每位老師的授課風格，也可以通過表情、姿態被自動識別，打上標簽后被推薦給匹配的學生，代表公司有好未來、VIPKID。
2018年7月18日，好未來人工智能大會上展示的AI課堂場景
傳統課堂里，老師會用粉筆頭砸醒不專心的學生，有了AI，學生就更”無處藏身“了。這里的AI，就像是一位課堂的監工。
此外，素質教育領域的智能陪練類產品也為個性化教學提供了可能。目前智能陪練主要是音樂陪練，尚處于早期階段，如VIP陪練、The ONE智能鋼琴、音樂筆記等。
在測評環節，AI的介入主要是英語語音測評、智能批改作業+習題推薦，代表機構有科大訊飛、英語流利說、一起作業、作業盒子。猿輔導聯合創始人郭常圳曾表示，目前AI在教育上的應用，真正可以落地的就是英語。
在管理環節，AI 可以通過學生學習成績、學習進度、學習習慣等數據，進行學情分析，協助教師為學生設計個性化教案，如極課大數據的極課EI。
AI在學生端的應用，主要是拍照搜題和題庫類產品，以作業幫、作業盒子、學霸君、小猿搜題、阿凡題為代表。題庫類產品的核心就是利用圖像識別技術拍照搜題，追求通過最少的題目達到訓練效果，從而提高學習效率。
當前，K12是AI與教育結合的主戰場，這不僅在于應試教育的剛需拉動，還因為效果易于量化。但教育公司對AI的追求不止步于K12，語培留學、素質教育、職業教育的許多公司也扛起了AI的大旗。
不及預期的AI+教育
夢想很美好，但是實現夢想，卻不是睡個覺那么簡單。對于近兩年大熱的AI話題，質疑之聲在不斷變多。
中國AI初創公司2017年所獲融資占全球總額48%，首次超越美國。圖片來源：CB Insights
據悉，2017年中國AI創業公司獲得的累計融資超過500億元，但90%以上的AI企業，均處于虧損的狀態。有報道稱，第一批人工智能已經被炒魷魚了。國外一些AI初創公司更被曝出用人類模仿機器，而非是機器學習人類。
無論從技術發展還是產業落地來看，現階段AI都還停留在初級水平。AI與教育的結合，也面臨著雷聲大雨點小的尷尬。
AI與教育的結合，最根本的是利用AI模擬老師的教學，從而在未來某個節點誕生出AI老師。然而機器與人類的教學，本質上是相異的。
傳統老師的教學來源于經驗的積累，通過教去改變學生學習的過程，達到預期的效果。比如說，老師可以通過對學生個性、經歷、狀態的了解，靈活的改變教學方法。而AI是通過結果，比如錯題等，告訴學生應該去學什么。但相比于“學什么”，“怎么學”才是學生最需要明白的過程。
如果一本題集，你的錯誤率很高，家長會再買三本給你。AI人性化了些，只推了一本錯題。乍一看，效率確實提高了，但是這不是教的過程，而是練的過程。拍照搜題、口語測評、作業批改等各類AI+教育產品，雖有一些AI技術的加持，但應用場景還只是停留在了輔助環節，沒有直接帶來教學質量的提升。
與AI+教育相似的，是幾年前大火的VR+教育。VR為教學賦予了全新的觀感，但是卻在幾年后漸漸冷了下來。究其原因，就是沒有解決核心環節里的師資與教學問題，只成為一種外在的修飾。
因材施教也是教育的理想目標之一。傳統學校重點班、普通班的劃分，就是個性化教學的粗糙探索。但AI打造的自適應學習通過反饋的數據，為學生提供個性化的教案，實現千人千面地學習，因此被賦予了極高的期待。
但自適應學習的發展也才剛剛起步。把知識點揉碎拆分，推送給學生學習，雖然聽起來簡單，但實際操作時瓶頸很多。第一，知識點的精細拆分需要教研的大力投入；第二，數據是機器學習的基礎，普通機構難獲取大量學生端的數據；第三，即使有了數據，算法也是一道技術門檻，離真正應用又有一段距離。哪怕把所有的錢投入AI技術研發，結果卻可能是杯水車薪。對一個普通教育公司來說，搞好教育的同時，再去做 AI，太不容易了。
百度創始七劍客之一雷鳴曾表示，人工智能與教育的結合可以分為五步。第一步是教育零散的輔助工具，第二步是對教學的每一個環節進行系統化輔助，第三步是全方位與老師配合，第四步為智能主導教學，老師成了輔助，最后一步是實現全智能的系統。
目前AI與教育的結合，更多地停留在第一步與第二步之間。教育公司對AI 的預期，還處在追夢的階段。
資本在給什么買單？
技術進步帶來了行業的革新，背后是對原有行業的重構。具體在AI+教育行業，AI替換掉的是部分簡單重復的勞動，如課堂管理、作業批改等，題庫類產品也提高了練習的效率，但對于核心的教學環節，AI 帶來的改變還很少。
教育是個慢行業。極其零散的培訓市場，折射的是教育對規?；呐懦?。老師和學生這教與學的兩端，都不是工廠里能夠量產的產品。
牛津大學一項研究顯示，銀行職員、電話銷售、財務會計等職業未來被AI取代的概率都超過90%，但是教師可被替代的概率僅為0.4%。
微軟亞洲研究院研發經理鄒欣的觀點是，AI 能夠取代很多自動化的工作，比如高速公路收費員，但是老師一職卻不會被取代，因為人與人的互動是不可或缺的。鄒欣說：”你愿意讓你的孩子只被機器教嗎？“
阿里巴巴前CEO衛哲曾公開稱，目前人工智能泡沫巨大，九成的人工智能公司都是“偽人工智能”。
圖片來源：IT桔子
據《2017中國AI投資市場研究報告》，2017年起，資方對新興AI企業的投資決策日趨謹慎，針對特定行業細分領域的應用層企業，更受投資人的青睞，單筆投資超過1億元的投資事件比例逐漸增長。
到了2018年，AI公司的境地可謂是冰火兩重天：小型初創公司難融到錢，而AI獨角獸的門檻卻被踏平，融資額不斷創新高。2018年4月9日，商湯科技獲得6億美元C輪融資，估值超過了40億美元。
兩個極端的背后，是AI行業競爭的加劇以及資方對于機構盈利能力的要求，而賺錢與否，考驗的是浮于空中的概念能否進行商業應用落地。在技術層面，AI核心技術并未取得重大突破；在應用層面，相關標的的業務拓展進度不及預期。
AI是未來的方向，逐夢無可厚非。但在資本對AI漸趨理性的今天，教育公司的對AI的期望，也應回歸理性的車道了。
