看AI老师和人类老师智能大战，谁会更胜一筹？

这次“人机大战”不是比下棋，而是比“学习”。

      沈阳市两位优秀数学教师与某品牌智适应智能教育机器人进行了一场教育领域里的“人机大战”。比赛流程是根据学生的前测结果，将学生按平均成绩分成四组，通过抽签确定两组由真人教师教学，两组由“AI教师”教学。3天后进行后期测试，最终比较两组学生学习效率的提升情况。

其实在此之前，这款“AI教师”与“人类教师”已经进行过多次的比试。而结果无一例外，都是“AI教师”以较大优势战胜“人类教师”。因此，这次比赛人类的胜算依然不大。教学和下棋不一样。下棋下不过AI，人类可以自己和自己下，不带AI玩；但如果教学比不过AI，学生可能就会选择“AI教师”，而“人类教师”就有可能被“AI教师”所取代，难道教师会是又一个人类即将失去的职业吗？

小编自己也曾当过中学物理老师，看了这些报道并对这位“AI教师”做了一些分析之后，有这样一些感受。

“AI教师”确有过人之处，比赛赢得有道理。

和战胜人类棋手的“AlphaGo”一样，“AI教师”同样胜在了短时间内强大的计算和分析能力上：精准的测评分析、动态的学习监控、针对性极强的练习巩固，学习计划和进度的及时调整等，能够在短时间内就实现因此施教，“AI教师”依靠的是多元的学习理论模型、大数据分析、深度学习等方面的不断提升和进化，而人类教师解决这些问题往往要依靠经验和较长的时间。

另外，教学资源的拥有与运用的差异也决定了比赛胜负天平的倒向。比赛说是“AI教师”与“人类教师”一对一单挑，但实际上“AI教师”从一开始就“不是一个人在战斗。”（它确实不是一个“人”。呵呵！）“AI教师”的数据库中存储着海量的、优质的、各种类型的教学资源。不夸张的说，可能每一个细分的知识点都有几个，甚至十几个优秀教师从不同的角度、不同的思路去讲解，“AI教师”可以根据学生不同的学习习惯、认知特点和水平、知识缺陷等，从多个维度为学生提供极具个性化的，快速、有效的学习资源。这种“量身定做”的专属教学模式和学习内容会让学生获得很好的学习体验，进而提高学习兴趣和效率。而反观人类教师，不仅在教学资源的拥有量上与对手不可同日而语，而且受到精力、经验等方面的限制和影响，人类教师也很难同时兼顾多个学生的动态学习状况，并根据这个状况做出及时、有针对性的调整，这就在教学效果上产生了差距，而这种差距在比赛的短时间内又被成倍放大了。

还有就是新鲜感和好奇心也给“AI教师”加分不少。对于从小就见惯了人类教师的十几岁的孩子来说，光是“智能教学机器人”这个名称就会给他们带来十足的好奇心和新鲜感，而在短时间内，因这种好奇心和新鲜感而形成的学习动力给比赛结果带来的影响有多大，恐怕连最智能的“AI教师”也是无法准确测量和计算的。

显而易见，“AI教师”胜在了效率。想一想人类设计出人工智能，首要目的就是为了提高效率，因此在这点上，“AI教师”赢的有道理。

人类输的有情可原

比赛虽然输了，但从整个教育过程来看，人类教师依然拥有“AI教师”目前无法比拟的优势和强项，这与“地表最强的围棋高手”困战“AlphaGo”时的束手无策完全不同。这似乎也预示着“AI教师”还有很大的“进化”空间。

学校教育是对学生进行德智体美劳全面发展、全方面培养的过程，从这个角度来讲，比赛中的“AI教师”似乎只注重了“智”这一个方面，而对“德体美劳”似乎还没有解决方案。当然，我们不应苛求现阶段的这位“AI教师”面面俱到，但也许这是它今后发展的方向。

尽管人类教师又一次输掉了比赛，但输得“有情可原”。而所提到的这个情，就是人类师生在教学过程中产生的交流情感，包括彼此关爱、理解、信任、尊重等等。教育心理学告诉我们，这种师生情感对于学生的学习过程和学习效果都有着极大的影响。我们大多数人会有这样的经历：小时候上学时，因为喜欢一个老师，从而喜欢上了一门学科；也会因为“不喜欢”一个老师，而整门课都不好好学。而且越是低龄的学生，这种情感的影响效果就越明显。参加这次“人机大战”的两位人类教师，在谈及自身优势以及“用什么办法战胜AI对手”时，都不约而同地提到了“情感”的作用，都希望通过情感的交流提高学习效果。至少到目前为止，相对于“AI教师”而言，“情感”还是人类所独有。

说到这儿，小编想起在年初参加由美国O’Reilly公司举办的AI Conference 2018北京站大会时，听同样做“AI+教育”的LAIX公司（当时还叫“流利说”，今年9月在纽交所挂牌上市，改称LAIX，号称“AI+教育”第一股。）的首席科学家说过一句话：未来，“流利说”的智能英语教师应该是一个有“情感温度”的智能教师。不但要有情感，而且情感还要有温度，对人工智能来说，这是一个进化的难点，但也是实现从量变到质变飞跃的关键点。

如果说高效是“AI教师”的“盖世武功”，那么情感就是人类教师的“独门绝技”。但因为比赛时间只有三天，参赛师生又大多属于“临时匹配”，相互不了解，因此人类教师的这个“杀手锏”也并没有发挥出最佳的效果。

除了情感因素，在学习过程中的交互方面，“人类教师”的“人人交互”，也应该是稍微领先于“AI教师”的“人机交互”。在有经验的老师眼里，学生的一个眼神、一个表情、一个小动作、一个简单的回答仿佛都在告诉他：老师我听懂了…，老师这个问题我还是不太明白…，老师您再讲一遍…。而“AI教师”要想准确理解这些信息，还需要在语音识别、图像识别等技术方面进一步提升。当然，同样是因为比赛时间短的原因，“人人交互”的优势也并不明显。

总之，由于日常教学在性质、目标、过程、评价等方面教学比赛不尽相同，因此在比赛中屡战屡败的人类教师不但“有情可原”，甚至有机会东山再起。

到底谁输谁赢？

教育领域“人机大战”的目的不应是证明谁比谁厉害，谁胜谁就意味着取代对方，而应是在比赛中“逼迫”对方发挥出最强战力，最高水平，通过比赛发现问题，进而双方取长补短，共同进步，但最终，“AI教师”还应该还原其本来的面目——人类的助手：教师的智能助教，学生的智能辅导员。

要想实现这个美好的愿景，尽管AI在教育领域的应用已是大势所趋。但“AI教师”的“进化之路”肯定不会一帆风顺：

§和AlphaGo一样，AI教师的自我学习过程也同样是个“黑匣子”，人类还不清楚其进化的原理，因此也就不能把这种进化方式应用到提升人类教师教学水平的学习中。如何让“黑匣子”由“黑”变“白”决定着“AI教师”能否实现质的飞跃。

§智能的升级取决于技术与教育结合的升级。包括语音识别、图形、图像识别、语义识别等在内的人工智能技术如何与教学原理、教学设计、教学资源合理结合，发挥出最佳的教学效果，也是摆在人工智能专家和教育专家们面前的问题。

§教育是一个长期的过程，在这个过程如何解决“AI教师”与学生在情感、交互等方面存在的问题，也是“AI教师”能尽快为学生接受的关键要素。

§人工智能在教育领域的应用正处于一个快速上升期，未来有着极大的发展空间，将会给现有的教育理念、教学方法带来巨大的变革和创新，有些甚至可能是颠覆性的，作为人工智能的缔造者，人类应该如何应对…

问题可能很深刻，但答案也许并不难得到。关于“AI+教育”的诸多问题，关于人工智能在教育领域的发展前景，也许在AI Conference 2019北京站大会上你会从中外技术专家、行业大咖、知名学者的分享中找到思路和答案。

作为一个源自美国的，原汁原味的人工智能大会，AI Conference 2019北京站目前正在进行大会的议题招募。如果你有什么想和同行、同业交流的，这将是一个最好的平台。

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