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教育该如何应对AI冲击?钱颖一:做机器不能做的事情

科技资讯  2017年12月1日 15:37  来源:新浪科技
摘要:图注:清华大学经济管理学院院长、教授钱颖一与真格基金合伙人兼CEO方爱之、成为资本管理合伙人沙烨、流利说创始人兼CEO王翌进行对话
图注:清华大学经济管理学院院长、教授钱颖一与真格基金合伙人兼CEO方爱之、成为资本管理合伙人沙烨、流利说创始人兼CEO王翌进行对话  图注:清华大学经济管理学院院长、教授钱颖一与真格基金合伙人兼CEO方爱之、成为资本管理合伙人沙烨、流利说创始人兼CEO王翌进行对话

  新浪科技讯 12月1日下午消息,在今天举办的“全球思想盛筵-人工智能与人类文明”上,清华大学经济管理学院院长、教授钱颖一与真格基金合伙人兼CEO方爱之、成为资本管理合伙人沙烨、流利说创始人兼CEO王翌进行对话,探讨人工智能与教育的未来。

  钱颖一表示,我们国家教学生学习的长处一般性来说就是大量记忆、大量做题。这样的话对知识点掌握的就至少短期比较好、比较多,也比较深,所以考试也都考得很好。可仔细想一想这个特点恰恰是机器比你做得还好,因为机器的记忆肯定比你还好,做的题比你还多,算法比你快。这就对现代教育有很大的挑战,我们是否更应该强调通识教育,不同学科之间的交叉以及常识,这些方面机器先还是不太行的。

  流利说创始人兼CEO王翌表示,人工智能也好,或者AI相关的学习产品也好,它就是个工具,能够帮助更加高效地教学或学习,用更短的时间达到学习目标。今日人工智能很重要的是通过产品的方式,降低了对于真人老师人工的需求。

  成为资本管理合伙人沙烨认为,自主学习能力、一些真正的创意、抽象思维的能力、人跟人情感的能力,这些都是机器不能做到的,这是人更加聚焦自己能力的地方。这也是今后教育本质上最重要的事情。

  真格基金合伙人兼CEO方爱之称,“教育在一百年、两百年、三百年在我看来没有特别大的变化,教育机构不管是哪个大学的,虽然我不是专家,但是我觉得没有去拥抱改革、社会改革。”(泽宇)

  以下为对话实录:

  钱颖一:各位上午好,十分高兴来主持这一场,这一场的主题是人工智能和教育之间的关系,我们三位嘉宾是具有创业者、企业家,也有投资人,共同的特点是他们都对人工智能和教育的关系十分有兴趣。

  刚才我们看到了调查的数字,问题是说人更聪明还是更笨?看到了75%、20%和5%的比例。实际上这个问题一方面很哲学性,例如什么叫聪明?也很技术性,什么时间能实现。当然在第一节技术的讨论中已经给了三个不同的答案,有的人是认为是在他的一生中,有的人认为500年,有的人认为永远也不可能,所以这里面是有各种可能的答案。

  我们这一节因为是来自于业界,来自于投资和行业,我们更关注的还是人工智能对教育到底是会发生什么样的作用,在企业和行业的层面。

  这一节因为时间有限,我把所有的问题分成两大类,因为我是研究经济学,在经济学中看来这两者的关系无非都是两类关系,一类是人工智能如何帮助促进教育的发展,我们叫做互补关系。还有一类是替代关系,人工智能可能会冲击现在教育体制或者是行业中的一些特点、特长,甚至取代很多的工作。

  我们先来讨论第一类问题,就是人工智能作为一种技术,它对教育会有什么样的帮助、促进发展,以什么样的形式?这里面就牵涉到行业的转变以及将来产业包括投资机会都在里面,我们先从创业者王翌开始,你来说说你创业的企业中,人工智能在里面对教育有什么样的促进?例如其他的公司,像学而思是用人工智能可以帮助发现学生是不是注意力集中,可以更多地帮助他提高学习效率,你这个公司是什么样的做法?

  王翌:大家早上好!我是英语流利说的创始人和CEO王翌。英语流利说是一个和头条一样用人工智能试图把生活的某一方面体验做得更好的公司。

  刚才一鸣在前面的讲话里说我们要做最懂你的信息平台,恰恰流利说的人工智能老师的产品名字就叫“懂你英语”,我们试图让人工智能老师更懂你。

  回过来首先介绍一下,流利说在创业的时候脑子里的想法蛮简单,我们发现中国人英语很痛苦,培训班的价钱其实挺高的,动不动就几万块钱。很多同学学了没有办法坚持下去,或者坚持下去效果不是特别好,就是效率很低。有很多地方的同学也没有特别好的老师在身边,资源分配也不太平衡。我们三个理工男往下一分析,发现有一个共同的根源,那就是高质量优秀老师的供给不足,质量效率低、价钱高、分配不均匀都是这个问题。

  然后我们往前推演,如果闭上眼睛想一想未来大家英语怎么学?再往前想一想,试图看到最远端。后来我们想到,应该靠减少师生比,如果说一对一也不能完全解决怎么办呢?而且不可能所有人一对一,我们讲应该靠产品,因为我之前在谷歌做产品。我在想能不能用交互式的产品?它可以获取很多用户的数据,然后让很牛的老师在背后做好工作,这是把学生数据用引擎驱动内容个性化分发到学生那边,他就有个性化的老师了。当时在2012年根本没有提到AI两个字,我们是叫算法。

  今日2016年7月份推出了世界第一个完全交互式的产品型的人工智能老师,我们往前迈了一小步,用第三方ETS的考试大概可以三倍提升效率。同样提高一个欧标的级别,同样欧标说传统的学习方式要100小时,我们400个学生里面有60%只用了36.5小时,我觉得这大概是一个方向,是人工智能在特定的学习场景下能够比较高效完成学习目标,没有真人老师的干预。

  钱颖一:现在首先关注的目标学生群体是什么样的?

  王翌:懂你英语的付费产品因为目标是英语能力,不是针对某一项考试,所以我们现在实际的付费用户有接近100万,大部分是大学生和白领。因为他们的目标很简单,我是要真实提高能力,有一小部分是中小学生。

  钱颖一:什么样地区的,是城市、农村的?

  王翌:分布十分广泛,第一是手机基本上很多地方都有了,网络也不是问题。第二是我们的价钱真的很便宜,比较颠覆,我们是99块钱一个月。

  钱颖一:方总是做投资的,也很关注教育的行业,我想你也看过很多教育的潜在投资对象。现在人工智能这么热,请你来跟我们谈谈怎么看待人工智能对教育的促进,或者说人工智能现在还有哪些局限?请您来谈一下。

  方爱之:谢谢钱老师。我们投了很多AI公司,也投了很多教育公司,这两年的大风口也是这两个领域。严格来说,教育跟AI直接相关的公司我们投的是十分少的,甚至没有,我觉得这个领域做的最好的就是流利说王翌。为什么没有投呢?AI投了很多,例如依图、出门问问、地平线,教育也有VIPKID、一起作业、51talk、万题库。但是我们认为先要有场景,教育公司先要有场景,先要有一个商业模式,其实AI是很多教育里面的功能,例如用人脸识别、声音识别、语义识别、语音识别去提高教育的效率和质量。

  但是严格来说,AI+教育公司,我刚才也问过这两个月上会好几个,但是一个都没有投。

  钱颖一:你觉得尚未到这个程度,中间还是跟你们想象的有距离?

  方爱之:因为也需要很多数据,现在例如说好未来,对于他们自己来说是有意义的,但是对于一个普通的初创公司数据积累是有难度的。另外变现能力还是有限的,现在这些离钱不是特别近。但是教育公司有很多线上、线下素质教育或者K12学校、培训十分赚钱。例如说我们人民币教育基金未来也有退出压力,可能要在国内上市就要有利润,很多因素考虑进来后是我们很希望看到AI和教育结合的市场,相信也会有。但是适合不适合我们来投资,这是另外一个问题。

  钱颖一:你现在觉得概念上听上去很不错,但是真正落到投资这件事情上,除了王翌讲的以外,至少尚未看到特别有潜力的。

  方爱之:没错。

  钱颖一:沙总也是做投资的,投资了很多AI和驾驭的方面,请你来谈谈对人工智能的理解,特别是跟教育之间现在在投资方面的解读。

  沙烨:感谢钱院长!感谢今日的大会,十分有意思。

  我觉得今日讨论人工智能的主题是十分大,其实大家在讨论这个主题的时候,最最本质的一个问题是对名词本身的误解。与其说是人工智能,不如说是人工算法。因为前面几个嘉宾都谈到过,本质上我们现在讨论的人工智能无非就是机器学习、神经网络的算法,可能再加上一些别的相关的研究。

  但是在这种情况下,如果把它叫成智能,本质上就是给了大众无穷的想象空间,反而让我们这个讨论变得模糊了。如果是人工算法,或者像王翌前面讲的在创业的时候本质就在做一个算法,这个讨论就变得简单了很多。

  我们如果看到这个算法在教育里面的应用,无非就是这个机器因为有了这个算法获得了新的能力,有些以前做不了的事情现在能做了,包括上下文的资料语言的理解,以前做不了的事情,现在能做了。机器拥有新的能力的时候,那就是人的杠杆增加了。人的杠杆增加,人的能力因为有杠杆而增大了。

  放到教育的环境里面,本身成为教育工作者更加有利的工具,能够把本身个人的能力、好的老师的能力进一步放大,让他集中在更加多的事情上面。

  钱颖一:刚才沙总说了,本质上是机器学习、算法。你跟我们来谈一谈,你这个企业现在做的事情,哪个部分是机器学习的算法?是不是也有非机器学习算法的部分,是哪个部分?

  王翌:我觉得钱老师的这个问题很好,我就当一个小白鼠解剖一下自己。通过过去五年很快地看一下流利说的成长。

  刚才说的十分对,数据和场景是十分重要的,流利说也比较幸运,我们选了英语学习。今日发现英语学习这个事,可以在手机设备上面完成整个学习的闭环,就是所有的事情是可以在手机上完成的。这个事情并不是那么简单的,例如说健身,这事不能对着手机做,还需要有别的设备。当时我们发现手机练英语特别是练口语,我们拿口语切入觉得很有意思,就做了一个免费的东西,可以用实时的算法给口语打分,其实我们当时创业是受了唱吧的启发。

  我们把语音用户数据全部收集出来,这些用户之前是跟读上面地道的英语对话,我其实是知道他在读什么,所以这些数据是打了标签的。大家知道打了标签的数据比没有打标签的数据有价值得多,现在经过四五年的积累有十分大的中国人说英语的标签,我们的数据升级换代了N多代,所以比世界上任何一个引擎更加了解中国人说英语的问题。因为中国人有些同学发音很有特色,我们要知道什么是什么,这是一个基础。我们算法的第一步就是语音识别的引擎,十分懂中国人问题的语音识别引擎。

  然后从语音识别变到的口音评测的各个方面,例如语法检测、流利度、语义、词汇等等。例如雅思流利说15分钟之后当场出报告,4个维度全面打分,而且指出错误。剑桥官方看了以后觉得很惊讶。

  我们不是个做评测的公司,当时的初心是帮助大家更加高效地提升,而且希望尽可能高效地提升。哪一个好的老师是怎么样教的?因为人工智能其实并不是从无到有变出来的,首先是学习真人是怎么做的。AlphaGo在自己博弈之前还要先学习人类的棋谱,那么真人老师有哪些牛的地方,他是怎么教的,是怎么给学生布置练习的,是怎么给学生反馈的等等。

  每个方面我们有三个核心点,第一个毫无疑问是数据,怎么收集这些方面的数据。第二个是算法。第三个是内容。在教育方面,内容是很重要。流利说历史上最大的一个跨越是2014年决定自己组建自己的教研团队,我们当时根本不知道世界上教研的老师在哪里,但是我们往前跨了一步把内容和算法结合,发现里面就特别有意思,看到了各种学生的数据。今日你要说流利说最宝贵的数据是什么?其实是我们有几十万学生每周花5小时在APP上百分之百无死角的数据,以前大家对于学生数据的理解是拍照,现在是全程录像,这个是十分大的变化。

  钱颖一:那你印证了刚才沙总说的,还是机器算法的利用。有没有一个方面是超越了机器算法?

  王翌:有。

  钱颖一:哪个方面呢?

  王翌:我认为在所有英语学习相关的领域,您说的是查阅人工,还是超越机器算法?

  钱颖一:刚才沙总说了,实际上我们说的人工智能聚焦的话是机器算法的问题。

  王翌:我不清楚。因为所有东西背后都是一个算法,请沙总再解释一下您所谓的超越算法到底是什么概念,我再想一想。

  钱颖一:因为第一节的时候也听到讨论,也是有类似的说法,说的是人工智能,实际上是图像识别,显然可能还有其他的方面,我只是问一下。

  不过你刚才说了另外一个很有意思的,你是说英语学习是一个很特殊的,也是你们抓住机会了。其实下面还有VIPKID也是英语学习,他有他的特殊性。沙总提出了机器学习、算法方面,学习语言是很特殊的,除了学习语言,你觉得最有可能应约到什么学科,是最有可能在下一个突破的?

  沙烨:我觉得所谓的人工智能或者是人工算法的讨论,无非就是让我们人类在不断地在审视自己真正智能的核心在哪里。平时认为是很智能的工作,其实最后都是可以被算法取代的。最简单的是批卷子、出考题,这些东西很容易被算法取代。包括教育里面很大的课题,就是怎么做个性化教育,现在的教育体制是工业时代的产物,本身是一个十分标准化的流水线的工作。如果有了这样的机器,有了这样的杠杆,有了这样的算法,我们有能力做到以前没有资源做到的事情,例如说可以为每个孩子根据自己的学习情况来设计考题,给他设计学习的练习,这也是王翌现在在做的事情。

  在教育行业是改革最慢的行业,因为本身是牵涉到人跟人的交互,我想现在的教育制度其实跟一千年前是没有什么变化的,也就是所谓的科举私塾,没有什么本质的变化。现在有了这样的技术手段可以把以前做的很多技术工作做分解,看哪些是机器可以做的,哪些是真正需要人来做的。我们刚刚在万里长征的第一步,有很多事情可以分解。

  钱颖一:你认为人工智能对教育的重大促进是可以个性化,可以利用大量之前的数据,包括别人的数据以及个人的数据可以让它个性化,这会彻底改变几千年来教育的方式。这让我想到四五年前另外一个技术,当时也说要改变教育,就是慕课,也就是网上在线教育。但是AI人工智能是让它个性化,慕课可以是大面积传播,但是未必能个性化,这是一个差别。

  请问方总,你刚才讲的是除了流利说以外,别的你尚未太看到。你希望什么样的或者你觉得什么样可能的领域,人工智能会对教育有具体的影响,会让你在投资方面更有吸引力?

  方爱之:因为王翌从一开始就想结合这两点但例如说我们投VIPKID先是线上教育、远程教育,现在可以加一些AI的东西。像我们刚投的美悦钢琴是远程教钢琴,这些东西颠覆点,因为我们内部过会的时候也在争论线上能不能学钢琴。重要性是在北京的老师可以教三四线城市学生的钢琴,是一个师资问题,这其实是远程。

  沙总说的观点我不知道是不是AI,有一部分严格说也不一定是AI。王翌可以用这个东西是不是以后可以教数学?例如说钢琴是不是也可以?因为教育领域创业的人,我们看到的主要都是教育领域出来的,例如说新东方、学而思出来的人比较多,但是他们没有技术背景。但是技术背景的人没有教育行业背景,所以很少能见到结合比较好的人。我们做天使投资肯定从人开始,我们投那么多AI公司,应该说整个VC界我们投的AI公司最多的,但是从来没有在会上投资AI。主要是发现一些比较好的人才,然后过一两年发现是AI人口,发现我们投了很多公司。如果在风口之前没有投这些公司,作为天使投资就已经晚了,所以没有严格说在找AI或教育公司。

  沙烨:方总其实不在投AI,在投人。

  钱颖一:不是投人工智能,是投真人。当然投资者都是这样的,他们投的既非技术,也非产品,投的是人才,投的是人。

  你觉得既有教育背景,又有技术背景的人太少了,特别少。如果出现这样的人,你们是会首先考虑的?

  方爱之:是,或者团队里面有这个组合。例如说有王翌懂技术的,再有一个懂教育的,这种组合也特别难,因为他们是不同领域。

  钱颖一:你的团队有几个,是技术的,还是也有教育的?

  王翌:我们团队走到方爱之那边,可能也不会投。我们当时三个联合创始人都是做技术的,我是计算机PhD,但是我在Google做了两年产品,所以我算是做产品。联合创始人CTO也是极客,还有一位是清华同学,当时在Google总部做语音识别和数据挖掘的研究科学家,我们是这么一伙人。我们完全不懂教育,我们对于英语学习的理解,就是自己三个人苦哈哈用传统的方式一步一步起来的,我们知道这里面的痛苦。如果所有人英语像杨澜女士英语一样好,就有更多的机会,也就是开门的东西。

  我们有一个很朴素的想法,我们现在感觉效率不够高,怎么样能够变高。但是我觉得方爱之说的是对的,如果在2014年没有花大半年时间去找到第一个教研同事,去找到美国的专家,他在研究让英语学习更加有趣、有效,我觉得流利说不一定存在了。你要在某一个时间点,即使这个团队一开始不是全面的,但是在某一个时间点创始团队需要意识到要补充新的DNA的同事加入。而什么时间点补充什么样的人,我觉得有两点特别重要。

  第一点,你要想清楚终究目标是什么?我们不是为了极客而极客、算法而算法,我们要解决的是怎么高效帮助同学们学好语言。

  第二点,0到1的事情,如果公司不行,数据也不行,融资也融不到,估计别人也不会加入。

  钱颖一:我们转到第二类话题,这个话题比第一类更具深刻性和长远性。因为人工智能技术的出现,一方面帮助教育发展得更好的同时,也会有相当大的冲击性、替代性,所以我们要应对,这个是一个更广泛的了,牵涉到所有的人。

  我几个月在国务院参事论坛上提出这么一个想法,我十分赞同沙总说的,人工智能实际上是一个机器算法,特别核心的就是图像识别。而我们国家教育有些长处,学生学习的长处一般性来说就是记忆、大量记忆、大量做题。这样的话对知识点掌握的就至少短期比较好、比较多,也比较深,所以考试也都考得很好,这是我们的特点。

  可是仔细想一想这个特点恰恰是机器比你做得还好,因为机器的记忆肯定比你还好,做的题比你还多,算法比你快。今年高考的时候机器做数学题,机器10分钟就做出来了,而且考得很好,150分钟考了130多分,将来会考很好。这就对现代教育有很大的挑战,既然机器这方面比你强,是不是我们的学习方法或学习内容应该有所应对、有所改变?例如我们是否更应该强调通识教育,不同学科之间的交叉以及常识,这些方面机器先还是不太行的。

  我抛出这样的问题,请三位来谈一谈。在有这样冲击的情况下,我们怎么改变现在的一些做法来应对人工智能带来的冲击?让我们的教育可以去做机器暂时还不能做的事情,这是我提出的问题。

  王翌:我们的角度十分简单,人工智能也好,或者AI相关的学习产品也好,它就是个工具。现在学习的主题还是有老师、有学生,老师也好、学生也好,包括家长也好,如果有开放的心态觉得这是一个工具,它能够帮助我更加高效地教学或学习,可以帮我节省时间,我可以用更短的时间达到学习目标,这就很好。我觉得现在其实有一系列相关的产品,这个定义不重要,但是的确有很多的学习产品在各个方面,例如有能力的,有应试的、有素质的,都在沿着这个方向走。

  另外一点,今日人工智能很重要的是通过产品的方式,降低了对于真人老师人工的需求。有些老师去不了特别偏远的地方,例如2016年6月12号去了青海果洛藏族自治州,在400米高原有一个藏族孤儿学校,里面300个全部是孤儿。里面没有全职英文老师,唯一的全职英文老师是志愿者,没有编制。我们捐了100台智能手机,过去一学年英语课是数学老师教的,发手机,过45分钟收手机,每个学生在手机上学的东西不太一样,因为是个性化。今年的中考成绩,他们平均分比往年提高了20分,当然起点比较低。

  本身他们就没有老师,但是我们用产品可以让更多的人能够有比较公平的机会。

  钱颖一:你讲的还是人工智能作为工具帮助现在。请沙总来说说,面对潜在带来的冲击在教育上做哪些调整可以应对,或者说做得更好?

  沙烨:我觉得讨论这个问题还是要放在更加大的历史篇幅里来看。人类的社会一直是跟着自己发明的工具在共同进化,在几百年前90%多的人都是农民,现在在发达国家只有2%是农民,因为机器的能力增加了,我们不断走到机器不能做的那一端去。到工业社会之后大多数是制造业工人,现在发达国家制造业工人也十分少,都去做信息科技或者金融或服务业。我觉得对于人工智能或人工算法也是同样的道理,机器的边界在进一步扩大,它的能力增加了,我们必须走到现在的机器还不能做的事情里面去。

  以前很多人打算盘,这可能是一辈子的职业,现在没有人做打算盘的职业。机器不能做的事情是现在算法不能做到的事情,例如说自主学习能力、一些真正的创意、抽象思维的能力、人跟人情感的能力,这些都是机器不能做到的,这是人更加聚焦自己能力的地方。

  同时我们利用机器的能力,不用花那么多力气就可以做到以前不能做到的事情。就像现在有了Google就没有人背东西了,以前的作家脑子里有几百本书,写作的时候凭着自己脑子去写。现在写文章到百度、Google查一查引经据典十分容易。你要让培养的孩子、教育的孩子越来越强调做到现在机器、现在算法做不到的事情,这也是今后教育本质上最最重要的事情。

  钱颖一:沙总说的十分对,我们觉得应该从历史的角度来看,人类历史一直就是这么过来的,随着技术工具的改变在不断地调整,过去是打算盘。我记得我们以前还拉到计算尺,有了计算器就不需要,这部分的功能精力可以放在其他地方。现在人工智能也是一样的,所以必须要做出调整,把注意力转向另外的方面。

  方爱之:我同意沙总从历史角度去看这件事,但是教育机构不管是哪个大学的,虽然我不是专家,但是我觉得没有去拥抱改革、社会改革。因为教育在一百年、两百年、三百年在我看来没有特别大的变化,所以我用我们两个投资来代表我们的一些想法。一个是mieno(音),它是全球性的在线学校。这个便宜,因为美国学校太贵了,好像是1.5万美金的学费,它是全球化的。一个学期在巴西,一个学期在韩国,一个学期在中东,他们想颠覆大学。

  另外一个投资了跟code相关的公司,因为未来缺的工作跟code很相关。美国有一个数据,2020年会缺100万个code,这是一个两年的大学,先不收你钱,两年后有工作了再来还。

  钱颖一:虽然你说学费便宜,但是他们的规模很小,所以成本很高。你觉得将来会是一种有适宜性的模式吗?将来能够做到盈利?

  方爱之:能够规模化,现在只有100多个学生,如果能够规模化相信可以的。

  钱颖一:所以你们是有充分信心,否则也不会投的。

  方爱之:应该是。

  钱颖一:刚才你说的是十分大胆的教育改革方式的变化。刚才我们讨论的两类问题,第一类问题是人工智能作为工具会帮助我们,这是大家马上能想到的事情,而且是在做的。

  更难的是后一类,实际上在历史上来看主流是人会做出调整,一定是不去再做以前擅长做的事情了,因为这会被新的工具所替代,所以要找其他的方式。例如在教育上我们也是一样的,这个可能是将来有更长远、更深刻的变化。

  最后请三位嘉宾每人用一句话来概括一下你对人工智能与教育关系的看法。

  方爱之:期待教育和AI的未来。

  钱颖一:期待未来。

  沙烨:我觉得人工智能被Elon Musk和Stephen William Hawking危人耸听的言论所覆盖,我的话是多活在现在,少问点未来。

  钱颖一:少看点科幻小说的东西。

  王翌:在我们的有生之年,我觉得人类会有很多的基本技能,语言肯定是属于基本技能。任何角落的人不论你有多少钱、不论什么背景,这些基本技能都可以用AI的方式很好地掌握,然后你可以真正开始你人生精彩的部分。

  钱颖一:好!你是期望未来,你是要回到现实,最后是说我们每个人都可以从人工智能中获益,谢谢三位嘉宾!我们感谢他们的分享!