学霸君智能机器人要和高考状元PK？我们聊了聊它的技术、野心和商业化

高考在即，学霸君宣布，其在年初计划推出参加高考的智能机器人Aidam，即将实现承诺——在6月7日，和高考状元同台PK。AlphaGo刚刚战胜柯洁，Aidam又是否能PK状元？它又能考多少分呢？学霸君研发这款机器人，又是计划用它来做什么？黑智和学霸君创始人、CEO张凯磊，聊了聊它的技术、功能和商业化的问题。

今年年初，学霸君在完成1亿美元C轮融资后，宣布推出智能教育机器人，并称其将于6月与广大高三学子共赴2017年高考。现在，可以看成，是学霸君实现承诺“交卷”来了。张凯磊表示，Aidam将于6月7日高考当天，数学考试结束后，与数名高考状元同台PK，解答2017年高考数学试题，完成包括客观题和主观题在内的整张试卷，并按照评分标准得出最终成绩。这次活动斗鱼将全程直播。

学霸君创始人张凯磊与研发副总裁陈锐锋

几十秒完成一道数学题

“Aidam完成整张试卷，大约需要的时间是10分钟左右。”张凯磊说，“它完成单题的速度在几十秒钟左右。”

Aidam和AlphaGo一样，并非实体，而是以深度学习、专家系统和自然语言理解为核心的复杂系统。这个系统的核心在于通过学习人类的编程逻辑，熟悉人类思考和学习的方式，进而掌握解题方法。

Aidam的图像识别和自然语言理解技术均为自己研发，构建了深度神经网络的句法和语义分析器，在海量题库中不断强化和扩充训练。

目前，学霸君已经拥有7000万道数学题目的题库系统，以及大量的学生手写和上传题目图片、各种教辅书籍中的题目库，构成了学霸君的智能机器人的训练数据。据张凯磊介绍，目前，依靠学霸君的产品端的日活量，每天可以产生1700万-1800万张左右的题目图片上传。而其中，无论是拍照，还是学生手写题目，均可以被Aidam的图像识别系统识别，并记录、收集、标记。在学霸君的题库中，每一道题目均记录了其答案、解析和不同的解题过程。在此基础上，Aidam不断进行自动解题训练。

“系统每天大概做 40-50 万道题目，进行自我训练。”张凯磊说。“我们是自己在超链路神经网络使用的时候发现，它对于记忆题目使用的步骤跟逻辑是有价值跟效果的，所以开始大规模地在代数体系跟解析体系解决这个问题。”

目前为止，Aidam主要针对的是数学学科。张凯磊对此的解释是，数学题目的标准更加明确，容易判定对错。“我们目前看到学生咨询最多的问题，超过40%都是数学问题。除了评价标准之外，对于人工智能系统而言，数学的挑战是比较有难度的。数学试卷中，包括简单的选择题，也有复杂的需要解题过程的大题，这是非常适合测试AI的，所以，我们这次选择数学作为切入口。”学霸君研发副总裁陈锐锋表示。

而对于类似于语文和英语等学科，张凯磊表示，学霸君已经具备了一定的技术积累，有考虑会在日后推出。

个性化教育真能实现？

而推出这样一款智能机器人，学霸君的目的，自然不会是单纯让它能够去参加高考。“我希望它能够作为教师的帮手，解决目前教育中的一些难题，比如，辅助批改作业。”张凯磊说。

在张凯磊的构想中，“自动批改作业”一直是他希望实现的。“今天我们已经有能力把学生的学习行为数据采集到电脑上面去，有能力把他书写过程中的东西数字化，但是一直以来我们都没有这个能力让机器去批改作业。现在，我们靠深度学习技术，开始有机会，把像人一样将一道题目一步步推理出来这件事，在系统层面做出来。无论这道题目是否在系统中录入过，无论它的难度系数有多高，只要在它的认可范围内，都可以做出来。”

而自动批改的核心目的，则是为了实现个性化教育的最终目标。人工智能可以知道每一个学生的学习习惯、学习进度和学习意愿。学生会的东西不会再出现；不会的东西，机器则会一直提醒，直到学会为止。这样，每个学生看到的内容、做的习题都是量身定制的。另外，通过人工智能，老师对每一个学生的了解将比以往任何时候都要深入。因为人工智能将会在最短的时间里将学生的学习情况及时反馈给老师，老师可以直接读取，而不会因为学生太多顾不过来。

“我们已经开始逐步在学校里实行个性化教育的实践，在教育机器人完成后，也将加大推广的力度。”张凯磊表示。在学霸君现场展示的在某地学校的教学系统中，学生作业已经数字化传输到电脑上面，并且后台由机器批改完成，并对学生的完成情况、行为数据进行了标注和统计。“目前我们的教学改进系统是靠学生做题的零散数据产生的离散模型，把这些题做好了，提升效率之后看过程。未来，我们将把它扩展到5000-6000个班级，这样将会扩充到几十万规模题量的学习过程，成为我们越来越强大的一块资产。”张凯磊告诉黑智。

在教育领域中，对内容数据的智能化的机器理解将为老师的教学和学生的自主学习提供非常丰富的信息支持，围绕学生学习薄弱点的自适应学习在机器理解的基础之上将变得高效而又有针对性。而学霸君研发的智能教育机器人，就是机器理解技术在教育领域的典型应用。

“我们可以预测下，Aidam的数学高考成绩将会是多少分。”张凯磊笑言。而事实是，现有教育环境下，还有丰富的应用场景亟待开发。当机器判卷、个性化指导、个性化作业、教案改进等变成可能，老师的教学效率和学生的学习效果都可以得到大幅度提升。人工智能在教育领域的商业化，仍然有更大的创新空间，可待开启。

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