11月15日，“全球AI+智适应教育峰会”在北京嘉里中心大酒店盛大开幕，峰会由雷锋网联合乂学教育松鼠AI，以及IEEE（美国电气电子工程师学会）教育工程和自适应教育标准工作组共同举办，汇聚国内外顶尖阵容。
AI智适应学习是目前产学研三界关注度最高的话题之一。此次峰会，我们邀请到了全球机器学习教父、全球AI排名第一的CMU卡耐基梅隆大学计算机学院院长Tom Mitchell教授，美国三院院士、阿里达摩院首席AI科学家Michael Jordan，IEEE自适应教育标准工作组主席Avron Barr、美国知名智适应教育公司ALEKS前主席、现任首席产品官Wilmot Almpros等顶尖学者；新东方、好未来、松鼠AI、ALEKS 、一起作业、掌门一对一、作业盒子、Ruangguru等等国内外最具影响力的AI智适应教育公司共聚北京，共同探讨AI智适应热点话题。
这次AIAED全球AI+智适应峰会是一场在全球教育技术峰会中，参加的AI领域教授级别最高、人数最多的峰会；全球第一个峰会爆满之后仍有1000多个观众没有座位临时加开大会场，每位主讲嘉宾需要两个会场讲两遍；AIAED在今年4月11日第一次召来，半年后举办第二届，并且人数达到三千人次；包含淡马锡、General Atlantic、中金资本、歌斐资产、鼎辉、凯雷在内的一百余家总计数千亿规模的风投参加。
大会首日精彩
在大会首日主论坛上，美国三院院士/机器学习泰斗Michael Jordan、乂学教育-松鼠AI创始人栗浩洋、ALEKS前主席/现任首席产品官Wilmot Lampros带来了精彩的主题演讲，探讨了人工智能发展前沿、人工智能与教育的方法论和前景。
机器学习泰斗Michael Jordan ：或许该对 AI 教学进行一些思考
Jordan谈到，发展AI并不是要复制人的智能，而是要建立一个新的智能系统，这种系统不是要取代人类而是要让我们以一种新的方式变得更加智慧。目前，AI的发展还面临着很多的挑战：多决策的误差控制、创造市场的系统、可以解释他们决策的系统、找到原因并且进行因果推理等。
在发展AI时，现在大家更在意AI如何去模仿人类，对经济方面有所忽略，把不同的元素、机构联系起来，通过这样的互动才能有更好的结果。人工智能=数据+算法+市场。在市场环境下，最好的服务被提供出来，市场设计可以消灭很多猜测的工作。
Jordan给出了一种可行的方案：建立一个市场。利用数据为音乐家提供参考信息，让他们知道他们的听众在哪里，音乐家就可以在有听众的地方演出获得经济回报，一个市场就产生了。目前美国企业United Masters正致力于此。
乂学教育-松鼠AI创始人栗浩洋：AI绝对不会取代老师，但是不会应用AI的老师一定会被历史所淘汰
栗浩洋认为，乂学教育松鼠AI具备超纳米级知识点拆分体系，就好像高清电视，可以能够更加清晰精准地看出出学生的知识结构哪里掌握了和哪里还没有掌握。松鼠AI系统的推荐算法就像今日头条的算法一样，给每个孩子推荐最适合他的水平的学习内容，不会太难也不会太简单。
栗浩洋也谈到，几百年前学生只学文言文，现在则要学天文地理政治历史物理化学等十个学科，未来通过AI教育提升十倍效率，孩子会比现在聪明十倍。过去，一个国家只有几十个精英，现在各行各业几十万个精英，而未来通过AI，能培养出几亿个精英。最后他谈到：AI会代替老师吗？绝对不会，但是不会运用AI的老师注定会被历史所淘汰。
ALEKS前主席/现任首席产品官 Wilmot Lamps：AI+教育的核心基础理论上知识空间+自适应+人工智能算法
ALEKS前主席、现任首席产品官Wilmot Lamps指出，AI+教育的核心基础理论上知识空间+自适应+人工智能算法。知识空间理论是组合学中的一种结构，描述了域或“主题”中可能的知识状态；自适应则是一种人工智能方法，能为学生提供多样化的灵活学习方案。另外，自适应能提供更多主题做到更精细。
在接下来的智慧教育论坛中，乂学教育AI首席科学家崔炜博士、北师大智慧学习研究院副院长李艳燕、华中师大国家数字化学习工程技术研究中心教授余新国进行了深度对话。他们认为经过了几十年的时间，机器已经模仿人类实现了计算和推理能力，但是目前还没办法像人一样创造新的知识。在教育领域，教育是教与学结合的过程，不仅是传授知识，更是育人。
ASU-GSV Suzee Han：2017年对教育和AI说一个转折年，它向世界释放一个信号，人工智能已经来临
ASU-GSV的总参谋长Suzee Han女士认为，未来的教育可以和将来的技术相结合，这方面可以想像一下Netflix和亚马逊，他们开发的咨询技术以及诊断性的技术可以让我们更个性化的学习，也就是说每个人未来都将拥有更个性化的导师。而AI是一种新型的电力，像现在我们需要电力一样，以后需要AI。现在对AI方面的风投在2017年有非常大的增长，可以预见的是，到2030年会有15.7万亿美元将由AI来驱动。这个数值跟中国的经济体量一样，比美国仅仅小一点点。
Avron Barr：详解“IEEE标准制定”全过程
Avron是IEEE学习技术标准委员会现任主席，负责学生、教师使用的教育产品标准方面的制定。他认为，标准解决了市场问题，比如互通性、质量、供应链和关联性；可以促进扩展，消除摩擦，降低成本，确保安全性。在过去18个月，IEEE学习技术标准委员会就开启了6个新的标准活动。Avron还透露，IEEE会跟很多委员会合作制定标准，会花很多时间找到最佳的标准，再把它提出来。整个IEEE委员会的会员制，就是让所有会员在发布标准之前可以审核自己的标准，这样可以避免冲突、错误，以及避免标准的限制性。
Robby Robson：IEEE ICICLE重点关注“学习工程”
IEEE委员会委员、前IEEE学习技术标准委员会主席Robby Robson谈到，今天“学习工程”的概念是来自于EDUCAUSE这样的美国团体，他们也是致力于教育科技的发展，而且会有很多游说活动以及研究活动，而今天的学习工程中，工程师的作用不可忽视。在新一轮的教育和培训改革浪潮中，医疗、教育行业的公司都发挥了非常重要的作用。ICICLE协会目前已在非洲、拉丁美洲布局，正往亚洲拓展，而中国是他很看重的市场。
Arthur Greaser：精品系统分享数据会有快速的发展
孟菲斯大学心理系和智能系统研究所教授Arthur Graesser在与Avron Barr、Robby Robson、 Richard Tong等人的对话环节，重点讲到，数据是人工智能中的非常重要的部分，它变得特别特别地重要，很多公司在创造、产生、储存、分析数据方面投入了很多的资本和资金。精品系统或者精英系统，一开始的范围都比较小，如果分享数据的话，就能够有快速的发展。而孟菲斯大学、MIT、斯坦福、卡耐基梅隆大学等也是创造了不同的方式对数据进行分享。
IEEE自适应教学系统行业标准中国工作组成立；松鼠AI首席架构师Richard Tong被任命为中国区负责人
松鼠 AI 首席架构师、Knewton前亚太区技术负责人 Richard Tong和Avron Barr、Robby Robson共同按手印启动。松鼠AI首席架构师Richard Tong被任命为中国区负责人。Richard Tong表示，“关于2247.X的标准是今年开始制定的，也是从DOD以及其他军用领域发展而来，是一个比较宽泛的人工智能的框架，也是一个引子。建立这个中国工程组，就是希望把国际合作的精神发扬光大，能够让更多的学界、行业界都参与进来。
Michael Yudelson：AI能给自适应学习过程带来很大帮助
美国大学入学考试 ACT高级研究科学家 Michael Yudelson 博士的演讲题目是“教育当中的自适应推荐”。他认为，适应并不一定是很智能的东西，但是适应是每个人都需要的，而AI能给这个过程带来很大的帮助。
新东方AI研究院院长瞿炜：AI要在教育场景落地必须克服20个挑战
瞿炜博士认为，通用AI已经走向瓶颈，场景AI将迎来新的蓬勃发展。AI+教育并不一定就是通用AI技术直接嫁接到教育领域，像出现了很多产品级的应用一样，更多的AI+教育将会是对整个教育科技的重构。很多数据都已经准备好，大数据、云计算等，但在AI+教育领域必将出现一个新的大脑，也必将会出现新的操作系统，这种操作系统可能是在云，也可能在端，因为所有的AI系统肯定是一个软硬结合的系统。
随后，百度教育总经理张高、先声教育秦龙与虎嗅创始人李珉进行了一场对话，主要围绕AI+教育的瓶颈与如何赋能等问题。他们表示，未来都将是以开放的合作方式向教育企业提供技术支持。她们谈到，教育的本质是认知的提升，而教育的场景除了学校和培训机构外，无处不在的学习才是更大的场景，为此一些SaaS平台也竞相涌现。AI+教育趋势下，教育会回归老师，老师将成为更好的老师。
责编：陈雨田
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