学霸君智能机器人要和高考状元PK做题？我们聊了聊它的技术、野心和商业化

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一道数学题在几十秒内完成，一份试卷在10分钟内完成。高考状元pk人类能赢吗？

高考即将来临，薛八军宣布，计划在年初推出智能机器人aidam参加高考，并将很快兑现自己的承诺，在6月7日与高考状元齐名。阿尔法戈刚刚击败了柯杰，艾登能成为pk冠军吗？你能得多少分呢？向八军学习开发这个机器人，你打算用它做什么？黑智与学霸君创始人兼首席执行官张谈到了学霸君的技术、功能和商业化。

今年年初，薛八俊在完成1亿美元的C系列融资后，宣布推出智能教育机器人，并表示将于6月份与高三学生一起参加2017年高考。现在，可以看出是薛八军履行了他交论文的承诺。张表示，阿依达姆将在6月7日高考当天与几位高考状元同台，在数学考试结束后，回答2017年高考的数学试题，完成包括客观题和主观题在内的全部试卷，并按照评分标准获得最终分数。这个活动将会现场直播。

“学霸军”创始人张、研发部副总裁

在几十秒钟内完成一道数学题

Aidam完成了整个试卷，大约花了10分钟。张说，完成一道题的速度大约是几十秒钟。

Aidam和alphago一样，不是一个实体，而是一个以深度学习、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学习人类的编程逻辑，熟悉人类的思维和学习方法，然后掌握解决问题的方法。

Aidam的图像识别和自然语言理解技术都是自己开发的，构建了深层神经网络的句法语义分析器，不断加强和扩展了海量题库中的训练。

目前，学八军已经拥有了7000万道数学题的题库系统，以及大量学生手写和上传的问题图片，以及各种教学辅助书籍中的题库，构成了学八军智能机器人的训练数据。据张介绍，目前，根据《学霸军》产品的日常活动，每天可以上传的主题图片约有1700-1800万张。其中，照片和学生的手写问题都可以通过aidam的图像识别系统进行识别、记录、收集和标记。在学八军的题库中，每个问题都记录了它的答案、分析和解决问题的不同过程。在此基础上，aidam不断进行自动解决问题的训练。

该系统每天将进行大约400，000-500，000道自我训练题。张对说道。当我们使用超级链接神经网络时，我们发现它对于记忆主题中使用的步骤和逻辑是有价值和有效的，所以我们开始在代数系统和分析系统中大规模地解决这个问题。

到目前为止，aidam主要针对数学。张的解释是数学问题的标准更明确，容易判断对错。目前，我们看到学生咨询的问题最多，超过40%是数学问题。除了评估标准，对于人工智能系统来说，数学的挑战更加困难。数学试卷包括简单的选择题和需要解决的复杂大题，非常适合测试人工智能，所以这次我们选择了数学作为切入点。学八军研发副总裁陈瑞峰说。

对于中文、英文等科目，张表示，学八军已经有了一定的技术积累，并考虑在未来推出。

个性化教育真的能实现吗？

发射这样一个智能机器人并学习欺负你的目的自然不仅仅是为了让它能够参加高考。我希望它能作为老师的助手来解决当前教育中的一些难题，比如帮助批改作业。张对说道。

在张的构想中，自动批改作业一直是他所希望达到的。今天，我们有能力在电脑上收集学生学习行为的数据，并把他写作过程中的东西数字化，但我们从来没有能力让机器批改作业。现在，依靠深度学习技术，我们开始有机会像人类一样一步一步地推导出一个主题，并在系统层面上实现它。不管这个问题是否已经进入系统，不管它的难度系数有多高，只要在允许的范围内，都可以做。

自动纠错的核心目的是实现个性化教育的最终目标。人工智能可以知道每个学生的学习习惯、进步和意愿。学生会的事情不会再出现了；如果你不能，机器会一直提醒你，直到你学会为止。这样，每个学生看到的和做的都是量身定做的。此外，通过人工智能，教师将比以往任何时候都更了解每个学生。因为人工智能会在最短的时间内将学生的学习情况反馈给老师，老师可以直接阅读，而不是因为学生太多。

我们已经开始在学校逐步实施个性化教育的实践，并将在教育机器人完成后加大推广力度。张对说道。在学八军展示的某学校的教学系统中，学生的作业已经数字化传输到计算机上，背景由机器校正，学生的完成情况和行为数据被标记和统计。目前，我们的教学改进系统是由学生问题的离散数据生成的离散模型。在解决好这些问题并提高效率之后，我们将看看这个过程。未来，我们将把它扩展到5000-6000个班级，这将扩展到数十万个学习过程，并成为我们日益强大的资产。张告诉黑植。

在教育领域，内容数据的智能机器理解将为教师的教学和学生的自主学习提供丰富的信息支持，基于机器理解的针对学生学习弱点的适应性学习将变得高效和有针对性。薛八军开发的智能教育机器人是机器理解技术在教育中的典型应用。

我们可以预测艾登数学高考的分数。张微微一笑。但事实是，在现有的教育环境下，仍然有大量的应用场景需要开发。当机器判断、个性化指导、个性化作业和教案改进成为可能时，教师的教学效率和学生的学习效果将会大大提高。人工智能在教育领域的商业化仍然有更大的创新空，这是可以打开的。

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