自从去年的AlphaGo将专业围棋手击败之后，人工智能已经成为一个媒体上最常见的字眼，人工智能并非一个独立的概念，而是多种应用的结合体，比如语音识别、图像识别、文本理解于内容生成等，这些技术可以根据行业特点有效适配结合，也就是领域内的人工智能应用。
研究者普遍认为，人工智能的发展顺序是：弱人工智能、与人类智能相当的“强人工智能”和全面超过人类智能的“超人工智能”。目前，弱人工智能已经渗入我们生活的方方面面：搜索引擎、实时在线地图、siri等手机语音助手都运用了人工智能技术。但人工智能要从情感、行为和认知三个维度全面模拟人类，还有很长的路要走。而“超人工智能”还只是科幻小说和影视作品中的想象。
现在大家谈到人工智能、机器学习时，往往会说这并不是一个新概念，在上世纪90年代就有了。事实上，这只是人工智能发展史上离大家最近的一个阶段。
在这个阶段，人工智能其实取得了一些里程碑似的成果。比如在1997年，IBM的深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2009年，洛桑联邦理工学院发起的蓝脑计划声称已经成功地模拟了部分鼠脑；以及著名的AlphaGo围棋大战。
最近这几年，机器学习、图像识别这些人工智能技术更是被用到了普通人的实际生活中。我们可以在GooglePhotos中更快地找到包含猫猫狗狗的图片，可以让GoogleNow自动推送给我可能需要的信息，可以让Inbox自动撰写邮件回复。这背后都离不开人工智能研究者们的长久努力。
人工智能与教育的结合
一、互联网的颠覆
互联之所以伟大，在于它在另一个层面上颠覆了传统，所以才会有互联网教育逐渐颠覆传统教育。互联网教育除了以内容、人为核心的竞争外，还加入了模式、产品等维度竞争。在新的维度里，才有机会打破已有的行业壁垒。
虽然火热的互联网教育在模式及内容探索上呈现出百家争鸣之态，不过却没有突围而出者。许多在线机构也只是单纯把线下体系搬到线上。直播+录播模式的相互穿插是现在比较成熟的在线模式。再完善一点的模式，不外乎加多了社交元素，在线分享，在线互动环节。但远远没达到惊喜的境界。
现在互联网教育就像早期的雅虎，通过人工堆砌内容，单纯地把线下模式搬到线上。但是，互联网解决的不单纯是连接方式，更多的还有习惯，效率，技术。因此给了谷歌技术性翻身的机会，PR算法的伟大之处在于它摆脱了人工干预，这就是互联网的奇妙之处。人工智能及机器学习为新来者打开了一扇门。人与机器的“恋爱”，便产生了真正的奇迹。
人工化只能解决当前的问题，随着互联网教育发展的不断深入，对于大数据的分析及处理，人则力不从心。因此，就会产生人工+智能的双向分工。人，负责个性化纵向问题解决；智能，负责海量数据处理，根据算法做出精准的海量操作，同时也给人更好的策略。
二、技术才是变革的本源
在互联网教育迷惘、没有清晰模式的时候，专注课程内容是一种安全的方式。当下以主打课程内容的MOOC模式已经形成多头的格局，并且掀起了国内其他平台机构的跟进。另一面，知识谱图的应用大大提高了学习者的效率。对于结构化的知识，可以轻易地进行优化和处理，通过层次结构和映射关系为学生提供最优的学习路径。结构化可以细节到每个单元和每个知识点。
当然，对于结构化的知识可以通过人工的归类，但是对于职业教育等非结构化的体系，则需要人工智能挖掘内在关系，并且对不同学生进行内容匹配。非结构化的知识隐藏着不同的维度，所以需要系统数据挖掘和机器学习，来得到现实的知识库。
技术才是探索模式进化的根本。在互联网时代中，随着大数据及海量操作的产生，为人工智能和机器学习提供了客观基础。人工智能虽然还没达到变革的地步，但应用在互联网教育上已经绰绰有余。
三、人工智能与教育的结合点
假如把传统的学习方式比作是“虎”，那么人工智能则是给了这只“虎”一双翅膀，“虎”在添翼之后会如何施展它的功力，这是值得进一步探讨的。
自动批改作业
计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件，不同于其他同类型软件的是，它能够联系上下文去理解全文，然后做出判断，例如各种英语时态的主谓一致，单复数等。
它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性，解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。
拍照搜题的在线答疑
2014年到2015年投资比较火爆的拍照搜题软件，都是借助了智能图像识别技术，学生遇到难题时只需要用手机排成照片上传到云端，系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路，而且这类软件不仅能识别机打题目，手写的题目的识别正确率也越来越准，目前达到了70%以上，大大提高了学生的学习效率。
教学体系反馈和评测
试想一个场景，当某学生在查询自己的期末成绩的时候，他看到的不仅仅是一个简单的分数，还附有一份“诊断报告单”。通过这份报告，他不但可以了解到自己学科板块知识点和能力点的掌握情况，还能看到对自己的优势、劣势的学科分析。通过这些数据为每个学生进行“画像”，从而找到提升成绩的方法。这就是借助大数据的帮助，通过对学生学习成长过程与成效的数据统计，诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同，以帮助学生和教师获取真实有效的诊断数据。
学生可以清楚看到问题所在，学习更高效；教师也可对症下药地针对具体情况，选择不同的教学目标和内容，实施不同的教学方式，进一步提高教与学的针对性、有效性和科学性。
人工智能教育未来的展望
目前，人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面。这两个技术虽然得到了应用，但目前尚处于初级阶段。在技术和应用场景上还需要更多的探索。
人工智能它将来要实现的是与人类的紧密贴合，甚至未来可以实现“思考即学习”，那么连接人与知识的工具将不再是刚需。当然，我们也可以把机器人等人工智能产品看成工具，而这个工具足以让人们脱离在线学习的方式去学习。
在未来的人工智能教育时代，将实现虚拟现实立体型的综合教学模式。其实人机交互被认为是人工智能领域重要一环，未来教育不只是与老师交互，同时也可以与知识交互，每一个知识点都可以立体展现。想象一下电脑知道你学习的进程和特点，在给你一些刺激和激励，更聪明地提示你，这样开发了你的大脑，知识也按需所得。
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