現在的AI可謂是炙手可熱，政府支持、投資者青睞、各種公司和創業者蜂擁而入。這與前兩年VR（虛擬現實）的火熱場景何其相似。但如今再看VR，仿佛凌晨兩點的王府井大街，燈火闌珊，人丁零落。在教育市場，VR除了少數實驗室及個別研究應用外，規模性的應用可以說一個沒有。原因除了體驗性一般和價格因素外，更重要的是在于缺乏剛需的應用場景。那么AI是否在教育也會遭遇這樣的尷尬呢？下面讓我們一起來分析下。
雖然1956年就誕生了人工智能ArtificialIntelligence（英文縮寫為AI）這個詞，但真正火熱起來卻是現在，人們之所以認為此次AI波能夠帶來真正的變革，一是源于大數據與云計算技術的累積與鋪墊，二是源于AI具備的深度學習能力。
任何智能的發展，其實都需要一個學習的過程。而AI人工智能之所以能取得突飛猛進的進展，與這些年來大數據、云計算的長足發展密切相關。由于各類感應器和數據采集技術的發展，我們開始擁有了以往難以想象的海量數據，在各個細分領域也積累了足夠深度、廣度的細致數據。
而這些，都是訓練某一領域智能的前提。與以前的眾多數據分析技術相比，AI具有強大的深度學習能力。它是把近似于大腦神經元功能的、人工的、基于軟件的計算器連接到一起，組成了一個個神經網絡，這個網絡將輸入信息進行分析，并做出判斷，然后再接收自己判斷是否正確的信息。如果輸出錯誤，算法就會對神經元之間的連接進行調整，而這將改變未來的預測。一開始神經網絡會發生很多的錯誤。但隨著提供例子的增多，神經元之間的連接就會不斷得到調整，最終使得這個網絡幾乎在所有情況下都能得出正確決定。用于深度學習的神經網絡一般都需要海量數據集來進行訓練，這個規模可以從幾千個樣例到好幾百萬。
在大數據和云運算能力取得突破以前，AI幾乎沒有實際應用價值，因為數據樣本太少，運算時間太長。而現在大數據呈指數增長之勢，且類型不斷豐富。云計算的快速發展，讓數據存儲從本地上升到云間，不再受地點的限制，獲取更加方便、價格更加經濟，而且云服務廠商還提供了基于云的圖像識別、語言翻譯等機器學習服務，使得AI實現起來容易了很多。
通過大數據、云計算和深度學習，AI現在已經可以實現語音識別、自然語言處理、語音分析和理解、情感計算、圖像識別等各種豐富的功能，這對于教育行業來說具有重要的作用。如通過圖像識別技術，AI可以將老師從繁重的批改作業和閱卷工作中解放出來;語音識別和語義分析技術可以輔助教師進行英語口試測評，也可以糾正、改進學生的英語發音;而人機交互技術可以協助教師為學生在線答疑解惑。具體來說，AI可以解決的應用場景包括以下幾種。
個性化學習
科學證明，除了極少數天才和弱智外，普通人之間的智力基本相同。但為什么同一班的學生，學習內容一樣，教學老師一樣，成績會相差不少呢？
主要原因在于每一個學生的理解能力和學習不同造成的，如果能夠根據每個學生的狀況進行個性化教學，效果應該大不一樣。然而由于老師的精力和數量有限，這是不可能實現的。但借助AI，為每一位學生量身定最適合的學習模式成為可能，AI讓每一位學生都能步入個性化學習時代。
擁有深度學習能力的AI，對知識點并不是單純的羅列，而是與人的學習過程類似，有一個循序漸進的過程。也就是說，它可以按照知識點之間的邏輯關系，將知識點編織成一張“知識圖譜”。在知曉了某人缺失的知識點之后，AI很容易就能找出能夠幫助他掌握這個知識點的前提是什么，然后為他推送個性化的學習內容。既然是學習，那么成績就是最好的檢驗學習成果的辦法。
假設你和別人考了同樣的分數或取得了同樣的名次，是不是就意味著你們的能力是一樣的呢?在AI眼中，你和別人仍然千差萬別。AI對數據的占用和運算能力遠超人類，你在學習過程中產生的海量數據，都能夠被AI記錄下來進行分析，生成你獨有的“學習畫像”，你的學習興趣點、得分點、失分點一目了然，這將遠比成績更能準確地判斷出你們在學習進程中的差異。
因此，在個性化學習時代，即使成績相近的兩人，AI為你們推送的內容也將有極大可能是不同的。根據AI設計的學習路徑，老師也會對學生做出更有針對性的輔導。
現在，國內外不少教育機構正在進行這樣的研究。如國外的McGraw-Hill教育正在開發數字課程，準備相關的課程資料，它從200萬學生中收集信息，利用人工智能為每個學生創建自適應的學習體驗。
當一個學生閱讀材料并回答問題時，系統會根據學生對知識的掌握情況給出相關資料。系統知道應該考學生什么問題，什么樣的方式學生更容易接受。系統還會在盡可能長的時間內保留學生信息，以便未來能給學生帶來更多的幫助。國內的滬江教育也已推出了AI人工智能教育產品——英語四級智能課程。學生可通過智能測驗來獲取各個維度下的自身英語能力評價，進而基于預期目標得到個性化的英語學習路徑，并能夠根據自身的學習進度不斷獲得智能調整，在短時間內實現技能強化、補短提分的目的。
自動批改作業
一個班四、五十個學生，如果老師一份份的批改作業，這個工作量是很大的。如何利用AI實現規模化、個性化的作業反饋，是AI與教育結合的一個重要場景，也是很多企業看中的商機。
今年4月，成都準星云學公司開發出了教育AI智能評測機器人，可以通過對學生原始手寫筆跡的自動化識別，自動完成主觀題判卷，進行學習問題診斷分析。該產品在不改變學生現有手寫書寫習慣的前提下，采集學生所有手寫作業考試的原始數據，以AI人工智能自動評測實現試卷、家庭作業通卷（含主觀題）自動閱卷和學習診斷，能幫助學生即時找出知識缺陷并有針對性補習，不僅極大程度減輕教師批改試卷和作業工作量，而且幫助教育管理者全面掌握教學動態。
科大訊飛在這方面也是十分投入，其英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定并應用于全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。
而基于國家“十二五”“863”“基于大數據的類人智能關鍵技術與系統”階段性成果構建的“訊飛教育超腦”已在全國70%地市、1萬多所學校應用。先聲教育的AI英語作文批改系統，不僅可以給出作文的整體打分，也會檢測學生作文是否跑題。與此同時，針對學生冠詞、介詞使用是否正確，人稱、單復數等問題，用詞造句是否符合英語使用習慣，也會給出相應的問題反饋。
自動答疑
去年夏天，美國喬治亞科技大學在一門研究生課程中試行了一個叫“沃森”的教學助理。在沒有宣布“沃森”身份的情況下，校方讓這個自動答疑機器人助教通過線上平臺為學生答疑。學生們只注意到“沃森”比其他助教回復更迅速，卻并沒發現他的身份。事實上“沃森”的真實身份是IBM制造的，用自然語言來回答問題的AI人工智能系統。
IBM稱，“沃森”是一個集高級自然語言處理、信息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等開放式問答技術的AI自動答疑應用系統。目前美國教育巨頭培生公司正在用“沃森”測試一個結合課本、在線課程和自動化家教的可交互、數字化教育項目，用戶使用起來就像真的在和人隔著電腦聊天一樣。
AI在教學自動答疑中的應用，大大提高了學生的學習效率和興趣，讓學生清楚地明白自身存在的問題。在國內，一些廠商利用智能圖像識別技術，讓學生在遇到難題時只需要用手機排成照片上傳到云端，系統在一到兩秒內就可以反饋出答案和解題思路，而且這類軟件不僅能識別機打題目，手寫的題目的識別正確率也越來越準，目前達到了70%以上。
除了答疑功能外，更為先進的AI還會利用大數據分析學生的薄弱知識點，推薦相關學習視頻，提升學生學習效果。對于老師而言，自動答疑的應用無疑減輕了相當部分的工作量。同時老師還可以通過系統對班級進行宏觀調控，包括學生問答的統計、存在疑難點的分布、學生的學習程度等一系列的教學指標。通過對這些指標的把握，老師可以對教學計劃做出調整和改進，從而可以非常有針對性地因材施教。
以上只是AI在教育行業的部分應用，事實上隨著技術的完善發展，它還可以應用在更多場景、實現更多功能。有人預測，未來的AI不僅能夠輔助教學、與學生產生教學互動，還有望成為傳道授業解惑的AI人工智能教師。這樣的論斷不免讓不少教育從業者憂心忡忡，難道說AI將讓老師失業？人類靈魂的工程師將會被AI替代？
對此，科大訊飛AI項目負責人表示，AI在相當長一段時間內仍將是教學的輔助手段，教學工作必須要由人來進行。當前談AI取代老師還為時過早，但AI幫助人去完成重復性的工作，將在未來的2-3年中大規模實現。
新東方如今正在積極推進AI在教育教學中的應用。副總裁徐健認為，有一些老師確實可能會失業。他把老師的職能分成三個層次。第一層，如果老師只是做簡單的知識傳遞，就可能會被AI所取代，因為很多的文本批改、簡單的答疑，作業的批改，這些工作完全可以自動化，包括老師跟學生很多的服務性能，如交流、繳費這些也都可以自動化。第二層，是老師培養學生的能力，包括創新能力、批判思想的能力、復雜決策的能力、團隊管理的能力、溝通的能力，這些AI實現起來難度比較大，只有30%的可能性被AI替代。第三層，是品德或人格的培養，這部分AI幾乎無用武之地。因為它不是簡單的知識傳遞能夠給你的。AI能給我們帶來所有速度的優勢，但在跟我們人類所具有的溫度優勢面前，是束手無策的。
確實，既然老師被譽為“人類靈魂的工程師”，就說明老師的作用不僅僅是傳授知識，還擔負著引導學生如何做人、塑造學生優良品質的重任。教育是一項心靈工程，這需要情感的交流、思維的碰撞、創造性的思考及智慧的溝通，這些特質是AI無法比擬的。基于此，即使未來AI在知識儲備量、知識傳播速度以及教學講授手段等方面超越人類，老師仍然具有不可替代的作用。但是面對AI的沖擊，老師應該具備危機意識，思考如何發展那些AI無而人類有的能力，思考如何提高老師這個角色的不可替代性，以及什么才是真正的教育、需要培養怎樣的人才等問題。只有如此，才有可能將AI帶來的危機或挑戰轉變為機遇和動力。