文|李星
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当你的孩子正由AI教师来教导时，实际上大家预设一个前提：既然AI比人更聪明，那就让AI做老师。AI教育出现意味着教育不再只是人与人之间经验传授，而是变成“把你更懂你自己”的机器来帮助人进行潜能开发。而AI教师跻身讲台究竟会不会砸掉线下真人老师的饭碗成为热议话题。
现在主张AI教育公司基本都是互联网教育公司，而互联网教育又主要聚集在变现能力最强的K12阶段。正如慕课教育、网校模式、直播课甚至双师模式都没有冲击到线下学校业务一样，AI教育要想绕开老师几乎是不可能的。因为在K12教育领域，能否督促和管理学生去学习（愿意吃苦或者不玩游戏）是成败的关键。但凡是高举技术大旗颠覆某个岗位，到头来都会遭遇现实的迎头痛击！
AI老师不会替代真人老师，与AI教育势必可挡并不冲突，AI的确有望解决K12教育存在多年的痛点：
1.天赋好的学生不知道自己为什么会学东西容易，成绩差的学生努力不知道自己为什么学不进去，这些一直处于“上天注定”的混沌状态，导致很多学生在努力无效后丧失信心、放弃努力，需要人工智能分析给出答案。
2.老师诊断学生基础或者知识点掌握情况一般通用的做法就是不断让学生做题，但老师出的题只能兼顾到不到20%的学生，人工智能针对不同人出不同的题做测试，并及时作出反馈。
3.在大班模式之下，老师由于时间和精力不足很难做到个性化辅导，即使在培训机构的“1对1个性化教育”在应试教育框架之下始终受制于师资供给端相对缺乏而无法落地；AI教师可以批量、规模化实现个性化1对1辅导。
说到底，AI教育解决的是“学生端数据模糊化”与“老师端教学效果输出不稳定”的两大难题，因而是在线教育发展的必然演进阶段。
AI的可怕之处就是其深度学习（Deep Learning）能力超越于人类。人类学习是通过感官经验+逻辑推理，但AI深学习则是来自大数据+云计算。人输出的感性材料加工出来的是知识，而机器输入的是大数据得出的是数据化的分析和结果，人容易受到情绪的干扰而产生谬误，而机器只要数据收集充分准确就能得出客观的结论。
因而做AI教育就得找到“大数据”作为AI教师训练的“场景”，而要让AI老师更敏捷就必须不断优化算法模型，让其算法速度能实现几何级加速。再好的人类教师都有“天花板”（时间、精力、水平等等限制性因素），而AI教师的天花板取决于数据和算法，所以不能用人类的认识能力去度量AI。
吴伯凡和梁东老师在《东吴同学会》一期节目中提出个非常有启发的观点：古代往往拥有更多“战马”资源的民族更容易成为胜利者，马除了速度和力量以外，在于马聪明并且通人性，马就是古代社会的“人工智能”。人虽然不能跟马比速度，但人可以骑在马背上。
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