如果人工智能（AI）更加聪慧，否不会最后代替人类？这是AI在发展过程中仍然倍受争议的问题。如何在AI显得更加聪慧时，使人类显得更聪明，就变得尤为重要。

假设显得更加聪慧的AI将自己的能力“反哺”给人类，再行再加人类自己的自学与思维，人类的能力就不会总有一天低于AI的能力，前文的问题也就迎刃而解了。如果这一假设正式成立，就不会有：AI时代的人类（不得已称作“新的人类”）=AI+人类。

从「AI+人类」到「AI+教育」由此也可以想起前不久闹得沸沸扬扬的「人体植入芯片」事件，且不论这否不会沦为未来的一个趋势，只从类似于点子的明确提出，就脚可见人类对自身“带入”AI技术的思维和情绪。目前来看，虽然「人体植入芯片」尚能难说是趋势，但是「教育“植入”AI」早已蔚然成风。而这，也可以解读为间接的「人类植入AI」。「教育“植入”AI」即AI+教育，国内教育行业经过「互联网+教育」的市场培育后，AI+教育的探寻和落地更为较慢，还包括曾今的互联网公司以及新兴的AI教育公司争相涌进这一领域，国内外诸多研究机构也针对这一领域的研究工作也已早早积极开展。

还包括世界顶尖人工智能研究院——西班牙AI研究院（IIIA）也对这一领域展开了深入研究，尤其专访了西班牙AI研究院（IIIA）副院长Carles Sierra，有无在「AI+教育」领域的工作及行业发展展开了交流。从「音乐自学项目」到「智适应环境教育」：您如何看「AI+教育」，从何时开始注目「AI+教育」？Carles Sierra：我仍然指出，身体健康和教育是文明社会的两大支柱。在博士期间，我幸运地与医生合作开发了医疗诊断系统，并获得了相当大的顺利。

从那以后，我开始对医疗保健领域感兴趣。然而，我也仍然期望可以有在教育领域工作的机会。十年前，我参予到欧洲音乐自学研究项目（PRAISE）中，在该项目中，我们应用于几种多智能体技术（协商协议、规范和电子技术架构）通过可编程软件制订传统课程计划。

该软件容许为音乐自学创立简单的课程计划。自此，我要求更加多注目教育在AI上的市场需求。：您在AI教育方面主要的研究方向及学术成果有哪些？Carles Sierra：我仍然在研究的两个领域是「团队重新组建」（team formation）和「同行评估」（peer assessment）。

考虑到学生的自学能力和心理特征，我们研发了用作构成最佳教室分区的算法，以便所有学生，尤其是那些必须协助的学生需要获得最佳学习效果。我们的目标是照料到所有学生，不想任何人打散。某种程度，我们指出评估同事是提高自身工作效率和发展最重要社会价值观的关键（例如认同和互助）。「团队重新组建」研究出有的软件可免费用作教育界。

在团队的建构和分析的一些最重要应用领域（例如商店人员配备）的研究成果现在早已在巴塞罗那某家公司中尝试应用于，我们也期望可以尽早获得结果。「团队重新组建」中的理论和概念检验部分是我在读博士的三年里已完成的。就现在来看，之后的落地应用于预计必须一年时间。我们也期望商业应用于可以迅速开始。

：在第四十八届教育前沿会议（FIE 2018）上，您和您的团队明确提出了协同团队模型，这一模型主要中用了哪些AI能力，构建怎样的功能？Carles Sierra：在这次会议上，我们通过「个人能力」和「心理特征」说明了「团队重新组建」模型。我们详细讲解了该计算出来模型，并在英语教学和基于Scratch的机器人编程中得出了原始的实验检验及介绍。

结果显示，用于我们的算法建构的团队比由传统方法重新组建的教师团队效率提高25％。其中，传统方法重新组建的团队通过考虑到已完成教学任务所需的能力配有教师；我们的算法则是用于传统的优化技术和启发式搜寻来寻找在所须要能力、个性和性别上平衡的团队。明确算法细节在今年10月29日至11月2日的东京PRIMA 2018上公开发表的论文（Heterogeneous Teams for Homogeneous Performance）有得出。AI+教育的终极奥义是「个人助理」：AI在教育领域应用于，数据采集和数据分析很关键，您指出在学术界否有一些先进设备的方法未来将会近期中用这一领域？Carles Sierra：教育背景下数据采集的主要挑战是如何用于数据来个性化自学。

教育必需以学生为中心，解决个人艰难。数据必需被用于对学生艰难展开分类的手段，但更加最重要的是要寻找哪些课程、材料、锻炼、任务、向学生建议，以鼓舞和提高他们的自学目标。我深信团队合作的重要性，我们应当利用数据分析为学生找寻最佳队友，协助他们解决自学中遇上的艰难。在终生自学和在线教育的背景下，这一点尤为重要，因为团队成员可以在地理上集中。

基于内容的引荐系统技术（Content-based recommender systems techniques）和信任网络（trust networks）是在此过程中获取协助的最重要AI技术。：您如何看AI在教育上的应用于现状、趋势及应用于难题？Carles Sierra：我指出主要艰难不在于人工智能技术的用于，AI可以在诸如学生社交网络分析、自动评估、同行评估、团队合作、个性化教育工具等众多领域服务于教育，主要艰难在于如何说服教育当局在课堂上和一般的教育程序中用于人工智能技术。各国在教育上有相当大的差异，例如，由于电脑的用于，芬兰早已中止了文学创作课程；而法国自2018年9月起，禁令在教室中用于手机。

而就在此前，我们仍然期望给每位学生配上一台计算机，现在他们每人手中有一台计算机（手机），我们却要禁令用于！我指出对技术应用于的态度必需有所转变（有可能不像芬兰那样极端），因此教师沦为学生自学过程中的增进者，可以指导学生用于网络上的大量资源。我指出在教育过程中用于人工智能技术仍正处于跟上阶段，一旦这种对技术应用于的态度发生变化（有可能是由年长教师推展），人工智能将不会迅速应用于到教育领域。

至于未来最有前途的人工智能技术，我指出应当是可以符合每个学生所有市场需求的「个人助理」。教育必须AI，变革正在展开：您如何解读AI自适应教育，否针对这一细分领域有涉及研究？Carles Sierra：我指出我们的社会面对两大挑战：终身教育和智适应环境自学。

我们无法再行指出一个24岁的学生一旦已完成他们的硕士自学，就不会为他们的余生作好充分准备。技术发展的步伐使我们每个人都必需随时准备好在任何时刻提升我们的技能和科学知识。

这对各国的教育系统来说是一个挑战，必需彻底改变传统的教育模式，也是我们每个人面对的挑战。人工智能技术可以协助我们搜寻新材料展开自学，使其合乎我们的个人市场需求，并以鼓舞我们的模式呈现出这些信息。这与第二个挑战相关联，即如何将早已证实的神经科学划入到学生的动机，作为观测我们的兴趣、厌烦，解决问题速度、情绪反应的新算法的启发来源，以便寻找一种与我们交流的智能方式。这里必须研究的主题是何时是展出材料的合适的时刻，如果自学将沦为我们联合的活动，如何将我们的成就社会化，与谁合作以及许多其他问题必须解决问题。

(公众号：)：AI+教育在西班牙发展形势是怎样的？中举对比西班牙与中国在智适应环境教育上的发展有何有所不同。Carles Sierra：到目前为止，AI在西班牙的教育系统中应用于得很少。

我最近与加泰罗尼亚教育当局展开了对话，他们对我的「团队重新组建」和「同行评估」研究很有兴趣。基于任务和协作的教育是现代教学方法的核心，必须的组织有意义的学生团队。

此外，学生的评估在国家对教育体系否顺利的分析中显得更加最重要。如何改良这种评估是一项挑战，在评估过程中用于完全相同的参与者（例如学生）是现在遵循的一条有意思的道路。

我不过于理解中国教育系统的评论，但我猜测现在中国正在再次发生类似于的变化。11月15日，西班牙AI研究院（IIIA）副院长Carles Sierra将参与由牵头乂习教育·松鼠AI，以及IEEE教育工程和自适应教育标准工作组联合举行的『全球AI+智适应环境教育峰会』，并公开发表主题演说。Carles Sierra回应，“我赞成人工智能最后不会毁坏人类世界的观点，我们必需更佳地向社会说明人工智能为社会带给的益处，说明人工智能如何在教育领域应用于。”本次峰会汇集了国内外产学研三界顶尖阵容，预计，斯坦福国际研究院（SRI）副总裁Robert Pearlstein、美国大学入学考试机构ACT自学方案组高级研究科学家Michael Yudelson等顶尖学者；VIPKID、作业老大、沪江网等国内知名教育创业公司创始人；以及Knewton、Byjus、DreamBox、Duolingo、ALEKS、AltSchool等国外最不具影响力的AI智适应环境教育公司创始人将齐凝北京，联合探究AI智适应环境热点话题，年度盛会，不容错过！免费门票、VIP门票对外开放申请人中，采访大会官网立即申请人：https://gair.leiphone.com/gair/aiedu2018涉及文章：采访松鼠AI牵头创始人、CEO周伟 ——人工智能转变匮乏教育资源的不均衡德国人工智能研究中心Carsten Ullrich：在智适应环境教育这条快车道，数据挖掘仍是痛点 | 2018全球AI+智适应环境教育峰会议程揭晓！地表最弱之『全球AI+智适应环境教育峰会』倒计时16天原创文章，予以许可禁令刊登。

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