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高考机器人的研究让人重新审视已有的教育方式。“如果AI能够做得更好，那说明，我们需要新型教育。”
6月7日17点，2017年高考第一日结束，数学学科停笔交卷的铃声划破长空。北京第八十中学望京校区人潮涌动，结束数学厮杀的考生正陆续走出考场，有欢有悲，神色各异。
此时，相隔5公里外的丽都皇冠假日酒店，另一场同样试题的考试已经展开，考生是名为Aidam的人工智能程序。经历3年研发，被学霸君的200位技术工程师喂下50万道考题后，Aidam开始正式尝试2017年新课标文科数学卷。
同一时间，相隔千里之外的四川省成都市高新区，另一场机器人答题的活动也已经开始。比起Aidam，准星云学科技（以下简称准星）取名更为直接：AI-MATHS，据说已经是一位平均分达90的数学答题机手。
2017年的高考是两家科技公司——学霸君和准星要征服的目标。事实上，这场AI与人的角逐6年前就开始了，而且还是“国家任务”。
从“拍照搜题”开始学习
2012年6月的一天，在投资公司工作的张凯磊收到一封同学发来的群邮件，内容是一篇Google尚未发表的论文，揭示这一轮人工智能学习的大浪潮。
这篇论文在发表后将引起巨大反响，很快，全世界都将知道Google在秘密实验室Xlab做出关于“猫脸识别”的惊人研究。
“教学会因此迎来彻底变革。”张凯磊说。张凯磊南开大学数学系出身，曾在大二辍学创办过一家教育培训机构，因此这成了第一个跳入他脑中的想法。
10月，张凯磊果断辞掉投资公司的工作，邀请陈锐峰博士加入，开始筹备创业。一年后，主打“拍照搜题”的学霸君面世，它将为日后的高考机器人Aidam提供大量的题库储备。
这个时期的中国高考机器人，正在襁褓中孕育着能量。
高考机器人开端于2011年。来自日本国立情报学研究所（NII）的新井纪子教授领头发起 “东大机器人计划”。她召集超过100名人工智能领域的专家组成专项团队，目标是让机器人Torobo能在2021年前通过东京大学的入学考试。
这一年，另一个中国人林辉，在无数次碰壁后，成立清华大学苏研院大数据中心。林辉担任数据中心主任，到2014年，大数据中心旗下的智慧教育事业部被分出来成立准星云学科技有限公司，林辉任CEO，并在不久后承担起开发高考机器人AI-MATHS的责任。
“国家任务”
2015年7月21日，合肥一间会议室里，数十位专家领导围坐在一张棕色的圆桌旁。
这里正召开国家“十二五”863计划信息技术领域“基于大数据的类人智能关键技术与系统”项目启动会暨研讨会。会议探讨并启动“国家863类人智能项目”，主要任务是在3-5年时间内研制出能够参加高考并考取大学的智能机器人。
这款智能机器人不仅可以储存知识和高考题型，还将具有逻辑推理能力。此外，通过建立模型和算法，可以让机器在大数据中找到数据之间的关系和差异，让这个模型的结果和人的表现很接近，甚至在最终结果上超过人的表现。
项目由科大讯飞牵头，联合包括清华大学在内的30家院校和单位。当天，日本教授新井纪子也出现在会议席上。
时间回溯到5月的某一天，正在NII工作的新井紀子收到一封邮件，邮件由科大讯飞发出，意欲与NII共同开发考试机器人。邮件提到，中国将推出一个国家级项目来开发考试机器人，前三年的预算大概是30亿日元，新井纪子在收到邮件后很感慨，他们在“东大机器人计划”上的花费大概为每年数百万日元。
她很快同意这项合作，并在7月到访中国。
林辉的准星在人工智能领域的长期研究起到了作用。立项后，准星一举中标高考机器人的数学应考项目，成为数学组别的组长单位。当时，人工智能识别、大数据处理等难关已经被准星攻破。
研发团队立下目标，要在2017年6月与全国文科生一起考试，目标是考上一本。
这并不是一个容易实现的目标。当时，已经研究四年的Torobo还无法达到日本入学考试分数线。
找到数千万学霸的解题经验
高考是比围棋更难的实验，它要求机器有感知分析、认知联想和推理验证的能力，其泛化知识库里的规则，远比围棋的黑白、点位置和吃子规则复杂得多。
很长一段时间，学霸君在机器学习上的进展极其缓慢。从2012年10月创业以来，学霸君的工程师做过许多努力，三年时间只把分数从0分提高到40分左右，之后两年多的时间基本在原地踏步，无法取得突破，很多做这个项目的人最终都选择离开。
2016年3月20号，张凯磊正在美国出差。晚上11点，他接到首席科学家陈锐锋打来的电话，对方告诉他说，最近两个礼拜，机器学习突然取得实质性突破，智能机器人项目可以开始做了。
陈锐锋告诉张凯磊，一批庞大的数据喂进去之后，突然发现增速变快，两周内分数增加了2到3分，这在之前是从未发生过的。在排除误差之后，工程师们认定，新的方法被证实有效，虽然风险仍旧存在，但这个项目有了可预见的实现可能性。
难题一个接着一个。今年3月之前，学霸君一直无法攻克一个难题——如何将几何语言转换为机器能理解的语言。
几何问题解决不了，挑战高考试题就是无稽之谈，张凯磊焦虑地在办公室走来走去，突然灵机一动，想到一个无策之策。他召集几何团队的人员，命令说，从今往后，老师来学写代码，工程师学备课。
前期并无效果，经过几个月的积累，3月的某一天，就像突然开窍了一样，这个难题就这么消失了，张凯磊把这归功于工程师与老师长期融合的结果。
以“拍照搜题”起家的学霸君，4年来累积超过7000万道数学题目的题库系统，加上学生大量手写和上传的题目，以及教辅书籍中的题目，共同构成Aidam的训练数据库。
取得阶段性成果后，张凯磊定下目标——6月7日Aidam将在媒体下见证挑战高考数学。
一分之差
6月7日，决战的日子到了。下午5点过后，两场千里之隔的“机器高考”开始了。
“105分。”主持人说出AI-MATHS的数学高考成绩。这张高考试卷，花费了AI-MATHS 22分钟。
与此同时，另一个高考机器人Aidam也在北京的一间会议室里快速地运算着，它这次的任务是与6名来自不同省份的高考状元来一次对决。
比赛采用全国高考文科数学二卷，在一小时的考试时间内，两人合力完成一套试卷。虽然是两人合作，但中途不可以交流，开考前已决定好分工。最终，三组高考状元分别得分为 146 分、140 分、119 分，平均分为135分，而 Aidam的成绩为 134 分。
1分之差，曾经输给阿法狗的人类，这次在高考面前打败AI。
不过，毫无疑问的是，在运算速度上人工智能拥有巨大的优势，Aidam在录入完整的数学题目后，仅仅在 9分47秒就完成所有答题，而高考状元们则花了 1 小时。
为什么我们还要耗费如此多的人力物力财力，造出一个机器人来，迎合我们所谓的“应试教育”？
学霸君CEO张凯磊的回答是，如果机器人能够挑战高考，有理由相信机器人可以辅导学生，在自动解题、自动批改与个性化作业上帮助学生，这对中国教育来说具有革命性意义。
（小颖荐自《看天下》）
6月7日17点，2017年高考第一日结束，数学学科停笔交卷的铃声划破长空。北京第八十中学望京校区人潮涌动，结束数学厮杀的考生正陆续走出考场，有欢有悲，神色各异。
此时，相隔5公里外的丽都皇冠假日酒店，另一场同样试题的考试已经展开，考生是名为Aidam的人工智能程序。经历3年研发，被学霸君的200位技术工程师喂下50万道考题后，Aidam开始正式尝试2017年新课标文科数学卷。
同一时间，相隔千里之外的四川省成都市高新区，另一场机器人答题的活动也已经开始。比起Aidam，准星云学科技（以下简称准星）取名更为直接：AI-MATHS，据说已经是一位平均分达90的数学答题机手。
2017年的高考是两家科技公司——学霸君和准星要征服的目标。事实上，这场AI与人的角逐6年前就开始了，而且还是“国家任务”。
从“拍照搜题”开始学习
2012年6月的一天，在投资公司工作的张凯磊收到一封同学发来的群邮件，内容是一篇Google尚未发表的论文，揭示这一轮人工智能学习的大浪潮。
这篇论文在发表后将引起巨大反响，很快，全世界都将知道Google在秘密实验室Xlab做出关于“猫脸识别”的惊人研究。
“教学会因此迎来彻底变革。”张凯磊说。张凯磊南开大学数学系出身，曾在大二辍学创办过一家教育培训机构，因此这成了第一个跳入他脑中的想法。
10月，张凯磊果断辞掉投资公司的工作，邀请陈锐峰博士加入，开始筹备创业。一年后，主打“拍照搜题”的学霸君面世，它将为日后的高考机器人Aidam提供大量的题库储备。
这个时期的中国高考机器人，正在襁褓中孕育着能量。
高考机器人开端于2011年。来自日本国立情报学研究所（NII）的新井纪子教授领头发起 “东大机器人计划”。她召集超过100名人工智能领域的专家组成专项团队，目标是让机器人Torobo能在2021年前通过东京大学的入学考试。
这一年，另一个中国人林辉，在无数次碰壁后，成立清华大学苏研院大数据中心。林辉担任数据中心主任，到2014年，大数据中心旗下的智慧教育事业部被分出来成立准星云学科技有限公司，林辉任CEO，并在不久后承担起开发高考机器人AI-MATHS的责任。
“国家任务”
2015年7月21日，合肥一间会议室里，数十位专家领导围坐在一张棕色的圆桌旁。
这里正召开国家“十二五”863计划信息技术领域“基于大数据的类人智能关键技术与系统”项目启动会暨研讨会。会议探讨并启动“国家863类人智能项目”，主要任务是在3-5年时间内研制出能够参加高考并考取大学的智能机器人。
这款智能机器人不仅可以储存知识和高考题型，还将具有逻辑推理能力。此外，通过建立模型和算法，可以让机器在大数据中找到数据之间的关系和差异，让这个模型的结果和人的表现很接近，甚至在最终结果上超过人的表现。
项目由科大讯飞牵头，联合包括清华大学在内的30家院校和单位。当天，日本教授新井纪子也出现在会议席上。
时间回溯到5月的某一天，正在NII工作的新井紀子收到一封邮件，邮件由科大讯飞发出，意欲与NII共同开发考试机器人。邮件提到，中国将推出一个国家级项目来开发考试机器人，前三年的预算大概是30亿日元，新井纪子在收到邮件后很感慨，他们在“东大机器人计划”上的花费大概为每年数百万日元。
她很快同意这项合作，并在7月到访中国。
林辉的准星在人工智能领域的长期研究起到了作用。立项后，准星一举中标高考机器人的数学应考项目，成为数学组别的组长单位。当时，人工智能识别、大数据处理等难关已经被准星攻破。
研发团队立下目标，要在2017年6月与全国文科生一起考试，目标是考上一本。
这并不是一个容易实现的目标。当时，已经研究四年的Torobo还无法达到日本入学考试分数线。
找到数千万学霸的解题经验
高考是比围棋更难的实验，它要求机器有感知分析、认知联想和推理验证的能力，其泛化知识库里的规则，远比围棋的黑白、点位置和吃子规则复杂得多。
很长一段时间，学霸君在机器学习上的进展极其缓慢。从2012年10月创业以来，学霸君的工程师做过许多努力，三年时间只把分数从0分提高到40分左右，之后两年多的时间基本在原地踏步，无法取得突破，很多做这个项目的人最终都选择离开。
2016年3月20号，张凯磊正在美国出差。晚上11点，他接到首席科学家陈锐锋打来的电话，对方告诉他说，最近两个礼拜，机器学习突然取得实质性突破，智能机器人项目可以开始做了。
陈锐锋告诉张凯磊，一批庞大的数据喂进去之后，突然发现增速变快，两周内分数增加了2到3分，这在之前是从未发生过的。在排除误差之后，工程师们认定，新的方法被证实有效，虽然风险仍旧存在，但这个项目有了可预见的实现可能性。
难题一个接着一个。今年3月之前，学霸君一直无法攻克一个难题——如何将几何语言转换为机器能理解的语言。
几何问题解决不了，挑战高考试题就是无稽之谈，张凯磊焦虑地在办公室走来走去，突然灵机一动，想到一个无策之策。他召集几何团队的人员，命令说，从今往后，老师来学写代码，工程师学备课。
前期并无效果，经过几个月的积累，3月的某一天，就像突然开窍了一样，这个难题就这么消失了，张凯磊把这归功于工程师与老师长期融合的结果。
以“拍照搜题”起家的学霸君，4年来累积超过7000万道数学题目的题库系统，加上学生大量手写和上传的题目，以及教辅书籍中的题目，共同构成Aidam的训练数据库。
取得阶段性成果后，张凯磊定下目标——6月7日Aidam将在媒体下见证挑战高考数学。
一分之差
6月7日，决战的日子到了。下午5点过后，两场千里之隔的“机器高考”开始了。
“105分。”主持人说出AI-MATHS的数学高考成绩。这张高考试卷，花费了AI-MATHS 22分钟。
与此同时，另一个高考机器人Aidam也在北京的一间会议室里快速地运算着，它这次的任务是与6名来自不同省份的高考状元来一次对决。
比赛采用全国高考文科数学二卷，在一小时的考试时间内，两人合力完成一套试卷。虽然是两人合作，但中途不可以交流，开考前已决定好分工。最终，三组高考状元分别得分为 146 分、140 分、119 分，平均分为135分，而 Aidam的成绩为 134 分。
1分之差，曾经输给阿法狗的人类，这次在高考面前打败AI。
不过，毫无疑问的是，在运算速度上人工智能拥有巨大的优势，Aidam在录入完整的数学题目后，仅仅在 9分47秒就完成所有答题，而高考状元们则花了 1 小时。
为什么我们还要耗费如此多的人力物力财力，造出一个机器人来，迎合我们所谓的“应试教育”？
学霸君CEO张凯磊的回答是，如果机器人能够挑战高考，有理由相信机器人可以辅导学生，在自动解题、自动批改与个性化作业上帮助学生，这对中国教育来说具有革命性意义。
（小颖荐自《看天下》）