松鼠AI这家公司技术实力怎么样？挖到全球机器学

2018年11月16日，北京，在全球AI+智适应教育峰会AIAED上，著名学府美国卡内基梅隆大学CMU计算机学院院长、美国工程院、艺术与科学院院士，美国科学促进会（AAAS）、国际人工智能协会（AAAI）Fellow，Tom Mitchell教授，正式宣布接受松鼠AI的邀约，出任Chief AI officer一职
新闻来源（36kr）：

松鼠AI的技术团队的首席科学家崔炜，拥有爱尔兰国立大学人工智能博士后学位，之前是Realizeit的核心科学家；首席架构师Richard，是美国最早的自适应教育公司Knewton在亚太地区的技术负责人；首席数据科学家Dan Bindman博士，是美国自适应巨头公司ALEKS的联合创始人，负责核心产品算法的首席架构师。

并且，松鼠AI两年前就已经与斯坦福研究院(SRI)展开战略合作，SRI将为其提供AI技术方面的研究，还与中科院自动化研究所成立了平行AI智适应联合实验室，在人工智能与教育理论方面共建共享。

成立至今，松鼠AI获得了大量的版权和专利，也有很多突破性的技术得到了全球认可，并做了几个首创：

第一，超纳米级的知识点拆分。我们学分数的加减法，以前是被混合成一个知识点，现在我们把它拆成了100个知识点。从而，我们可以像从中医把脉进步到X光，再进步到核磁共振一样，对学生有更清晰的认识。

第二，对学习能力和学习方法的拆分。我们中国孩子最大的问题是什么？是靠刷题考入大学，但并没有真正学到解决问题的能力。我一直在讲，乂学教育一定不能给每个孩子脑子里面灌满水，我们不能只是用AI侦测知识点，让孩子快速取得高分，我们希望给孩子心中点燃一把火，激发他的求知和潜能。
那需要怎么做呢？我们把数学、语文、英语、物理做出了大量能力的拆分，通过这些可测量、可定义、可传授的一些能力，然后教给孩子进行举一反三和举一反百。我们现在分析出了概念理解能力、物理规律应用能力、猜想观察能力、数据处理能力、物理量测估能力、公式变形应用能力等等，通过这些能力的拆分，给小孩子获得终身受益的机会。
第三，非关联性知识点的关联概率。我们知道知识地图理论是把知识点拆成纳米级之后，把知识点之间建立关联性，然后通过信息论来最高效地对学生进行测试和教学的，包括刚才说的追根溯源也是基于知识地图来做的。
现在，我们还对非关联性的知识点，建立了关联概率，从而让测试效率和学习效率可以分别比Aleks的知识地图理论模型提高3-10倍。
第四，用错因重构知识地图。我们在教研中发现，一道题目答错，可能并不是知识点没掌握。可能因为概念辨析不清、不能提取题干重要信息、畏难心理等等众多其它原因。所以，我们现在把一道题，原来标注3、4个知识点，变成了标注25个错因。进一步重构知识地图。
第五，对抗模型。这是我们正在做的，用贝叶斯生成对抗网络，基于主体的仿真，以及AI智适应的技术和教育心理学的模型，创造了一个机器和机器之间，模拟学生和老师之间的学习和对战。
通过这样的模型，就像AlphaGo Zero一样进行左右互搏，从而使我们能够快速、高效、大幅度地优化算法，减少我们对实际场景下数据量的需求。
Tom Mitchell教授也提到加入松鼠AI的几个原因的第一个就是看到松鼠AI原本就非常过硬的AI技术实力和对教育的深刻理解。Tom Mitchell教授的加入也是让松鼠AI如虎添翼，作为松鼠AI人工智能领域第一负责人，Mitchell 将带领团队十多位AI科学家和几百位AI应用工程师以及技术团队，进行人工智能在智适应教育领域的基础研究和相关产品的研发应用等。