美国两院院士、世界超级计算机科学家陈世卿到访高木学习交流

7月16日，美国两院院士（美国国家工程院、美国艺术与科学院）、世界超级计算机科学家陈世卿到访高木学习进行参观指导，并与高木学习CEO刘瞻、CTO陈鹏博士及教育副总裁杨东欣进一步探讨了高木AI教练的方法论，并计划共同开发语言类人工智能产品。

陈世卿院士（左二）与高木学习CEO刘瞻（左三）、CTO陈鹏博士（左一）及教育副总裁杨东欣（右一）

陈世卿院士表示，现在的超级计算机由于耗能太大，已经走到了一个瓶颈。他13年前即转向了类脑计算，依靠弹性分配，可以使计算机能够像人的大脑一样低能耗、高速度和高效率。陈院士的第三脑研究院专注于世界领先的研究脑、保护脑、开发脑和延伸脑的研发项目，其中对开发脑（发展脑机融合的高效率学习方法）的研究在语言学习的应用方面最为成熟。

此次交流，首先由高木团队向陈院士介绍了高木AI教练训练法的基本逻辑。在学习动机方面，高木学习教育副总裁杨东欣表达了高木AI教练的底层方法论：“在我们看来，学习成绩仅仅是学习成果的外在表象，而我们真正关心的是在学生学习过程中，从底层层面导致学生能有这样产出的影响因素。其中一个影响因素是学习能力，在这里我们特别关注的是元认知能力——学生对于自己认知过程的监控、反思和调节的能力，包括维持自己始终处于高效的学习状态的能力，学生会很清楚地知道在这个时间段他该做什么，哪些是他缺乏的、需要及时补足的，学生对于自己的学习状态能够清晰地了解。在产品上，我们一方面采用机器学习的逻辑，采集学生学习行为数据，基于数据分析，为每位学生配备AI私人教练；另一方面，我们也在产品中加入了引导学生反思、思考的训练，通过训练学生对自己的学习过程和学习状态的反思，提高其元认知能力。”

“通过元认知能力的培养，我们可以辅助学生善于学习，但这肯定还是不够的，更重要的是让学生乐于学习，这一点也是我们在学习动机方面着力的另外一个影响因素。关于这点，我们做了两方面的工作：第一个是我们系统化地把有效的学习方法做到产品逻辑里，比如错题的反思和与记忆曲线的结合，让学生在最短的时间内达到最高的学习效率，有充足的时间做自己感兴趣的事情；第二个是在产品的设计过程中，让学生有良好的学习体验，通过我们的平台缩短学习反馈路径。在学校，学生要通过非常长的时间才能知道他的努力和付出有什么样的效果，这个过程有点像盲人摸象，而我们通过数据化的结合，把学生的付出和努力量化出来，让学生即时地看到自己进步了多少，进而保证学生更有动机和动力继续学习。另外，我们也通过拟物化和游戏化的机制，设计学生的学习过程，使他们的学习过程更轻松、更愉快。”

高木CEO刘瞻就上述表述做了进一步的补充：“在这里面，很多需要我们自己突破，比如遗忘曲线：以往的研究更偏向于机械记忆，但理解记忆的遗忘曲线是无法事先判断的，因为每个人的遗忘曲线跟他的学习水平是有关系的，与某个知识点学习完后是否形成逻辑闭环是有关系的，跟顿悟有关系。我们对顿悟的基本假设是：有个封闭的知识体系，在这个体系里所有的知识连接都可以形成闭环，顿悟的形成就是在这个范围里，学生对所有的知识掌握都游刃有余。以前没有人知道遗忘规律是什么样的，所以我们先假设一个，然后通过数据不断训练。”

“另一个需要突破的例子是关于自信心和成就感的：以前的心理研究是定性的，但是现在我们要干预它，所以需要先把它量化出来，然后通过管理它的期望来激发学生的自信心和成就感。我们之所以有现在的学习质量提升效果，与这方面的突破有很大的关系。”

陈院士在了解并确认了高木产品设计的初衷和训练法后，又与高木CTO陈博士探讨了相关技术，并表示他正在研究的开发脑项目与高木的结合点较大，双方可以基于此做前期合作。陈院士表示：“开发脑，就是利用人出生就形成的智慧，培养人快速学习的能力，将来由AI第三方来陪伴学习，以后的学习不是为了考试，而是要能应用出来。自然情况下，人脑最发达的阶段基本在20岁，30岁已经开始退化。我们要把教育回归自然，把人类的教育系统高效化，现代的教育是统一化的，知识点重复、没用的也要学，我们以后要把没用的去掉，有用的、重复性的和复杂性的，通过AI快速地学，让人脑解放出来做创造性的工作，至于重复性的工作内容，调用AI来做就好。通过这种创造性的（人）和重复性的（机器）人机融合方式，教育就可以实现高效化。”

陈院士团队在语言应用方面的成功案例包含GRE、托福和英中文学习。接下来陈院士会与高木从英语学科的开发建设合作开始，逐渐拓展到其他人工智能在教育领域的应用研发合作，共同提升人类知识学习质量。