学霸君研发的高考机器人 Aidam
6月7日，学霸君研发的高考机器人 Aidam 挑战全国卷二文科数学卷，用时 9 分 47 秒，取得 134 分的成绩（满分 150 分），表现非常惊艳。
在拥有了如此亮眼成绩之后，AI 未来到底是霸权力量还是水和电这样的基础设施？学霸君在拥有了挑战高考的 AI 能力之后，是否愿意把 Aidam 的技术算力开放给教育行业呢？
在完成了 AI 高考的当晚，学霸君创始人张凯磊在第一时间接受了蓝象的独家专访，表示将逐渐把手写识别的能力、自动解题能力、自动批改能力开放出来，支持更多创业者进入教育科技领域。
作为蓝象营的行业顾问，张凯磊尤其强调到，未来学霸君的所有合作都会通过蓝象资本开放。教育行业未来的发展需要技术、认知与资本的增量与共享。蓝象资本也将与学霸君一起，为行业提供底层发展所需要的 AI 算法与算力、资本加速、行业认知与资源。
以下为部分分享干货整理：
1、这次 Aidam 的失分点在哪里？
张凯磊：失分点一个是没有理解题目，一个是超出了系统可以理解的范围。计算机还是有很多缺陷的，他有时不能理解题目本身是什么，有时不能紧紧抓住信息重点，难以把握题目的要旨。
2、Aidam 如何读试卷？Aidam 解题的步骤是什么样的？
张凯磊：读试卷的关键点是把自然语言翻译成机器能理解的形式语言。这个是非常难、很具有挑战性的事情。假设一段语言包含一千维度的熵，这个熵是最小维度的信息。机器真正需要做的事情是把里面有效的熵传递出去，而把无效的熵省略。这个非常的难。
准确传递信息是整个技术期里面最难的部分之一，需要不多一毫，不少一丝。
学霸君用的是 SVO 模型，当 SVO 模型工作的时候，就是在传递一个最小可用的信息模型。传递过后再进行符号计算和逻辑推理。我们向计算机内输入公理、定理，跟经典题目形成一系列的计算规则。然后快速做搜索，穷尽计算规则，看它能不能解出来。这两部分是计算机相对而言比较擅长的。最后，它会把形式语言变成自然语言输出，让人能读懂步骤。
简单而言包含三个步骤：自然语言翻译成形式语言，形式语言做逻辑计算，逻辑计算翻译成自然语言。这是自动解题的核心逻辑。
3、从算法来说 Aidam 用了多少数据训练，这需要多大的计算量呢？
张凯磊：我们有400台至强十二核 64G 内存的服务器加上1000台左右的辅助服务器，这400台基本都是 Tesla，容量很大。一个Aidam 的背后大概有7个引擎，代数和几何使用的是完全不同的引擎，从算法、逻辑到推理全都不一样，技术上难度很大。
数学公式非常重要的是需要翻译成 LaTex ，通过 LaTex 进行阅读理解和输出。Aidam 每天训练30万道到50万道题目， 训练时间基本是全天的。但是因为白天有大量的中断性测试，所以晚上训练的时间更长。
4、这次 Aidam 是参加数学考试的，当初我们为什么选择数学？如果语文、英语等科目考试，预计可以考多少分？
张凯磊：一千个人眼里有一千个哈姆雷特，但是这个世界上只有一个勾股定理。如果今天做一个语文赏析，这道题目要评3分还是8分，都是有争议的。但是数学的逻辑很清晰，对就是对，错就是错，很难有一个随意改变分数的场景，比较公正。
我们在语文和英语方面有积累，但是因为瞄准的目标是数理化，文科方面还比较弱。按照之前的测试结果，语文跟英语只有不到一百分的水平。
5、Aidam 参加高考对学霸君的意义是什么？
张凯磊：我们希望通过这个活动告诉业界，今天的人工智能已经做到一种什么程度了。他能不能做自动解题，能不能做自动批改，能不能做自动推荐。
高考机器人是人工智能在教育领域的一个枢纽点，它模仿人脑的感知、记忆、认知、分析、建立经验知识库、联想、判断、决策，还结合了跨学科、跨领域的知识研究，一旦做好之后，用机器人进行判题、个性化指导、学生管理、家校沟通、教案改进都变成可能。
6、自动批改对于客观题很好理解，但是主观题中每个人的字迹都不同，机器的手写识别能力如何呢？
目前我们在手写识别方面识别率已经超过 98.7%，建立了超过7万人左右的个性化书写库，到达了接近于商业可用的程度。
7、Aidam 能够胜任一些更高难度的数学问题甚至数学界的一些前沿问题吗？
张凯磊：没有办法做到更前沿的问题。它是在一个有限额范围内的搜索行为，并不能协助人类去探索更多的东西，这是今天的机器还不能做到的事情。
8、蓝象资本专注投资教育早期项目。您作为蓝象资本的行业顾问，会以某种形式开放计算能力，与教育行业内的创业者一起合作吗？
张凯磊：会的。我们会逐渐把手写识别的能力、自动解题能力、自动批改能力开放出来，欢迎更多的人来做这些事情。今年我们与皖新传媒合作，能够铺很多班级，积累出大量数据。
学霸君在 OCR 层面已经做了大量的事情，未来还会持续做。我们希望自己可以成为全球范围内真正把 OCR，包括印刷体、手写体做到顶尖水平的载体。
本文转载自蓝象营。
来源：蓝象营