问答环节
雷鸣教授：AI教育，如何看待利用AI去参加高考，去答题、做题？
杨松帆教授：过去，AI战胜很多场景，看似无所不能，但是也要正确看待。让AI做高考，其实，还是有一些程式化的问题，比如三短一长选最长。对于开放的证明题、应用题，乐观去想这个问题，也许是能做到的，但是耗时应该会很久。
雷鸣教授：机器，可能最擅长的死记硬背，让AI写作文。在抽象层面，让AI去推理，还是很难的。国内有多家做教育的，对教育的品质会有很大提升。资源缺乏，这是一个客观现实，关于个性化教育，个性化教育的发展路径以及挑战。
杨松帆教授：教育是一个永无止境的话题，是一个永远持续的话题。需要重新定义一下个性化这个概念，针对APP上资源，随机分发给每个人，故会看到不同的内容，someone，也可以称之为个性化。针对用户进行个性化的研究，然后适当的方式进行个性化。
雷鸣教授：一个考100分的人，总是做同一套题，其实是没有多大价值的。可以扩展资源，不断学习，进行错题分析。现在的中学，数据很难获取，对于模型训练也不太好。AI教育中的数据，其实很难获取的。有很多技术在发展，CV、NLP等，从你个人角度去看，哪些方向能够促使AI教育更能落地？哪些更有创业机会？
杨松帆教授：关于对AI未来的展望，关于哪个技术突破会对AI教育影响很大，闭环很长、难盈利的。第一个是人机交互的技术，低成本下生动化呈现。因为老师分布不均匀，或许未来，能够实现异地讲解，但是会感受到就在身边。第二个是数学方向，人与传感器之间交互，要实现，应该有很长的路要走。关于哪些科技会被大企业、小企业更加关注？大企业其实有很多不利于创新的地方。比如小企业可以在短时间内大转方向，但是大企业很难。大企业和小企业壁垒是不一样的，大企业有自己的认知，可做闭环。小企业，大部分在于战略合作方的资源，往往是排他的。
雷鸣教授：课堂监控分析，应用场景落地，端到端，关于举手动作。数据的三种来源，一个是直接找到的数据，一个是迁移来的数据，还有是建立自己的数据，比如自动驾驶领域的数据。关于智能电商方向的创业，电商已经有巨头了，有人才还有数据，它有壁垒，所以，很难与巨头竞争。AI人才，并不是培养半年就能出来，起码，至少要有三年以上的正规教育，要有数学等的基础。提问，贫困落后的地方，仅有电的话，算力会不会不够？
杨松帆教授：国家也在大力投入到硬件上，相当于给学校买个电脑，成本会相对比较低。
雷鸣教授：AI老师授课，现实中的推广有多大？
杨松帆教授：该项目是17年9月份，开始做的，经历一年多，目前，已经初级实验阶段，效果还不错，上课的学生已经超过千人。
雷鸣教授：编程教育这一块，你怎么看？国家也在倡导这一块，国外的编程教育对国内的意义。
杨松帆教授：非常看好编程教育这个方向，对于整个社会来说，这是一种思考的方式。教育未来的发展的方向，尤其是80、90后，特别看重孩子的思考方式、逻辑方法、思维认知等，这个大的赛道，是一个非常好的方向，我非常看好。关于国外的AI编程教育，我们收购了一家国外的小公司。
雷鸣教授：世界变化很快，互联网世界，物理世界，数字化世界，在合理的时间下，数字世界的思维方式，越早开发，对于孩子的大脑发展可能会越好！在孩子的生长期，如果不给予足够的指导，未来发展还是有影响的。孩子去注意抽象编程的学习，在有限的时间内，更加鼓励去学习教育编程！对于当下的大学生，想进入教育产业，有什么建议？
杨松帆教授：如果对教育感兴趣，建议学工科的多听听这样课程，包括认知科学，其实，是非常好的。如果去教育创业，要多参加、多关注该行业的动态和新闻，多与这样的前辈交流和探讨。教育是非常值得有成就感的事情。
个评：博主，非常看好编程教育行业，自2017年以来，最近几年，国家正在大力倡导，相信未来几年，编程教育行业必会蓬勃发展！(附，博主有投资编程教育这一块)
备注：以上对话环节的文本编辑，为博主总结，与原文稍微有异，请以原文录音为准。时间紧迫，如有错误，欢迎网友留言指出、探讨。
