AI虚拟学生？从虚拟偶像到AI学生,数字人概念还能火多久
从虚拟偶像到AI学生,数字人概念还能火多久
从虚拟偶像到ai学生，可以说虚拟的数字，人逐渐走入人们的生活，也不算是人们的生活吧，就是走入人们的社交生活里面，在网络上可以看到很多类似的虚拟人，本来现实生活中根本没有这个人的，通过数字化的手段程序模拟模拟出来的这样一个人物，这就叫数字人。
这个数字人本身仿真的程度是各不相同的，有比较像真人的这种数字，人在现实生活中有这个人脸，但是没有这个人，除了这张脸在现实生活中有经过数字进行过一定的改良，其他的这个人物的所作所为以及思想都是程序设定好的。基本上这种数字人就是程序设定好的一段程序表现出来的功能，比如设定好这个程序本身具备模仿的功能，然后再给它设计一个人的外形，再用AI合成一张人脸，比较切合人们正常的审美的那种，看起来这个人就成型了，然后跟他聊天的时候，对方就会给予你一定的回馈，让他学相应的才艺的时候，他也能够学。
但是数字人终究是数字人在现实生活中根本不存在的东西，坦然的终究是一时的热度罢了，现在的人工智能还远远没有成熟到，那种可以实现类似于真人一样的对话有情绪变化的这种很多都是程序设定好的，虽然这个程序的设定是越来越复杂的，有了应对各种各样意外情况的能力。但实际上还是一段程序，这个本质是没有改变的，自然也就不可能一直存在于人们生活之中了。
网上有很多这样的虚拟主播，现实生活中根本不存在这个，只不过背后有一个团队运作，通过这样一个虚拟的数字人类的形象来做一些事情去直播，或者说去跟大家互动表演才艺，包括说话之类的，都是有背后的人去操控的，只是背后的人并没有真正露脸。谁也不知道这个人到底是谁，也不知道这个团队到底是怎么设定的这个人物，所以这种虚拟人现在有很多。
清华首个AI虚拟学生亮相,她的颜值是特定的吗
清华首个AI虚拟学生亮相，她的颜值是特定的。因为她的脸部、声音都通过人工智能模型生成。模型给她的脸就是特定的。
我个人对于华智冰的态度是比较平淡的，我接受度还是很高的。我觉得挺神奇的。我觉得她真的就是一个人类，太像了。无论是从外表还是行为还是动作，我都感觉不到僵硬，就是非常逼真。而且从唐杰教授对华智冰的评价来看，这位学生不普通甚至超级聪明。她的学习能力超快的，虽然目前还比较稚嫩但是经过唐杰教授的深入教学，很快她赶超清华系学生不再是问题了。
根据唐杰教授的指导计划，他未来会继续深入教学华智冰的那些长处，帮助华智冰达到最优水平。其实我觉得，就目前成果来看，华智冰早就超越了很多的人。她的诗歌和音乐造诣早就不是一般水准了。
华智冰师从智源研究院学术副院长、清华大学教授唐杰，并由北京智源人工智能研究院、智谱AI和小冰公司联合培养。
我感觉华智冰一出世就已经拿了高级剧本了。我们害得奋斗个十二年参加高考，才有机会争取上清华的机会，而人家一出世就拿到了清华的学生证。真的不能对比，不然会气死自己的。
我不否认华智冰的优秀，但是我也不会对她有太多的好感。因为她毕竟不是人，而且我对于让她学习AI这点，我并不认可。因为我觉得这是具有一定危险性在的。而且还要给她情感交互能力，这不就是要把她当成真人来培养吗！我感觉有些恐惧，不懂为什么。虽然我对她接受度良好，但是只建立在，她会诗词歌赋上，让她去学习自己的生成，我还是不太能接受的。
豆包AI如何创建虚拟教室在线教学应用
豆包AI的虚拟教室功能包括实时视频会议、集成白板、课程录制及多种互动工具，具体说明如下：
实时视频会议：支持师生通过视频面对面互动，还原传统课堂的面对面教学体验，增强教学临场感。集成白板功能：教师可在虚拟白板上直接书写、绘图或标注重点内容，学生实时同步查看并参与讨论，提升课堂协作效率。课程录制功能：允许全程录制教学内容，学生可随时回看复习，解决因时间冲突错过直播或需巩固知识点的需求。互动工具支持：提供投票、提问、小组讨论等多样化工具。例如，教师可通过投票快速收集学生意见，用提问功能激发主动参与，或分组讨论培养团队协作能力。使用豆包AI创建虚拟教室的步骤如下：
注册账号：在豆包AI平台完成用户注册，获取创建课程的权限。创建课程：登录后选择“创建课程”选项，进入课程初始化界面。填写课程信息：输入课程名称、描述、时间安排等基本信息，明确教学主题与时间框架。设置教学工具：根据需求添加视频会议、白板、录制功能等工具，配置课堂互动形式。邀请学生加入：生成课程链接或邀请码，通过邮件、社交平台等方式发送给学生，学生点击链接即可进入虚拟教室。豆包AI虚拟教室的实际应用优势如下：
打破地域限制：师生可跨地区甚至跨国参与教学，扩大教育资源覆盖范围，例如偏远地区学生也能接入优质课程。灵活调整课程：教师可根据学生反馈或学习进度动态修改课程内容与时间安排，满足个性化教学需求。节省时间与成本：无需租用实体教室或采购教学设备，降低传统教学的场地与硬件开支，同时减少师生通勤时间。提供数据分析功能：系统自动记录学生参与度、互动频率、答题正确率等数据，帮助教师量化评估学习效果，优化教学策略。例如，通过分析投票结果调整教学重点，或根据小组讨论参与度识别需辅导的学生。
AI+教育存在哪些误区如何更好地融合
自2017年以来，在政策鼓励、人工智能技术爆发、资本加持的大背景下，AI+教育创业热潮开始兴起，人工智能技术在教育行业的落地应用逐渐增多。
截至目前，人工智能技术在教育领域的落地场景主要包括：语言类学习和测试；数据化课堂过程辅助教学；智能阅卷、个性化自动排课系统；自适应学习、虚拟学习助手和专家系统；软硬件结合的教育机器人；智慧校园一体化解决方案，已经基本覆盖“教、学、考、评、管”全产业链条。
但是，AI赋能教育的同时也存在很多误区和错误使用，很多些项目都是从AI出发在教育中找应用场景，而不是从教育的实际问题出发找AI的赋能。
不可否认的是，人工智能与教育的结合尚处于起步阶段，还远没有达到人们的预期，当下，AI+教育存在哪些误区、又有哪些新的机会？AI+教育如何真正落地？AI+教育如何更好地融合？
近日，在蓝象资本主办的主题为“人工智能在教育相关领域的技术应用及发展趋势”分享会上，来自AI教育产业界、学术界、行业服务界的一线从业者，发表了他们的看法。
蓝象资本执行合伙人周爽认为，尽管人工智能在教育领域的应用，目前还存在处在探索阶段，但从教育的本质来说，也许未来对于不同教育目的的不同需求，可以分化出不同的分级，在每个分级里面，都会存在新的机会；好未来 AI Lab算法科学家杨非认为，随着人工智能技术的发展和完善，想要实现全面应用到教育中大致需要经历三个阶段：教学辅助、价值创造、因材施教；优学天下副总裁欧阳明则分享了他对于AI+教育融合的思考。
以下是三位嘉宾的演讲全文，雷锋网做了不改变原意的编辑整理：
蓝象资本执行合伙人周爽：AI+教育的困局与机会
教育行业与互联网行业或者其他传统行业相比，它的发展轨迹和决策机制是不一样的。当人工智能与教育结合，我也从投资人的角度看到了一些担忧和机会：
1、大数据+教育，什么样的数据才算“大数据”？
目前大数据在教育领域的应用有智能批改、校车、校餐、自适应推题、高考志愿填报等。教育本身是个重服务的行业，具有很强的针对性、专业性和适用性，在大数据的应用上也就存在一定的难点。
底层数据的筛选决定了最终的判断结果，真正的大数据应该是具备以下几个特点（by IBM）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
比如用大数据分析做高考志愿填报咨询这类项目，从我看到的BP而言，很多项目都是用自己采集的部分数据样本来推演全体。我对这样的项目的科学性是存在质疑的。
2、人工智能+教育，教育本质中挖掘新机遇
历史上，人工智能经历了三波风口：第一波，1956年-1974年，美国，感知神经网络软件和聊天软件；第二波，1980-1987，英国和日本，语音识别、语音翻译；第三波，2006，全球，深度学习、图像识别，但最终都“挂了”。
每个人心里对人工智能都有浪漫主义幻想，但理想与现实是存在差距的，理想比现实发展的更缓慢。在2019年的今天，卷积神经网络席卷全球，再一次燃起了人们对于超级智能的无限向往。那么，教育该如何分享这次人工智能浪潮中的科技红利呢？
对于教育领域来说，优质教育资源的稀缺、优质老师劳动力的解放等都是亟待解决的问题，蓝象作为科技主义者，一直坚信科技是推动教育发展，是解决教育公平、实现因材施教的唯一有效路径。
但目前在国内，对于教育的好坏并没有一个可以统一衡量的标准。比如，让孩子学习钢琴，目的是为了让孩子考级？还是为了让孩子开心？这件事情是没有标准答案的，这也就导致，人工智能在教育的应用中，无法准确的衡量到底什么是好的教育，什么是真正适合孩子的教育，也就无法判断应该收集什么样的数据，这些数据是否是真实、全面的。
尽管人工智能在教育领域的应用，目前还存在处在探索阶段，但从教育的本质来说，也许未来对于不同教育目的的不同需求，可以分化出不同的分级，在每个分级里面，都会存在新的机会。
好未来 AILab算法科学家杨非：AI+教育如何落地？
我国作为发展中国家，尽管近年来整体教育水平有了飞速的提升，但目前的教育行业仍然存在很多问题，比如，优质教育资源稀缺，不同地区、不同学校师资力量不均衡；教师工作负担重，课堂教学效率有待提高；我们还远远做不到因材施教，对每个孩子的个性化需求难以满足等。
随着人工智能技术的发展和完善，想要实现全面应用到教育中大致需要经历三个阶段：
第一阶段：教学辅助。即将一些相对较零散的技术应用到教学场景中，但还涉及不到教学的核心流程，仅能借助一些工具提升教学过程中的效率和优化教学体验，帮助老师减轻工作负担，比如：智能测评、智能批改、拍照搜题等；
第二阶段：价值创造。开始承担教育过程中的一些核心环节，通过系统化、智能化教学过程评价与分析，帮助学生提升学业表现，以及帮助老师提升能力价值，比如：学习过程评价、全流程学情分析与管理等；
第三阶段：因材施教。开始逐步实现高效的个性化和人性化的互动教学，需要具备强交互能力。具体应用比如AI老师、自适应学习等。
目前，人工智能在教育各场景中的全面落地，还存在一定的挑战，但毋庸置疑的是，随着技术的完善，人工智能在教育领域的应用场景会越来越广泛、越来越深入，最终实现教学以老师为中心转变为以学生为中心。
优学天下副总裁欧阳明：AI+教育融合的思考
我们从使用人工智能的层面，做了一些AI+教育融合的思考：
第一，研究场景，找到刚需。
研究产品的前提是深刻理解产品的使用场景，找到真的刚需。比如，人工智能类产品应该往哪个方向发展的问题，哪个地方需求最大或者说哪个地方市场最大，就是人工智能产品发展的最好的方向。
以我们今天看到的在线课程来说，这可能是目前最大的市场机会。因为现在这个时代，流量已经变得非常昂贵，如何使用人工智能去解决流量的问题就是一个机会。
再者，在线类的课程想要做好教育服务，就需要大量的人工助教，助教的人数几乎可以占到企业总人数的50%甚至更多，他们的工作中，批改作业、跟家长沟通、做数据分析等这些效率较低的问题都是可以借助人工智能来实现效率的提升。
第二，人+AI，要有温度。
在我们自身探索 AI课程业务的过程中，我发现如果只做纯粹的AI课程，其实最后产品在使用效果上依然是存在问题的。好的人工智能+教育，应该合理有效的将人和AI的优势进行融合，人擅长的事情还是由人来完成，而AI擅长的事情由AI来完成。
第三，少点鸡汤，深度融合。
每一波浪潮的到来都会掀起市场的狂热，这也导致现在大家对人工智能+教育产生了比较大的预期。在我看来，当市场还没有真正大规模的发展之前，应该选择一个单点把他打透，做一些深度的融合，会存在一些不错的机会。
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