自適應學習，是“AI+教育”領域的圣杯；自適應學習背后核心理論是知識空間——和物理空間不一樣，知識空間的本質，是雙曲空間（負曲率，能容納無窮多的節(jié)點）……
知識空間的3個特點：
*1）知識存在層級結構；
*2）子領域會隨著距離快速分割（隔行如隔山）；
*3）知識快速膨脹（任何教學方案，都可能會在幾年內過時）；
為什么短期內自適應學習的效果不會好呢？因為目前教育系統(tǒng)的本質，感覺還是應試教育，而應試教育的考核標準是知識點的掌握數(shù)量和質量，但目前所有學科內知識點還是相對陳舊的，并且更新速度非常慢；——如果學生最終需要掌握的知識點的數(shù)量太少，通過傳統(tǒng)的“人工”教學方式，已經能有不錯的效果了，短期內AI可能是不可能有“超10倍”的優(yōu)勢的，進而不能代替現(xiàn)有的用戶習慣/行業(yè)解決方案。
類比來說，“大數(shù)據(jù)”炒作了很多年，直到最近才開始真正有落地的可能性，為什么之前一直不行，我曾經看過一個觀點，就是因為所謂“大數(shù)據(jù)技術落地”，需要有非常大的數(shù)量級的數(shù)據(jù)信息量才有意義，否則都是炒作或根本不懂（比如需要10G/10T級別的數(shù)據(jù)，而之前很多行業(yè)有幾萬數(shù)據(jù)就說自己是“大數(shù)據(jù)”了）。
也就是說，如果沒有“自適應學習有效應用”所需要的數(shù)據(jù)土壤，再加上教育本身是個水非常深的垂直領域，短期內，這個方向可能有非常大的風險。
那什么領域/方案/時機，能夠產生足夠的數(shù)據(jù)土壤呢？
1、在新興行業(yè)。比如人工智能，就像一個黑洞，外面的普通人，其實并沒有太大觸動，還是一樣的慢節(jié)奏生活，但是，AI行業(yè)的從業(yè)者會明顯感受到，新信息出現(xiàn)的數(shù)量和速度越來越大、hold不住了。
2、”知識市場“概念，類似知識空間里的淘寶，用戶自動來產生內容。
雖然短期內可能難以成功應用AI帶來顛覆性的價值，但是還是有機會的，比如
2、PR+提高付費轉化率
1）PR價值，大家都明白，比如AlphaGo讓Deepmind和Google路人皆知。
2）提高付費轉化率的意思是，通過讓家長感知到“這個教育公司（方案）用了人工智能”，不明覺厲，然后更愿意付費。
舉個例子，比如曾經聽說過某公司，打造了一個“AI+教育”教室，主要賣點是，用計算機視覺來檢測是否有學生在課堂上吃東西、睡覺、開小差、打鬧等等，然后告訴助教或者老師，輔助維護課堂秩序。
這個系統(tǒng)能帶來多大的價值（比如提高多少分或學習效率）？不好說。因為據(jù)說“教育行業(yè)的產品，很多是既無法被證明，也無法被證偽”……
但不管怎樣，家長會覺得用了AI，很高大上，就更愿意付費了。
為什么“PR+提高付費轉化率”是現(xiàn)階段可能更方便落地的思考方向呢？因為現(xiàn)在（AI還不夠成熟）用戶“使用AI”不是強需求，但“嘗鮮AI”反而是強需求。
