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多年来，人们一直试图用人工智能重建学习，直到过去7年的机器学习革命，才真正取得了进展。 慢慢地，算法进入课堂，优化取代评价等反复工作的课堂，满足学生的个性需求，贯彻大学入学考试( SAT等)的准备。 许多在线课程和指导使教师摆脱了课堂教学的困扰，给了学生和同学一起解决问题的时间。
这种倾向帮助像特纳先生这样的人教，但是才刚开始。 研究人员使用人工智能理解大脑是如何学习的，希望将其应用于学生更简单快乐的系统中。 以机器学习为动力的系统追踪学生的进步，发现他们的弱点，根据他们的需要提供内容，并且很快融入人类的界面，学生们可以像老师一样说话。
加利福尼亚州拉荷拉市索克生物研究所计算神经生物学研究所负责人、神经信息处理系统基金会主席特伦斯·塞诺夫斯基说:“我认为教育应用于深度学习的杀手水平。” 据说该基金会每年都召开世界上最大的机器学习会议。
AI教育就像轻兄弟的飞行实验，梦想终于到来，但只是需要时间
特纳先生在教室里拍了上传到Bakpax的节目的照片。
众所周知，最好的教育是由经验丰富的教育家一对一地提供的。 但这是昂贵、劳动密集型的，不能大规模量化。 目前，AI有助于解决这个问题。
最初的计算机指导系统出现于1960年代，以简短的形式展示资料，在学生阅读资料时向他们提问，并立即反馈其答案。 因为价格高，电脑没有普及，所以大大限定在研究机构。
到了70年代和80年代，系统开始使用基于规则的人工智能和认知理论。 这些系统指导学生进行问题的各个步骤，从专家的知识库中给予提示。 但是，基于规则的系统失败了。 不能扩展——。 编程许多领域的专业知识既昂贵又无聊。
从而，许多计算机教育系统基于决策树，学生通过学习路径—— (学生为表达而预先编程)被传送到一个方向，如果他们解决了问题，则他们被传送到另一个方向。 这个系统看起来适合学生，实际上只是让学生沿着预先设定的路线前进。 但是，机器学习革命正在改变这种状况。
今天，学习算法揭示了大量数据中的模式。 这些数据是学生在过去资料中的表现，相应地优化了教学策略。 学生与系统对话，适应学生的表现。 Bakpax通知老师如何使用孩子的数据，当然父母也可以退出。 Bakpax和其他公司说他们隐藏个人信息，对收集到的数据进行加密。
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