近年来，人工智能不断升温，其在教育领域的实际应用逐渐显现。 人工智能适应性教育作为人工智能与教育互融共生的产物，开始得到更多人的认可。 人工智能+教育可能是未来教育的趋势，这与人工智能的几个主要特征密切相关。
人工智能这些年是如何与教育相伴相生的?
2006年代表性的深度学习算法诞生；
2011年教育行业里象硅易这样的作文批改网站上线；
2012年深度学习算法在语音和视觉识别方面取得了突破，准确率达到了98%以上；
2013年，学霸君和英语流利说出现，它们运用图像识别，教你怎么样去扫题看答案，运用语音识别完成了新应用，教你怎么说英语；
2016年有一个标志性事件，就是阿尔法狗战胜了李世石；
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最近，我看到很多企业家开始关注人工智能如何解决教育行业中B端和C端的效率效果问题。
事实上，人工智能教育的关键是知识点的分裂。 传统教育的知识点可以通过人工智能技术分为70-80个小知识点。 知识点越精细，学习效果越好。 就像从中药脉冲到CT再到核磁场的发展过程一样，肿瘤的直径可以更清楚地看到。
然后是知识点的相关性，从点到点，所有信息被收集在一起，以建立个性化的知识地图。 人工智能+教育的核心目标是帮助学生提高学习效率和规模。 “收集大数据 - 建立学习模型 - 输出学习建议”是实现人工智能自适应学习的基本步骤。
人工智能与教育的结合首先大量的数据是人工智能的基础，需要有多维度、大量级的数据采集，包括语音、图像、运动、肌肉电，让我们获得更多的信息。
第二是有智能的数据处理方式，让这些数据解读出来。
第三是有自然人机界面，包括VR/AR，数据可视化，机器人和3D打印等，有了这些技术基础，还需要应用场景。
目前的人工智能教育的应用前景有哪些呢？
1.个性化学习：包括自适应练习，分级阅读等细分应用。例如智慧超人k12人工智能教育。只8-12道题目，精准测评定位数十个知识点的掌握情况，实时动态地检测学生的知识状态，不断分析学生的学习问题，像名师一样快速精准定位到学生的薄弱知识点。
2.虚拟学习助手：包括拍照搜题和对话机器人等场景。
3.商业智能化：把原来商业里面的智能技术应用到教育里面来，帮助学校和机构更好地解决教学效率和运营效率的问题。
4.专家系统：像高考的升学规划还有职业规划、留学咨询等复杂决策的系统。
现在基于深度学习的人工智能技术背后依赖于更多的数据、更好的性能和更优秀的算法，背后的原因来自计算能力的提高和成本的下降。全球的数据也在不断上升，所以更多的数据、更低的成本和更快的性能会带来更强的人工智能教育。