这是王冠第二次受邀参加夏季达沃斯论坛。身为布朗大学计算机科学深度强化学习领域博士以及Leanrable.ai/可之科技 CEO，他作为科技企业代表在为期三天的会议中参加了“未来学校”等多个人工智能、教育、零售等领域的议程，与各行业的领军者深度交流人工智能在第四次工业革命时代背景下的新场景、新应用、新挑战。
世界经济论坛新领军者年会，也称“夏季达沃斯”，于7月1日在大连隆重开幕。此次论坛中，约有200场会议和研讨会。1900余名企业、政界、媒体、学界和社会各界的领袖人物围绕本次大会主题 “领导力4.0：全球化新时代的成功之道” 发表各自的独特观点，碰撞智慧。
近年来，以深度学习为主要代表的人工智能技术正在语音识别、图像处理、自动驾驶等领域高速发展，相关进展将为教育业、医疗业、金融业、制造业等领域带来里程碑式的突破。全球各主要国家纷纷竞速部署人工智能发展战略。中国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，其中提出到2030年，中国人工智能理论、技术与应用将总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。“为在人工智能领域达到并保持世界领先水准，高端人才、独立自主的研发能力、完整的知识产权、数据至关重要”，王冠在会议中谈到。
身兼人工智能学术界顶尖学者及AI+教育赛道创业者的双重身份，王冠人工智能领域有着更加立体独到的见解。在达沃斯论坛中，他针对人工智能赋能教育、零售等传统行业的新一轮机遇与挑战等话题进行了分享和讨论。
人工智能赋能教育
百年大计，教育为本。我国自古以来便一直视教育为社会进步的重要基石。近年来，随着技术突破与应用拓展，AI开始与传统教育逐渐融合。人工智能技术与教育产业的结合，本质上是人工智能对教育教学的各个细分场景进行辅助、替代及超越。一方面，人工智能将教师、学生及家长从低效重复的工作中解放出来；另一方面，人工智能为学生和教师的学习、教学行为提供了全新维度的洞察与反馈方式，精准科学地提升学习效率与教学效果。AI+教育将成为传统教育中由于教育资源稀缺导致的成本高、效率低、不公平等问题的有效解决方案。目前，众多教育培训机构通过投资、收购、战略合作等方式纷纷布局人工智能教育产品，以争取先发优势，占领市场份额。然而，市场上很少出现能真正解决用户核心痛点，形成盈利能力的产品和公司。作为分享嘉宾，王冠认为，相比起金融、制造业等标准化领域，教育行业非常复杂。由于每个学生的接受程度、学习速度、知识储备都存在差异，教育行业有着流程长、内容多、速度慢、碎片化，需要“因材施教”的特殊性。人工智能赋能教育的深层次价值在于利用人工智能对学生的学习情况进行数据分析，贴合个体真实需求提出解决方案，实现教育场景下的“千人千面”。在这样的高要求下，突破对数据的依赖、优化人工智能决策与预测的准确性和可靠性，是人工智能+教育大多数应用场景亟待解决的问题和必将面临的挑战。
人工智能的数据依赖困境
近年来，随着数据的积累、计算机算力的跃升和算法的优化，人工智能的洞察力获得了长足的发展，为人们带来了前所未有的高效和贴心的体验。然而公众对数据被滥用、隐私遭侵犯的担忧仍长期存在。会议中，王冠也积极参与了有关人工智能的数据隐私的讨论。诚然，技术的不断进步和广泛应用带来的好处是巨大的，但是科学的发展不能以牺牲隐私权为代价。对数据隐私问题的解决，监管与控制不可少，除了政府方面应进一步完善法律法规、加大对数据滥用等行为的惩戒力度，企业方面也应该对于数据采集和使用更客观透明，并加强核查监管。值得注意的是，强调数据安全和用户隐私的重要性，并非是呼吁企业因噎废食，放弃获取数据。而是通过科研创新降低人工智能算法对数据的依赖度，从根本上缓解乃至解决数据隐私问题。
后记
中国人工智能产业在过去几年实现了飞速增长。得益于国家宏观政策扶持、风险资金推动和互联网应用积累的海量数据，中国首次发现自己置身于近现代以来未曾达到的位置：在一个新兴的关键科技领域跻身全球领导者之一。然而进入2019年，中国人工智能行业来到了一个拐角点。虽然讨论热度依旧，但在资本日趋谨慎、行业逐渐成熟、用户愈发理性的情况下，王冠和他的Learnable.ai团队想要在大环境中破局而出，于人工智能教育行业中占有一席之地，还有很长的路要走。
