“因材施教”的理念早已有之，然而面对我国1.8亿的K12学生，17.76万的小学，5.21万的初中，1.34万的高中，每每40-50人乃至更甚的班型，个性化教学实在是“镜中花，水中月。”
更好的教育体验、更高的教学效果是所有人追求的目标。人工智能技术对教育产业的赋能则让我们看到了这种可能的实现途径。
以往线下教学模式受限于师生比例，老师的精力和水平难以顾全每个学生的学习状况，所以孩子们就需要花费额外的课外时间去上小班、一对一的辅导课程，大大加重了家长和孩子的负担，却对学习效率提升有限。
AI教辅产品却可以突破这一约束，实现个性化教学的自适应教育。AI教辅产品通过互联网大数据和人工智能引擎赋予传统教学场景更多可能。学生每一知识点的学习状况与反馈被引擎捕捉，个性化的学情分析和精准的查漏补缺让孩子回归学习的主体，老师的教学、练习、评测都作为工具，回归学习的服务环节角色。而AI教辅产品的个性化推荐精准程度、对学生实际学习的提高效果又会成为赛道分水岭。
最近36氪接触了一家基于深度强化学习技术的AI教育公司“Learnable.ai”。项目从作业批改环节切入，以初高中、小学高年级理科为主要年科，旨在利用人工智能技术为学生提供个性化的教育体验，提升成绩。
海外名校博士团队是Learnable.ai给人的第一印象。Learnable.ai源自哈佛大学创新实验室，创始团队是来自哈佛大学、麻省理工学院、布朗大学、哥伦比亚大学的多位博士，科研成员在DARPA可解释人工智能项目XAI负责核心工作。团队花费数年时间，自主研发了深度强化学习引擎（Deep Reinforcement Learning Engine）、可学习人工智能引擎（Teachable AI）、可解释人工智能引擎(Explainable AI)三大核心引擎。技术主要落地场景首先在教育，目前已开发出教育内容OCR识别引擎、全自动阅卷AI、个性化智能教辅AI等产品。
由于混合了中文、英文以及各种公式，教育内容的OCR识别尤其是手写识别极其复杂，被认为是人工智能学术界和工业界尚未解决的问题，一直以来痛点突出。据创始团队介绍，基于深度强化学习技术，项目可以突破数据量局限，将识别准确率提升到92%以上。而市面上的相似混合OCR识别率普遍不超过30%，技术水平领先市场三年以上。
解决了识别难题，Learnable.ai在批改环节同样基于深度强化学习技术，用全自动阅卷AI代替人工老师批改。据创始团队介绍，目前产品已在国内的数所初高中和教研机构开展试点，从高中数学、初中数学和小学高年级数学开始批量阅卷实验，并计划陆续进行物理、化学、语文等其他学科的测试。目前准确率目前在一般试卷上达到85%，在答题纸上达到91%，单位题目平均批阅时间达到秒级。
与全自动AI阅卷使用相同引擎的个性化智能教辅AI产品PI Tutor, 将纸质手写OCR识别更换为移动设备笔迹识别，支持小初高数学范围内的任意题目，能够自动判断学生解法的正误，针对不同用户的学习历史给到个性化的错因分析和提分辅导。目前PI Tutor已在北美地区四所公立、私立学校完成测试。A/B Test 结果表明，使用PI tutor学习一课时的班级能够做到平均8%的成绩提升。这一实验结果已在多本学术刊物发表出版。
发展规划方面，项目已经获得多个知名标杆客户的认可，在提高服务质量的同时开始市场扩张。在现有B端业务的基础上，项目计划在C端上线AI阅卷产品试水。
教育是Learnable.ai团队技术落地的主要场景。此外，由于核心引擎的自学习能力在处理其他问题和数据时也可迅速学习到全局最优策略，团队的AI-API接口能够为广告、保险等多类型客户提供标准化、可扩展的个性化策略服务。公司首年营收预计达到百万美元级，实现盈利。
Learnable.ai现有团队规模20人，其中在美科研团队10人。目前项目已完成天使轮融资，投资方为香港某知名家族办公室，Pre-A轮也已经启动。
