虎嗅注：人工智能在未来势必将取代人类的部分工作——繁琐的、机械性、重复性的那部分，这是我们的共识。人类一向觉得，如果说我们有比人工智能“更优越”的地方，那就是人类的想象力与创造力。
然而事实真的如此吗？
在虎嗅2018F&M创新节上，乂学教育松鼠AI智适应教育的创始人栗浩洋表达了他的观点：长则十年，短则五年，人工智能将在创造力方面超越人类。他表示，在包括知识广博程度、好奇心，发散思维、逻辑归纳能力在内的四个方面里，AI都将超越人类的水平。
当AI拥有了比人类更强的想象力与创造力，AI老师一对一辅导学生才能达到更好的效果。栗浩洋说，松鼠AI的目标是做出一个集合苏格拉底+达芬奇+爱因斯坦的超级AI老师。
以下内容由虎嗅整理自现场速记：
非常感谢今天虎嗅给了我这样一个机会和大家分享。
今天重点想谈的不是我们松鼠AI做了一个什么样的人工智能机器人，而是说未来十年里边，甚至我觉得可能只要五年的时间，人工智能将如何在创造力方面超越人类。
我们大家都觉得人工智能一定会代替人类50~90%的工作，对吧？BBC也好，麦肯锡也好，都做过这样的一个推断。我们总觉得人类最后躲藏的堡垒和洞穴，是在艺术方面的在想象力和创造。这方面是仅有的我们能够胜过机器的地方，其实根本不然。
我们在中国算是比较早从事人工智能的，4、5年前（人工智能）还没有火，也没有风投愿意投资人工智能。当时我们就有幸接触了全球AI顶级的专家和各个行业的企业，也看到了人工智能在创造力方面的发展。我自己作为一个教育人，觉得不能只教孩子提分，还是要想未来、孩子要有创造力。那么机器AI老师、虚拟的老师能不能教孩子创造力？我自己也研究了两三年，今天会跟大家分享一些我自己的感受，我觉得，现在可以断定人工智能会在创造力方面远远超过人类。
最令人震撼的一个事情应该是四个月前。6月份的时候，IBM的Project Debater战胜了人类的辩论的冠军。真的是一对一辩论，不是事先准备好的题目，是现场给题目；也不单是单方表述，要有双方有互相来回的语言交锋，它还战胜了全球的辩论主席。
AI还能作画，这是由罗格斯大学、Facebook AI实验室和查尔斯顿学院提出的概念CAN。80%的专业观众看不出来这到底是AI画的还是人类大师所画的画。观众挑出来最像人类画家画的画，结果是AI画的。此外，AI还能作曲，而且能做出我们都感觉很舒服的歌曲。
那么人类到底的退路在哪里？
从去年开始，松鼠AI教学机器人连续七次在人机大战中战胜高级教师、特级教师，甚至是命题组的成员。这有两个案例：达晨创投的主管合伙人傅忠宏的孩子在我们松鼠学了一年的时间，从484分提到了569分，大家知道，在这个高度上再提十分都是非常难的，后来他考进了上海最顶级的一个私立名校。我的司机的孩子在初三前整天不及格，在我们这里学了两个多月就考了70多分，半年后考90多分，最后上了上海最好的职高，学波音飞机的检修，后来又跟松鼠AI学习了一年的时间，今年7月被选派到西雅图波音总部去学习。两年的时间，小女孩从初中都毕不了业到现在可以去到美国波音总部工作。
人工智能老师现在不但能代替人类智慧的工作，还可以创造奇迹、去改变一个孩子的人生。那为什么人工智能会在创造力上超越人类？我总结了四个特点，创造力的四个特点，第一件事是知识广博。你没有知识，根本不可能像爱迪生、像爱因斯坦一样创造与众不同的东西，对吧？问题是，人工智能的知识广博程度一定是远超人类的。
IBM的Debater是从所有的资料库里引用了数十亿的语料库以及各种各样辩论的资料，甚至是辩论以外的推理、推导资料，尤其是财经、社会人文、法律、管理类的资料。他把2011年以来全球所有人类语言表述和逻辑表达的内容全部都拥有了，在这样一个辩论中，不但赢了别人，而且作为一个机器能够说服观众，能够改变观众的观点，这点非常可怕。
微软的小冰之前在写诗。它选取了自1920年到现在的519位诗人的作品作为训练依据。我自己也很喜欢写诗，自己还做过几首小诗，但我最多也就读过50位诗人的诗而已。
在知识广博之外，AI能够战胜人类创造力的第二件事是好奇心。爱因斯坦他之所以发明狭义相对论，很大的原因是在于他小的时候就幻想过，如果我自己能够跟着光线一起跑，跑得比光线还快，会发生什么样的事情？当这样不切实际的幻想出现的时候，人才拥有了创造力，这也是我们一直觉得人和机器不一样的地方。
有一个叫做Montezuma's Revenge的游戏，AI在这里面的效果特别差。Deepmind的AI在这个游戏中得分为零，为什么？因为这个游戏不是简单地战胜它，而是需要不断探索、逛、开拓，才有好的结果。所以没法直接训练AI对与错，有时候你做浪费时间的事反而是对的，这就是好奇心的来源。
好奇心的核心是什么？有时候就是浪费时间去做一些看起来好像没有意义的事情。
后来他们就让AI去学习好奇心，进行漫无目的的探索。当AI拥有了好奇心，它的平均得分达到了1万分，而人类的平均得分只有4000分。但在一个叫做PONG的游戏里，突然出现了巨大的问题，我们会发现AI突然不以胜为目的了，在里边不断地打持久战，不断地玩和挑逗。
为什么？因为战胜对于AI来说没意思，因为它觉得自己必胜，它反而喜欢玩和体验各种不确定性。你看，当AI已经跟人变得越来越像的时候，其实非常恐怖。现在教育对孩子最致命的问题是什么？就是太功利了，要得分、要学会知识点，其实不是的，教育应该是长期的，我们可能通过更多黑暗中的探索，反而会发现更多的智慧。
第三件事，AI可以做得比人更好的是发散思维。IBM的Debater在辩论中不但能够抓住对方的问题，引经据典地去辩论，还能说出“今天有很多利害油罐的事情，对我来说尤其如此，但我不能‘热血沸腾’，因为我没有血液”这种话。这样的幽默出自一个AI的口中，我们是不是觉得有点恐惧了？
微软小冰做的诗则具有超过80%的独创性，连续五个字不重复的情况超过了51%。小冰还匿名投稿了很多杂志，包括《长江文学》《北京晨报》等。
而松鼠AI需要对人的发散思维进行一个把控，完成了把控后才能进行教授。在央视的《机智过人》节目中，我们发现撒贝宁的数感竟然特别差，当时撒贝宁很郁闷，说我活了这么大，自己从没对外公布过（数感差这件事），你们竟然通过18分钟的测试就看出我这个问题，还对全国公之于众了。
所以说，当对人类的思维能力有了精准测试的时候，我们就能帮助孩子去培养举一反三、举一反百的发散性的思维与各类逻辑思维能力。
第四点，AI一定会胜过人类的还包括逻辑归纳能力。最终，IBM的Debater能够战胜人类，最核心的还是逻辑的能力，当它发散性地找到所有辩论素材时，最终要回归到逻辑。我们看Debater的构成要素中，蓝色是它广博的知识，发散性思维是紫色的，最下边还是要真正依靠逻辑——绿色的这片。如果没有回归逻辑，想象力和创造力在我们社会中也不可能产生任何作用。
从逻辑上来讲，我们松鼠AI先对每个孩子进行知识点扫描，一个孩子如果你只有8%的知识点不懂，你不需要刷1万道题，你只要学8%就行了，对吧？我司机的孩子为什么能够提分，因为她以前总是一百个知识点全都学，而她根本听不懂，但是我们把80~100分的知识点都扔掉，只让她学40分~70分的，那她很快就能从40多分提高到70分。在什么初三数学、物理培训班里，100个知识点全都学，我们用同样的时间只学习2、30个知识点，大家说哪一个能够真正快速地提分？
每个知识点，对于不同孩子来说学习时间是完全不一样的，根本不应该把它放到一个班里，用同样的45分钟去进行。有的孩子五分钟就学会了，有的孩子要90分钟，你必须要给他应有的时间。也就是说，实际上没有任何两个孩子应该被放到一个教室里边去学习，都应该有一个AI老师一对一地进行教学。
最后，我的梦想是在5到7年的时间内，让我们松鼠AI做出一个苏格拉底+达芬奇+爱因斯坦的超级AI老师。怎么才能做到这一点？当我们的系统能够掌握创造力的时候，我们能够不断地用系统去激励孩子，问更多充满想象的问题。而对于孩子充满创造力的回答，我们的系统都有足够的语料库跟他进行互动，让孩子不要囿于一个答案，而是充满幻想与想象。
我相信未来的孩子一定比我们幸福十倍，谢谢大家！