為什麼學了十多年英語，還是渣水平？

鄭淵潔寫過一個童話故事：每個人都是從衰老時出生，不斷變年輕，最終回歸母體，這期間要不斷地把學到的知識還給老師，還回去了，就不認識了。現實當中，返老還童不可能，但把學到的知識還給老師，比比皆是。不信，現在給你份高考卷子，你還能及格嗎？

硅基生命變形金剛可以記住自己幾百萬年的歷史，但是作為碳基生命的人類，將面臨兩大麻煩：1、我們的知識不能自動遺傳。2、學過的知識會逐漸遺忘。

所以回想起來，在學習英語的過程中，總是會出現那麼些痛苦的回憶。背了忘，忘了背。那些年，我們為贏在起跑線、為考四六級、為出國留學、為升職加薪拚命地學習英語，可謂感天動地泣鬼神，每年我們抄寫的英文單詞連起來能給地球織個大圍巾。

但學英語只有痛，並沒有快樂。語法記得牢沒有美國小哥哥舉高高，單詞背的好也得不到英國小姐姐的「涌抱」。背單詞永遠卡在 abandon 上，總覺得水平還可以的時候，一篇密密麻麻的英語文章，瞬間把你打回原形。

每次老師教完語法後，都會自動開啟了默寫，忘記，再默寫再忘記的模式。搭配千篇一律的枯燥教材，魔音穿腦的李雷韓梅梅，圈畫新詞、分析語法、背誦片語和句式，傳統英語課程的催眠效果總是特別好。

於是你過了四六級，一張口還是蹩腳的中式英語。出國英語點餐，服務員聽了一臉黑人問號，你劃我猜的「車禍」現場每日重演。看到好看的白人小哥、金髮美女只能撫額長嘆：他們不會中文怎麼辦。

自卑、難受，嚴重時看到英文還會噁心乾嘔。就這樣學了十多年的英語，然後去知乎搜了一個問題：掌握一門外語是一種怎樣的體驗……

從本源來說，令人痛苦的不是英語本身，真要比起來漢語的難度係數要高得多，雖然老外一輩子搞不清楚：「哪裡」和「哪裡哪裡」的區別。但人家始終開開心心的，重點在於，老外喜歡自誇，成就感始終大於挫敗感。

以前我們總是寄希望於碰到個「懂我的老師」，奈何這種事件的概率無限趨近於千里馬遇伯樂。很多老師，做不到真正地「懂你」。從九年義務教育的英語啟蒙，到工作後的在線英語教育，老師們要給眾多水平參差的學生授課，再認真負責的老師也無力去關注每個學生的學習點滴。

試想一下，你明明喜歡足球，英語老師可能連越位都不懂；你想看懂美劇，可老師卻擅長背誦莎士比亞，於是你們之間總是少了些化學反應。教了一段時間，老師對你的評價經常是「套路化」的：單詞量不足，口語偏弱，語法還行，評級 5-7……

量身定製的課程也有，一對一的服務也行，讓你舒舒服服學開心的機構也不少，只是每次報價，5 位數的學費讓你感覺身體被掏空……

那有沒有一個老師，既和我興趣相投，又能快速洞察到我真正的短板，並且為我量身定製課程，讓我每天進步如飛，感覺吃了「成長快樂」，還不怎麼費錢呢？

人類陣營里很難找到，非人類陣營里，和「AlphaGo」一樣的 AI 智能英語老師，真的可以有。

和 Siri 一樣會 B-box，隨隨便便就能來一段秒殺饒舌歌手的 freestyle，用你感興趣的美劇教學，根據你的學習習慣和進度調整課程，5000年通史，360 行技能，興趣愛好全無死角，各種技能 MAX。你極其細微的進步，它都看得清晰，表揚得體，並且還不怎麼花錢。除了不能談一場戀愛，它幾乎可以滿足你所有需求。

這聽上去是不是很酷炫？又有些「天方夜譚」呢？

「AlphaGo」呢，也就圍棋高手「柯潔們」能玩。但 AI 英語老師，人人都可以擁有。在 2017 這個 AI 元年，英語流利說 APP 已經實現了設想中的 AI 教學。與傳統的人類英語教學相比，你的學習效率可以提高3倍之多。

據國際通用的英語衡量標準，英語初學者到流利一般需要 1000 到 1500 個小時。但咱們從小學到大學，學習英語超過了 2500 個小時，可大部分人說英語還是磕巴。

但是在一項測試中，英語流利說 APP 利用 AI 技術幫助學生提高了 3 倍的學習效率。這是怎麼做到的？

人類老師和學生最多的互動是溝通，而人類老師的一大短板是無法了解並記憶全部學生的學習表現，並且這種了解能力會隨著學生數量的增多急速下降。AI 英語老師本身不存在「忘記」或「疲勞」的問題，他們要做的是聽到和聽懂。

流利說使用的是目前技術領先的語音識別系統「雙向長短時記憶網路」（bidirectional LSTM）。 LSTM（long short term memory network） 是一種特殊的 RNN（recurrentneural network）。RNN 是用於時間序列建模的一種 AI 深度模型，能學習到時間上的長期依賴關係，而 LSTM 能比較好的解決 RNN 在學習過程中梯度消失的問題。依託 4500 萬用戶在流利說上學習英語，積累了的大量語音數據，不管你操著東北口音，還是張口滿滿的「咖喱味」，AI 老師都能聽出你在說什麼。

AI 老師「聽到」學生的表現後，還需要對表現進行分析和打分。流利說使用的打分演算法以 GOP (Goodness of Pronunciation) 演算法為基礎。GOP 演算法的基本思想是利用事先知道的文字信息，把語音和它對應的文字做一次強制對齊 （force alignment），並把強制對齊得到的似然分數值與在不知道對應文字情況下得到的似然分數值做一個比較，利用這個似然比（likelihood ratio）做為發音好壞的評價。應用這個高能的語音識別系統，AI 可以準確抓出發音不準，糾正發音，在語音、語法、語用、流利度等各個維度上對用戶進行打分。

人類老師得精通一門學科，才能教學生。而精通首先要花費數十年的時間，並且教授上千名學生，這幾乎是人類的極限。但流利說的 AI 英語老師，卻可以根據全球學英語的海量數據，通過幾步測試，就可以為你量身定做最適合的教學大綱。

通過語言定級之後，AI 老師就能根據用戶的學習情況，進行定製化內容。在這裡流利說的 AI 基於深度學習體用了兩大能力：學習能力的跟蹤與學習路徑的推薦。學習能力的跟蹤上，流利說用神經網路代替知識圖譜，通過大量數據學到知識與知識之間的關係。流利說打造了數據智能的閉環，讓學生的學習數據不斷打磨 AI。比如你「R」的發音不準，下一次專門給你推送與「R」相關的辭彙。

在學習路徑推薦的部分，流利說的技術是類似 「AlphaGo」2.0，是 AI 和 AI 之間互相訓練，模擬出 AI 學生和 AI 老師。AI 學生是指前面提到的知識跟蹤。當知識跟蹤做到一定水平，可以模模擬實學生的行為。AI 老師不停不歇地與 AI 學生對弈，不斷地學習進化。線下老師需要很多年的經驗，教授上千學生，才能成為高級教師，而 AI 老師每天可以和幾千萬的 AI學生對弈。在對弈中，AI 老師不斷累積經驗，就可以知道對於不同的學生，應該使用什麼樣的教學策略，從而實現真正意義上的定製化。

AI 英語老師沒有任何統一編製的文本教科書，而是基於先進的 RHR 層級遞歸認知理論，這套理論主張聽說優先、浸泡練習、模態多樣。

比如，「She has run for two hours」, 其中「she has run」是一個語塊，「for two hours」是另一個語塊，整句話由兩個語塊構成，而不是斷裂的六個單詞。

RHR 理論下主張刺激大腦尋找這樣的語言模型，通過訓練在短時間裡處理更多的語言模型，幫助大腦歸納出更大的語塊。再通過數字化內容手段，加入大量原創插畫、口語表達和真題測試等等，不斷鞏固強化，讓大腦開始「懂英語」。

流利說 AI 英語老師教學，結合視覺、聽、說等手段，定製化內容，多層級互動，從而幫助用戶快速提升學習效率。這麼強的 AI 老師，請它只需要99元／月，幾乎就是兩頓午餐的費用。

最關鍵的是，英語流利說讓學習英語不再痛苦不堪。通過遊戲方式趣味學習，內容覆蓋了流行的英語課程、美劇電影、歐美歌曲等等，邊學邊玩，還能社交，彼此督促共同學習。

流利說還能滿足各式各樣的學習場景，就算你躺在沙發上，也可以輕鬆愉快地學英語。

「什麼？你說你也想試試 AI 老師？」

戳我領取三天免費AI課程