當(dāng)你要學(xué)習(xí)一個全新的知識時，該如何快速掌握？以區(qū)塊鏈為例，當(dāng)初區(qū)塊鏈因數(shù)字貨幣迅速爆紅時，很多“門外漢”都開始從零學(xué)習(xí)，希望快速參與這次科技潮流。但實際上，區(qū)塊鏈的歷史、概念包括每個場景的應(yīng)用都是深奧的學(xué)問，而且信息量大且專業(yè)復(fù)雜。隔行如隔山，所以，有很多人表示“看不懂區(qū)塊鏈”。這個時候，我們就需要“請外援”，如找一個專業(yè)人士講解（當(dāng)時市場上出現(xiàn)了區(qū)塊鏈培訓(xùn)班）。而除了培訓(xùn)班，我們其實還有更好的選擇——GET智能知識引擎。

GET智能知識引擎是由上海賅推智能科技公司（簡稱：GET）研發(fā)的基于AI的一個為實現(xiàn)未來教育的產(chǎn)品，目前，已經(jīng)有在PC端和小程序中上線。簡單來說，GET智能知識引擎像是人的“外掛大腦”�！叭瞬簧瞄L記憶，計算。互聯(lián)網(wǎng)讓我們漸漸進(jìn)入了信息大爆炸時代，大量的數(shù)據(jù)不應(yīng)該只靠人去學(xué)習(xí)，未來我們更多需要的是人機協(xié)作的精神。”GET的創(chuàng)始人 Jeff 說。“GET其實就是一家定義人機協(xié)作學(xué)習(xí)的公司，我們需要考慮人應(yīng)該做什么，機器應(yīng)該做什么�！�

那么，人和機器的協(xié)作角色究竟是怎樣的，GET智能知識引擎具體怎么工作呢？

Jeff表示，GET智能知識引擎的第一步是顛覆傳統(tǒng)的教育思維，形成智能思維。“市面上很多學(xué)習(xí)產(chǎn)品沒有形成思維上的改變，比如一些教育之類的產(chǎn)品，它是讓機器幫助把所有的知識灌輸?shù)侥愕哪X子里，其實你記不住這么多東西的�！彼�認(rèn)為目前市場上的這種教育類產(chǎn)品都是基于傳統(tǒng)教育思維——需要人去記憶冗長復(fù)雜的知識點，但是死記硬背的方式并不會讓很多人有效的記住并理解知識點�！拔覀円�有一個接近的外腦，它能夠輔助我學(xué)習(xí)，而人最擅長做的事情就是調(diào)取知識�！� Jeff說：“但每個人的興趣和知識點接受能力不同，所以GET先了解用戶的知識背景，再通過智能算法可以將最精準(zhǔn)的知識點推薦給用戶，用戶對這些知識點感興趣就會進(jìn)一步去探索�！�

既然是全新的學(xué)習(xí)方式，GET還有不一樣，如喚醒人們最初的好奇心與探索精神。“我們小時候喜歡問十萬個為什么，但是長大了卻漸漸失去了好奇心。GET智能知識引擎希望讓每個用戶重新?lián)炱鹛剿髦�識的樂趣，好奇心。”據(jù)介紹，GET智能知識引擎小程序的界面上有“每日get ”模塊，每天告訴你生活中的一些冷知識，激發(fā)用戶去思考，如果你對這個領(lǐng)域很好奇，你可以深入到這個領(lǐng)域去學(xué)習(xí)。GET通過網(wǎng)狀的知識鏈接方式，可以滿足用戶的天馬行空。在GET這里，沒有分科，它認(rèn)為所有的知識都有相關(guān)性。當(dāng)然，針對于沒有學(xué)習(xí)目標(biāo)的用戶，GET小程序最底部還有個智能導(dǎo)師機器人，你可以隨時跟機器人互動和溝通。

用戶可以利用碎片化時間在GET智能知識引擎瀏覽知識點，就像你刷朋友圈，刷微博、公眾號一樣。但是其實你每次停留在 GET智能知識引擎界面上時，他會給你制定個性化的學(xué)習(xí)路徑，鏈接相關(guān)的知識點。和你平時看的公眾號不一樣，GET智能知識引擎會幫助你把瀏覽學(xué)習(xí)軌跡整理出來并做梳理、儲存。“而且，經(jīng)過不斷的人機協(xié)作與交互，機器會越來越懂你，最后你會發(fā)現(xiàn)你請了一對一的專家�！盝eff表示。

“未來每個人都是天才。每個人都在某個領(lǐng)域比較擅長，但是因為傳統(tǒng)的教育讓我們每個人都必須要成為同一個標(biāo)準(zhǔn)，束縛了人的個性化的發(fā)展。我們需要因材施教�！辈贿^，Jeff 也表示按照目前國內(nèi)的教育資源、師資力量來說，實現(xiàn)因材施教的確是非常困難，所以他希望機器可以彌補這一缺陷�！拔磥淼母淖兪莻鹘y(tǒng)老師不會再教知識了，他們真正來到了育人階段�！彼�說。

那么，這樣一個酷炫的未來學(xué)習(xí)大腦背后的技術(shù)支撐是怎樣的呢？GET的聯(lián)合創(chuàng)始人Shadow向動點科技做了介紹。

首先，GET智能知識引擎上的數(shù)據(jù)源于全天候?qū)θ�網(wǎng)論文、書籍、文章的監(jiān)測。那么就會涉及到自動化處理數(shù)據(jù)的系統(tǒng)�！拔覀儚木W(wǎng)上獲取了這么多數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)不是直接搬過來就給用戶，需要經(jīng)過處理，比如說提取里面的一些段落的主體意思，還包括從文章里發(fā)現(xiàn)有價值的知識點，這些都通過文本處理的方式去計算出來�！盨hadow介紹數(shù)據(jù)整理的第一步是初步清洗。第二個步驟涉及到知識圖譜的構(gòu)建，“因為我們獲取的是一大段的，那么從這文本里面構(gòu)建出圖譜，就需要把知識點跟知識點之間的關(guān)系梳理出來�！彼�解釋道整個數(shù)據(jù)整理過程中運用了GET改良的自然語言處理技術(shù)，可以很符合GET智能知識引擎的產(chǎn)品需求�！皩嶋H上數(shù)據(jù)處理的過程，機器干80％的活，20％的活會包括人工編輯，審核、稍作修改�！盨hadow表示這也符合人機協(xié)作的概念。

“我們自身不生產(chǎn)內(nèi)容，只提供了一些像內(nèi)容原材料，然后每個用戶會根據(jù)原材料去做一道菜出來。”Shadow 形象地說明。據(jù)了解，今年3月成立后的一個月左右，該公司便獲得了第一輪融資，目前GET智能知識引擎已經(jīng)上線，正在不斷的迭代。但是GET提出的全新學(xué)習(xí)思維要挑戰(zhàn)根深蒂固的傳統(tǒng)教育思維，還需要天時地利人和。Jeff也透露，目前，做同類事情的企業(yè)也沒有，所以對于市場的教育，GET任重道遠(yuǎn)。

不過，Jeff已經(jīng)想好了切入口。“我們的客戶包括行業(yè)頂尖、前沿的人群。他們需要快速學(xué)習(xí)和把握很多行業(yè)的架構(gòu)，如咨詢行業(yè)。to B這一塊的希望打造規(guī)�；�的打包服務(wù)。”他說。在商業(yè)模式方面，Jeff透露后期產(chǎn)品會需要收會員費，即定制化知識的費用。