近日，有報道稱，一位博士通過給樂高小車裝上類似人類大腦工作模式的“大腦”（簡稱“生物大腦”），成功讓其學會快速走出蜂巢迷宮。目前，這一研究成果已在《Science Advances》發表。對此，有資深技術人士表示，該案例看似有趣，但對于“將AI巧妙應用到學習APP”中的平臺來說，卻似乎并非什么新鮮事。

眾所周知，不管是人還是機器人，如要順利走出蜂巢迷宮都面臨諸多困難。究其原因，在于蜂巢迷宮構造十分復雜，從進入迷宮到走出迷宮，中間既要面對無數的死角，又要從接近幾何數字的路線組合中找出最優線路。而要快速走出，則需要耗費巨大的計算量：不僅要節點最優，而且要線路最優。在該實驗中，“生物大腦”之所以能夠順利幫助小車出宮，主要得益于“生物大腦”一方面通過模仿人的大腦工作模式和機器學習能力，牢牢地記住了每一個路線節點狀態，另一方面則通過類似弱化版本的Q-Learning算法，找出了最優線路。

對此，有資深技術人士表示，該案例的成功，主要為運用了神經大腦技術和算法技術。事件看似技術含量頗高，但實際上，在一些具備人工智能的技術類企業中，這種技術卻早已得到成功運用。

在頗有名望的VIP陪練旗下早已推出一款AI智能鋼琴陪練產品——小馬AI陪練，它不管是技術線路還是對大腦工作方式的研究，都與“生物大腦”有著極其相似之處。

例如，在趣味練習板塊，從識譜練習、識譜游戲，到聽音練習和節奏模仿，琴童在練習過程中，對或錯都會得到系統點頭或搖頭的提示；同時，還會通過小花的顏色變化來加強琴童對音符的記憶。這就相當于“生物大腦”的機器學習過程，每一次練習都給琴童的大腦帶來強化訓練。當彈奏正確時，小馬不僅會使勁點頭，而且小花也將由白色變成黃色，這就相當于給了琴童一次獎勵；如果彈奏錯誤，不僅系統會使勁搖頭，小花也會保持白色，此時，小馬AI陪練系統內也會不斷給出重新練習的語音提示，直至練習正確為止。

而在AI算法方面，小馬AI也與“生物大腦”有著異曲同工之妙。例如，彈奏練習過程中，小馬AI陪練將通過AI技術，不僅為琴童提供AI播放、唱譜示范和彈奏示范的便利，而且會協助琴童完成從識譜練習、分段練習到全曲評測的全過程。縱觀全程，AI算法都充當核心指引，快速幫助琴童找出識譜、打節拍和識別譜音的最優“解”，從而大大降低了練琴的難度，也大幅提高了琴童的學習效率。

值得一提的是，科技的每一次進步，都帶來人類生活方式的極大改觀。

在“生物大腦”幫助樂高小車快速走出迷宮事件中，其吸人眼球之處，在于充分利用了“生物大腦”、機器算法和AI識別等前沿技術。但實際上，這些技術在小馬AI陪練教學軟件中，早已獲得成熟運用。

例如，通過AI技術，小馬AI陪練基于超過95%的音譜識別率，可以快速識別琴童練琴過程中的錯音，并從指法、節拍、音譜等多個方面給予快速指導和糾正；同時，小馬AI陪練在琴童練習結束后，還能對琴童的練習效果給予快速評估，并通過通俗易懂的評估報告，讓即使沒有音樂功底的家長也能清晰地知道琴童的練琴問題所在，為下一次有針對性的學習埋下鋪墊。

此外，小馬AI陪練還是一個有溫度的教學陪練軟件，充分把握了兒童童真而又富有創造性的天性，讓教學評估的每一個環節都十分符合其年齡心理，幫助琴童提高學習興趣的同時，也快速幫助他們快速提高練琴水平。作為一個有愛心的陪練軟件，小馬AI還用親民的價格和靈活的套餐組合方式，幫助每一個孩子實現學習音樂的夢想。

科學沒有止境，科技發展沒也未止步。作為助力素質教育和音樂行業健康發展的平臺，小馬AI陪練堅持自己的初心，并不斷依托科技研發和產品創新，為國培育新生音樂人才，提升人們的幸福生活指數。