我们的世界正在迅速程序化、数据化和智能化，大数据、物联网、云计算、机器学习、人工智能、机器智能这样一系列技术，让万物互联，让计算像自来水、电力一样成为一种基础资源，让编程成为像阅读、表达、数学一样的一种基础能力。如果孩子不会编程，将成为新时代的“文盲”。

作为新东方投资千万的在线少儿编程教育机构——极客晨星应运而生，极客晨星采用游戏式互动教学法，螺旋式上升无缝衔接课程体系，专业名师倾力打造可视化模块课程，为全国6-16岁青少儿培养孩子的逻辑思维能力、想象力和创造力、综合学科能力。

那么，处在人工智能社会，对少儿编程有着强烈的认知和认同感的家长们，尤其是80后、90后家长们，需要让孩子学编程的同时，了解哪些编程前沿的科技常识呢？

人工智能：

给机器赋予人类的智能，让机器能够像人类那样独立思考。当然，目前的人工智能没有发展到很高级的程度，这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段，但目前我们可以让计算机掌握一定的知识，更加智能化的帮助我们实现简单或复杂的活动。

机器学习：

通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。举个最简单的例子，我们训练小狗狗接飞碟时，当小狗狗接到并送到主人手中时，主人会给一定的奖励，否则会有惩罚。于是狗狗就渐渐学会了接飞碟。同样的道理，我们用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签的，并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。

数据挖掘：

数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到为我所用的知识，从而指导人们的活动。所以我认为数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。

深度学习：

深度学习是实现机器学习的途径之一。 其他途径包括策树，归纳逻辑程序设计，聚类，强化学习和贝叶斯网络等。深度学习这一概念的灵感来自大脑的结构和功能，即众多神经元的相互连接。 人工神经网络（ ANNs ）即为模拟大脑生物结构的算法。在 ANNs 中，存在具有独立处理层的“神经元”，且这些“神经元”与其他“神经元”相接。其中每个处理层具有特定的学习特征，如图像识别中的曲线/边缘。 正是这种分层赋予深度学习这一概念的名称，其中的深度是通过使用多个层而不是单个独立层实现的。