人工智能教育行业

自有人类社会以来，就有社会分工。每一个人走入社会，都会有自己的角色和分工。将编程与文盲放在一起说事儿，有悖社会发展规律，是夸大其词的推销“噱头”。格物斯坦表示：如果你是产品经理，那你对于数学知识可能已经没那么熟练了，并且你的编程能力也缺乏，不过因为做过互联网相关的工作，因此有些经验，所以需要花费比其他同学更多的努力，不管是在代码练习上。

还是算法理解，证明推导上，建议首先不必事无巨细，而是更宏观一点的掌握住重点的，深度学习原理，然后慢慢在练习代码过程中提高编程能力以及加深算法的理解。成为一个具备算法工程师水平的人工智能产品经理，这也是企业中急需的人才！

曾几何时，奥数也是判定一个孩子是否有文化、是否优秀的标准。但是，当奥数在社会中不再被称作“奥林匹克数学”，而被称为“深奥的数学”的时候，便从中小学生的应试课程超市中悄然“下架”。如果本是用以培养兴趣、激发想象力的机器人编程继续被如此扭曲和神化，这门课程不仅不会长久，反而会物极必反。有知识、有文化就不会是文盲，几千年来一直如此，与懂不懂机器人编程没有半毛钱关系。不学历史就不懂我的国，这是真理，历史老师却从不会挂在嘴边。

你的人工智能系统需要通过与人或者其他系统的互动中学习，反馈循环学习机制能够让你的软件自我矫正和学习，甚至对产品和未来规划提供有价值信息。产品功能方面可以宽进窄出，一开始提供较多功能，然后通过反馈机制消减、聚焦、优化到特定功能和问题的解决上。

首先，具体性的技术不具备通用性。不同于艺术、数学或语文这种通用的基础学科，这种技术的发展前后关联性极小，并且难以运用到其他领域。比如，在笔者上小学的90年代，学校强制我们学习珠算技术。而如今，珠算已经被彻底淘汰，笔者也并未觉得童年的珠算学习给我带来任何的可观收益，它与现代计算技术或其他任何学科都毫无关联性。与之对比，任何学科的发展都离不开基础学科，比如，学好数学显然有利于未来学习任何理工类知识。

其次，技术都具有迭代性，孩子现在学习的技术，等到其成年后可能会被彻底淘汰，将变得毫无意义。上文的算盘就是一个例子。而不幸的是，编程又恰好是迭代性最高的技术没有之一。30年前，学习编程要用打孔卡，如今已经进了博物馆；20年前，学习编程要从背诵dos命令、手动编译开始；10年前，学校里教的入门编程语言还是visual basic，是一门古老的事件驱动编程语言。今天，主流的编程语言是以Java为代表的面向对象编程语言，与之前的打孔卡毫无任何关系，并且极有可能被Python等具有函数编程特性的新型语言取代。甚至，在AI时代，编程有可能会和珠算一样被彻底淘汰，具体见下文。

综上所述，少儿学习机器人编程，其乐无穷，可学该学。培养一种兴趣，激发一种思维方式，何乐不为？但是当家长们把孩子送入课堂的时候，切不可让孩子带着压力、怀揣使命、顶着任务去面对如此妙趣横生的一门课程。因为对于绝大多数孩子来说，编程与他们的事业、人生不会有太大关系。