自編程、自迭代、自優(yōu)化及自我意識(shí)覺醒一直是人工智能追求的終極目標(biāo)，目前人工智能在各方面已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步并有取代程序員的可能，那么程序員在這種背景下還有出路嗎？面向人人都可編程的泛程序員時(shí)代，專業(yè)程序員又該何去何從？

程序員

OpenAI的大型語言模型GPT-3讓每個(gè)人都感到驚訝，一個(gè)由上億個(gè)參數(shù)組成的最先進(jìn)語言模型。它能夠根據(jù)簡(jiǎn)單的書面指令創(chuàng)建html網(wǎng)站，這個(gè)問題一直在計(jì)算機(jī)編程社區(qū)中反復(fù)被討論，雖然其還存在一定的局限與問題，但也被部分網(wǎng)友稱為地表最強(qiáng)的語言模型。

GPT-3

自此之后，誕生了一系列先進(jìn)的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可以根據(jù)自然語言描述，比如人類的口語或書面語言來編寫完整但簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)程序，還催生了自動(dòng)編碼助手，加快了計(jì)算機(jī)程序員的工作速度。

人工智能自動(dòng)編程究竟是取代程序員還是增強(qiáng)程序員的技能？

好消息是，在可預(yù)見的未來，計(jì)算機(jī)編程和軟件開發(fā)似乎仍將是一項(xiàng)非常個(gè)性化的工作，個(gè)性化一直是人工智能的軟肋。與此同時(shí)，人工智能生成的自動(dòng)代碼允許程序員在更短的時(shí)間內(nèi)編寫更多代碼來加速軟件開發(fā)。

此外，未來的編程將不再只是專業(yè)人員的專利，借助先進(jìn)的人工智能技術(shù)，編程將向更廣泛的人員開放，在未來，也許人人都是“程序員”，普通人通過人工智能助手就能實(shí)現(xiàn)一系列編程工作。

編程教材

亞馬遜負(fù)責(zé)人工智能服務(wù)的副總裁Vasi Philomin說：“我不認(rèn)為人工智能即將取代人類開發(fā)人員。”他補(bǔ)充說，人工智能工具將把編程人員從日常任務(wù)中解放出來，但計(jì)算機(jī)編程需要的創(chuàng)造性工作仍將繼續(xù)存在。

Vasi Philomin

也就是簡(jiǎn)單重復(fù)的編程工作可以由人工智能編程助手實(shí)現(xiàn)，但是需要?jiǎng)?chuàng)造力的編程仍將由人來完成，但是三五年之后如此，又有誰能保證十年、二十年人工智能不能實(shí)現(xiàn)真正意義上的“自我編程”？

創(chuàng)意園

答案是不確定的。

如果有人想在10年后成為一名開發(fā)人員，他們不一定需要學(xué)習(xí)編程語言。

但是他們需要理解構(gòu)建計(jì)算機(jī)程序的語義學(xué)、概念和邏輯順序。

從上個(gè)世紀(jì)50年代，人類開始用簡(jiǎn)單的英語詞匯編寫程序開始，編程就爬上了越來越高效的語言階梯，使程序員能夠更有效率的開發(fā)，催生了各種高效編程語言。

今年早些時(shí)候，谷歌在英國(guó)的人工智能實(shí)驗(yàn)室DeepMind進(jìn)一步利用AlphaCode實(shí)現(xiàn)了代碼的全自動(dòng)生成。AlphaCode是一種大型語言模型，可以根據(jù)自然語言指令編寫簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)程序。AlphaCode使用編解碼器轉(zhuǎn)換器架構(gòu)，首先對(duì)問題的自然語言描述進(jìn)行編碼，然后將結(jié)果向量解碼為解決方案的代碼。該模型首先在GitHub代碼庫上進(jìn)行訓(xùn)練，直到該模型能夠生成看起來合理的代碼。

AlphaCode

短期內(nèi)，我不認(rèn)為人工智能馬上會(huì)取代人類開發(fā)人員，但是它將消除那些簡(jiǎn)單重復(fù)的事情，讓人們可以專注于更有價(jià)值、更具創(chuàng)造性的事情。

蘭丁人工智能（Landing AI）創(chuàng)始人兼CEO吳恩達(dá)（Andrew Ng）是人工智能的先驅(qū)，也是谷歌大腦的創(chuàng)始領(lǐng)導(dǎo)人，他說：“我們距離一個(gè)人能夠告訴計(jì)算機(jī)一個(gè)任意復(fù)雜的計(jì)算機(jī)程序的要求，并將其自動(dòng)編碼的時(shí)間還很遙遠(yuǎn)。”

谷歌大腦

吳恩達(dá)

但考慮到人工智能代碼生成在短短幾年內(nèi)的發(fā)展速度，人工智能系統(tǒng)最終將能夠從自然語言指令編寫代碼似乎是不可避免的。

要給計(jì)算機(jī)提供自然語言指令，開發(fā)人員仍然需要理解一些邏輯和功能的概念，以及如何組織事物。他們?nèi)匀恍枰獙W(xué)習(xí)基礎(chǔ)編程，即使他們不學(xué)習(xí)特定的編程語言或用計(jì)算機(jī)代碼編寫。

機(jī)器理解自然語言指令的真正意圖

人工智能自動(dòng)代碼生成將允許軟件開發(fā)人員專注于更困難和更具創(chuàng)造性的任務(wù)。但是至少需要與人類進(jìn)行一次互動(dòng)，才能確認(rèn)機(jī)器真正理解了人類的意圖。