引言

在“软件正在吞噬世界但将和程序员无关”一文中，我们介绍了人工智能编程的快速发展，ChatGPT通用模型或AlphaCode、Copilot等专用模型正在变得越来越强大。近日，前哈佛大学计算机科学教授、谷歌工程主管Matt Welsh表示，三年内终结编程。

从机器语言到高级语言

计算机使用二进制，只能识别和1，因此早期人们只能直接使用0和1组成的二进制代码编写程序，即机器语言。随后人们将0和1组成的机器指令使用英文助记符表示，很大程度上克服了机器语言难读难改的缺点，这称为汇编语言。汇编语言执行前要翻译成机器语言，但和机器语言一样高效，目前在特定场景仍在使用。编程语言的重大变革是1956年FORTRAN语言的出现，即高级语言。它使用一些与人类自然语言更接近的预设的关键词编写代码，因此与计算机硬件系统无关，可以更好地描述各种算法，容易学习掌握。目前流行的各种编程语言，例如C/C++、Java、【【微信】】、Go等都属于高级编程语言。

软件之困

高级编程语言已经发展了近七十年，也是软件极大发展的七十年，不管风口如何变换，不管是信息化、互联网化、数字化，软件都是必然的解决之道，因此有说法“软件吞噬世界”。

随着需求越来越复杂，软件开发的复杂度也越来越高，在编程语言基础上形成了各种框架、模式、流程，对开发工程师的要求也越来越高。因此，虽然数字化已经成为趋势，但是只有极少部分人才能成为开发工程师，就像极少部分人才能成为画家、钢琴家。软件开发的过程也很繁杂，从需求分析、界面设计、代码开发、测试上线，需要很多角色互相配合。大型项目如果不能妥善管理，延期和错误都会导致项目失败。“人月神话”这本经典著作就讲述了大型软件开发的难题。

人月神话

图片来自网络

降低软件开发门槛，让更多人可以掌握软件开发，提高开发效率一直是软件开发追求的目标。低代码开发平台(low-code de【【微信】】，LCDP)是目前流行的一种解决方案。LCDP是将编写代码的过程改为可视化拖拽方式，让没有代码开发经验的人也可以参与到开发中。由于之前人工智能水平所限，低代码开发虽然关注度很高，但效果还有差距。

自然语言编程

高级编程语言虽然得到极大的发展，但仍需要专业的开发人员，而且学习成本非常高，这和高级编程语言和自然语言的差距也有很大关系。而且高级编程语言都使用英语，这就限制了很多不会英文的人学习编程。所以除了上面提到的低代码开发，一直以来都有使用自然语言代替高级编程语言。当然不论使用什么编程语言，最后都要翻译为机器语言才能执行。

在传统编程时代，程序员要学习编程语言、算法、数据结构、数据库、计算机系统等一系列课程，学习将想法和需求转变为代码。现在和几十年前没有太大的变化。ChatGPT等模型开启了自然语言编程时代，想得到一个软件不再需要了解如此复杂艰深的专业内容。这听起来像科幻小说，但现在确实已经到了。计算机科学即将进入一个重大变革期，我们必须提前做好准备，但是很多人还没有意识到。

在自然语言编程时代的初始阶段，人工智能编程结果不一定完全正确，程序员可以转变为代码审查，和人工智能一起完成编程工作。随着人工智能编程的准确度不断提高，程序员可以转型为产品经理。产品经理的角色不会有太大变化，仍然能够写出告诉软件应该做哪些事情的描述，也就是产品需求文档(PRD)，甚至给人工智能的PRD会比给人类程序员的更简单，也会有另外的人工智能帮助产品经理写出更好的产品描述。

ChatGPT终结传统编程不仅只影响程序员，和编程相关的领域都会被改变。软件测试、代码安全评审、渗透测试等都会被人工智能逐步代替，软件开发的成本将极大降低，因此软件可以无处不在。

人工智能编程时代，学校的计算机教育方式也将被极大改变，很多同学将学习如何使用和训练人工智能工具为主，而不是现在的专业课。

无限可能

开发工程师编程终结意味着全人类编程的开始，软件将真正成为基础能力。任何人，甚至几岁的小朋友都可以描述自己的想法，人工智能会给他所需要的。以云原生为代表的软件自动部署工具已经得到了快速发展，从软件生成到运行的流程可以在很短时间自动完成，世界上软件的数量将极大增加。

人工智能编程将彻底改变一切数字化的构建模式，包括元宇宙。数字化不再像之前由人工堆砌而成，而是由人工智能以全新的方式完成。

人工智能编程时代可能对少部分人不是好事情，但是对大部分人来说，是开启无限可能的开始。人工智能最重要的意义不是让专业的人更专业，而是要让非专业的人可以更专业。

总结

科技发展经常超出想象，人工智能编程取代人工编程或三年、或十年，但一定会到来。就像AlphaGO改变围棋、Stable Diffusion改变绘画，ChatGPT也会深刻改变编程，原有模式的终结意味着新模式的开始。

ChatGPT细说从头(二一)：傲慢与偏见

引言

每一次人工智能的突破总会伴随一些声音“人工智能只是运算，并没有真正理解语言(图像)”，“人工智能离人类还差很远”，“人工智能永远不会超过人”。每次这个时候，图灵测试、哥德尔不完备理论、NP-hard问题等也都会被拉出来作为证明计算机能力边界，这就是人类对智能的傲慢与偏见。

我不如AI

@gpt 我下午要去见客户，是一个煤矿企业，他们对使用区块链用于煤矿操作单来提高安全管理感兴趣，帮我以上面的主题写一段300字的方案。

区块链技术已经被广泛应用于各个领域，而在煤矿行业中使用区块链技术来提高安全管理也具有非常重要的意义。为此，我们可以通过以下几步来实现：1. 建立区块链平台：建立一个基于区块链的平台，使得煤矿企业可以将所有操作单的信息进行记录和追溯。该平台可以使用现有的公有链或私有链，确保所有数据的可靠性和安全性。2. 制定标准流程：为了确保操作单的正确执行，需要制定相应的标准流程。对于每个操作单，都需要明确指定责任人和操作步骤，确保每个步骤的正确性和连贯性。3. 实时监控：通过区块链平台，可以实时监控所有操作单的执行情况。如果发现异常情况，可以及时采取相应的措施，避免事故的发生。4. 数据分析与挖掘：通过区块链平台收集的数据，可以进行深入的数据分析和挖掘。例如，对于某个操作步骤频繁出现问题的操作单，可以进一步优化标准流程，提高工作效率和安全性。总之，通过使用区块链技术来管理煤矿操作单，可以更加有效地提高煤矿的安全管理水平，降低事故发生的概率，从而保障员工的生命财产安全和企业的持续发展。

――――――――――

以上是我和AI的对话，不到一分钟时间，它就帮我生成了一个简短的项目方案，对于很多初步接触的客户，已经足够了。以我对区块链的理解程度，我没有什么可修改的，可以直接用。在以上的例子中，我不如AI。

智能和意识

智能本来就是一个模糊的概念，我们认为人类的很多行为具有智能，例如上面编写一段方案。我们希望机器能够做这些人类能做的事情，甚至比人类做的还好。我们的目标是完成任务，而不是讨论一个本来就模糊的概念，类似的概念还有意识、知识等。人工智能负责实干，哲学家负责思考。

还是上面的例子，如果是人类编写的那就是具有理解能力和智能，如果是AI编写的就是没有理解，不具有智能。我认为如果能完成同样的事情就应该有同样的标准，或者讨论AI是不是真正理解自然语言就是一个没有意义的问题，这就像问潜水艇会不会游泳一样。完成一件事可以有不同的方式，人有人的方式，机器有机器的方式，飞机可以像鸟一样飞行，但是不必像鸟一样扇动翅膀。

其实AI(当然是推动AI发展的一部分人类)根本不关心人类认为它是不是有智能和意识，它只是在不断进化，不断增强学习能力。只要能完成任务，就会有人蜂拥而至，真正的用户不会关心无聊的意识和智能问题。

难得糊涂

简单的说，哥德尔不完备定理说明逻辑系统不完备，NP-Hard问题说明很多问题不可解，因此计算机能力有边界，永远不可能实现真正的智能。“Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP”这本书中有下面这幅漫画：一个人证明某个问题是NP-Hard问题，因此该问题无解，而且其他牛人也无解。

其实智能和单纯计算的重要区别就是如何应对没有见过的问题和无解的问题。生物从单细胞开始，能力极为有限，即使贵为地球生物链主的人类能力也很有限，如何在未知环境中生存下来，方法也很简单就是近似，或者说大概、差不多、甚至从瞎猜开始。那猜错了怎么办？我们不是经常认错人，写错字，办错事，只要不是致命错误，不会导致Game Over，从错误中学习就可以了，吃一堑长一智，改正还是好同志。当从求精确解转而求近似解后，不可解的问题可能就可解了，特别是有些算法随时可以停止并返回近似解，运行时间越长，投入资源越多，近似解越精确。古人说，难得糊涂，糊涂中有大智慧。

人类知识

很多人对人工智能的一个误解是，人工智能都是基于人类数据和经验，因此无法超过人类。这种质疑早在AlphaGO打败人类围棋冠军后就出现过，AlphaGO再牛也是学习了大量人类棋谱，没什么了不起的。其实机器学习的方式有很多，例如前面文章介绍过的强化学习，可以通过和环境交互的奖惩信号进行学习，【【微信】】在2017年就发表了“master the game of go without human knowledge”。在AI面前，人类会发现自己用千百年总结的知识，很多不过是受限于人脑有限资源的折衷。

跳出麦肯锡和图灵的框框

李国杰院士曾提出人工智能要跳出麦肯锡和图灵的框框，我非常赞同。约翰・麦肯锡对人工智能的定义是像人，正如前面提到，人类只是智能的一种形式，也还有很多问题人类根本无法胜任，例如合理调度整个北京市的红绿灯。人工智能的空间非常广阔，不必只盯着人类。

很多人总会用图灵测试来作为评判人工智能的标准，我认为这只是图灵提出的一个很普通的假设而已，并不是人工智能的金科玉律。只要AI能够完成任务，过不过图灵试验根本没有什么太大的意义，也没有人以完成图灵测试为目标去开发人工智能。把图灵测试捧上天本身就是人类的傲慢与偏见的表现。以后AI也会给出一个XX测试，来测一下人类是否有智能。人类能通过吗？

相信的力量

孙子兵法：求其上，得其中；求其中，得其下；求其下，必败。OpenAI、【【微信】】等公司致力于通用人工智能令人尊敬，人工智能的发展需要这样的勇士，而不是想都不敢想，或者告诉自己通用人工智能不可实现的人。

总结

ChatGPT已经带来新一轮的人工智能革命，机遇属于能够运用人工智能工具的人，同时让我们迎接通用人工智能的突破，与机器共舞。