大模型时代，程序员的未来角色该如何转型？

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在知乎上有一个关于程序员职业生涯的热门问答：在 AI 快速发展的浪潮下，程序员的未来角色该如何转型？

具体来说，在大模型技术下加持的诸多 AI 工具已经展现出了强劲的生产力，如果程序员还抱守着既有的知识体系不改变，那早晚会被时代淘汰。但问题是程序员应当如何对自身定位，并向何方转型呢？

在不少回答中都认同一点，就是程序员角色一定还会存在，并发挥更加重要的作用。对于如何转型的观点，总结起来有以下这些：

● **成为超级个体：**通过使用AI工具突破单一技术限制，快速完成软件开发中的各项工作，强化自己的职业技能。

● **成为架构师或设计师：**烦琐重复的工作应当交给AI，程序员要将思维提升到系统架构与设计上，构建稳定、高可用的服务和应用。

● **跨领域创新：**程序员要利用AI知识丰富的特点，跨领域地寻找创新机会，从而做出具有独特价值的应用。

可以说，以上转型方向都是值得程序员努力尝试的，接下来要面对的实际问题，就是如何去学习、掌握并应用AI 技术。

用AI武装自己

程序员要用 AI 将自己武装起来，可以分为三个步骤，分别是学习理论知识、学习工具使用、综合运用。这三步在学习过程中可以循环迭代，即学习了一个知识点就可以尝试去使用工具，解决一个实际问题。

第一步：学习理论知识

要学习的理论包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心领域的基本概念、算法原理和数学模型。

在机器学习领域，要理解监督学习、无监督学习和强化学习的区别与联系，掌握线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等经典算法的推导过程和适用场景。

深度学习是机器学习的重要分支，也是大语言模型的基石，所以要重点熟悉神经网络的基本结构和工作原理，了解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、Transfromer 等模型的架构特点和优势。

第二步：学习工具使用

对于 AI 辅助编程，可用工具众多，包括 GitHub Copilot、CodeWhisperer、MarsCode、CodeGeeX、Cursor 等，这是可以给程序员的生产效率带来直接帮助的。

要开发 AI 应用，使用 Python 是最佳选择，因为Python语言简单易上手，拥有众多成熟的第三方库，提供了便捷的开发支持。PyTorch 和 TensonFlow 是深度学习领域的两大开源框架。

**● PyTorch：**由 Facebook 的 AI 研究团队开发，以其动态计算图和易用性著称，支持快速原型设计和灵活的模型构建，广泛应用于研究和开发。

**● TensorFlow：**由 Google 开发，具有灵活的架构，支持多种深度学习模型，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，适用于研究和生产环境。

AI 应用也离不开数据处理，程序员还要熟练使用 NumPy、Pandas、Matplotlib 等数据处理和可视化库，快速完成数据清洗、特征工程等任务，为模型训练做好准备。

第三步：综合运用

程序员可以从简单的项目开始，逐步过渡到复杂的项目。例如，开发一个基于深度学习的图像识别系统，再到基于 AI Agent 技术构建一个智能问答机器人。

在项目实践中，程序员会遇到各种各样的问题和挑战，包括数据质量不佳、模型过拟合或欠拟合、训练时间过长等。通过解决这些问题，程序员可以加深对 AI 理论和算法的理解，提高解决实际问题的能力。

程序员在 AI 时代想要转型可谓道路宽广，但要学的知识看起来好像千头万绪，从哪里开始？小异精心准备了下面这张程序员必读的AI书单，帮助你们打通从理论到实践的关窍。

程序员必读的AI书

《人工智能：现代方法（第4版）》

这本书是初学者进入 AI 世界的一把钥匙，被称为人工智能领域的“大百科全书”。

本书内容十分全面，全方位探讨了人工智能领域的方方面面，涵盖了从基础知识、模型方法、工具技术、社会伦理到应用专题等各个层面，是一本人工智能的理想工具书。

《深度学习》

本书因其封面上呈现的中央公园杜鹃花步道梦幻景观，而被坊间称为“花书”，是深度学习领域的“圣经”。本书深入讲解了神经网络、深度学习模型、优化算法等关键内容，同时还介绍了如何构建和训练深度学习模型，解决现实世界中的复杂问题。

本书适合正在学习机器学习的专业学生、人工智能研究者阅读。对于没有机器学习或统计背景的软件工程师，本书也提供了充分的理论指导，可以帮助读者快速掌握知识，并在工作中应用。

《动手学深度学习》

**这是一本基于 Apache MXNet 的深度学习实战书籍，**可以帮助读者快速上手并掌握使用深度学习工具的基本技能。

本书的作者团队在机器学习领域有着非常丰富的经验。他们不仅有大量的业界实践经验，也有非常高的学术成就，对机器学习领域的前沿算法理解深刻。

作者们在提供优质代码的同时，也把最前沿的算法和概念深入浅出地介绍给读者。这本书可以帮助深度学习实践者快速提升自己的能力。

《大语言模型：基础与前沿》

本书首先从 LLM 的辩论、争议和未来发展方向入手，引出对这一领域的全面认识。接着探讨语言模型和分词的基础知识，为读者打下扎实的理论基础。

随后对 Transformer 架构进行深入阐释，通过对编码器-解码器架构的剖析，以及外部记忆和推理优化的说明，揭示其在 LLM 中的重要性和应用方法。还详细分析了 LLM 的预训练、目标设定以及上下文学习和微调等关键内容。

最后则将注意力转移到视觉语言模型上，探讨了如何将视觉信息与语言模型相结合。探讨了 LLM 对环境的影响，包括能源消耗、温室气体排放等问题，引发人们对于技术发展与可持续发展之间的思考。

《GPT图解：大模型是怎样构建的》

本书从梳理 NLP 技术的发展脉络开始，讲述了 N-Gram、词袋模型（BoW）、Word2Vec（W2V）、神经概率语言模型（NPLM）、循环神经网络（RNN）、Seq2Seq（S2S）、注意力机制、Transformer，以及从初代 GPT 到 ChatGPT 再到 GPT-4 等一系列突破性技术的诞生与演进。

本书是黄佳的一部力作，书中仍然**以“咖哥”出场展开技术讨论****，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，**引领读者穿梭于不同时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。

《大模型应用开发：动手做AI Agent》