50 年前出现的许多技术都遵循了两种轨迹之一:它们要么发展以跟上现代的步伐,要么消失得无影无踪。
一个例子是 1938 年推出的第一台可编程机械计算机。由于内存限制,它的操作能力有限,而且重量很重,很难想象今天在我们的家中或工作场所放置这样的设备。
确实,有许多技术远见者对计算的未来及其与人类的互动进行了推测。这种做法并不新鲜——它有着悠久的历史,延续至今,预计还会持续到未来。塑造未来的前景总是吸引着我们,引发了支持者和反对者之间无休止的争论。最终,这些猜测归结为亚瑟·克拉克所说的“令人沮丧和危险的职业”。
以下是 NVIDIA 首席执行官黄仁勋在“谁将塑造 AI 的未来?”活动上的讲话。
“这听起来与人们的感受完全相反。你可能还记得,在过去的 10-15 年里,几乎每个站在这样的舞台上的人都会告诉你,让你的孩子学习计算机科学至关重要……每个人都应该学习如何编程。事实上,情况几乎完全相反。我们的工作是创造计算技术,这样就没有人需要编程,编程语言就是人类的。现在世界上每个人都是程序员。这是人工智能的奇迹”
我并不完全同意 Jensen 的观点(至少一开始不是),因为学习编程本身就是一种发现基本解决方案的方法,直到我们能够开发出专注于解决实际业务场景的代码行。我的意思是,编程就像学习任何其他科目或学科一样,培养我们的决策判断能力。试图仅通过指示 ChatGPT 来构建整个移动应用程序是很有挑战性的。它可能会成功,但如果不知道它应该遵循的逻辑顺序,理解整个代码将会很困难。此外,这个过程可能会有偏差,并在过程中遇到错误。
与其他科学、技术或学科一样,编程不可避免地会受到人工智能的影响,但开发人员仍然需要继续构建更多、更优秀的模型或软件,例如 NVIDIA 销售的模型或软件。
对于 90% 的人来说,提示将变得越来越用户友好,这要归功于人工智能工程师和提示工程师团队,他们在所有这些代码行背后工作,最终优化我们交互的聊天界面,无论我们使用的是 ChatGPT、Gemini、Claude 3、Copilot 等。关键是,虽然看起来主角(AI)似乎做了所有事情,但现实情况是,在我们看到的屏幕背后,有人类开发人员继续通过代码投入时间和知识。
字里行间
Jensen 的言论指出了一个基本概念:从学习过程到实施(可能只需要一个提示),人工智能在编程中的作用将从各个角度发生转变。
Sam Altman 在多次采访中强调,编程在未来仍将保持其重要性,但形式与我们今天习惯的形式不同。这种变化很大程度上是由于人工智能成为这一领域进步的催化剂。
另一方面,Stability AI 首席执行官兼联合创始人 Emad Mostaque 等人则认为,大约 5 年内,我们所熟知的程序员可能将不复存在。
对于那些渴望深入编程的人来说,这可能是一种令人生畏且不确定的情况。然而,现实情况是,未来很大一部分代码开发可能由人工智能而不是人类编写的代码驱动。这让我想到了以下问题:
编程语言的目标之一难道不是不断发展,使其更容易访问和理解,从而使更广泛的人能够通过编码来制定解决方案吗?
回顾历史,尤其是 20 世纪 50 年代,我们发现编程语言非常复杂,需要大量专业知识才能掌握。然而,随着时间的推移,未来的程序员逐渐可以突破这一门槛,让编程变得更具包容性和吸引力。
如今,我们通过人工智能助手获取代码。因此,许多非程序员或初学者现在编写第一行代码的方式可能与过去截然不同。然而,就功能而言,他们有可能实现相同的解决方案或目标。
我们所熟知的编程不太可能在未来 3 到 5 年内消失,但我们中的一些人可能会想知道 20 年后会发生什么。我们还会编码吗?作为回应,我会质疑到那时我们是否还会使用计算机。
下一层抽象
在标准计算机中,我们通常会遇到软件层和硬件层。这些层之间的通信由所谓的机器语言来促进,机器语言通常以二进制系统表示 – 这种格式对于人类来说可能很复杂,难以理解。在详细检查架构后,很明显,抽象和复杂性的元素在不同程度上与每个抽象层相关联。随着时间的推移,这些层逐渐积累起来,形成了现代计算机,它大大提高了人机之间的通信便利性,使我们能够使用更简单的指令执行各种任务。
AI 助手的概念将是一个附加层,它将被添加到图表的顶部。这为人类与计算机更轻松地交流提供了机会。目前,多模式在捕获我们想要提供的尽可能多的信息(音频、图像、文本)方面发挥着重要作用,这并不奇怪,AI 会将这些信息作为提示,开始生成接近我们期望的响应。
从这个意义上说,现在,我们正在经历一波代码 AI 助手的浪潮,例如 GitHub Copilot、CodiumAI、AWS Code Whisperer、Tabnine,它们无疑引领了人们编写代码方式的转变。
然而,尽管看起来人工智能将取代程序员,但现实情况是,许多当前模型仍然容易出错。此外,对聊天机器人的响应缺乏控制。一个例子是最近与Google Gemini有关的病毒式事件,它拒绝生成白人图像并过分强调包容性。这适得其反,因为它开始对人们进行刻板印象,导致了许多与种族话题相关的争议。
如果您经常使用 AI 来生成代码,您可能会注意到,由于项目的复杂性或所需的代码量,第一次尝试生成高质量代码自然是一个挑战。
现在,事实是,人工智能是一个出色的编码助手,可以帮助我们更快地编写和调试代码,但如果我们期望它自己从头开始构建软件,它的能力仍然有限。不可避免地,它将来会这样做,也许比我们预期的要早,但这是否意味着我们应该停止学习编程?
当然不是。
人工智能艺术并没有阻止该领域的爱好者绘画、绘图或创作。同样,人工智能不会淘汰程序员,而是代表编码的下一层抽象,使人与机器之间的交互更加顺畅。
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