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2023-11-03 02:18:18
早在上世纪50年代,人工智能就有了编程代码的雏形。最初的AI程序主要依靠手工输入的规则来生成代码,这种方法生成的代码非常简单,无法满足复杂需求。60年代起,一些基于统计机器学习的AI编程方法出现,但受限于算法和计算机性能,成效并不明显。那个时代的AI编程可谓起步缓慢,仅局限于简单的专业领域。
深度学习推动AI编程飞跃,应用场景持续拓展真正推动AI编程技术突飞猛进的,是这十年兴起的深度学习。以OpenAI的GPT系列模型为代表,这类基于大规模神经网络的人工智能,可以通过学习大量代码来生成程序。现在的AI编程模型已经可以根据自然语言描述自动生成代码,并实现代码的智能补全、自动翻译、自动测试等多种功能。目前AI编程模型主要应用于自动化测试、文档生成、Web应用开发等领域。代表性的应用案例包括GitHubCopilot在内的多种代码自动补全工具,以及GoogleAutoML自动生成机器学习模型的代码等。可以说,深度学习让AI编程打开了通向广阔应用的大门。
最让程序员感到可怕的是,AI不仅可以自动生成代码,还可以通过自我学习来优化代码!最新研发的CodeGPT就是一个例子,它能够自动调整参数,输出更简洁高效的代码。未来AI可能会自动重构程序员的代码,甚至完全取代他们编写程序。依靠规则的程序员们可能会觉得AI生成的代码缺乏灵活性,但AI系统可以通过深度学习来不断优化自己。相比人类程序员的局限,AI在处理大数据方面显然更占优势。所以,AI自主编程的代码质量会越来越高,程序员的优势正在被逐渐消除。
未来AI大规模取代程序员还需时间,工作内容将重构。但是业内专家表示,短时间内AI还难以完全取代程序员,更可能是程序员职业的重构。AI自动化了大量重复工作,程序员可以更专注于设计系统架构、编写业务逻辑等高质量工作。优秀的程序员仍可以利用AI编程工具来提升效率。未来程序员的工作重心将从单纯编码,转向指导AI如何更好地编程。他们需要学习运用新工具,并监督AI的工作。同时,新的编程岗位也在涌现,未来程序员仍有广阔的发展空间。
关于AI对就业影响的讨论日趋热烈。有观点认为应限制AI发展速度,以减轻对程序员们的冲击。但是也有观点指出,反对科技进步毫无意义,重要的是制定政策进行监管,通过培训等手段帮助程序员们顺利实现职业转换。总之,AI编程发展势不可挡,但程序员的未来并非一片坎坷。只要各界共同努力,相信一定能找到平稳过渡的路径,继续推动科技进步,让AI造福人类。
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