智能革命：AI重塑软件产业的未来

马克·安德森，网景公司的创始人，同时也是硅谷的知名投资人，有一句流行的话：“软件正在吞没整个世界。”以大数据为导向的人工智能革命，若以软件业为例，呈现出一副崭新的画面：「人工智能蚕食软件」。 “吞噬”只是一种比喻，从本质上讲，软件行业正开始从大模式向智慧模式转变。

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我把这种范例转变分为三个层面：计算范例，开发范例，以及互动范例。

 一、计算范式 

众所周知，1936年，图灵在《论可计算数及其在判定问题上的应用》中首次提出了图灵机的理论模型，而1946年，冯·诺伊曼则提出了冯·诺伊曼（von Norman）的计算框架，并一直沿用到今天。冯·诺伊曼框架是图灵机模型的一种实现，它开创了经典计算范式，并一直持续到今天。

 传统的计算模式以“获取-计算-显示”为中心的以 CPU为中心的顺序执行的、以结构化的数据为主要特征的“确定性计算”模式。该模式的核心是以 GPU为中心，以自然语言与可视化数据为主要特征，以“学习-预测-生成”为主线，以“学习-预测-生成”为目标的“概率计算”生成模式。 在今后的10-20年，当各种应用都大规模地向产生式模式转移时，“神经网络体系结构”将成为主流。它将对整个计算行业的技术堆栈产生深远影响，其范围与深度将远远超过从单机到网络的转变。 

 二、开发范式 

通过对软件代码及相关文件的生成与分析，可以实现对软件开发过程中的模式转变，这种转变包括需求分析，软件设计，代码编写，开发者测试，代码复查，重构，整洁代码，缺陷调试等。以“提示工程”为主导的自然语言程序设计，逐渐取代严谨的程序设计，已成为一种明显的发展趋势。

Thomas Dohmke是 GitHub的首席执行官，他预言，在接下来的5年中，80%的代码都会通过大型的模型自动产生。 当前许多软件项目的实践证明，对于细粒度和抽象层次较低的任务，大型模型的性能更好；但是对于更大粒度和更高层次的抽象任务，学生的学习效果不佳。然而，大粒度和高度抽象的设计却成为了软件开发的核心，也就是抵御软件复杂度的核心。

Grady Booch是一位面向对象的专家，他曾明确表示，“整个软体工程学的发展史，都是一个不断提高抽象层面的过程。 将来，程式员的主要能力应该集中于高级别的工作，例如：需求分析，领域建模，体系结构，界面等；对于一些比较低级的工作，如详细的设计，类型的实现，功能的实现，算法的实现，单元的测试等，都交给了大的模型。

这将导致一个巨大的软件开发工具链和技术的转变。 此外，自然语言程序设计的门槛较低，使得将来的程序可以在已有的软件平台上自由地进行扩展。正如艾伦·凯（Alan Kay）所预测的那样，“将来我们的工具将会如同编辑文档那样被编辑。”将来，软件的形式也会由目前的标准固体软件，逐渐演变成由使用者共同创造的“可塑软件”。 交互范式 我们都知道，在计算机工业中，人机交互已经成为一股推动变革的原动力。

从最初的控制台式用户接口（CUI），到 PC端的 GUI，再到智能手机上的触摸屏，每一次人机互动的变革，都在向更广阔的范围内释放着计算的潜能。在一篇名为“The Age of AI has begun”的论文中，比尔盖茨对 Chat GPT的评价是：“这是继 GUI图形化用户界面之后，最伟大的一次变革。 人机无缝隙的人机交互是计算机行业梦寐以求的事情，而基于大数据的自然语言交互技术（LUI）正是实现这一理想的最好动力。

当然，在将来的人机互动中，自然语言的互动还远远不够。自然语言的互动，手势的互动，图形的互动都会一起给电脑下达指令。 简单地把 LUI看成是给电脑下指令的一种选择，这就太狭窄了。LUI带来的互动变革将触发更多的叠加效应。首先， LUI将逐渐打破独立的应用之间的隔阂：在未来，程序的边界将被打破，程序的第一个入口将不是单独的 GUI程序，而是一种看不见的、能够实时响应的 LUI，以及在它的基础上提供的各类服务。

其次， LUI也可以极大地减少程序内部交互过程中冗长乏味的过程。将传统的结构化输入（如菜单，按钮，导航，链接，表格等）转化成结构化的输入，并将其反馈给用户。应用服务是人机界面互动革命所引起的重大变革。 总之，这是一种从软件行业的每一个层面进行的智能范式转变，它将对每个程序员和软件企业产生深远的影响。

我认为人工智能会让程序员升华，而不是被淘汰；将来，每个程序员都是人工智能程序设计人员。《新程序员》杂志也在积极地迎接这一历史性的变化，为所有的编程人员、为软件公司服务。 

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