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“小伙子们呐，别想着写代码写到老啊喂。时期在变啦！
”
美国能源部橡树岭国家实验室研究委员会苦口婆心地劝现在的攻城狮。
美国能源部橡树岭国家实验室，位于美国田纳西州，个中子加速器曾创天下记录。该实验室的义务是占领美国当下面临的最严厉的科学难题，并且开拓新技能，为人类创造更加美好的生活，保护人类。
△ 美国能源部橡树岭国家实验室的中子加速器
12月初，他们揭橥了一篇研究论文，《人类2040年还须要亲自写代码吗？对付编程来说，人机混编的代码意味着什么？》，谈论了21世纪中后期AI在软件行业中发挥的浸染。
末了学术界的结论是，他们预测AI将会在2040年就彻底解放攻城狮。
到那时候，机器学习和自然措辞处理技能将会pk掉我们人类最顶尖的软件攻城狮。往后就不用小伙子们（嗷，当然也有极少数的小菇凉）每天埋在一堆显示器后面吭哧吭哧写代码了。
报告里指出，编程界现在就在经历一场变革，不过我们大家还在处于变革的早期。AI技能的高速发展会产出大量代码，不断优化后能针对性地办理研究机构的问题或者知足市场的需求。
只管这么一说，赶脚人类的攻城狮职业很危险，彷佛要被AI取代了，但是研究职员乐不雅观地指出，实质上，AI会写代码是在帮助人类提升事情效率，攻城狮的韶光和智力资源可以开释出来，办理更繁芜的问题。就彷佛你拥有了一个私人助理，帮你把很多杂事噜苏的事都干了，那你就可以有更多的韶光集中把稳力，去思考更繁芜的问题。
我们想象一下这样的场景。有两个攻城狮坐在一起闲扯淡。
个中一个人溘然来了一句，“你说，怎么知道我的咖啡十分钟后温度是多少？”
假设你是第二个攻城狮，你会怎么回答这个问题？
你可能会说，这不就写个代码打算一下温度的事嘛。建一个基于韶光为变量的热力系统打算公式，确定一下几个干系的值，代进去就可以推出来末了的结果了（当然只是理论值）。
你把这个算出来的温度见告第一个人，再由第一个人去根据详细的环境情形，整合上可能存在其他未知或已知的影响成分导致的偏差，末了得出一个更靠近真实的答案。
如果说，第二个攻城狮的事情，交给机器来做呢？
那我们人类不就只须要从编程的交互界面去挑出最适宜办理问题的模型，微调几个偏差了对吧。这样说来，反而可以把更多的人从机器重复的事情中解放出来，转而去处理更多更繁芜的问题。这对我们来说，是件好事诶ヾ(๑╹◡╹)ﾉ”
不过，目前最大的寻衅在于，硬件根本举动步伐和软件的需求之间有一定的间隔。研究职员都在期待着有强大的硬件涌现，支撑着AI快速产出代码，也能跑起来人机稠浊编码的程序。
对付一个人类攻城狮来说，他们须要一个更高阶的措辞，或得当的自然措辞处理界面来选用机器编程的代码（MGC，Machine-generated code）。机器写代码，不像人写代码，须要超过不同的硬件类型，可能也须要更抽象更高效的措辞来进行机器之间的信息沟通。前一段韶光Facebook的AI也一度发明过它们自己沟通的措辞。
Facebook开拓的谈天AI
作为攻城狮的你，怎么看这个问题？
末了，附论文链接，有韶光建议瞅瞅，提前给自己未来选条好赛道：
https://arxiv.org/pdf/1712.00676.pdf
— 完 —
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