程序员的未来与AI的崛起

程序员会被淘汰吗？

在技术迅速发展的今天，程序员的角色和技能需求正在不断演变。虽然人工智能（AI）如GPT等工具能够帮助未受过编程训练的人生成代码，但这并不意味着程序员将完全被取代。正如一个未受过教育的人可以请求AI撰写文章，但他们可能缺乏判断文章质量的能力。同样，AI生成的代码可能存在漏洞，这对软件的安全性构成了潜在威胁。

图灵的观点与现代计算

可计算与不可计算的界限

从计算理论的角度来看，图灵的观点至今仍然具有指导意义。图灵和冯·诺依曼的理论将问题分为可计算和不可计算两类。传统上，人类认为只有能够用函数明确描述的问题才是可计算的，而非结构化的问题则被视为不可计算。然而，随着大模型的发展，这一界限正在被重新定义。

大模型的突破

大模型通过训练神经网络，能够再现那些无法用复杂数学方程描述的现象，从而解决了所谓的“不可计算”问题。这一突破不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中展现了强大的潜力。

自动驾驶与Transformer的革新

自动驾驶的挑战

以自动驾驶为例，过去这一领域被认为是不可计算的，因为人类试图通过专家系统将驾驶知识转化为可计算的规则，但这一方法并未成功。

Transformer的崛起

然而，Transformer架构的出现改变了这一局面。Transformer不依赖于预设规则，而是通过大量数据学习，展现出强大的泛化能力。例如，新手司机在驾驶时可能会手忙脚乱，因为他们的大脑还在适应各种规则。而经验丰富的司机则能下意识地做出正确的驾驶决策，这正是因为他们的大脑已经形成了一个高效的“网络”。

FSD系统的启示

同样，特斯拉的FSD系统也无法解释其决策过程，因为它已经通过大量数据学习到了如何驾驶。这一现象表明，Transformer不仅在理论上突破了可计算与不可计算的界限，也在实际应用中展现了其强大的能力。

大模型在其他领域的应用

天气预报与蛋白质结构分析

Transformer不仅在自动驾驶领域取得了突破，还在天气预报、蛋白质结构分析等领域展现了其强大的能力。这些领域的问题传统上难以用数学公式描述，但大模型通过理解数据的语义，能够处理非结构化数据，并将其转化为结构化信息。

大数据分析的革命

这意味着大模型已经超越了传统的可计算与不可计算的界限，对大数据分析带来了革命性的变化。阿里的“大数据中台”概念也需要升级，以涵盖非结构化和传统上不可计算的数据。

结论

大模型的出现重新定义了计算的可能性，使得我们能够处理和分析更多类型的数据。这不仅改变了我们对计算的理解，也为未来的技术发展开辟了新的道路。因此，我们应该抛弃传统的图灵观点，拥抱大模型带来的新机遇。

「真诚赞赏，手留余香」

AI会取代程序员吗