也許一直在一線的程序員們對這個標題呲之以鼻，特別是全棧工程師們。這篇文章主要是拋磚引玉，預測一下以后的技術(shù)方向。另外，文中可能也有表述不對的地方，歡迎指正。如果只想看未來的部分，可從中間開始看。

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計算機產(chǎn)生以后，這個行業(yè)的發(fā)展日新月異，不停地產(chǎn)生新的技術(shù)來解決新的問題。這里不把計算機語言的更新?lián)Q代看作技術(shù)的變化。計算機語言應該算做是規(guī)范，除了解決新問題外，有些語言的產(chǎn)生和流行也是有歷史原因的。

從計算機剛剛產(chǎn)生時，解決的是計算問題。其將很多人花費好幾個月的計算在幾天之內(nèi)完成。這一代的工程師們更多的在解決硬件問題。程序員（或者叫做軟件工程師）是將問題翻譯成計算機語言（其實程序員做的一直是這個），也就是卡片紙。程序員在當時的計算機系統(tǒng)中，應該不算一個核心角色。因為大部分問題和挑戰(zhàn)在硬件系統(tǒng)、算法上。

隨著計算機成本的降低，世界大戰(zhàn)后戰(zhàn)爭需求減少，開始大力發(fā)展經(jīng)濟。硬件解決方案的成本問題開始凸顯，于是開始產(chǎn)生了通用計算機。通用計算機逐漸統(tǒng)一了硬件標準，把更多的靈活性放到了軟件上?；灸Ｊ骄褪牵壕逕o霸的硬件廠商們負責提供計算資源，程序員們負責解決問題。這時候，程序員的春天來了。在此同時，軟件開發(fā)的理論也在不停地發(fā)展。隨著各種語言的層出不窮，基本上大家認可了指令、數(shù)據(jù)，程序基本流程、庫函數(shù)等各種計算機的概念。

再往后，隨著計算機的應用的范圍越來越大，挑戰(zhàn)也越來越多了。由于系統(tǒng)復雜性的增加，很多系統(tǒng)已經(jīng)不是幾位，甚至是數(shù)十位程序員就能完成的了。（當今的操作系統(tǒng)、搜索引擎都是數(shù)千甚至數(shù)萬人幾十年辛苦工作的結(jié)晶）。新的挑戰(zhàn)也來了——軟件工程，如何更高效、可預期地開發(fā)、維護復雜系統(tǒng)。這里的挑戰(zhàn)包括：如何將傳統(tǒng)的項目管理經(jīng)驗放到軟件項目管理中來；如何讓程序員們采用各種標準化的編程風格；如何構(gòu)建合適的團隊結(jié)構(gòu)等。這時候，程序員的重要性就凸顯出來了，產(chǎn)業(yè)鏈中的地位也變高了?？v觀歷史，數(shù)萬人以前集中在一起都是進行體力勞動或者戰(zhàn)爭。人類從來沒有這么大規(guī)模的將智力集中在一起解決問題。

同時，解決的問題規(guī)模和類型也進一步增加。其中，人機交互是一個熱門且有挑戰(zhàn)的方向。輸入上，除了從打字機來的鍵盤外，又發(fā)明了鼠標，顯示，揚聲器等各種人機交互的設(shè)備。程序員們除了要實現(xiàn)底層的驅(qū)動代碼，在人機交互層面也要實現(xiàn)方便易用的交互體驗。這時候除了算法和設(shè)計等挑戰(zhàn)，還有人體工學、文化上的挑戰(zhàn)。比如，中國人花了很多年，也沒制造出廣泛應用的中文鍵盤和流行的輸入方式，***還是英文鍵盤+拼音成了最主流的輸入方式。這是漢字本身的特點造成的，而廣大程序員花了大量的人力物力才認識到了這些文化上的規(guī)律。另外，網(wǎng)絡也是另一個熱門。程序員們在底層將計算機連接在了一起，并依靠強大的網(wǎng)絡能力實現(xiàn)了人們的遠程溝通。

到了近幾年，又出現(xiàn)了大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等熱門的方向。程序員們從底層實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的批處理、傳輸、存儲，解決了性能、可靠性等各種問題。由于大數(shù)據(jù)的精確性和完備性通常達不到100%，所以大數(shù)據(jù)也讓很多程序員開始去解決不確定的問題。

別人家的程序員們一直在解決不同領(lǐng)域、類型的問題。程序員的角色開始了分化（同時也有很多角色從程序員中分化出來了），從開發(fā)、測試，到架構(gòu)設(shè)計、體驗優(yōu)化、前端開發(fā)、后端開發(fā)、驅(qū)動開發(fā)、數(shù)據(jù)庫開發(fā)、IT等等數(shù)不勝數(shù)?？v觀不太長的程序員職業(yè)歷史，這些角色也在不停的產(chǎn)生和消失中。這代表著一代一代的程序員要么不停的學習，要么從這個行業(yè)中離開（也沒什么不好的，好多富翁都是程序員變的）。從歷史來看，程序員們解決的問題，使用的組件和思維模式都在不停地變化。但也有一些不變的東西，比如程序基本流程、設(shè)計模式、軟件工程。所以很多程序員在不停的學習新東西，從而能夠解決新問題。

那么，現(xiàn)在正在、未來會發(fā)生什么變化呢？這里只想討論一個：人機交互的革命，包括人機交互方式，和人機交互層次兩方面的革命。（說人話?。┖冒?，就是Kinect, HoloLens、Cortana帶來的新情況。這類新產(chǎn)品集中在一起，會對現(xiàn)有的人機交互產(chǎn)生顛覆性的革命。一句話概括：未來人們應該花更少的時間來學習如何使用科技，程序員們要花更多時間讓科技來適應人，而不是人去適應科技。比如，單輪摩托車不需要學習怎么在一個輪子上保持平衡，四軸飛行器不需要學習怎么轉(zhuǎn)彎、穩(wěn)定，這都是很好的例子。

一：人機交互方式。人是生活在三維空間里的，程序員們也在不停地在各種輸入輸出方式模擬三維空間。首先，顯示屏是一個二維的輸出，由此鼠標和各種觸摸方式也設(shè)計成了二維的。這里的二維性除了它們是平面輸入輸出外，它還真的只是個物理的平面……顯示器放在哪里就在哪里，觸摸要在顯示器上完成，鼠標也需要在一個平面上完成移動。鍵盤呢？可以說其維度都沒到一維。

什么是未來的輸入設(shè)備呢？它包括全息輸入輸出設(shè)備和解放雙手的輸入方式。

1. 全息輸入設(shè)備。Kinect這樣的體感、手勢輸入設(shè)備屬于全息輸入設(shè)備。Kinect很酷，但不得不說這只是全息輸入設(shè)備的雛形。這不僅是因為其不溫不火的狀態(tài)，也是其本身還有很大的提升空間。一方面，設(shè)備本身精度不夠、使用的范圍不是360度無死角；另一方面后面沒有強大的人工智能來支持（人工智能放到交互層次部分講，這里只講全息輸入設(shè)備）。未來的輸入設(shè)備應該是覆蓋整個空間，精確檢測到人的微動作和微表情，甚至能夠檢測到人的健康狀態(tài)（安全和隱私是需要考慮的方面）。從單個技術(shù)上來說，應該沒有突破不了的難題了，但集成起來制造出***的設(shè)備仍然需要巨大的投入。
2. 全息輸出設(shè)備。全息顯示技術(shù)在很多科幻電影里都演示過了。HoloLens這樣的增強現(xiàn)實設(shè)備和各種虛擬現(xiàn)實設(shè)備都屬于全息顯示設(shè)備。這些設(shè)備還處在非常初級的階段，但已經(jīng)帶來了很大的震撼。在物理技術(shù)沒有突破之前，這種可穿戴的設(shè)備是全息技術(shù)的主要載體。除此之外，還會出現(xiàn)各種味覺、觸覺的設(shè)備，這些全部加起來，覆蓋了人的所有感覺器官，就可以稱作全息輸出設(shè)備了。
3. Cortana一類的語音助手。其最革命性的一點是進一步解放了雙手（聽起來怎么這么耳熟？）。這和人類直立行走的解放雙手當然不能相提并論，但其革命性也是可圈可點的。還是那句話，這類語音助手還在雛形階段，它們的主要挑戰(zhàn)除了語音識別外，主要是在后文要講的交互層次上。Cortana不像鼠標鍵盤，一方面需要學習如何使用，一方面還需要到固定的位置或者某個固定的姿勢才能使用?，F(xiàn)在Cortana雖然要將手機拿起來才能使用，但通過物聯(lián)網(wǎng)的進一步發(fā)展，是可以進一步發(fā)展的。

對程序員的挑戰(zhàn)就來了：

1. 制造、集成出這些設(shè)備，甚至發(fā)明出新的設(shè)備。這些設(shè)備需要提供***的體驗，和人的運動、感官無縫結(jié)合，且讓人感到自然。
2. 在較高層次，如何采集模糊、大量的輸入，并轉(zhuǎn)變成計算機能夠處理的確定命令。和傳統(tǒng)的輸入方式相比，除了空間變成了三維，信息量也有數(shù)量級的增加。
3. 怎樣提高輸入的效率、降低學習成本？程序員需要考慮的是如何顛覆性的提高輸入效率。這里不僅是鼠標和屏幕的坐標從二維變成了三維的。想想鋼鐵俠是怎么輸入的？
4.  如何讓設(shè)備輸出最自然的體驗？特別是全息顯示設(shè)備，要解決頭暈等問題需要大量的調(diào)試和研究的。
5. 最重要的是：如何用這些設(shè)備構(gòu)建全新的體驗模式。比如，不同種類的應用應該放在什么位置，什么呈現(xiàn)方式？什么樣的動作操作才是最有效率、最自然的？這些需要一代一代的產(chǎn)品不斷的迭代，才能加深對新體驗的認識，發(fā)揮新一代全息設(shè)備的能力。

二：人機交互層次。當前的人機交互方式上，雖然很多產(chǎn)品號稱體驗非常好，仍然需要人去適應設(shè)備。不僅是輸入輸出的方式，還是思維的方式，當前的人機交互的體驗都有很大的提高空間。

例如，想出去旅游時，要先研究到底去哪里，要么上網(wǎng)，要么聽人說，或者去旅行社直接預定。去旅行社當然最省事，但聽不到***手的體驗，成本也會比較高。如果要自己研究，選地方，確定日期，買機票、酒店，找攻略，過程中要用到很多次搜索引擎，各種預訂網(wǎng)站，發(fā)郵件等。從開始想到基本確定至少需要好幾天，中間也得好幾個小時使用各種工具。而富豪們呢？也許只花5分鐘就完成了整個過程：告訴助手：想出去玩。助手可能就問問想去什么樣的地方（也許不是某個特定的地方）？玩幾天？大概什么時候去？然后基本確定后再匯報一下安排就可以了。這兩個過程之間的核心區(qū)別就在于交互的層次。普通人是依靠計算機進行任務層次的交互，而富豪是意圖層次的交互。這就是交互層次的不同對效率的影響。

Cortana這樣的語音助手除了解放了雙手，它也是一個非常自然的輸入方式。這讓程序員和科學家們開始更多的研究人們語言后面的意圖，從而提高計算機和人的交互層次。

Project Oxford和Azure Machine Learning這樣的開放的人工智能組件真正把多年實驗室里的玩具帶給了全世界。這就像當年Siri的發(fā)布一樣，雖然它不是***的，但沒有它，就不會有g(shù)oogle now和Cortana的迅速推出。好吧，又來一次：雖然Project Oxford只是個雛形，但是Project Oxford的推出給業(yè)界定義了人工智能組件更高層的接口標準，降低了人工智能的學習、應用門檻。特別是其中的語言模型。除了人工智能組件的開放，可以預見由各大公司基于大數(shù)據(jù)的各種數(shù)據(jù)模型也會很快共享。基于它們，人工智能的應用很快就會遍地開花，所有程序員都能創(chuàng)造出更智能的應用，從而每個人都可以有自己的個人助手。如果不能腦補個人助手的價值，請觀看電影《她》（《Her》），看看人工智能是怎樣幫忙處理電話和郵件的。

另一方面，在這一輪人工智能的熱潮下，硬件公司們也開始制造采用人工智能算法的處理器，這也代表著新一代的編程語言和理念的開始流行了。

交互層次方面對程序員就有更大的挑戰(zhàn)了：

1. ***的挑戰(zhàn)就是學習和適應新的編程理念。以前的程序都是if..else + while這樣的確定性的結(jié)構(gòu)化程序，程序員要開始學習如何寫元程序。寫出的程序是可以自己適應個體用戶需求的，而不是寫一段能夠適應所有用戶的程序。程序員的代碼將是方向性的，統(tǒng)籌性的，而不再是細節(jié)的堆疊。
2. 大開腦洞，如何結(jié)合全息交互和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)提高人機交互層次。幫助人們做事情10步并5步，5步并1步。比如，什么情況下抬手表示要喝水，抬頭表示想開燈，甚至無需特定動作；真正幫助人們管理時間，協(xié)調(diào)日程，而不僅僅是一個日程表。

總而言之，這里描述的未來可能需要10年、20年或更長。也許我們這代程序員已經(jīng)退出江湖了。熱點將不再是發(fā)明各種語言、發(fā)現(xiàn)各種工程管理方式和軟件設(shè)計模式了，而是科技如何進一步的以人為本，促進生產(chǎn)力發(fā)展。對程序員的挑戰(zhàn)除了要學習和探索新的輸入輸出方式，還要學會人工智能這樣的完全不同的編程理念。

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