在 Alpha Go 三連勝中國(guó)圍棋天才柯潔之后，機(jī)器人威脅論越來(lái)越高漲，有人說(shuō)機(jī)器人即將取代電話客服、數(shù)據(jù)錄入人員、銷售、翻譯......那么在 IT 行業(yè)中，作為長(zhǎng)期背鍋俠的程序員們，未來(lái)也會(huì)被取而代之嗎?接下來(lái)，本文將解析 AI 的發(fā)展趨勢(shì)及根據(jù)美國(guó)能源部橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室最新發(fā)布的論文，探討程序員的未來(lái)。

時(shí)下，當(dāng) Google 帶著 AI 殺回中國(guó)市場(chǎng)、當(dāng) BAT 爭(zhēng)搶 AI 時(shí)代的制高點(diǎn)、當(dāng) AI 匯入教育課程，我們知道全民參與的 AI 時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨，那么究其本質(zhì)為什么 AI 會(huì)如此火爆，是資本的喧囂還是媒體的炒作，亦或是人工智能技術(shù)已然邁向成熟? 

事實(shí)上，人工智能之所以可以大熱應(yīng)歸根于越來(lái)越龐大的數(shù)據(jù)。因?yàn)榻┠陙?lái)互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，需要不斷地處理和加工提煉，然而這些數(shù)據(jù)過(guò)于龐大，想要人工處理實(shí)為難上加難，因此，數(shù)據(jù)處理的需求在一定程度上催生了人工智能的迅速發(fā)展。另一方面，技術(shù)的興起也離不開資本的力量。

BAT 領(lǐng)頭出擊，創(chuàng)業(yè)公司紛紛崛起

百度——All In AI

百度是 BAT 里最早布局人工智能、以“All In AI”為戰(zhàn)略的公司。

早在 2013 年 1 月，百度就成立深度學(xué)習(xí)研究院(Institute of Deep Learning，簡(jiǎn)稱 IDL)，李彥宏出任院長(zhǎng)，副院長(zhǎng)余凱任更是中國(guó)“千人計(jì)劃”國(guó)家特聘專家。2013 年 4 月，百度在美國(guó)加州建立了人工智能實(shí)驗(yàn)室。2017 年 3 月 2 日，“深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室”在百度大廈揭牌。11 月 28 日，百度和小米聯(lián)合宣布，將在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能領(lǐng)域展開合作。

時(shí)至今天，百度已經(jīng)形成了一個(gè)較完整的人工智能技術(shù)布局，包括基礎(chǔ)層、感知層、認(rèn)知層、平臺(tái)層、生態(tài)層和應(yīng)用層，對(duì)圖像識(shí)別、無(wú)人車駕駛、醫(yī)療等領(lǐng)域均有了實(shí)際的應(yīng)用。

阿里巴巴——低調(diào)而全面進(jìn)擊 AI

對(duì)于后來(lái)居上的阿里巴巴，在今年的世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上，馬云表示，未來(lái)，人工智能一定會(huì)取代大部分的機(jī)械工作，但是不可能超越人類，反而會(huì)讓工作更有價(jià)值。

淺析阿里巴巴人工智能布局，早前阿里巴巴最為神秘的研究機(jī)構(gòu)——iDST(數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)研究院)被曝光，其是阿里巴巴負(fù)責(zé)人工智能技術(shù)研發(fā)的核心團(tuán)隊(duì)。2017 年 7 月 5 日，阿里巴巴人工智能實(shí)驗(yàn)室亮相，針對(duì)消費(fèi)級(jí) AI 產(chǎn)品進(jìn)行研發(fā)。此外，除了人工智能實(shí)驗(yàn)室、數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)研究院 iDST，還有阿里研究院、VR 實(shí)驗(yàn)室，同時(shí)螞蟻金服也具備自己的人工智能團(tuán)隊(duì)。近日，阿里巴巴更是耗資千億元打造了達(dá)摩院，針對(duì)量子計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、基礎(chǔ)算法、網(wǎng)絡(luò)安全、視覺(jué)計(jì)算、自然語(yǔ)言處理、下一代人機(jī)交互、芯片技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)等技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新研究。

騰訊——AI In All

眾所周知，騰訊的主營(yíng)業(yè)務(wù)在于社交平臺(tái)和游戲，其對(duì)人工智能領(lǐng)域布局較晚，于 2016 年才開始，近日，馬化騰也曾當(dāng)眾表態(tài)：“在人工智能這個(gè)方向上，和百度相比，騰訊還是落后了”。

與百度的 All In AI 相比，騰訊采用的是“AI In All”、“Make AI Everywhere”和“通用人工智能”三大戰(zhàn)略。如今騰訊共有 3 個(gè) AI 部門，一是 AI Lab，二是微信實(shí)驗(yàn)室，三是優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室。其中，僅 AI Lab 就有 70 多位研究科學(xué)家與接近 300 人的工程師團(tuán)隊(duì)，這為騰訊的人工智能戰(zhàn)略提供了相對(duì)完善的人才儲(chǔ)備。

在中國(guó)三大科技巨頭的帶領(lǐng)下，一大批人工智能創(chuàng)業(yè)公司如雨后春筍般的涌現(xiàn)出來(lái)，但是如何在 BAT 全面“圍剿”的布局下生存，這將會(huì)成為諸多公司面臨的難題之一，也會(huì)讓一大波炒概念的公司倒閉。

人才稀缺，教育補(bǔ)位

隨著人工智能的全方位滲透、各大公司的完整布局，不難想象為何會(huì)出現(xiàn)畢業(yè)生年薪 25 萬(wàn)已成白菜價(jià)的窘狀。

因此對(duì)于人才的緊缺，今年由國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確指出人工智能成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)，應(yīng)逐步開展全民智能教育項(xiàng)目，在中小學(xué)階段設(shè)置人工智能相關(guān)課程、逐步推廣編程教育、建設(shè)人工智能學(xué)科，培養(yǎng)復(fù)合型人才，形成我國(guó)人工智能人才高地。此外，根據(jù)人工智能話題已進(jìn)入國(guó)家公務(wù)員考試試卷、高考試卷等現(xiàn)狀來(lái)看，對(duì)于人工智能的發(fā)展，早已不止于商業(yè)化，更是已經(jīng)教育化。

親手建造的 AI 帝國(guó)，程序員都將被取代?

對(duì)于人工智能未來(lái)趨勢(shì)的發(fā)展，美國(guó)著名雜志《連線》的創(chuàng)始主編凱文·凱利曾預(yù)測(cè)，“人工智能會(huì)是下一個(gè) 20 年顛覆人類社會(huì)的技術(shù)，它的力量將堪比電與互聯(lián)網(wǎng)。”

但是當(dāng)人工智能的逐漸強(qiáng)大，機(jī)器人可以在幾秒內(nèi)作詩(shī)一首、Alpha Go 三連勝中國(guó)圍棋天才柯潔之后，或許大家更擔(dān)心的可能是，人工智能下一步又要在哪個(gè)領(lǐng)域干掉人類。

也許下一個(gè)就是程序員!

近日，美國(guó)能源部橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室最新發(fā)布的一篇研究論文——《人機(jī)混編的代碼意味著什么?人類 2040 年還需要親自編寫代碼嗎?》，在論文中研究人員討論了隨著人工智能在軟件行業(yè)中的發(fā)展，軟件開發(fā)將會(huì)發(fā)生根本性的變化，機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、自然語(yǔ)言處理和代碼生成技術(shù)將相互融合，最終在 2040 年，大多數(shù)的代碼是由機(jī)器生成而不是程序員。 

在此，我們可以以一個(gè)簡(jiǎn)單的問(wèn)題為案例，一個(gè)程序員問(wèn)道：

• 我早上在星巴克買了一杯咖啡，十分鐘之后，如何知道咖啡的溫度是多少?
• 假設(shè)你是被問(wèn)的程序員，你會(huì)如何回答這個(gè)問(wèn)題?

你可能會(huì)回答，需要編寫代碼來(lái)計(jì)算溫度，首先確認(rèn)幾個(gè)相關(guān)屬性和值(理論值)，然后建一個(gè)基于時(shí)間為變量的熱力系統(tǒng)計(jì)算公式，將值代進(jìn)去就可以推出來(lái)最后的結(jié)果了。最后將算出來(lái)的溫度值告訴第一位程序員，再由他去根據(jù)具體的環(huán)境情況，整合上可能存在其他未知或已知的影響因素導(dǎo)致的偏差，最后得出一個(gè)更接近真實(shí)的答案。

那如果說(shuō)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、自然語(yǔ)言處理和代碼生成技術(shù)，被問(wèn)的程序員如果是機(jī)器人，是否可以解決這個(gè)問(wèn)題?

對(duì)此，研究人員表示，根據(jù)目前的編程趨勢(shì)和研究方向表明，到 2040 年之前，這個(gè)問(wèn)題的答案很可能是“否”。因?yàn)槠涿媾R的主要挑戰(zhàn)是機(jī)器生成代碼(Machine-generated code，簡(jiǎn)稱 MGC)的硬件設(shè)施和軟件需求之間存在一定的距離。雖然目前的市場(chǎng)上如微軟的 DeepCoder、Google 的 AutoML 和 DARPA 推進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的概率編程(PPAML)等程序，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了使用 MGC 技術(shù)，但是研究機(jī)構(gòu)希望以更快的速度從頭開始編寫新的代碼，精簡(jiǎn) MGC 技術(shù)。

而對(duì)于一個(gè)人類程序員來(lái)說(shuō)，他們需要一個(gè)更高階的語(yǔ)言，或合適的自然語(yǔ)言處理界面來(lái)選用機(jī)器編程的代碼。機(jī)器寫代碼，不像人寫代碼，需要跨越不同的硬件類型，可能也需要更抽象更高效的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行機(jī)器之間的信息溝通。所以研究人員都在期待著有強(qiáng)大的硬件出現(xiàn)，支撐著 AI 快速產(chǎn)出代碼，也能跑起來(lái)人機(jī)混合編碼的程序。

如此一來(lái)，隨著時(shí)間推移，2040 年之后，感覺(jué)程序員遲早會(huì)被 AI 取代，但是研究人員表示，本質(zhì)上，人工智能所帶來(lái)的 MGC 技術(shù)旨在幫助人類提升工作效率，將程序員的時(shí)間和智力資源可以釋放出來(lái)，以解決更復(fù)雜的問(wèn)題。

對(duì)此，你怎么看呢?程序員最終會(huì)被 AI 所取代嗎?