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我们是否真的需要学习编码?

澳门金沙赌博 2016-12-20 12:14:04 国外

“学习编码!”这项计划的必要性似乎无处不在,比尔盖茨和马克扎克伯格最近向Codeorg捐赠了一千万美元,这是一个非营利组织,它认为“每所学校的每个学生都应该有机会学习计算机编程,“计算机科学应该成为核心课程的一部分”所谓的“开发人员训练营”到处都出现对于二年级学生,最近的大学毕业生和寻找新职业的人们来说,其含义似乎是:采取强化课程来学习编码并忘记其他所有内容在5月29日的“新闻周刊”上,科技专栏作家凯文·马尼认为,所有这些编码再教育可能很快就会变得没有必要“计算机将获得更多的大脑,并且[很快]会理解我们的条款,而不是他们的,“他写道,当这种情况发生时,”节目的本质将会改变“他预测到2030年我们将不会编程;我们只会告诉我们的机器我们希望他们做什么计算机编程和草书一样重要例如,国防部有一个雄心勃勃的项目MUSE(采矿和理解软件Enclaves),其目的是“从根本上开发[新的]自动构建和修复复杂软件的方法“如果项目成功了,项目总监告诉Maney,”对编程语言一无所知的人将能够编程计算机“这是一个大胆的目标,但仍有待观察自编程计算机的愿景将很快成为现实我们最后听到了类似于这七年前的承诺,当时计算机编程的最亮灯之一查尔斯西蒙尼领先于微软Office,离开微软创建了一家名为“故意编程”的公司到技术评论,Simonyi的目标是开发一个“可以让程序员表达意图的系统”离子不会沉没在所谓的实施细节的泥潭中,而这些细节始终会威胁吞噬它们“

从那时起,几乎没有具体的结果被报道计算机科学家们几十年来一直梦想着自动计算机编程,但除了非常有限的领域(如点可用于开发电信网络的点击式界面)目前几乎没有迹象表明实际进展简化编程的冲动始于早期,当时计算机仍然是由真空管组成的房间大小的主机例如,机器语言的出现使计算机能够通过简单地加载新程序来执行新任务,取代了劳动密集型,容易出错的物理重新布线过程以及重新布置真空管和跨接电缆早期的高级语言,例如LISP ,FORTRAN和Cobol是在19世纪50年代后期和1960年代初开发的,允许程序员使用抽象构造来处理e循环和功能(所有这些早期语言仍在使用;例如,大量的数据分析依然依赖于一组用FORTRAN编写的线性代数例程)

因为那些令人兴奋的早期时代,只有进化而不是革命数十个渐进式进步,如调试器(让程序员更容易和更可靠地发现错误)和免费代码库使得编码更容易,但并没有从根本上改变编码的核心概念今天的年轻程序员仍然在思考算法和数据结构,就像他们的祖父母可能拥有什么信息将我的程序存储在内存中,以及如何

计算机将输入转换为输出的步骤是什么

所有的编程都依赖于机器的条件DARPA和Simonyi希望的是一个完整的范式转变程序员 - 这可能是任何人 - 只是简单地告诉计算机他需要用简单的英语,而计算机会弄清楚其他任何人都可以编程,而不仅仅是训练有素的专家,至少在原则上,计算机最终可以产生比人类更可靠的代码

这一切听起来不错但在我们进入自编程计算机时代之前,必须克服三个基本障碍首先,目前没有方法来描述软件应该做什么,这对于人们来说是自然的,并且可以被计算机使用 现有的“形式化规范语言”对于新手来说过于复杂,而且英语本身仍然远远超出机器

近年来,像Siri这样的程序已经有了很大的改进,并且他们可以在有限的背景下理解英语

但是,他们缺乏构建计算机程序所需的精度

Siri听说“这里有什么意大利餐厅

”她知道你的位置,她只懂“意大利语”和“餐厅”这两个字很好

但是,“删除每个已复制的文件”与“复制已删除的每个文件”现在,没有可靠的方法让计算机了解两者之间的区别第二个问题是好的程序不仅仅是现有代码的蒙太奇DARPA的MUSE试图解决编程问题用智能版本的网页搜索功能自动挖掘现在免费提供的在线代码库,寻找c可能明显地被拼接在一起这可能在有限的领域工作,但它不太可能作为一个通用的解决方案一个好的程序员不只是剪切和粘贴代码片段(虽然这是工作的一部分);一位优秀的程序员深深地理解需要解决的问题,然后创建一个解决以前从未解决的问题的体系结构

找到相关代码片断是一回事,确保它们正确连接是另一回事

第三个障碍是计算机对外部世界如何工作的理解依然太少,因此对他们创建的程序如何实际工作的理解太少

例如,考虑这个看似简单的假设编程任务:“将功能添加到Google Maps中,该功能允许一个用户将一艘模拟的船放在河上,并让它在下游浮动“要做到这一点,您需要知道什么是河流,船是什么,以及船向下游浮动的意义任何人类程序员都知道,但没有一个计算机系统具有对普通人的真实世界的理解正如谷歌研究员汤姆·迪恩告诉我们的那样,“编程对人工智能具有挑战性并非因为它需要专注于细节,但是因为从你想要完成的事情的概念到实现完成它的代码的实现需要艺术性,洞察力和创造力以及令人难以置信的精神灵活性

“有一天,计算机可能有那种灵巧和直觉; DARPA计划是朝这个方向迈出的第一步但是自动思维计算机的路径还需要将研究重点从当前流行的焦点放在“您可以对大数据做什么

”这个问题上重新转向AI原来,驾驶一个:“你如何建立广泛智能的机器

”机器有可能有一天可以自行编程,但是在一代人中,即使是硅谷最僻静,最离谱的程序员仍然拥有远比任何一台计算机都更直观的感觉,那一天仍然遥遥无期纽约大学心理学教授Gary Marcus是即将出版的书“大脑的未来”的共同编辑Ernest Davis纽约大学计算机科学系教授Lowell Georgia / Corbis摄影

作者:蔡学尢

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