這個是 Quora 上提出的一個問題。隨著 AI 在近年來成為熱門話題，并且在 AlphaGo 自學(xué)圍棋擊敗了人類近 10 年最好的圍棋選手之后，有人開始提出這個問題。具體來說這個問題有三層意思：
  
1、到 2025 年程序員還有沒有用，到那個時候所謂的 “程序員” 是指什么？
2、代碼本身還有沒有用，到那時候代碼會變成什么樣子？
3、機器智能會不會取代（目前意義的）代碼或程序員兩者的其中一個或者全部？
            
    大家基本上傾向于認(rèn)為，到 2025 年時編程仍然有意義，但有人說 2025 年以后情況可能就不是這樣了。 

    而那些認(rèn)為編碼將死、程序員將失業(yè)的人的理由是機器智能會像今天的程序員一樣具備自學(xué)編程的能力。比如說 AlphaGo 擊敗李世石就是一個機器學(xué)習(xí)能力的證據(jù)。

    我們摘編了一些人的回答，也希望聽聽你們的看法。

    Code.org CEO Hadi Partovi：

    絕對的。編程不僅在 10 年內(nèi)還有意義，而且還會比今天更重要。不過編程語言的語法會變得越來越簡單。剛開始的時候，編程是在紙板上面打孔（可編程打孔機）。然后形式變成了這個樣子：00101010101。而現(xiàn)在看起來更像英語。隨著編程語言變得越來越像英語，這種東西學(xué)習(xí)起來會越來越容易，越來越不神秘，所以也會越來越流行。同時，隨著計算機滲透到我們的日常生活里面，告訴這些設(shè)備我們想做什么，發(fā)明新的用例也會變得越來越流行。

    但是在可以用自然語言跟機器進(jìn)行對話并且讓它們完美理解并執(zhí)行從未訓(xùn)練過的復(fù)雜任務(wù)這些事情上我們還有很長的路要走（好幾十年）。當(dāng)然，一些簡單的、預(yù)編程好的任務(wù)是沒問題的，比如 “告訴我去加油站最近的方向。”

    但是要想教計算機做從來沒做過的事情，還是需要對如何跟這種特殊的計算機程序員進(jìn)行溝通有特殊的理解，以及要有描述算法的計算思維。如何設(shè)計循環(huán)或條件供計算機執(zhí)行任務(wù)或進(jìn)行決策的語法也許會變，但底層的基礎(chǔ)概念估計很久都不會消失。

    自 1999 年開始就一直開發(fā) web 門戶的 Christoph Richter：

    Fred Brooks 1975 年的一篇文章說軟件開發(fā)永遠(yuǎn)都是復(fù)雜的。雖然有一些東西可能會變?nèi)菀?，但核心的東西永遠(yuǎn)都不會容易?！度嗽律裨挕愤@本書說的就是軟件工程這項核心挑戰(zhàn)一直都難以克服—沒有銀彈，40 年過去了，至今情況依然如此。

    Fred Brooks 1975 年的一篇文章說軟件開發(fā)永遠(yuǎn)都是復(fù)雜的。雖然有一些東西可能會變?nèi)菀?，但核心的東西永遠(yuǎn)都是很難的?！度嗽律裨挕愤@本書被譽為 “軟件工程的圣經(jīng)”，40 年過去了，那部書里面的觀點仍然經(jīng)得起考驗。

    有 30 年技術(shù)從業(yè)經(jīng)驗，曾當(dāng)過工程師、產(chǎn)品主管、CTO、CEO 的 Greg Kostello 認(rèn)為：

    10 年內(nèi)編程還是有意義的，但是 20 年內(nèi)還有可能性，但 30 年內(nèi)可能性也許沒有了。

    在機器學(xué)習(xí)的推動下我們現(xiàn)在進(jìn)入了軟件開發(fā)的新時代。IBM 的 Watson 和 Google 的 AlphaGo 已經(jīng)證明數(shù)據(jù)>算法?；蛘吒_地說，數(shù)據(jù)就是算法。但是現(xiàn)在你需要非常特殊的技能才能開發(fā)出機器學(xué)習(xí)解決方案。工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家仍然需要對機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行編程，但最終同樣的系統(tǒng)會教它們學(xué)會如何通過分析自己的代碼來改進(jìn)自己。

    未來 10 年對軟件工程師的需求還會更強勁，因為初創(chuàng)企業(yè)和大公司都把精力聚焦在把算法驅(qū)動應(yīng)用轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)用上。通過固定算法來處理信息安全已經(jīng)太復(fù)雜了，需要機器學(xué)習(xí)即時學(xué)習(xí)并挫敗新的攻擊。當(dāng)然，像無人車這樣的計劃已經(jīng)在嘗試這方面的努力。Google 無人車到處轉(zhuǎn)悠是因為它們需要收集數(shù)據(jù)來幫助系統(tǒng)學(xué)習(xí)。但這需要軟件工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家一起協(xié)作來設(shè)計收集數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。他們是這種新辦法的先驅(qū)。

    所以在近期對懂機器學(xué)習(xí)、知道利用大數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)以及視覺和語音的軟件工程師的需求會非常旺盛。如果你能夠及時調(diào)整自己的技能的話，你的職業(yè)生涯并無近憂。

    中期的情況略為模糊一點。從匯編語言、編譯語言到腳本語言，軟件每階段的重新調(diào)整都會導(dǎo)致對程序員需求的增加。有點腦子懂基本編程技能的人都能找到工作。但新的工作需要不同的技能集。如果你在設(shè)計 AI 系統(tǒng)，高等數(shù)學(xué)是必要條件之一。如果你用 AI 系統(tǒng)，理解如何有效利用數(shù)據(jù)就很重要。像 IBM、微軟和 Google 這樣的公司都在設(shè)法讓這些系統(tǒng)對并不掌握那些技能的程序員來說更容易使用，這就導(dǎo)致了近期內(nèi)變成工作崗位的爆發(fā)。而且由于現(xiàn)在產(chǎn)品設(shè)計師可以從更高的層次解決問題，制定智能解決方案，可以完成的事情的范圍將會擴大。但是，那些技能不是入門級的。如果你對抽象思維和跟數(shù)據(jù)打交道不熟，那你的工作就跟無人車變得無所不在之后的 Uber 司機崗位一樣岌岌可危。

    從長期來看，應(yīng)用會自己寫自己。問題是，應(yīng)用設(shè)計是由可最大發(fā)揮 AI 系統(tǒng)效能（因為理解問題解決機制）的程序員來做還是由不編程但擅長描述待解決問題的產(chǎn)品設(shè)計師來做，還是會涉及到其他技能？這個我還看不清楚。

    John Brothers，有 20 年以上經(jīng)驗的軟件開發(fā)者和架構(gòu)師：

    到 2025 年我們不僅還需要軟件開發(fā)者，而且我覺得到時候軟件開發(fā)可能還會成為地球上面最后一項 “有用” 的工作。當(dāng)然，“開發(fā)驅(qū)動機器人的軟件” 是未來這種工作的一部分。

    隨著時間的推移，我們發(fā)現(xiàn)可以有越來越多的方式來用軟件替代過去的腦力勞動。認(rèn)為這種現(xiàn)象未來會停止出現(xiàn)是沒有理由的。

    反對者可能會說：“你怎么能設(shè)計一個程序來替代腦外科醫(yī)生呢？” 我的回答是：“不知道。但你知道什么事情比腦外科手術(shù)更難嗎？創(chuàng)建一套可捕捉腦科手術(shù)涉及的所有關(guān)鍵決策、啟發(fā)試探法以及算法的邏輯模型。” 換句話說，很多任務(wù) double 很難，但是在軟件中捕捉那些任務(wù)更難。只要想想你就會發(fā)現(xiàn)只要有難度的任務(wù)要進(jìn)行自動化，就會有軟件開發(fā)者去進(jìn)行嘗試。比方說，地球上最后一項工作的自動化（注：這可真是程序員的自殺式工作啊）。

    有人可能會說：“未來只要有合適的工具，編程應(yīng)該是很容易的事情。” 知道我怎么想嗎？我想為你祈禱。

    以為編程可以做得很簡單的看法實際上非常目光短淺。他們的依據(jù)大概是這樣的：“X 類問題很容易建模。因為，任何人只要有合適的指導(dǎo)，都能利用軟件對該問題建模。”

    對于特定類型的問題來說也許是可以的。但是軟件開發(fā)有趣的地方在于我們在不斷制造新的問題類型，我們制造問題的速度跟找到老問題的自動化解決方案的速度一樣快（如果說不是更快的話）。

    深度學(xué)習(xí)和量子計算機都是我們推進(jìn)軟件潛力的例子，這些東西在 20 年前我們還只能想象。而那只是其中兩個而已—我們今天教計算機做的各種事情在過去都只能靠想象。沒有理由認(rèn)為這種情況會很快停止出現(xiàn)。我們在擴大用軟件可以做的事情的領(lǐng)域，這種擴張的速度要比我們自動化現(xiàn)有流程的速度要快。這種情況還將持續(xù)幾十年。

    自 1978 年就開始編程的 Steve Traugott：

    2025 年編程當(dāng)然還有用，而且作用可能還更大。

    我的觀點可能會孤立無援，這里我補充一些事情希望能有助于說明觀點。至少有一門語言到 2025 年會發(fā)揮更大作用，到了 2050 年這門語言可能還會被重度使用，甚至到 2100 年還會存在。鑒于其部署方式，Javascript 本身幾乎已經(jīng)成為了互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，web 瀏覽器對它的支持不但是必須而且看起來是沒有限期的。只要它還有瀏覽器支持，web 網(wǎng)站就會繼續(xù)使用它，導(dǎo)致了對兼容性期望無休止的循環(huán)。唯一有可能打破這一循環(huán)的是 web 不用了。這樣的事情是不大可能會發(fā)生的。

    不管你喜不喜歡，事實上 Javascript 已經(jīng)成為了 web 的匯編語言。

    剩下的唯一問題是開發(fā)者什么時候從編寫原生 Javascript 轉(zhuǎn)到寫其他可編譯為 javascript 的語言？怎么轉(zhuǎn)？（類似于過去幾十年從機器語言轉(zhuǎn)為匯編語言最后再轉(zhuǎn)為 C 的趨勢）

    從 JavaScript 轉(zhuǎn)到其他編譯語言的運動實際上已經(jīng)在進(jìn)行當(dāng)中，但是更高級的代碼還是要靠手工編寫（注：所謂由 AI 編寫代碼所以不需要人寫其實是個偽命題，其實人向 AI 引擎描述問題還是通過編碼來完成的，比方說類似 prolog、lisp 或別的特定領(lǐng)域語言），仍然需要編譯為 JavaScript 才能在瀏覽器執(zhí)行。同時鑒于 JavaScript 引擎還需要保留，所以我認(rèn)為在幾十年內(nèi)我們還會看到可怕的、嵌套的、手工編碼的匿名 JavaScript 函數(shù)一直存在。JavaScript 已經(jīng)變成了另一個 COBOL，只是可讀性更差但部署范圍更廣。

    我們可以拿 B-52 轟炸機來對比一下。這款 90 年前設(shè)計的轟炸機預(yù)計還將服役到 2040 年。C 語言的歷史也有 45 年了。

    絕對如此！我只能想象編程會變得越來越重要。關(guān)于編程的本質(zhì) Edsgar Dijkstra 有一條名言：

    （軟件危機的）主要原因在于機器已經(jīng)強大了好幾個量級！坦率地說，只要沒有機器，編程根本不成問題；當(dāng)我們只有比較弱的計算機時，編程的問題不大，現(xiàn)在我們有了龐大的計算機，編程的問題也變得一樣大了。從這個意義上來說電子業(yè)一個問題都沒有解決，反而是制造了如何使用其產(chǎn)品的問題。

    對此我的思考是人類文明對代碼的依賴程度有多大。我們的世界已經(jīng)有那么多的東西是由編程驅(qū)動的（軟件蠶食世界）。從這個意義上來說，我們已經(jīng)制造了維護(hù)軟件的問題，這意味著我們永遠(yuǎn)都需要更多的程序員。但隨著計算變得越來越強大，我們寫的軟件也會變得越來越強大，從而形成一個需求的良性循環(huán)。只要我們需要軟件，我們就會需要程序員。所以 2025 年是編碼不僅還有用，而且還會更加重要。我認(rèn)為所有對未來 10 年程序員的需求數(shù)量的估算都是小了。軟件蠶食世界，所有能生存的公司都將是技術(shù)公司。我們還看到程序員類型的多樣化，從數(shù)據(jù)科學(xué)到虛擬現(xiàn)實，全新的編程領(lǐng)域正在不斷涌現(xiàn)，這種趨勢為什么會停止呢？

    此外，我還認(rèn)為代碼是一種媒介而不僅僅是一項工作，它是人類這個物種的一種溝通的新方式。我們對這個世界的問題和現(xiàn)象用代碼來建模。從這個意義來說，編碼跟表達(dá)關(guān)系更大。而我們永遠(yuǎn)都不會停止用這種方式表達(dá)自己。所以我認(rèn)為我們使用代碼的方式會越來越豐富—會超出軟件這個行當(dāng)進(jìn)入到學(xué)習(xí)的每一個領(lǐng)域。我想在 25 年內(nèi)我們教數(shù)學(xué)、化學(xué)、生物、物理、幾何以及大部分的 STEM 課程都將通過代碼來完成。那時候我們學(xué)編程未必是為了寫應(yīng)用，而是為了在軟件領(lǐng)域以外表達(dá)想法。代碼是信息時代的通用語，我看這一點近期內(nèi)不會有任何改變。

    研發(fā)軟件工程師 Lakshmi Narasimhan Ramakrishnan：

    簡答：是的！但不是今天的樣子。

    從機器語言、到面向?qū)ο笳Z言，編程的演進(jìn)歷史就是不斷地抽象。這一路上我們還在操作系統(tǒng)的作用下得以開發(fā)出更好的基礎(chǔ)設(shè)施。大家很快意識到自己可以在這些基礎(chǔ)設(shè)施之上編寫出更復(fù)雜的程序，然后繼續(xù)開發(fā)出更復(fù)雜的軟件架構(gòu)。

    然后有了互聯(lián)網(wǎng)（也是基于軟件協(xié)議開發(fā)的），這個東西使得對地球另一端的計算機進(jìn)行編程 / 溝通成為了可能?；ヂ?lián)網(wǎng)起到了一個強大的基礎(chǔ)設(shè)施的作用，圍繞著它開發(fā)出了許多的軟件，在今天，我們把云視為一臺龐大的計算機（接入互聯(lián)網(wǎng)運行分布式操作系統(tǒng)的計算機子集）。

    過去幾年機器學(xué)習(xí)和人工智能成為了一個熱門話題。其中的出現(xiàn)的一個誤解是 AI 會發(fā)展到不需要人來編程的地步。這是不對的。我的觀點是 AI 能發(fā)展到做出比人更好的決策（尤其在問題搜索空間龐大的情況下）。比如 Google 的 AlphaGo 就是證據(jù)之一。我會吧 AI 看做建設(shè)更復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施的工具。而這反過來又會幫助我們開發(fā)出更好的軟件。

    我的意思是說，這是一個惡性循環(huán)。軟件演進(jìn)然偶幫助我們創(chuàng)建出更強大的基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)而引領(lǐng)我們走向更高層次的抽象，反過來又讓我們做出比今天更復(fù)雜的軟件，如此周而復(fù)始。所以編程始終都是有重要意義的，但是抽象和你試圖用代碼解決的問題會不斷發(fā)生快速演變。（注：這個觀點跟英國量子物理學(xué)家戴維·多伊奇的《無窮的開始：世界進(jìn)步的本源》有些類似，盡管現(xiàn)象亙古不變，但我們始終都在尋找好的解釋）

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