ai程序員會怎麼樣

1. 未來50%的工作都將被人工智慧給取代，程序員會被機器人取代嗎

首先程序員這個行業和其他行業一樣也是分等級的。
雖然非常不想用「底層從業者」這五個詞來定義最低層次的程序員，但事實就是如此。
當行業的某個技術領域發展成熟到一定程度時，這個領域的大部分從業人員真的會被機器人所取代，准確的說，不只是被機器人所取代，也會被自動化系統所取代。舉一個最近的例子吧，網路發布的產品PaddlePaddle。
【PaddlePaddle是集深度學習核心框架、工具組件和服務平台為一體的技術先進、功能完備的開源深度學習平台，已被中國企業廣泛使用，深度契合企業實際應用需求，並擁有活躍的開發者社區生態。提供豐富的官方支持模型集合，並推出全類型的高性能部署和集成方案供開發者使用。】
從上面的描述介紹中就可以一窺究竟的。
【核心框架】、【工具組件】和【服務平台】這三個詞的重量真的令人深思。因為這意味著：
不用再自己搭深度學習的框架了，不用到處找工具了，集常用的組件和工具於一體，你只需要專注的干著自己的事情就可以了。
只會搭框架、搬運代碼的程序員真的會被淘汰掉的。
但是目前為止，因為公司財力、技術人員儲備不足等客觀原因，還是需要會搭框架、會搬運代碼的程序員的。
其次，提出這個問題，或許你的思維是靜止的。
應該在「程序員」三個字之前加四個字的定語，【不學習的】程序員肯定會被機器人所取代，這點毫無疑問。
【程序員】是一個升級打怪的職業，【優秀程序員】是一路不斷學習上來的，【終身學習者】這個名詞最適合「程序員」。因為程序語言的變化真的很快，技術發展很迅速。不學習，跟不上時代發展需要。科技社會的最大特徵就是一個字「快」。
【唯快不破】、【快速迭代】成了他們的標簽。
最後，機器人不具備的思維恰恰是人類的優勢，也必然是程序員的優勢。
有系統思維、能進行底層架構的程序員根本不會被機器人所取代。
這里有一個很明顯的例子就是：AI法律助手包小黑@免費法律咨詢評估
【機器人】包小黑取代了傳統服務行業的大部分律師進行咨詢回答的功能，但包小黑是誰做出來的？是程序開發者、演算法工程師和法律專業人士一起合力完成的。
必須說一句的是，【未來社會是一個高度分工化和高度融合化的過程。】
原因就是科學技術的發展。
只會寫代碼的程序員未來估計不存在了
因為會寫簡單代碼的能力將會是未來所有受教育者的一項基本能力，和英語一樣。

2. 人工智慧有可能取代程序員嗎

在我們看來，AI時代曾經遙不可及，可轉眼間各種人工智慧的產物就接連而出。被大眾所知，被我們所用。

網路的智能音箱可連接智能家居，語音控制空調、電視等家用產品，還能播新聞、聽音樂、學英語、講故事，更是一本網路大全……
自動駕駛領域目前已初步完善，駕駛等級也從L2突飛猛進到L3，從此可以邊開車邊睡覺，估計駕照不用考了，還可緩解酒駕問題……
前不久新華社推出了「全球首個AI合成女主播」，逼真的形象和流暢的播報，怎麼看都像一個真人……
種種跡象無不是在表明，越來越多的工作和事情我們可以交由AI來完成。
李開復老師曾預言：未來十年內，AI將越來越強大，市面上50%的工作都將被人工智慧所取代，而這部分人也將面臨失業的風險。那麼，未來10年，程序員是否會被AI取代呢?
在回答這個問題前，我們先來看看有哪些工作不會被AI替代?
實際上，以下三類工作完全不用擔心受AI威脅：
·創意性工作，例如醫學研究員、獲獎劇本作家、公關專家、企業家、藝術家。人工智慧不擅長提出新概念，所以創作型的工作AI是無法進行的。
·同理心/人性化工作，例如社工、教師、感情顧問。人工智慧沒有人類的情商，人們也不願「信任」機器，讓機器來處理人性化任務。
·復雜性/戰略性工作，例如首席執行官、談判專家、並購專家。需要了解多個領域並需要進行戰略決策的工作。對於人工智慧來說，即使是理解常識也很困難。
外行人經過十幾個小時的編程學習就可以用Scratch做出類似《植物大戰僵屍》的小游戲，所以編程其實並不難，難的只是創造編程工具。
編程工具需要編寫者從底層邏輯開始構想，將人類認為簡單的邏輯和指令轉換成計算機「聽得懂」的語言，這就類似於一種從0到1的開拓工作。
就像積木游戲，有些人設計積木，這類人需要考慮各個模塊之間的大小、形狀和銜接方式;有些人堆積木，這類人只需要把別人做好的東西拿過來，照著圖紙拼接在一起就行。
人工智慧的作用就好比「堆積木」，雖然它們不知道為什麼要這么做，也不會思考更好的解決方案，但計算機能夠通過大數據計算，瞬間從已知的所有方案中調出最合理的一個。
因此，隨著AI的發展，程序設計者會變得越來越稀缺，而「搬運式」程序員也必將被取代，比如：
·一直使用老舊語言，不願意學習新技術的程序員。技術語言更新不斷，由當初的低級語言，匯編語言，已經發展到當今的高級語言，如果你還是只會以前的技能，那你就會成AI替代的第一波人。
·因為很多功能都是存在的，不需要自己額外敲代碼，只需網上搜索，將自己所需的代碼復制粘貼一下，然後結合自己的項目，將代碼進行簡單修改，使其滿足自己的項目要求即可。這樣的方法雖然一開始很高效，但時間久了便只會復制粘貼，那你就很可能成AI替代的第二波人。
·將其他程序員編寫的程序進行整合與維護的代碼整理員，這波人也很容易被替代。
圖片來源於網路 侵刪
程序員的工作應該是影響世界的變化，而不是延續。未來我們會逐漸從體力勞動中解放出來，扮演為計算機決策和思考的角色。AI縱然可以取代它所應該取代的，但程序員依然是改變世界的主導者。
其實作為人工智慧工程師的程序員們，好希望看到自己的工作也被人工智慧所取代，這一天道阻且長!
 

3. 作為一名程序員，應該如何看待AI

程序員以及其他類型的IT工作無疑是當前最熱門的工作。然而，這種趨勢可能不會一直持續下去。人工智慧的發展可能會打破這一格局。
美國橡樹嶺國家實驗室的一些專家預測，到2040年，AI技術將會強大到足以替代程序員，AI編寫軟體將比人類程序員更好、更快。換句話說，軟體編寫的軟體比人類編寫的更好。
但不會完全替代。在不久的將來，AI和人類程序員將在編程中扮演互補的角色。AI的工作可能是處理重復性的、耗時的任務，這些任務需要機器優異的精確性。機器可以避免由於人為因素而產生的語法錯誤或設計錯誤。例如，AI可以提供幫助的一種方式是自動完成功能，程序員只編寫一小部分代碼，然後AI識別程序員的意圖，並完成剩下的代碼，從而為人類節省大量的工作。
希望可以幫到你，謝謝！

4. 在可見的將來，AI 會讓程序員失業嗎

AI只會讓那些替代性比較強的崗位，比如說銀行櫃員什麼的就業率遞減，但是人工智慧的存在和發展是需要大量技術人才的，也就是程序員的維護，所以程序員不需要擔心未來的就業狀況，只要根據趨勢好好學習就好了。希望可以幫到你，謝謝!

5. 「AI」能自我進化嗎

AI確實進化了，它能做的事情越來越多，成績斐然。它的背後是AI實現路徑的「三級跳」。但是「AI自開發短期內應該無法替代人的工作，還有很長的路要走。」徐文娟說。趙志剛從學術角度分析道：「只有當人類把不同應用領域的AI模型設計出來，並進一步分解出一系列通用模塊，如同化學中的元素周期表、生物中的DNA、RNA，這種自開發才能有更多的應用。」

「僅需幾行代碼就能構建一個回歸模型。」程序員認可谷歌AutoML的工作表現，認為AutoML設計的模型和機器學習專家設計的不相上下。日前，谷歌工程師分別在中國和矽谷重點推介谷歌AutoML項目。不明就裡的疑惑緊跟著紛至沓來——AI又進化了？！已經會自開發了？能操控自己的進化了？是要擺脫人類嗎？

國家超級計算濟南中心大數據研發部研究員趙志剛說：「起初我們用數學公式和『if……then』等語句告訴計算機第一步做什麼、第二步做什麼，手把手地教，後來給機器n組輸入和輸出，中間的規則或規律由它自己學會。」

「之前，很多聰明的頭腦花一輩子時間研究：如何抽取有效的特徵。」專注於智能導購對話機器人的智能一點公司CTO莫瑜解釋道，「神經網路演算法的發明、深度學習技術的出現，使得AI進化到2.0，抽取特徵的工作由AI自己進行，我們的工作也隨之發生了變化。」

用數學函數的模式很容易解釋「1.0」到「2.0」的轉變：如果把識別圖像、語義理解、下棋等任務的達成都看成是不同的Y=f（X），即輸入的「貓」的圖片、聲音或棋招是「X」，輸出的「貓」、回答、棋高一招是「Y」。深度學習之前，人通過自己的分析尋找函數f對應的公式，告訴給AI。而深度學習之後，人輸入大量的X與Y的對應，AI自己發現函數f對應的公式。

「AI找到的函數f的具體內容，可能比人找到的更好，但是人類並不知道，就像一個黑匣子。」莫瑜說，「但是f的形式是AI研究員通過研究設計出來的，如果使用深度神經網路，網路中的模塊以及模塊之間的組織方式也是提前設計的。」

隨著深度學習技術的成熟和普遍化，模型構建出現了特定可追尋的經驗。「各種共性神經網路的發布，使得從業門檻越來越低。一些普通的模型構建與優化，剛畢業的學生在網上學學教程就能上手。」趙志剛說。

當構建模型成為可習得的技能，AutoML就出現了。它能做的正是AI研究員的模型設計工作。「將幫助不同公司建立人工智慧系統，即使他們沒有廣泛的專業知識。」谷歌工程師這樣推介。AI成功進化到3.0。

事實上，AutoML替代的仍舊是人類能夠提煉出經驗的工作。「如果說之前人描繪一套尋找函數f的『路網』，在深度學習的技術輔助下，機器能最快找到優化路徑；那麼AI現在可以自己設計路網了。」趙志剛言簡意賅。

可以看出，不論是深度學習、還是AutoML，都只替代人類的一部分群體已經鑽研透了的工作。「機器能做的事情，盡量不要手工勞動」，這是很多程序員的人生信條，這個信條催生了AutoML。本著同樣的信條，微軟開發了DeepCoder。「它可以用來生成滿足給定輸入輸出的程序。」莫瑜說，但它的表現目前還不盡如人意，只能編寫一些簡單的程序。

誰是「上帝」答案毫無疑問，人類。

既然AI在進化中走向了更高一階的模型設計，那麼「上帝之手」又發生了哪些變化呢？

「煉丹」，莫瑜用兩個字形象地說起自己的工作，「智能一點是專業做智能客服的，研發人員的工作主要集中於問題建模（如何將實際問題轉化為人工智慧技術解決的問題）和演算法優化（如何提升人工智慧演算法的效果）。」

「煉」意味著不斷地調試和完善。「針對特定的人，越投脾氣越好，回答越精準越好。」莫瑜說，「我們的X是客戶的問話，Y是機器人客服的回復，中間的函數f需要訓練。」

這是個不容易的任務。如果把人類社會的經驗分為3類：有公式的確定規則、可言傳的知識、只可意會不可言傳的感覺。最後一類最難琢磨。

「因此，我們想辦法構建完善的閉環反饋，了解特定用戶的喜好，通過情感、趣味的表達，最終做到投其所好。」莫瑜說，「目前處於人機協同的工作階段，但是越來越多樣本的獲取，將幫助我們的智能客服給出精準的、討喜的回答。」

可見，並不是所有領域都適合交給AI自開發去做，比如問題建模方面，如何將實際問題抽象轉換為機器學習問題， AI還無法自主完成。在AI2.0階段，研發人員還需要人工設計函數f的形式。

6. 有人說，人工智慧將來可替代程序員寫代碼，你怎麼看

你好！我是康哥！ 未來不光是人工智慧會取代程序員寫代碼，我認為很多行業都有可能被取代！

作為80後的我小時候沒有電腦，父母那一輩基本上班的時候也都沒接觸過電腦，那個時候工作文稿都是用手寫，而到我上了大學，短短18年的時間電腦在中國得到了普及。讓我印象最深的是我參加工作的時候公司的老會計，業務能力不在話下，但是金蝶用友玩的不轉。後來也不得不順應時代的發展，學習電腦知識。

所以人工智慧現在看似是一個很新興的產業，但是很可能在未來的十幾年當中滲入我們生活中的方方面面。

那些重復性的工作，例如人力資源中的考勤工資；財務中的基礎做賬工作；程序員中的基礎代碼工作；甚至醫院的醫生都會被人工智慧取代 。

未來不會被渠道的是一些重復性工作不強的職位，我認為這個實際上就是效率的提升，電腦代替手工勞動，機器代替人的大腦和手腳，讓我們的生活更加有效率。

我認為是一件好事情，能讓我們有更多的時間去開發新事物。不斷地開發我們的大腦去 探索 新事物。

但是從另外一個方面來看，未來的確有很多人會失業。不管是現在我們常見的一些崗位，包括一些看似穩定的鐵飯碗，例如公務員或者事業單位人員，一些職能性的但是效率底下的職位也將會被取代。

這就提醒我們每個人都要居安思危，不斷提升自己的技能和附加值，這樣才不會被 社會 所淘汰，二十年時間看似很長，但是實際很短。

AI能代替我們的是一些能夠重復的工作和簡單的開發工作，可是誰來維護這些人工智慧，如何管理這些人工智慧我認為未來是我們人類職位的一個新增項。

作為一名IT行業的從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，隨著人工智慧技術的不斷發展，未來大量基礎的編碼工作必然會由智能體來完成，這個過程也會不斷推動程序員的崗位升級，提升程序員的崗位附加值，同時減輕程序員的工作壓力。實際上，人工智慧技術的發展對於未來延長程序員的職業生命周期具有重要的意義。

當前程序員崗位的工作壓力還是比較大的，不僅應用級程序員每天需要完成大量的編碼工作，研發級程序員也需要面對一些毫無能力提升的編碼工作，這在很大程度上降低了程序開發的樂趣，使得程序員感到乏味。隨著當前產品迭代的速度不斷加快（大數據時代的並行迭代），程序員不僅面臨更大的工作量，在工作內容上也得到了一定的拓展（全棧開發趨勢），所以當前從事程序員崗位還是具有一定難度的。

要想讓程序員從當前的工作壓力當中解放出來，採用智能體實現代碼編寫是非常重要的一個解決方案，這不僅會提升程序開發的效率，同時也會保障程序代碼的質量一致性，提升程序的穩定性。實際上，當前在程序開發領域內已經有不少工具可以完成一部分代碼的生成工作，雖然目前功能還不夠強大，但是已經在一定程度上減輕了程序員的編碼負擔。

未來當智能體替代程序員完成基本的編碼工作之後，程序員可以把更多的精力應用在創新方面（演算法設計、模式設計、框架設計等），而且技術驗證的速度也會明顯提升，這些都會提升程序員的工作效率。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

有人說，人工智慧將來可替代程序猿寫代碼，你怎麼看？

好！

科技 這么發達，

完全有可能，

但是，

怎麼發達，

有一些程序還是離不開人的操作，

程序猿，

有些程序必須靠人工才能完，

這個毋庸置疑，

不論智能怎麼發達，

有些人的操作，

永遠取代不了的，

這個倒是真的，

有一些事物，

是人工智慧無法完成的，

到任何時候人，

都不會被智能取代消退，

總有一些程序交給人，

來操作！

都是些不深入ai的媒體炒作概念，讓人覺得ai無所不能。一百二十八年內不可能，有的話也是小打小鬧，滿足不了工業屆千變萬化的需求。ai可以輔助創作，但獨立創作，尤其是代碼，絕無可能。

如果ai將來能寫可執行的邏輯正確的代碼，那麼未來的程序員或演算法工程師，都會大部分失業。如果ai都能按邏輯寫代碼，都可以去嘗試各種邏輯，甚至自己決策。那麼ai可以控制各種帶有晶元的設備，小到手機，大到 汽車 。這還是ai么，這不是上帝之子么。

可能你從github喂海量的代碼給到模型，藉助於大數據和gpu算力出來，理論上來說能訓練出一個號稱能寫代碼的ai.但這個ai寫出的代碼都是基於統計規律的，不能處理突發事故。運氣好的話，生成的代碼能執行，但代碼越長，生成的代碼可運行的概率越低。

即使能運行，代碼的邏輯是什麼？

程序員和產品經理干架，就是因為需求會一直變。你期望ai能寫出滿足千變萬化的需求的代碼？

我們從幾十億年的單細胞生物進化到今天，能不能有點自信？要是ai這么厲害，我覺得我沒臉說我是人了。總之，怎麼可能！

將來我們寫代碼時：

總之，ai可以輔助程序員編程，極大提高編程效率。但如果代替程序員自己編程，根本不可能。如果有那一天，我把我現在的手機吃了。

這幾年，人工智慧被炒的越來越熱了，比如阿里的魯班系統能夠自動生成雙十一海報，一天可能出圖上億張；還有通過機器學習，程序畫的話，被賣到上億元；其實就目前來講，這些都是比較基礎的，人工智慧即使畫畫，也是通過機器學習別人的畫之後，說白了， 組合的。沒有靈魂作為支撐的產品，不能說沒有價值，但是在意義層面來講絕對是非常弱的。

人工智慧在將來可以替代程序員寫代碼嗎？我只能說：有可能，而且即使人工智慧代替程序員寫代碼，也是比較基礎的，其實，隨著現在程序工具化的趨勢，已經解放了程序員，如果人工智慧+工具化，在一些基礎的，機械的編程中，確實能夠讓程序員解放出來，去處理更加復雜的業務邏輯和架構設計。

但是，我感覺人工智慧完全取代程序員是不可能的。因為，機器永遠也不想到人類復雜的需求，尤其是，變來變去的需求變化。如果機器能夠有靈魂的話，估計也會被人類復雜且變來變去的需求，折磨的要死，從而發出一句，感嘆：卧槽，這是什麼玩意的破需求。

但是，去年有一條新聞值得我們關注，那就是：

Repairnator 是由 KTH 瑞典皇家理工學院的軟體技術教授 Martin Monperrus 開發。它會監控開源軟體在持續集成期間發現的 bug，並嘗試自動修復它們。如果它成功合成了一個有效的補丁，那麼 Repairnator 會偽裝成人類身份向人類開發者提交此補丁。到目前為止，Repairnator 已經成功生成了 5 個補丁，並被人類開發者永久地合並到代碼庫中。

這是自動程序修復軟體工程研究中新的里程碑。

所以，現在機器都可以修改 bug 了，將來在一定程度上寫程序，也是有可能的，但是完全取代我認為不現實。

原因如下：

當然了，如果機器能夠完全取代人類編程的話，那非常可怕啊，未來有可能將是被機器控制的時代，而不是人類控制機器的時代。

有人說，人工智慧將來可以取代程序員來寫代碼，這個理由不成立，因為人工智慧就是程序員開發出來的。而且現在所謂的人工智慧遠遠沒有達到真正意義上的智能，大部分還是人工更多一點。

如果以人類的生命成長階段來看，人工智慧目前只能算是嬰兒階段，在嬰兒階段就拋棄喂養自己的母親程序員，那為時也太早了。

人工智慧大體分兩個大的方向，圖像識別和機器學習。目前圖像識別成長的比機器學習更快一點，但也僅限於快一點兒，我們常見的圖像識別場景就是無人駕駛。而機器學習發展相對緩慢，都是在初級階段，如果想要有階段性的變化，在演算法機制上要有突破性的進步，才能引領機器學習進入下一階段。

所以至少在未來幾十年甚至上百年我認為我們程序員都不會失業的，還是有飯吃的。

所謂人工智慧的程序也是由人類開發設定的，它也絕不會取代人的作用，它對美學，結構想像力設計，邏輯多向思維甚至懸思學都無法深入涉足，它就像一個架構師將演算法和公式公布出來，其它基礎部分由代碼來完成一樣，就算將來人工智慧也可以進行相關研發，但審核與檢測仍然需要人類完成，人類的工作只會越來越高級。

所以不用杞人憂天，人工智慧是不可能真正成為人類的思維一部分的，當它的工作目標對人類無意義而虛耗電能和時間的時候，人類是一定會及早發現並介入的，一個簡單的拔電源就可以停止其行為……

人工智慧是近階段大家經常提到的一個話題，其中神經網路深度學習其中一個特點，那麼人工智慧最終真的能達到一般人類這樣去思維么？能夠像程序員那樣的編程么？會不會以後有一天真的能替代程序員了吧，這件事情你是怎麼看待的？針對這事情我來說一下我的看法。

人工智慧會讓程序員的工作效率更高，十年之內不可能完全代替程序員

在CSDN上有一篇報道，有一個名字為Screenshot-to-code-in-Keras的項目可以把一些稿件自動變成一堆html代碼加css代碼，有的前端程序員就可能為此而感覺到恐慌，感覺以後人工智慧要替代自己的飯碗了，這樣的事情也不足為奇，在人工智慧這個概念還沒有興起之前，一些java程序員使用ide開發工具就能生成一堆代碼，節省了開發效率。感覺起碼在近五到十年內感覺人工智慧還不能完全替代人類程序員這樣去編程，就以前端代碼為例，雖然html代碼加效果類css讓人工智慧生成代碼，可能人工智慧在這方面戰術上完勝，但是一些戰略問題它還是遠遠不及人類的。

其一它生成的東西能確保是人類想要的嗎？，如果不符合要求是不是需要人類程序員來調整，人工智慧不可能做出一套適應所有場景的東西出來。

其二前端程序員是要與後端程序員進行對接的，在對接時各個參數，怎麼調用了，相當復雜，兩個人類程序員（前端程序員與後端程序員）還需要溝通好長時間，難道人工智慧就能那麼完美理解人類的意思就不需要溝通了么？

近5到10年內的情況可能是這樣的，一些低級的常規的代碼都可能會是自動生成，一些組織調整的工作交給人類程序員來進行處理，最後項目的質量當然還是有人類進行負責的，由人工智慧的加持，程序員的工作效率可能會大大提高，以往傳統開發需要幾周的工作量可能會縮減到幾天甚至更短。

未來上層領域的程序員數量會減少

隨著時間再往後發展，我想一些上層代碼會逐漸由人工智慧程序自己完成了，可能寫代碼的不再是程序員了，比如說可能是一種操作軟體的形式存在，有著成熟的操作界面，良好的操作體驗，一個非技術人員通過界面輸入自己想要的東西，通過一定的規則描述，然後就會生成相應的代碼並能直接運行。或者比這個更先進，不是一個軟體界面的形式存在，而是一個智能硬體設備，只需要對其說話，像與人類說話那樣，說出自己的需求，智能設備就能在短時間內做出自己想要的東西。

如果真能達到這種程度的話，我想未來參與業務開發的程序員的數量將會急劇減少，但是 不可能減少到為0，因為人工智慧做出的東西也不可能是完全有保證的，起碼需要個別人還需要進行對項目代碼進行負責不是嘛，就想現在的無人駕駛車為啥還留有方向盤一樣。上層開發的人員少了，人工智慧這些底層開發的程序員會更吃香了，甚至數量會多起來。

軟體數量和規模將成倍增長

大家都知道程序做事效率是相對高的，人類做項目是用天，周，年為單位來計算的，那麼這些軟體交給人工智慧處理應該是秒級別的吧，如果是大一點的項目頂多是分鍾了。如果是這樣的話，估計人類世界軟體的發展速度將會達到一個新的高度，軟體的數量和規模將是幾何倍數的增長。

如果真是這樣一天的到來，我想人類在學習和思想上都要有策略上的改變，以前經常在嘴邊說的話，要勤奮，要多動手，未來的人類要做的事情，就是要多思考，勤於思考。動手的事情就交給人工智慧去吧。

那是必然的。不僅程序，看病，甚至很多方面都可以，但是，那種機械的，生冷的東西在幾何級數提高效率的同時也會鑄成，無論如何，這個趨勢不可阻擋，是喜是憂？需要蓋棺定論。

電腦只能處理精確到指令，需求一開始往往是很模糊的，以目前人工智慧自然語言語義理解的發展程度，可能性很低。

7. 人工智慧程序員是不是碼農

人工智慧程序員不是碼農。

碼農是指軟體開發的人，隨著時代的變化，很多IT工程師也自嘲為「碼農」。從現有軟體中提取出代碼片段並不難，很多人類程序員也會這樣做，只需要明確每條代碼的意義，並將其用於完全不同用途的另一程序。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

然而不同於人類程序員的是，AI能夠在很大范圍內全面搜索現有程序，並用獨特方式整合在一起，這些是人類程序員不太容易想到的方式。此外可以肯定的是，整個編碼過程也會大大加快，DeepCoder在幾分之一秒內就能編寫一個程序。

可以想見的是，程序員的工作效率會有一個質的飛躍，從前靠人力的編程手段，「進化」到自動化的編碼行為。未來的工作模式，將會是一場新的工業革命，未來的行業中，智力產出品最終也可以像工業品一樣流水生產，這樣一來人類就可以免除重復性的腦力勞動，投入到更有價值的事情中去。

人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬：

它不是人的智能，只能模仿人得思考能力。它是理性的，將來它可以替代機器學習，在任何狹窄的領域，看到大量的數據，是人腦完全不能夠和它競爭的。但這也只能是它對人類數學能力得延伸和延展。而在廣泛，宏觀得領悟里，它是無法像人一樣有感情的互動，文化的創新，對不同人心理的揣摩，對音樂，藝術，詩歌的鑒賞，這些能力是它們無法替代的人的功能。

它只能是人類計算功能的替代，而永遠沒法超越人類的思辯能力。所以，它沒法替代開發它的人。人和智能機器還是存在客觀差別的，只能無限的接近，但是完全取代是不可能的；有人說的對，機器人的bug還是需要我們修復滴！作為好的遠景，當然希望能夠取代一些重復較勞累的「勞動」，減輕成本，提高效率，是可以實現的；但是創新，優化升級，多重構造還是要源於人類大腦思維。

8. AI 程序員的工資一個月多少錢呢

首選來說說ai領域的工程師最起碼都是精通編程的，像這類的程序員在北上廣工資都在二萬左右，這是保守估計，像ai領域的工資會更高，而且還有一點，現在出門的ai領域工程師都稱為科學家，所以，不只是錢的事情！如果你打算進入AI領域，先精通一門編程吧，最起碼的要回Python或者JAVA還有C/C++等等 可以用來做人工智慧編程的