如果說之前的幾篇文章都是回憶過去，那麼本篇文章就跟大家一起暢想一下未來。本文作為我這個系列文章的終結篇，也可能直接終結了軟件這個產業，請各位碼農同學們做好心理準備。
簡單回顧我之前的四篇文章，我提出了軟件產業分五級的概念，並針對中國軟件產業形勢逐級進行了分析：
軟件產業分5級
那未來的軟件產業又將發生什麼變化呢？讓我們一起來開一下腦洞。
量子計算機正在路上，量子編程語言準備好了嗎？編譯器和操作系統呢？
量子計算領域最近的發展相當迅速，谷歌前段時間宣佈實現了量子霸權，IBM也宣稱推出了量子計算機，而2018年中國也宣佈實現了18個量子態的量子計算。
而最新消息，中科大潘建偉團隊與中科院物理研究所範桁團隊合作，研製出包含 24 個比特的高性能超導量子處理器，成功將18個量子態提升到24個。
潘建偉和他的量子計算試驗機
這裡為什麼要強調到底是幾個量子態呢？因為這直接關係到量子計算機的性能有多強大。
量子計算機跟傳統計算機的區別主要體現在並行計算能力上：
量子計算最大的特點是可以並行計算
通俗的講，就是有幾個量子態比特就可以實現2的幾次方個任務的同時執行，18個量子態就是26,2144個任務並行，而24個量子態是1677,7216個任務並行，也就是說24量子態的量子計算機理論上比傳統計算機快一千六百多萬倍。所以，每增加一個量子態，並行效率就可以指數級增長。
而如果實現了250個量子態比特，2的250次方將超過整個宇宙蘊含的全部原子數量。這種計算效率是傳統計算機所遠遠無法達到的，可以做到現在想做而做不到的許多事情，比如模擬一個人類社會並讓它自然發展，要不模擬一個銀河系試試看？
近年來量子計算發展越來越快，主要原因是量子計算的三大理論都已經突破，量子糾纏狀態、量子計算算法、量子態糾錯算法全部解決，為量子計算機掃除了理論障礙，剩下的就是怎麼把計算機做出來並且提升量子態比特數量了。
量子計算機工作原理與傳統計算機明顯不同，量子計算的算法更是跟傳統計算機的與或門邏輯算法迥異，加上量子計算的並行特性，可以講，目前編程人員使用的編程語言比如C/C++、JAVA、Python等等肯定都無法適用，那新的編程語言準備好了嗎？
基於量子態的算法與傳統算法完全不同
不僅量子編程語言和編程理論將會發生翻天覆地的變化，相關的配套基礎軟件也將同時進化。
比如編譯器，傳統軟件的編譯器完成的功能，是將程序員寫的代碼轉換成機器能夠讀懂的01序列，而量子計算機使用的編譯器，轉換成的就不是01序列了，而是是量子態序列，而量子態序列能夠表示的狀態不再是一個時刻只有一個狀態，而是2的N次方個，所以還需要全新的編譯原理和編譯器。
需要量子計算領域的編譯器
再比如操作系統，傳統的操作系統是與CPU架構有比較強的綁定關係，因為操作系統需要儘量發揮CPU的運算能力，同時又要讓用戶用得爽。而量子計算因為具備獨特的並行能力，如何充分發揮量子計算機的硬件能力，適配全新的量子計算架構，新一代操作系統需要在線程並行原理和資源分配方面做出巨大的改變。
量子計算機也需要操作系統
總的來說，量子計算機的出現不僅僅是出現了一個新的計算機硬件系統，還必將催生出一整套的配套軟件生態。面對這個新情況，中國軟件界準備好了嗎？如果這一次再讓美國搶先，中國將陷入軟件核心產業被人掌控的另一個輪迴。
腦意識直譯是個什麼鬼？未來軟件編程這個行業可能消失
當前之所以需要軟件編碼，根本性的原因是人類和機器的語言不同，人類說的話機器無法聽懂，人類只好按照機器能懂的語言把自己的意圖再翻譯一遍，就是用編程語言把自己想幹什麼告訴機器，讓機器執行。
機器只懂0101
人類一個簡單的想法，用編程語言去翻譯，可能需要幾萬行代碼才能實現，好多程序員小哥哥要加班好幾個月才能完成，大家不覺得非常低效嗎？
現在的編程過程從人類產生想法到機器能夠執行，經過了很多的轉換環節。人類產生想法並不低效，閃念間就是一個創意，機器執行也很快，編碼完成後計算機分秒間就執行完成了，但是期間的翻譯過程也就是編碼過程要好多個月時間，實在是不科學。
現在人機交互的效率真的很低
如何提升這個過程的效率呢？其實很久之前就有人提出瞭解決方案，就是自然語言編程，也就是像跟人說話一樣告訴計算機我想幹什麼，計算機去執行，只不過一直無法實現而已。
但是最近的人工智能發展，似乎出現了轉機，這就是AI領域的語音識別和語義識別。語音識別就是讓機器知道你在說什麼，這個應用現在已經非常廣泛，比如各種語音輸入軟件，我甚至用訊飛語音輸入了一部憲法，我的普通話還可以，識別率挺高的。
語音識別技術已經相對成熟
而語義識別就更難一點，語義識別是真正的讓機器聽懂你想幹什麼，這一方面其實目前還相當不成熟。那些宣稱實現了人機對話的應用，宣傳意義遠大於實際應用效果。要讓計算機聽懂人話，必須有一個龐大的知識圖譜作為後臺，同時要讓機器人理解社會價值取向、社會運作機制等，否則就是對牛彈琴，這談何容易。
計算機需要有完整的知識體系，否則無法理解人類
本文不做過多展開，但是不可否認，現在語義識別也逐步有一些初步雛形出現，隨著人工智能技術的發展，機器人理解人的語言將會變得越來越準確。
那一天真的到來的話，軟件編程還有必要嗎？領導給你佈置工作，只會扔給你幾句話吧，難道他會不辭辛勞的寫一段代碼給你？你給機器人佈置作業也是一樣的，如果他能聽懂你說什麼，你會花幾分鐘跟他談話，而不是花幾個月去寫代碼。如果事情比較複雜，你可能會花幾個小時跟機器人討論，你不會動寫代碼的想法的。
幾句話就說清楚的事，不用花幾個月寫代碼
但是，當人把自己的想法翻譯成語言表達出來的時候，也經過了一個複雜的轉換過程，這個過程同時也是低效的而且充滿了誤解。你說的話經常不能準確表達你自己的真實想法，而聽眾的解讀也常常南轅北轍。比如你對一個心思比較純淨的女孩子說“今晚咱倆滾床單吧”，結果你的女朋友想了半天，她可能只是覺得你不喜歡她的床單而回家把床單換掉了，你欲哭無淚，而且不知道自己應該高興女朋友純潔好還是沮喪沒有達成所願好。
扯遠了，總之最高效的方法就是把想法直接灌輸給機器人，比翻譯成語言然後再讓機器人去理解高效得多。人的思維速度有多快？反正絕對不受聲波傳輸速度和你舌頭的移動速度限制，可能會快一百倍不止。
人機接口真的行嗎？
這很難做到嗎？馬斯克同學已經給出了一種可能性。我們需要實現的，只是一個腦電波直接轉換成機器人能理解語言的新型編譯器。
人腦把想法直接傳給電腦
總之，在未來，有了人工智能的語音語義識別和腦機接口技術的助力，控制機器人做事情將不再需要軟件編程，這AI和腦機接口技術有可能使得當前的軟件產業走向消亡。
全文完，覺得有那麼一點道理的同學請關注我，覺得我在胡扯的同學請在下方留言討論同時關注我，謝謝。
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