前言，人工智能正變得越來越流行。數字計算機執行智能任務的能力曾經僅在科幻電影中或僅在人類中看到過。
人工智能現在可以創建音樂，學習診斷疾病，駕駛汽車，玩遊戲，智力象棋遊戲等等，包括編寫代碼。這是否意味著程序員應該開始擔心？這是否意味著程序員將來可能會失業？
一、幫助人們做編碼的事情：
2015年，現為特斯拉AI總監的安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）使用了遞歸神經網絡（Recurrent Neural Networks）來生成代碼。他將Linux存儲庫組合到文檔中，並使用它來訓練RNN進行編碼。在使其運行了一整夜之後，RNN生成了一個包含參數，變量，循環和適當縮進的代碼頁。有一些錯誤，但這是第一次，這是一個令人愉快的結果。
微軟和劍橋的研究人員已經開發了可以編寫代碼的AI，稱為DeepCoder，它可以通過搜索巨大的代碼數據庫來學習。相信這將完全改變非程序員的編碼方式。 “想法是，您所要做的只是描述您的程序思想，它將為您完成編寫。但是，在這一點上，DeepCoder僅限於僅由五行代碼組成的程序。
法國的AI工程師在2016年教AI如何編寫Python代碼。他為AI提供了龐大的Python代碼庫，以便他可以從中學到東西；其次，人工智能設法創建了Python代碼，但這並非沒有錯誤。
第一次嘗試是好的，但是錯誤使它遠非完美。人工智能還有很多東西要學。但這是勇敢的第一步，不是嗎？
二、通過學習加強自身智能：
AI將能夠使用可用數據的存檔來學習歷史和軟件開發人員的知識。依賴數據的機器學習算法將能夠了解特定軟件如何隨著時間而發展。在某些方面，它與我們的學習方式非常相似，它可以比我們更快地完成學習並更有效地識別模式。但這並不意味著人類，尤其是程序員將變得多餘。與其將AI視為威脅，不如將其視為成為提高效率的機會。
對任何代碼問題，設計或任何錯誤的實時反饋將大大提高程序員的效率。看來AI不會取代程序員。它更有可能與程序員並肩作戰，併成為最終的編碼團隊。
三、現實：
目前，人工智能不如人類程序員可靠。錯誤仍然存在並且有其侷限性。隨著AI的發展，程序員仍然有足夠的時間成為編碼世界的領導者。 AI不僅是隻能開發幾行代碼的AI，它還需要一些時間，並且需要更長的時間才能理解代碼的業務目的和價值。
四、生活將會改變：
當人工智能達到可以改變我們日常生活的潛在水平時，人工智能將影響許多不同的行業。
然後，許多專業人員可能會被AI取代，或者他們可能會發現自己與AI一起工作。對於程序員而言，人們相信AI可以通過突出顯示任何潛在的問題或錯誤並幫助程序員從錯誤中學習來幫助他們更好地完成工作。這將使程序員更容易查看更廣闊的視野突現Bug所在，而無需滾動大量代碼（不確定要查找的內容）。
人工智能改變了我們的生活，很多時候我們甚至沒有意識到。網絡上有許多基於AI的系統正在不斷學習諸如消費者行為或如何為您的企業生成徽標之類的東西。各行各業已經有許多機器學習算法可以執行各種任務。我們只是沒有注意到它們，因為它們不是試圖摧毀人類的超級計算機。
五、人工智能接管：
當人們將不確定的新技術引入世界時，人們不確定如何做出反應。我們都看到了有關AI佔領世界並摧毀人類，科幻小說和各種令人鼓舞的理論。但這只是說我們還沒有到那個程度。但是，最後，確實需要對AI進行仔細的控制，因此程序員和開發人員需要確保對AI進行控制並用於做正確的事情，因為如果機器可以開啟智慧，這將會造成無法想象的後果。
毫無疑問，人工智能最終將變得比人類更智能，但它仍有一段路要走。
緊跟世界上所有最新新聞和創新是一件好事，但保持我們的想象力也很重要。 AI尚未準備好接管程序員的工作，因此這不是一個緊急問題。
因此，程序員在現階段是安全的，但是將來他們可能會面臨挑戰或與機器合作共同編寫代碼。
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