正规的合肥网站建设,找个网站懂的网站,如何做网站的薪酬调查,济南网站托管运营ChatGPT大火#xff0c;我现在有种感觉#xff1a;我们可能站到了自然语言编程的门口#xff0c;一脚下去#xff0c;也许能把门踹开。
当然#xff0c;也可能会踢到一块铁板。
回顾我们的编程之路#xff0c;基本上就是一个编程门槛不断降低的历史。
最早的一批前辈们…ChatGPT大火我现在有种感觉我们可能站到了自然语言编程的门口一脚下去也许能把门踹开。
当然也可能会踢到一块铁板。
回顾我们的编程之路基本上就是一个编程门槛不断降低的历史。
最早的一批前辈们通过手工插拔电路的方式把程序输入计算机每次编程都得好几个小时甚至好几天。
冯诺依曼架构出现后程序可以存储在内存中随意变化一下子方便了很多但是编程依然是非常低级的汇编上古的大神们用汇编写Unix等操作系统、编译器这时候程序员是珍稀动物编程门槛太高了。
Fortran/COBOL/BASIC/C/C/Pascal等高级语言的出现让编程难度降了一个等级再加上80年代PC行业的爆发编程行业开始繁荣。
到了90年代Java、Python、Ruby、JavaScript等编程语言让程序员更加远离硬件远离内存管理可以把目标聚焦到业务逻辑上。
进入21世纪企业为了应对快速的市场变化对信息化的需求越来越高迫切需要快速地实现业务推向市场于是low code ,no code 又形成一个巨大的浪潮在界面上通过拖拽的方式就可以编程了。
再往下走一步大家都非常明白那就是自然语言编程。
在之前自然语言编程大家都觉得是挺不可思议的事情因为这需要AI理解自然语言并且能准确地输出代码这是一件非常难的事情。
但是ChatGPT、通义千问等大模型出现以后我们突然发现自然语言编程出现了重大突破我们可以告诉AI需求让AI来生成代码了
我们可以告诉AI
我需要实现一个Product的RESTful的接口用SpringBoot来实现Product的属性包括idnamedescription, imageUrl。
在几秒内AI就可以迅速生成从最上层到最底层的代码更让人震撼的是它还支持微调的能力。
我们可以说“数据库访问用MyBatis实现。”AI可以迅速把数据库访问代码改成MyBatis。
当我们说“把imageUrl改为image_url”AI 马上可以找到所有相关代码把imageURL改过来。
这种微调的能力远远超过了之前常见的代码生成器AI似乎准确地理解了你的要求对代码做了精确的修改。
当然对于某些极端的情况AI会有些考虑不周还依赖程序员的洞察力。所以我经常说AI能生成95%的可运行代码剩下的5%需要则依赖程序员的功力。
这还只是生成代码程序员还需要把代码从聊天窗口复制到IDE中去运行调试。说实话这个过程也挺烦人的。
钉钉刚刚发布的AI生成应用场景突然又让我看到了新的方式在通义千问这个大模型的支持下它不仅仅是用自然语言生成代码而是直接生成应用一键部署然后直接在钉钉群聊里运行起来
它甚至通过拍照的方式就可以生成一个应用让输入的方式不再只有文字 GPT-4在之前的演示中也展示了根据图片生成代码和网页的能力这个能力现在没有正式发布让大家使用但是钉钉已经可以直接生成可以运行的低代码应用比如常见的工单管理系统、门店巡检系统、客户信息管理系统都可以交给AI去帮我们开发出来这实在是太棒了。
如果自动生成的应用程序不满足要求也可以通过继续对话让AI帮你修改应用添加选项、删除字段。 拍照生成应用这个微软也可以做到但我发现钉钉还剧透了一个很棒的能力就是智能推荐选项字段帮你补全。这个能力虽然看起来简单但是技术上实现起来难度应该很大需要给大模型输入大量的行业know how。
钉钉把自家宜搭低代码的应用模板给大模型学习就等于是把各行各业制造、医疗、建筑等及各类高频业务场景人事行政、财务报销、生产制造等都喂给了AI构建了丰富的领域业务数据。
有了领域业务知识大模型在生成应用时对业务人员提出的需求理解就会更加准确生成的应用也更加精准。
这种能力对于不懂代码的业务人员是非常便利、非常友好的他们不需要再依赖程序员去实现类似的需求自己分分钟就可以把应用开发出来。
这类拍照或者自然语言生成的应用结合我去年给大家介绍过的钉钉酷应用能力还可以实现一键把应用部署在群聊里。通过动态卡片的方式让业务人员在一个群里就能完成人机交互聊着天就把事儿给办了。
看到这里你肯定会有这个疑问AI都支持自然语言编程了这么强大了它能完全替代程序员吗
对于初级程序员来说如果只会做CRUDAI的威胁非常大因为明确的、有规则的需求对于AI来说是小菜一碟分分钟搞定。
对于高级程序员来说在编程中也少不了增删改查这时候AI就是一个非常好的帮手因为对于繁琐的、重复的代码工作都可以交给AI来完成。在这个过程中高级程序员只要去“指导”它“引领”它就可以了减少了无效的时间浪费。
高级程序员可以把自己的精力放在更需要创造力的工作上来对于现在的AI来说让它直接生成巨型的复杂系统它还是力不从心的。
比如我们告诉AI
我要创建一个电子商务系统包括用户管理商品管理订单管理仓储管理等常见的功能需要支持秒杀活动优惠券积分系统等功能帮我把代码都写出来。
AI是绝对不可能给你实现的因为这样的需求太模糊如果用流程图界面图Use Case等把这些大系统的需求描述出来没有几百页是不可能的。即使你把这几百页文档都灌给AI它也不可能给你完整地实现了。
高级程序员需要出马把大型系统进行分解形成各个模块然后让AI介入生成代码生成应用。
可以看出自然语言编程已经发展到了一个非常高的层面可以成为程序员提升效率的巨大助力。
在未来没有纯粹的码农每个人都需要深入理解自己所面临的挑战并通过智能化的生产力工具去快速解决问题。
钉钉发布会的几个场景演示虽然只是工作智能化的一小步却展示出了远超“通过聊天生成代码的能力”可以直接创建、部署在群里运行应用真是非常方便。
工具的价值就在于能否更好地服务于人用机器提升人的生产力。
我们可以畅想随之智能化的进一步发展开发应用的能力会不会就像用Word一样变成一种普遍的能力呢这是一件特别有想象力的事情谁都难以预料只能交给时间来证明了。
