作为曾经的程序员之一，今天与大家聊聊，在AI时代，程序员如何转型才能有未来。

  我简单整理了一下AI发展的历程，如下图示：

  AI其实并不是完全意义上的新生事物，它的历史不短了，曾经也火过多次，经历了几十年的多轮次的跌宕起伏。

  60年代已经形成符号主义和联结主义两大学派，分别主张用逻辑符号和神经网络来实现人工智能。大家的讨论热火朝天，研究经费和资源投入比较积极，算是AI的第1个高潮期。

  70年代，算是AI的第1个低谷期。由于技术和理论的局限性，一些难以解决的问题暴露出来，实际效果与人们过高的预期落差较大，也出现了一些批评和质疑，如AI威胁论、感知器定理等，导致人们对AI进行了一轮长时间的反思。

  80年代，出现了人工智能的第2个高潮，人工智能重新受到关注和投资。这一时期，专家系统得以成功应用，并且出现了框架、脚本、Prolog语言、反向传播算法等新的技术和方法。

  90年代，出现了人工智能的第2个低谷期，但这个时期也孕育了许多重要的技术和方法，对后续的发展起到非常重要的作用，只是这一时期没有什么引起人们重点关注的AI应用场景和事件。

  00年代，随着互联网和大数据的兴起，人工智能在各个领域取得了一些重要的成果和突破，如深蓝下棋、自动驾驶汽车、语音识别、图像识别等。

  10年代，人工智能迎来蓬勃发展，谷歌眼镜、阿尔法围棋、微软小冰、阿尔法星际争霸、GPT-2等引起人们广泛关注的事物均是这一时期的产物。

  20年代，最近的这几年，AI更是迎来井喷式发展，GPT-4、微软new Bing、百度文心一言、华为盘古大模型等备受人们瞩目。

  接下来，我估计又将进入一个巩固和反思期，目前AIGC的话题虽然非常热门，可毕竟离大家预期的效果仍然有明显的距离。比如GPT仍然以文字处理为主，而大家却有更高的期望。由于现在技术的突破有加速之势，可能这个巩固和反思期不会持续太长时间，就又迎来新的突破了。

  AI大时代的到来，是趋势，而且势不可挡。

  对于程序员来说，AI意味着什么？

  是作为提升生产力的工具，能够帮助程序员提高自己的产出？

  还是更先进的生产方式，用以替代程序员的呢？

  我的观点：

  既是！

  也是！

  积极拥抱变化者，AI可以成为个人和团队提高生产力的工具。我们就将开源的AI代码工具组件引入到自己的PaaS平台中，供我们自己的开发和外包的开发使用。反馈效果还不错，至少能够提高20%以上的开发效率。

  消极对待变化者，且技能单一的普通程序员，被替代风险很高。本身技能单一，生产效率还不高，是比较危险的，这一类程序员要用好前面我说的这个巩固和反思期的时间窗口，抓紧转型，错过了可能就来不及了。

  第一，要深入了解AI的基础知识和原理。无论你认为它是提升生产力的工具，还是替代你的威胁，都应该认真理解机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等等AI领域的核心知识。

  第二，要积极引入AI技术提升工作效率。AI技术的发展速度非常快，新的算法和框架不断涌现，程序员应该关注最新的AI技术动态，学习并应用新的工具和技术，以保持自己的竞争力。

  第三，要积极推动跨领域团队沟通合作。在AI时代，软件开发往往涉及到多个领域的专家和团队的合作，程序员需要与数据专家、算法工程师和业务人员等进行有效地沟通和协作，以实现共同的目标。

  第四，要主动转型成为一专多能的人才。程序员是有机会成为技能复合的"T"型人才的。你做哪方面的业务应用系统开发，就将这一领域的业务吃透，成为业务认可的懂业务的专业伙伴。我经常跟团队的软件开发人员讲：如果用人单位要找一个java开发人员，一网撒出去，兜不住，太多了；若要找一个精通财务或供应链业务的java开发人员，这一网撒出去，能兜住的就不多了。

  最后总结一下：

  1.AI不是突然冒出来的新事物，它已经有几十年的发展历史了，所以不要惊慌，还是有时间窗口的。

  2.对于程序员而言，AI既是提高生产力的工具，也可能成为自己的威胁。

  3.抓紧时间窗口，主动拥抱它，积极使用它，让自己转型为"T"型人才，这样的程序员才有未来。

转载自公众号转型漫谈