AI时代中计算机科学的前景

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【编者按：CS50是哈佛大学提供的一门热门的计算机科学入门课程。该课程涵盖计算机科学的广泛主题，包括编程、算法、软件开发等。这门课程以其引人入胜和实践性强的教学方式而闻名，旨在为学生提供计算机科学概念和技能的坚实基础。CS50通常由哈佛大学的学生选修，同时也通过edX平台免费提供给在线学习者。该课程除了有哈佛的教授授课外，也经常请校外的专家学者给学生讲座以讨论当前的学科热点。

最近，该课程邀请AI应用构建平台Fixie的联合创始人 Matt Welsh 博士为该课程的学生给出题为：“Large Language Models and The End of Programming(大语言模型以及编程的终结)” 的讲座引起很大的反响，仅在YouTube上就有近50万人观看（视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=JhCl-GeT4jw）。Matt Welsh 博士曾是OctoML公司的工程主管，在Applei担任软件工程师，在Google担任工程总监，并曾是哈佛大学的计算机科学教授。今年的1月份 Matt Welsh 博士也为《ACM 通讯》杂志的“观点”专栏撰写过文章：“The End of Programming（编程的终结）”，点击查看：ACM: 编程的终结（内附视频）。

Matt Welsh 博士在讲座中借鉴对大型语言模型认知和任务执行能力的最新研究,探讨大语言模型对计算机科学的影响，他指出计算机科学领域正面临一场巨大的变革，随着大型AI模型（如ChatGPT）的崛起，它们能够进行通用推理和问题解决。我们正迎来一个不再需要编写计算机程序的未来。他相信大多数软件最终将被AI模型取代，只需提供任务的适当描述，它们就能直接执行该任务，无需创建或维护传统软件。实际上，大型语言模型充当用自然语言“编程”的虚拟机。我们特将该内容编译出来和各位客户、合作伙伴朋友分享。如需转载，请联系我们（ID：15937102830）】

TLDR (长话短说)：

• 大模型 AI 对计算机科学影响深远，人类编程面临挑战。
  

• 未来将涉及将人工智能实践形式化、教会模型新技能，并解决不确定性。

• 人类程序员可能保留独特的特质，教育必须适应以人工智能为驱动的未来。

最近在哈佛大学的计算机科学入门课程CS50中， 威尔士（Welsh）以大胆的开场陈述声称计算机科学的前景暗淡，他深入探讨了人工智能融入该领域所带来的挑战和机遇。特别是他强调人类程序员在道德等方面的独特性，提出了AI与人类相互补充，共同解决问题的看法。最后他呼吁教育需深入了解AI背后机制，培养学生批判思维。他提出计算机科学教育需要不断适应行业变化，以赋予学生应对AI驱动未来的能力。这对塑造未来AI与人类合作至关重要。本文探讨了他的见解性讲座及其对计算机科学未来的影响。

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人类编程的弱点

威尔士（Welsh）在他的讲座中开始强调了计算机科学中的一个根本挑战：人的因素。尽管在编程语言、数据类型和工具方面进行了五十年的创新和实验，但人类在编程方面仍然面临困难。

威尔士质疑，另外半个世纪的努力是否能解决这种固有的人类局限性。对人类编程持续存在的弱点的坦诚承认为对未来更深层次的探索奠定了基础。

超越悲观情绪，威尔士对计算机科学的未来提出了引人入胜的问题。他思考了如何将与大型语言模型合作的实践正规化，并将其转化为一门工程学科。

虽然快速工程仍处于萌芽阶段，但被视为有效教授AI模型的潜在途径，弥合了人类输入和AI输出之间的鸿沟。目标是将这一过程从一门神秘艺术转变为一门科学，为人类和人工智能之间的合作开辟新途径。

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教授人工智能新技能

威尔士（Welsh）演讲的一个关键观点是需要教授人工智能模型新技能。在大型语言模型日益普及的世界中，了解如何与它们有效沟通至关重要。

工程师们正在发现这些模型中的微妙之处和隐藏的能力，这凸显了通过实验获得与人工智能有效合作指南的重要性。这个不断发展的领域预计会成为一个正式的学科，极大地改变了编程的方法。

虽然人工智能提供了巨大的潜力，但也引发了对这些模型能力的关键问题。威尔士强调了在面对特定挑战时，开发一种形式化思考人工智能模型正确性的方法的必要性。随着人工智能越来越多地融入产业，这带来了一个具有挑战性和不确定性的问题，需要计算机科学家们去解决。

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人类程序员的未来

威尔士（Welsh）面对了一个不可避免的问题，即人工智能最终是否会取代人类程序员。虽然承认人工智能将改变这个行业，但他强调了和谐共存的潜力。

在他的愿景中，人类和人工智能模型将共同迭代，发挥各自的优势。这个未来可能会重新定义软件工程师的角色，更少关注传统的代码优化，更多关注AI驱动的界面和应用程序。

这个以人工智能为驱动的未来的一个积极方面是计算能力的民主化。随着人工智能承担更多任务，计算能力变得更加普及，更多人可以获得。我们所知的编程结束可能为那些之前因编码复杂性而被阻止的个人打开大门。

这种转变可能带来对技术更加包容的态度，打破了曾经限制人们接触计算能力的障碍。

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人类程序员难以言喻的品质

在讲座中，一名学生的问题提出了一个可能性，即人类程序员拥有一种人工智能无法复制的难以言喻的品质。人类的培训、对世界的了解、道德和社会化等因素可能使得在某些情境下人类软件工程师不可或缺。

尽管威尔士（Welsh）认可了这个观点，但他着重于人工智能和人类相互补充能力的潜力，从而实现更高效和创造性的问题解决。

威尔士（Welsh）的见解引发了一个关键问题：计算机科学教育应该如何应对这些变化？他强调了需要一个课程，深入探讨人工智能模型背后的机制、数据处理、模型构建、局限性和评估。批判性思维和对人工智能工作原理的理解应成为教育的核心，而不是把人工智能看作一个神奇的黑匣子。随着行业的发展，计算机科学课程必须不断适应，以赋予学生在人工智能驱动的未来所需的技能和知识。

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