The following text is a partial translation of the original English article, performed by ChatGPT (gpt-3.5-turbo) and this Jekyll plugin:
几天前，DeepMind（2014年被Google收购）发布了AlphaCode，并自行发表了一篇论文，解释了他们的人工智能（AI）如何“理解”用英语编写的编程竞赛任务，然后编写出可在大约30%的情况下运行的Python、Java或C++程序。去年年初，OpenAI（2019年由微软注资10亿美元）发布了Codex，并发表了一篇论文，声称他们的AI也可以解决大约30%的编程任务。Wired、Financial Times、The Verge等媒体已经宣布了胜利：AI将取代程序员，我们都将失业。
据我看来，我对AI及其编写代码能力有五种信念，这些信念是基本错误的：
AI能够理解自然语言的要求（并不是！）
它实际上并不理解任何东西。无论是AlphaCode还是Codex都不分析输入的语义。无论它说“画一条绿线”还是“保存一个文件”，AI只看到两个长度分别为17和11的字符序列。它不知道“绿色”意味着什么，也不知道它与“文件”有何不同。它们将文本标记为向量。如果它们使用了CNL，那么就会有理解，但它们没有这样做。AI与人类一起进行配对编程（不是！）
我们可能期望AI并不完全取代我们程序员，而是帮助我们编写特定的代码块：Copilot（由GitHub在2021年发布）是一个显著的例子，由同一Codex提供支持。几个月前，我获得了对Codex的早期访问权限，并试用了其功能。作为一名程序员，我的印象是它既不能编写整个程序，也不能将它对我的请求产生的代码块合并在一起。它们在语法上是有效的，并实现了所需的功能，但AI在将它们组合起来时存在不足，而我作为人类可能会同意稍后进行维护。AI自动完成，这就是它们能够编写代码的原因（不是！）
确实，有一些产品使用机器学习来进行代码自动完成，例如Codota，Tabnine和Kite。然而，它们不能处理自然语言。这是两个不同的研究问题：1）如何使用已知功能和已有AST（抽象语法树）来自动完成现有程序，2）如何将自然语言文本转换为AST。据我所知，它们不会重叠，也永远不会重叠。AI只需要时间来成熟（开个玩笑！）
有些人相信AI将取代程序员，但是”那一天不会很快到来”。然而，在我看来，这不是一个成熟的问题。OpenAI和DeepMind的研究人员试图追求的方向是一条死路。机器学习并不是将非结构化的英文文本转化为能够被C++编译器解析的结构良好的AST的正确工具。为了做到这一点，我们需要AI学习自然语言的语义，然后利用创造力和想象力按照正确的顺序创建所有必要的AST元素。我简直不相信机器学习是适合这个任务的正确技术。
总之，机器学习永远不会为我们编写代码，因为…它不适合这项工作。然而，它可能适用于其他方面，比如自动补全、重构、错误修复、优化等等。我对自动重构特别感兴趣：想象一下，将大型遗留代码库交给人工智能，它可以改进其中的某些部分，使代码更快、更安全、更可读或更短。它甚至可以将代码升级到新的框架、SDK和依赖项。这就是机器学习已经在帮助并将继续帮助改进现有的抽象语法树（AST）的地方。
试图将机器学习应用于代码生成是一条毫无出路的道路，只会浪费资源，增加谷歌和微软的股票。
此外，如果程序员主要通过在互联网上查找示例、复制和粘贴来编写代码，这对行业有多大好处？即使没有人工智能，许多程序员已经在这样做了。 Stack Overflow最近进行的分析表明，“用户声誉越高，复制粘贴的次数越少。”技能较低的程序员倾向于复制粘贴。这是一个好趋势吗？我们希望人工智能进一步推动它吗？
人工智能能否通过阅读自然语言需求来编写代码？是的，它可以。当我们发明了人工创造力时。
Translated by ChatGPT gpt-3.5-turbo/42 on 2023-12-15 at 07:16
