行业动态
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