目前的人工智能离可以自己给自己写代码编程还有多远？
这个问题很有意思，它触及到了我们当前人工智能发展的一个核心瓶颈，也是一个令人着迷的未来图景。要回答“人工智能离能自己给自己写代码编程还有多远”，我们需要从几个关键层面来拆解。
1. 理解“自己给自己写代码编程”意味着什么
首先，我们要明确“自己给自己写代码编程”这个概念的深度。它不是指现在AI助手（比如GitHub Copilot、ChatGPT）那种“辅助”写代码，或者根据明确的指令生成一些片段。我们讨论的是一种更高级的能力，可以概括为：
自主目标设定与拆解： AI能够理解一个宏观、甚至是模糊的“想要解决什么问题”的需求，然后将其分解成一系列可执行的编程任务。
独立的设计与架构： AI能够自己思考如何组织代码、设计数据结构、选择合适的算法和技术栈，构建出健壮、高效、可维护的软件架构。
持续的学习与优化： AI能够从执行结果、用户反馈、甚至代码本身的运行效率中学习，不断迭代优化自己的代码，修复bug，提升性能。
创造性地解决新问题： 面对前所未有的编程挑战，AI能够运用已有的知识和推理能力，创造性地找到解决方案，而不是仅仅套用模板。
理解深层意图与上下文： AI能够真正理解编程需求的背后意图，而不仅仅是字面上的指令，并能在复杂的上下文环境中进行编程。
2. 当前AI在编程领域的进展与局限
当前，人工智能在辅助编程方面已经取得了令人瞩目的成就，但距离完全自主还有相当长的路要走。
代码生成与补全（辅助）：
现状： 大型语言模型（LLMs）如GPT系列，以及专门的代码模型（如Codex、AlphaCode）已经能够根据自然语言描述生成代码片段、函数，甚至简单的程序。它们可以进行代码补全，填充缺失的部分，或者将一种语言的代码翻译成另一种。
局限：
理解深度不足： 它们很大程度上是基于模式匹配和统计关联，对于复杂的逻辑、深层的语义和长期的代码维护性理解有限。常常会生成看似正确但有潜在bug的代码，或者不符合最佳实践的代码。
缺乏全局视野： 它们难以把握整个项目的架构和依赖关系，生成的代码往往是局部的、孤立的。
创造性受限： 更多的是“组合”和“模仿”，真正的“从零开始”创造出全新的、颠覆性的算法或架构能力还非常弱。
依赖提示工程： 生成高质量代码很大程度上依赖于用户提供的精确、完整的提示（prompt engineering），这本身就要求人类具备一定的编程知识。
自动化测试与调试（辅助）：
现状： AI可以帮助生成测试用例，分析代码中的潜在漏洞（静态分析），甚至在某些情况下能辅助定位bug。
局限：
测试覆盖率： 自动生成的测试用例可能无法覆盖所有边缘情况和复杂逻辑。
理解bug根源： AI可以识别异常，但理解bug的深层原因并给出最优解决方案（特别是需要领域知识的）仍然是挑战。
代码重构与优化（辅助）：
现状： AI可以识别冗余代码、提出优化建议，甚至自动进行一些简单的重构。
局限：
风险评估： AI在进行重构时，需要非常谨慎地评估潜在的副作用，这需要对代码的全局影响有深刻理解。
复杂优化： 针对特定硬件或分布式系统的深度性能优化，往往需要人类工程师的专业洞察。
3. 未来发展的关键技术方向
要实现AI自主编程，需要突破以下几个关键技术瓶颈：
更强的逻辑推理能力： AI需要能够进行复杂的符号逻辑推理，理解因果关系，进行形式化验证，确保代码的正确性和可靠性。这可能需要结合传统的AI技术（如逻辑编程、定理证明）与神经网络。
深度理解和规划能力： AI需要能够理解一个长期、复杂的编程任务，并将其分解为一系列子任务，制定详细的执行计划，并在执行过程中根据反馈进行动态调整。这类似于人类软件工程师的项目管理和分解能力。
持续学习和自适应能力： AI需要能够从大量的编程经验、代码库、文档和反馈中持续学习，不断更新自己的知识，适应新的编程语言、框架和技术。这种学习应该是“终身”的，而非简单的模型更新。
模拟与评估环境： 需要建立更强大的模拟环境，让AI能够“运行”和“测试”自己编写的代码，并从中获取有效的反馈信号，以便进行迭代优化。
具身智能在编程领域的应用： 尽管听起来有些遥远，但如果我们将“编程”理解为“实现一个目标”，那么当目标涉及与物理世界交互时，具身智能（机器人）在理解和实现目标过程中的学习能力，可能会为编程AI提供新的思路，例如通过观察人类如何操作软件或解决问题来学习。
人机协同的新范式： 即使AI能够自主编程，也可能不是完全取代人类，而是形成一种更深层次的人机协同。人类负责提出高层次的战略和创意，AI负责高效地实现和优化。如何设计这种协同界面和工作流至关重要。
可解释性和可信赖性： 当AI能够自主编写复杂的系统时，如何理解其决策过程，如何确保其代码是安全、可信赖的，将是一个巨大的挑战。AI需要能够“解释”自己的代码是如何工作的，为什么这样设计。
4. 距离的量化（非常粗略的估计）
要给出一个确切的时间表非常困难，因为技术突破的速度是不可预测的。但我们可以尝试进行一个大致的评估，将“自己给自己写代码编程”视为一个光谱，而不是一个二元状态。
辅助编写（当前）： AI已经是强大的编程助手，能够显著提高开发效率，但仍需人类主导。
部分自主（未来37年）： AI可能能够独立完成一些特定领域、规模可控的项目，例如自动生成一个特定的Web服务后端、一个数据分析脚本、或者一个简单的移动应用的原型。但仍需人类进行高层设计、关键决策和最终验收。AI在这类任务中可能已经能做到“从需求到可运行的代码”，但质量和健壮性还需要人工把关。
高度自主（未来715年）： AI可能能够处理更复杂的项目，具备一定的系统设计能力，能够在更广泛的领域独立完成编程任务。人类的角色更多地转变为“产品经理”或“系统架构师”，定义需求和目标，AI负责将这些转化为可执行的软件。AI的自我学习和优化能力会非常突出。
完全自主（15年以上，甚至更久）： AI能够像顶尖人类工程师一样，自主识别需求、设计架构、编写代码、测试、部署和维护，甚至在某些领域开创全新的编程范式。这需要AI在逻辑、创造力、规划和自适应学习方面达到非常高的水平，甚至可能触及通用人工智能（AGI）的门槛。
总结
目前的人工智能在编程领域已经取得了令人兴奋的进步，作为人类开发者的强大助手。但要实现“自己给自己写代码编程”——即自主地、创造性地、可靠地完成从抽象需求到高质量可运行软件的全过程——还有相当长的路要走。这需要AI在逻辑推理、深度理解、长期规划、持续学习以及可信赖性等多个维度上实现重大的技术突破。
可以肯定的是，AI在编程领域的演进不会是线性的。某些子任务（如代码生成）会越来越接近自主，而另一些（如复杂系统设计、创造性算法发明）则可能需要更长时间的积累和突破。我们正处在一个激动人心的时代，AI正在以前所未有的方式改变软件开发的面貌，而完全自主编程的未来，虽然充满挑战，但也并非遥不可及。
1. 理解“自己给自己写代码编程”意味着什么
首先，我们要明确“自己给自己写代码编程”这个概念的深度。它不是指现在AI助手（比如GitHub Copilot、ChatGPT）那种“辅助”写代码，或者根据明确的指令生成一些片段。我们讨论的是一种更高级的能力，可以概括为：
自主目标设定与拆解： AI能够理解一个宏观、甚至是模糊的“想要解决什么问题”的需求，然后将其分解成一系列可执行的编程任务。
独立的设计与架构： AI能够自己思考如何组织代码、设计数据结构、选择合适的算法和技术栈，构建出健壮、高效、可维护的软件架构。
持续的学习与优化： AI能够从执行结果、用户反馈、甚至代码本身的运行效率中学习，不断迭代优化自己的代码，修复bug，提升性能。
创造性地解决新问题： 面对前所未有的编程挑战，AI能够运用已有的知识和推理能力，创造性地找到解决方案，而不是仅仅套用模板。
理解深层意图与上下文： AI能够真正理解编程需求的背后意图，而不仅仅是字面上的指令，并能在复杂的上下文环境中进行编程。
2. 当前AI在编程领域的进展与局限
当前，人工智能在辅助编程方面已经取得了令人瞩目的成就，但距离完全自主还有相当长的路要走。
代码生成与补全（辅助）：
现状： 大型语言模型（LLMs）如GPT系列，以及专门的代码模型（如Codex、AlphaCode）已经能够根据自然语言描述生成代码片段、函数，甚至简单的程序。它们可以进行代码补全，填充缺失的部分，或者将一种语言的代码翻译成另一种。
局限：
理解深度不足： 它们很大程度上是基于模式匹配和统计关联，对于复杂的逻辑、深层的语义和长期的代码维护性理解有限。常常会生成看似正确但有潜在bug的代码，或者不符合最佳实践的代码。
缺乏全局视野： 它们难以把握整个项目的架构和依赖关系，生成的代码往往是局部的、孤立的。
创造性受限： 更多的是“组合”和“模仿”，真正的“从零开始”创造出全新的、颠覆性的算法或架构能力还非常弱。
依赖提示工程： 生成高质量代码很大程度上依赖于用户提供的精确、完整的提示（prompt engineering），这本身就要求人类具备一定的编程知识。
自动化测试与调试（辅助）：
现状： AI可以帮助生成测试用例，分析代码中的潜在漏洞（静态分析），甚至在某些情况下能辅助定位bug。
局限：
测试覆盖率： 自动生成的测试用例可能无法覆盖所有边缘情况和复杂逻辑。
理解bug根源： AI可以识别异常，但理解bug的深层原因并给出最优解决方案（特别是需要领域知识的）仍然是挑战。
代码重构与优化（辅助）：
现状： AI可以识别冗余代码、提出优化建议，甚至自动进行一些简单的重构。
局限：
风险评估： AI在进行重构时，需要非常谨慎地评估潜在的副作用，这需要对代码的全局影响有深刻理解。
复杂优化： 针对特定硬件或分布式系统的深度性能优化，往往需要人类工程师的专业洞察。
3. 未来发展的关键技术方向
要实现AI自主编程，需要突破以下几个关键技术瓶颈：
更强的逻辑推理能力： AI需要能够进行复杂的符号逻辑推理，理解因果关系，进行形式化验证，确保代码的正确性和可靠性。这可能需要结合传统的AI技术（如逻辑编程、定理证明）与神经网络。
深度理解和规划能力： AI需要能够理解一个长期、复杂的编程任务，并将其分解为一系列子任务，制定详细的执行计划，并在执行过程中根据反馈进行动态调整。这类似于人类软件工程师的项目管理和分解能力。
持续学习和自适应能力： AI需要能够从大量的编程经验、代码库、文档和反馈中持续学习，不断更新自己的知识，适应新的编程语言、框架和技术。这种学习应该是“终身”的，而非简单的模型更新。
模拟与评估环境： 需要建立更强大的模拟环境，让AI能够“运行”和“测试”自己编写的代码，并从中获取有效的反馈信号，以便进行迭代优化。
具身智能在编程领域的应用： 尽管听起来有些遥远，但如果我们将“编程”理解为“实现一个目标”，那么当目标涉及与物理世界交互时，具身智能（机器人）在理解和实现目标过程中的学习能力，可能会为编程AI提供新的思路，例如通过观察人类如何操作软件或解决问题来学习。
人机协同的新范式： 即使AI能够自主编程，也可能不是完全取代人类，而是形成一种更深层次的人机协同。人类负责提出高层次的战略和创意，AI负责高效地实现和优化。如何设计这种协同界面和工作流至关重要。
可解释性和可信赖性： 当AI能够自主编写复杂的系统时，如何理解其决策过程，如何确保其代码是安全、可信赖的，将是一个巨大的挑战。AI需要能够“解释”自己的代码是如何工作的，为什么这样设计。
4. 距离的量化（非常粗略的估计）
要给出一个确切的时间表非常困难，因为技术突破的速度是不可预测的。但我们可以尝试进行一个大致的评估，将“自己给自己写代码编程”视为一个光谱，而不是一个二元状态。
辅助编写（当前）： AI已经是强大的编程助手，能够显著提高开发效率，但仍需人类主导。
部分自主（未来37年）： AI可能能够独立完成一些特定领域、规模可控的项目，例如自动生成一个特定的Web服务后端、一个数据分析脚本、或者一个简单的移动应用的原型。但仍需人类进行高层设计、关键决策和最终验收。AI在这类任务中可能已经能做到“从需求到可运行的代码”，但质量和健壮性还需要人工把关。
高度自主（未来715年）： AI可能能够处理更复杂的项目，具备一定的系统设计能力，能够在更广泛的领域独立完成编程任务。人类的角色更多地转变为“产品经理”或“系统架构师”，定义需求和目标，AI负责将这些转化为可执行的软件。AI的自我学习和优化能力会非常突出。
完全自主（15年以上，甚至更久）： AI能够像顶尖人类工程师一样，自主识别需求、设计架构、编写代码、测试、部署和维护，甚至在某些领域开创全新的编程范式。这需要AI在逻辑、创造力、规划和自适应学习方面达到非常高的水平，甚至可能触及通用人工智能（AGI）的门槛。
总结
目前的人工智能在编程领域已经取得了令人兴奋的进步，作为人类开发者的强大助手。但要实现“自己给自己写代码编程”——即自主地、创造性地、可靠地完成从抽象需求到高质量可运行软件的全过程——还有相当长的路要走。这需要AI在逻辑推理、深度理解、长期规划、持续学习以及可信赖性等多个维度上实现重大的技术突破。
可以肯定的是，AI在编程领域的演进不会是线性的。某些子任务（如代码生成）会越来越接近自主，而另一些（如复杂系统设计、创造性算法发明）则可能需要更长时间的积累和突破。我们正处在一个激动人心的时代，AI正在以前所未有的方式改变软件开发的面貌，而完全自主编程的未来，虽然充满挑战，但也并非遥不可及。
网友意见
不知道有多少人记得这个十几年前流行过的张总系列：
不是，张总，您在家里的电脑点击了复制，再到公司的电脑点击粘贴，是不行的！
“为什么不行，要多少钱的电脑才行？”
～不是，张总，这不是多少钱的问题……
但是现在呢，张总在家里的iMac上点了复制，到公司的iMac点了粘贴， It is there.
现在流行这样的：
我是想做一个像淘宝那样的网站，在哪里能免费下载到那样的程序！谢谢！
客服在回答张总问题的时候，应该是没有想到剪贴板云同步的，因为毕竟从那个时候到现在，也是十几年过去了。同样的，人工智能现在的发展，距离写工业代码远是有点远，但是我反对 @henix 引用的王垠的观点。因为不能用过去的框架去套未来的发展。
诚然现在编程的目的就是严格的告诉计算机做什么，干说“我想要搞一个在线商城，像淘宝那样就行”，是肯定不行的。所以我们才需要沿着：需求 -> 模块化 ->编写 ->反馈 这个循环来最终得到一个可用的软件产品。
为什么会有这个流程？因为人肉写代码太慢了，然后改代码更是一个大工程，甚至于比写代码更痛苦。所以要在事先尽可能精确的知道需求，然后进行相应的开发。尽量在后期只微调，不大改。不然工程量大，也无法按时交付。
但是机器不一样，机器强大的地方就是在速度，人工智能写代码可能模式就和现在有本质区别，我设想的人工智能编程是这样的：
我们再也不需要先确定需求，只要大概的说：“我想要一个淘宝那样的网站，建一个给我看看”。然后系统就会先在后台用最标准化组件的组件搭建一个微型的淘宝的网站；
然后你浏览了机器给你编写的成果，发现“这个搜索框是不是像Bing那样好一些？”然后人工智能就在后台开始添加删除各种模块并且编写相应的程序，一小会又完成了；
随着你不断的试用机器给你编写的产品，你不断的发现自己的需求，提出自己的修改意见，然后人工智能对人隐藏一切的技术细节，只对人们提出的需求做出反应，没有需求的地方默认处理，只有当人们看到这个默认值不满意的时候才进行修改。
其实现在所谓快速迭代，MVP方法(minimum viable product) 都是这样的，只是现在我们写程序还是以人为主导，而人力无论从时间还是金钱上都是很贵的，所以还需要很多前期的设计和规划，以便于更好的利用人力。但是如果把所有的程序员都换成人工智能，那么可以从一开始就天马行空的从一句话的需求就开始做MVP，然后等客户看到MVP之后，随着客户一条一条的指令不断的把产品修改成最终客户所希望的那样。
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